ЛЕКЦ 08: МЭДЭЭЛЛИЙН САНГИЙН ДИЗАЙН (Database Design & SQL)

Хичээлийн зорилго: Мэдээллийн сангийн суурь ойлголт, харилцааны мэдээллийн сан (RDBMS), хүснэгтийн дизайн, нормалчлал, SQL хэл, индекс, гүйлгээ (transaction), JPA/Hibernate-ийн суурь мэдлэгийг Java жишээнүүдтэйгээр эзэмшүүлэх.

Хамрах хүрээ: Мэдээллийн сангийн төрлүүд, ER диаграм, хүснэгтийн бүтэц, Primary Key, Foreign Key, нормалчлал (1NF-3NF), SQL (DDL, DML, DQL), JOIN, индекс, гүйлгээ (ACID), JPA Entity Mapping, харилцааны төрлүүд, N+1 асуудал, NoSQL ойлголт.

ХЭСЭГ 1: ОНОЛЫН СУУРЬ (Theory & Foundations)

1.1 Мэдээллийн сан гэж юу вэ?

Мэдээллийн сан (Database) — Зохион байгуулагдсан, хадгалагдсан, удирдагддаг өгөгдлийн цуглуулга. Програмын өгөгдлийг бүтэцтэй хэлбэрээр хадгалж, хайлт, шинэчлэлт, устгалт хийх боломжийг олгоно.

💡 Зүйрлэл: Номын сан шиг — номууд (өгөгдөл) ангилагдаж, тавиур дээр (хүснэгт) байрлаж, каталог (индекс)-аар хурдан олддог.

DBMS (Database Management System) — Мэдээллийн сангийн удирдлагын систем. Өгөгдөл хадгалах, хайх, өөрчлөх, аюулгүй байдлыг хангах програм хангамж.

1.2 Харилцааны мэдээллийн сан (RDBMS)

RDBMS (Relational Database Management System) — Өгөгдлийг хүснэгт (table) хэлбэрээр хадгалж, хүснэгтүүд хоорондоо харилцаа (relationship)-аар холбогддог.

Суурь нэр томьёо:

┌─────────────────────────────────────────────┐
│               students (хүснэгт)            │
├─────┬──────────┬─────────────────┬──────────┤
│ id  │ name     │ email           │ gpa      │  ← Баганууд (Columns)
├─────┼──────────┼─────────────────┼──────────┤
│ 1   │ Батболд  │ bat@example.com │ 3.75     │  ← Мөр (Row)
│ 2   │ Сараа    │ sar@example.com │ 3.90     │  ← Мөр (Row)
│ 3   │ Дорж     │ dor@example.com │ 3.20     │  ← Мөр (Row)
└─────┴──────────┴─────────────────┴──────────┘
  ↑ PK

1.3 Түлхүүрүүд (Keys)

1.3.1 Primary Key (PK) — Анхдагч түлхүүр

• Хүснэгтийн мөр бүрийг давтагдашгүй тодорхойлох
• NULL байж болохгүй
• Хүснэгтэд ганц PK байна
• Ихэвчлэн auto-increment тоо (1, 2, 3...) эсвэл UUID

CREATE TABLE students (
    id BIGINT PRIMARY KEY GENERATED ALWAYS AS IDENTITY,
    name VARCHAR(100) NOT NULL,
    email VARCHAR(150) NOT NULL UNIQUE
);

1.3.2 Foreign Key (FK) — Гадаад түлхүүр

• Өөр хүснэгтийн PK-г заах → Хүснэгт хоорондын ХОЛБООС
• Мэдээллийн бүрэн бүтэн байдал (Referential Integrity) хангах

CREATE TABLE enrollments (
    id BIGINT PRIMARY KEY GENERATED ALWAYS AS IDENTITY,
    student_id BIGINT NOT NULL,
    course_id BIGINT NOT NULL,
    enrolled_at DATE DEFAULT CURRENT_DATE,
    FOREIGN KEY (student_id) REFERENCES students(id),
    FOREIGN KEY (course_id) REFERENCES courses(id)
);

students               enrollments              courses
┌─────┬─────────┐     ┌─────┬─────┬─────┐     ┌─────┬──────────┐
│ id  │ name    │     │ s_id│ c_id│ date │     │ id  │ name     │
├─────┼─────────┤     ├─────┼─────┼─────┤     ├─────┼──────────┤
│ 1   │ Батболд │◄────│ 1   │ 101 │ 9/1 │────►│ 101 │ Java     │
│ 2   │ Сараа   │◄────│ 2   │ 101 │ 9/1 │     │ 102 │ Python   │
│     │         │     │ 1   │ 102 │ 9/5 │────►│     │          │
└─────┴─────────┘     └─────┴─────┴─────┘     └─────┴──────────┘
  PK                    FK     FK                 PK

1.3.3 Бусад түлхүүрүүд

Зөвлөмж: Surrogate Key (auto-increment ID) ашиглах нь илүү уян хатан, бизнес дүрэм өөрчлөгдөхөд эвдрэхгүй.

1.4 Харилцааны төрлүүд (Relationships)

1.4.1 Нэг-Олон (One-to-Many / 1:N)

Хамгийн түгээмэл. Нэг тал → Олон тал.

Нэг тэнхим → Олон оюутан
┌─────────────┐        ┌──────────────┐
│ departments │        │   students   │
├─────────────┤        ├──────────────┤
│ id (PK)     │───┐    │ id (PK)      │
│ name        │   │    │ name         │
└─────────────┘   └───►│ dept_id (FK) │
                        └──────────────┘

CREATE TABLE departments (
    id BIGINT PRIMARY KEY GENERATED ALWAYS AS IDENTITY,
    name VARCHAR(100) NOT NULL
);

CREATE TABLE students (
    id BIGINT PRIMARY KEY GENERATED ALWAYS AS IDENTITY,
    name VARCHAR(100) NOT NULL,
    email VARCHAR(150) NOT NULL UNIQUE,
    department_id BIGINT,
    FOREIGN KEY (department_id) REFERENCES departments(id)
);

1.4.2 Олон-Олон (Many-to-Many / M:N)

Завсрын хүснэгт (Junction Table) шаардлагатай.

Олон оюутан ↔ Олон хичээл
┌──────────┐     ┌──────────────┐     ┌──────────┐
│ students │     │ enrollments  │     │ courses  │
├──────────┤     ├──────────────┤     ├──────────┤
│ id (PK)  │◄───│ student_id   │     │ id (PK)  │
│ name     │     │ course_id    │───►│ name     │
└──────────┘     │ grade        │     │ credits  │
                 └──────────────┘     └──────────┘

CREATE TABLE enrollments (
    student_id BIGINT NOT NULL,
    course_id BIGINT NOT NULL,
    grade VARCHAR(2),
    enrolled_at DATE DEFAULT CURRENT_DATE,
    PRIMARY KEY (student_id, course_id),
    FOREIGN KEY (student_id) REFERENCES students(id),
    FOREIGN KEY (course_id) REFERENCES courses(id)
);

1.4.3 Нэг-Нэг (One-to-One / 1:1)

Нэг оюутан → Нэг профайл
┌──────────┐        ┌──────────────────┐
│ students │        │ student_profiles │
├──────────┤        ├──────────────────┤
│ id (PK)  │───┐    │ id (PK)          │
│ name     │   └───►│ student_id (FK)  │  ← UNIQUE
└──────────┘        │ bio              │
                    │ avatar_url       │
                    └──────────────────┘

CREATE TABLE student_profiles (
    id BIGINT PRIMARY KEY GENERATED ALWAYS AS IDENTITY,
    student_id BIGINT NOT NULL UNIQUE,
    bio TEXT,
    avatar_url VARCHAR(500),
    FOREIGN KEY (student_id) REFERENCES students(id)
);

1.5 ER диаграм (Entity-Relationship Diagram)

ER диаграм = Мэдээллийн сангийн бүтцийг зурагаар илэрхийлэх. Хүснэгтүүд, баганууд, харилцаануудыг харуулна.

┌──────────────┐       ┌───────────────┐       ┌──────────────┐
│  departments │       │   students    │       │   courses    │
├──────────────┤       ├───────────────┤       ├──────────────┤
│ * id         │       │ * id          │       │ * id         │
│   name       │───1:N─│   name        │──M:N──│   name       │
│   code       │       │   email       │       │   credits    │
└──────────────┘       │   gpa         │       │   code       │
                       │   dept_id (FK)│       └──────────────┘
                       │   status      │              │
                       └───────────────┘              │
                              │                       │
                              │ 1:1                   │
                       ┌──────▼────────┐       ┌──────▼───────┐
                       │student_profiles│       │ enrollments  │
                       ├───────────────┤       ├──────────────┤
                       │ * id          │       │ student_id   │
                       │   student_id  │       │ course_id    │
                       │   bio         │       │ grade        │
                       │   avatar_url  │       │ enrolled_at  │
                       └───────────────┘       └──────────────┘

Зурагласны ашиг тус:

• Хүснэгтүүдийн холбоосыг визуалаар харах
• Баг хамтран ажиллахад ойлголт нэгтгэх
• Дизайны алдааг эрт олох
• Шинэ хөгжүүлэгчид системийг хурдан ойлгох

Хэрэгслүүд: dbdiagram.io, Lucidchart, draw.io, IntelliJ Database Diagrams, DBeaver.

1.6 Нормалчлал (Normalization)

Нормалчлал = Давхардлыг арилгаж, өгөгдлийн бүрэн бүтэн байдлыг хангахын тулд хүснэгтийг зөв хуваах.

1.6.1 Нормалчлалгүй (Unnormalized)

┌─────┬─────────┬─────────────────────┬──────────────┐
│ id  │ name    │ courses             │ dept         │
├─────┼─────────┼─────────────────────┼──────────────┤
│ 1   │ Батболд │ Java, Python, DB    │ CS           │
│ 2   │ Сараа   │ Java, Web           │ CS           │
│ 3   │ Дорж    │ Math, Statistics    │ Mathematics  │
└─────┴─────────┴─────────────────────┴──────────────┘
⚠️ Асуудал: courses баганад олон утга, dept давхардаж байна.

1.6.2 Эхний нормал хэлбэр (1NF)

Дүрэм: Багана бүрт ганц утга (atomic). Олон утга → Тусдаа мөр.

┌─────┬─────────┬───────────┬──────┐
│ id  │ name    │ course    │ dept │
├─────┼─────────┼───────────┼──────┤
│ 1   │ Батболд │ Java      │ CS   │
│ 1   │ Батболд │ Python    │ CS   │
│ 1   │ Батболд │ DB        │ CS   │
│ 2   │ Сараа   │ Java      │ CS   │
│ 2   │ Сараа   │ Web       │ CS   │
└─────┴─────────┴───────────┴──────┘
✅ Багана бүрт ганц утга. ⚠️ Гэхдээ name, dept давхардаж байна.

1.6.3 Хоёрдугаар нормал хэлбэр (2NF)

Дүрэм: 1NF + PK-ийн бүх хэсэгт хамааралтай (Partial Dependency арилгах).

students              enrollments          courses
┌─────┬─────────┬──┐  ┌─────┬─────┐      ┌─────┬─────────┐
│ id  │ name    │dp│  │ s_id│ c_id│      │ id  │ name    │
├─────┼─────────┼──┤  ├─────┼─────┤      ├─────┼─────────┤
│ 1   │ Батболд │CS│  │ 1   │ 1   │      │ 1   │ Java    │
│ 2   │ Сараа   │CS│  │ 1   │ 2   │      │ 2   │ Python  │
└─────┴─────────┴──┘  │ 2   │ 1   │      │ 3   │ DB      │
                      └─────┴─────┘      └─────┴─────────┘
✅ Давхардал арилсан. Оюутны мэдээлэл нэг л газар.

1.6.4 Гуравдугаар нормал хэлбэр (3NF)

Дүрэм: 2NF + PK-аас шууд бус хамааралтай (Transitive Dependency) арилгах.

// ❌ 2NF: dept_name нь dept_id-аас хамааралтай (шууд бус)
students: id, name, dept_id, dept_name
         → dept_name нь id-аас шууд бус → dept_id-аар дамжуулж

// ✅ 3NF: dept_name тусдаа хүснэгтэд
students:    id, name, dept_id (FK)
departments: id, name

Нормалчлалын дүрэм (Товч):

Бодит байдал: Ихэвчлэн 3NF хүрэлцээтэй. Зарим тохиолдолд performance-ийн тулд denormalize (давхардуулах) хийж болно.

1.7 SQL хэл (Structured Query Language)

1.7.1 SQL-ийн төрлүүд

1.7.2 DDL — Хүснэгт үүсгэх, өөрчлөх

-- Хүснэгт үүсгэх
CREATE TABLE students (
    id BIGINT PRIMARY KEY GENERATED ALWAYS AS IDENTITY,
    name VARCHAR(100) NOT NULL,
    email VARCHAR(150) NOT NULL UNIQUE,
    gpa DECIMAL(3,2) CHECK (gpa >= 0.00 AND gpa <= 4.00),
    status VARCHAR(20) DEFAULT 'ACTIVE',
    department_id BIGINT,
    created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
    FOREIGN KEY (department_id) REFERENCES departments(id)
);

-- Багана нэмэх
ALTER TABLE students ADD COLUMN phone VARCHAR(20);

-- Багана устгах
ALTER TABLE students DROP COLUMN phone;

-- Хүснэгт устгах (бүх өгөгдөлтэй)
DROP TABLE IF EXISTS students;

-- Бүх мөр устгах (бүтэц хадгалах)
TRUNCATE TABLE students;

1.7.3 DML — Өгөгдөл нэмэх, шинэчлэх, устгах

-- INSERT — Шинэ мөр нэмэх
INSERT INTO students (name, email, gpa, department_id)
VALUES ('Батболд', 'bat@example.com', 3.75, 1);

-- Олон мөр нэмэх
INSERT INTO students (name, email, gpa, department_id) VALUES
    ('Сараа', 'sar@example.com', 3.90, 1),
    ('Дорж', 'dor@example.com', 3.20, 2),
    ('Оюуна', 'oyu@example.com', 3.60, 1);

-- UPDATE — Мөр шинэчлэх
UPDATE students SET gpa = 3.80 WHERE id = 1;
UPDATE students SET status = 'GRADUATED' WHERE gpa >= 3.5;

-- DELETE — Мөр устгах
DELETE FROM students WHERE id = 1;
DELETE FROM students WHERE status = 'INACTIVE';

-- ⚠️ WHERE-гүй бол БҮГДИЙГ устгана!
-- DELETE FROM students;  ← Бүх оюутан устана! АЮУЛТАЙ!

1.7.4 DQL — Өгөгдөл хайх (SELECT)

-- Бүх оюутан
SELECT * FROM students;

-- Тодорхой баганууд
SELECT name, email, gpa FROM students;

-- Нөхцөлтэй (WHERE)
SELECT * FROM students WHERE gpa >= 3.5;
SELECT * FROM students WHERE status = 'ACTIVE' AND department_id = 1;
SELECT * FROM students WHERE name LIKE 'Бат%';
SELECT * FROM students WHERE gpa BETWEEN 3.0 AND 3.5;
SELECT * FROM students WHERE department_id IN (1, 2, 3);
SELECT * FROM students WHERE email IS NOT NULL;

-- Эрэмбэлэх (ORDER BY)
SELECT * FROM students ORDER BY gpa DESC;
SELECT * FROM students ORDER BY name ASC, gpa DESC;

-- Хязгаарлах (LIMIT + OFFSET)
SELECT * FROM students ORDER BY gpa DESC LIMIT 10;           -- Шилдэг 10
SELECT * FROM students ORDER BY id LIMIT 10 OFFSET 20;       -- 3-р хуудас

-- Агрегат функцүүд
SELECT COUNT(*) FROM students;                                -- Нийт тоо
SELECT AVG(gpa) FROM students;                                -- Дундаж GPA
SELECT MAX(gpa) FROM students;                                -- Хамгийн өндөр GPA
SELECT MIN(gpa) FROM students;                                -- Хамгийн бага GPA
SELECT SUM(gpa) FROM students;                                -- GPA нийлбэр

-- Бүлэглэх (GROUP BY)
SELECT department_id, COUNT(*) as student_count, AVG(gpa) as avg_gpa
FROM students
GROUP BY department_id;

-- Бүлэглэсний дараа шүүх (HAVING)
SELECT department_id, AVG(gpa) as avg_gpa
FROM students
GROUP BY department_id
HAVING AVG(gpa) > 3.5;

-- DISTINCT — Давтагдашгүй утгууд
SELECT DISTINCT status FROM students;
SELECT DISTINCT department_id FROM students;

1.7.5 JOIN — Хүснэгт холбох

-- INNER JOIN — Хоёр хүснэгтэд ХОЁУЛАНГД нь байгаа мөрүүд
SELECT s.name, d.name as department
FROM students s
INNER JOIN departments d ON s.department_id = d.id;

-- LEFT JOIN — Зүүн хүснэгтийн БҮХ мөр + баруунаас тохирох
SELECT s.name, d.name as department
FROM students s
LEFT JOIN departments d ON s.department_id = d.id;
-- Тэнхимгүй оюутнууд ч гарна (department = NULL)

-- RIGHT JOIN — Баруун хүснэгтийн БҮХ мөр
SELECT s.name, d.name as department
FROM students s
RIGHT JOIN departments d ON s.department_id = d.id;
-- Оюутангүй тэнхимүүд ч гарна

-- Олон хүснэгт холбох
SELECT s.name as student, c.name as course, e.grade
FROM students s
JOIN enrollments e ON s.id = e.student_id
JOIN courses c ON e.course_id = c.id
WHERE s.id = 1;

INNER JOIN:          LEFT JOIN:           RIGHT JOIN:
   A ∩ B               A (бүгд)             B (бүгд)
  ┌───┬───┐           ┌───┬───┐           ┌───┬───┐
  │   │███│           │███│███│           │   │███│
  │   │███│           │███│███│           │   │███│
  └───┴───┘           └───┴───┘           └───┴───┘
   Зөвхөн тохирох     Зүүн бүгд +         Баруун бүгд +
                       тохирох              тохирох

1.8 Индекс (Index)

Индекс гэж юу вэ?

Индекс = Номын сангийн каталог шиг — хайлтыг хурдасгах тусгай бүтэц. Индексгүй бол хүснэгтийн БҮХ мөрийг шалгана (Full Table Scan).

// Индексгүй: Бүх 1,000,000 мөр шалгана
SELECT * FROM students WHERE email = 'bat@example.com';
⏱️ Удаан (Full Scan)

// Индекстэй: B-Tree бүтцээр хурдан олно
CREATE INDEX idx_students_email ON students(email);
SELECT * FROM students WHERE email = 'bat@example.com';
⏱️ Хурдан (Index Scan)

Индексийн төрлүүд

-- Нэг баганат индекс
CREATE INDEX idx_students_email ON students(email);

-- Олон баганат (Composite) индекс
CREATE INDEX idx_students_dept_gpa ON students(department_id, gpa);

-- Partial индекс (зөвхөн идэвхтэй оюутнууд)
CREATE INDEX idx_active_students ON students(email)
WHERE status = 'ACTIVE';

-- UNIQUE индекс
CREATE UNIQUE INDEX idx_students_email_unique ON students(email);

Хэзээ индекс ашиглах вэ?

⚠️ Анхаарах: Индекс нь READ хурдасгана, гэхдээ WRITE (INSERT/UPDATE/DELETE) удаашруулна — индексийг ч шинэчлэх шаардлагатай учраас.

1.9 Гүйлгээ (Transaction) ба ACID

Transaction гэж юу вэ?

Transaction = Нэг логик нэгж болох олон үйлдлийн багц. Бүгд амжилттай бол COMMIT, нэг ч алдаа бол ROLLBACK.

-- Мөнгө шилжүүлэх (2 үйлдэл = 1 transaction)
BEGIN TRANSACTION;

UPDATE accounts SET balance = balance - 100000 WHERE id = 1;  -- Батаас -100,000
UPDATE accounts SET balance = balance + 100000 WHERE id = 2;  -- Дорж руу +100,000

-- Хоёулаа амжилттай бол:
COMMIT;

-- Аль нэг нь алдаатай бол:
ROLLBACK;  -- ХОЁУЛАНГ нь буцаах!

ACID зарчим

Isolation Level

PostgreSQL default: READ COMMITTED. MySQL default: REPEATABLE READ.

1.10 JPA / Hibernate Entity Mapping

1.10.1 Entity ба Table холбох

@Entity
@Table(name = "students")
public class Student {

    @Id
    @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
    private Long id;

    @Column(name = "name", nullable = false, length = 100)
    private String name;

    @Column(name = "email", nullable = false, unique = true)
    private String email;

    @Column(precision = 3, scale = 2)
    private BigDecimal gpa;

    @Enumerated(EnumType.STRING)
    @Column(length = 20)
    private StudentStatus status = StudentStatus.ACTIVE;

    @ManyToOne(fetch = FetchType.LAZY)
    @JoinColumn(name = "department_id")
    private Department department;

    @OneToOne(mappedBy = "student", cascade = CascadeType.ALL)
    private StudentProfile profile;

    @ManyToMany
    @JoinTable(
        name = "enrollments",
        joinColumns = @JoinColumn(name = "student_id"),
        inverseJoinColumns = @JoinColumn(name = "course_id")
    )
    private Set<Course> courses = new HashSet<>();

    @Column(name = "created_at")
    private LocalDateTime createdAt = LocalDateTime.now();
}

1.10.2 Харилцааны Annotation

1.10.3 FetchType — LAZY vs EAGER

Зөвлөмж: Бараг бүх тохиолдолд LAZY ашиглах. EAGER = N+1 асуудал үүсэх эрсдэлтэй.

1.10.4 N+1 асуудал

// ❌ N+1 Problem
List<Student> students = studentRepository.findAll();  // 1 query
for (Student s : students) {
    System.out.println(s.getDepartment().getName());   // N query (оюутан бүрт 1)
}
// Нийт: 1 + N query (100 оюутан = 101 query!)

// ✅ JOIN FETCH-аар шийдэх
@Query("SELECT s FROM Student s JOIN FETCH s.department")
List<Student> findAllWithDepartment();  // 1 query (JOIN)

1.11 Өгөгдлийн төрлүүд (Data Types)

PostgreSQL-ийн үндсэн төрлүүд

⚠️ Мөнгөн дүнд DECIMAL ашиглах, FLOAT/DOUBLE биш! Float/Double = Бутархай тооны нарийвчлал алдагдна.

1.12 NoSQL ойлголт

SQL vs NoSQL

NoSQL-ийн төрлүүд

// SQL (RDBMS)                    // NoSQL (MongoDB)
┌──────────────┐                  {
│   students   │                    "_id": "abc123",
├──────────────┤                    "name": "Батболд",
│ id: 1        │                    "email": "bat@example.com",
│ name: Батболд│       ───►         "gpa": 3.75,
│ email: bat@  │                    "department": {
│ dept_id: 1   │                      "name": "CS",
└──────────────┘                      "code": "CSE"
┌──────────────┐                    },
│ departments  │                    "courses": [
├──────────────┤                      {"name": "Java", "grade": "A"},
│ id: 1        │                      {"name": "DB", "grade": "B+"}
│ name: CS     │                    ]
└──────────────┘                  }
2 хүснэгт + JOIN                 1 document (embedded)

Хэзээ SQL? Бүтэцтэй, харилцаатай өгөгдөл, ACID чухал (банк, ERP). Хэзээ NoSQL? Уян хатан бүтэц, том хэмжээ, хурдан бичих (лог, IoT, кэш).

1.13 Мэдээллийн сангийн дизайны шилдэг туршлагууд

ХЭСЭГ 2: ТҮЛХҮҮР ҮГ БА МЭРГЭЖЛИЙН НЭР ТОМЬЁО (Keywords & Glossary)

ХЭСЭГ 3: ЛАБОРАТОРИ БА ПРАКТИК ЗААВАР (Labs & Step-by-Step Guide)

3.1 Лабораторийн зорилго

Энэ лабораторид та:

1. PostgreSQL (эсвэл H2)-д хүснэгтүүд үүсгэх
2. SQL командуудаар өгөгдөл удирдах
3. JOIN, агрегат функц, индекс ашиглах
4. Spring Boot JPA Entity Mapping хийх

Хэл: SQL (PostgreSQL) + Java 17+ | IDE: Eclipse IDE + DBeaver (эсвэл H2 Console)

3.2 Лаб 1: Мэдээллийн сангийн хүснэгтүүд үүсгэх (DDL)

Алхам 1: Хүснэгтүүд үүсгэх

-- 1. Тэнхимүүд
CREATE TABLE departments (
    id BIGINT PRIMARY KEY GENERATED ALWAYS AS IDENTITY,
    name VARCHAR(100) NOT NULL UNIQUE,
    code VARCHAR(10) NOT NULL UNIQUE,
    created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);

-- 2. Оюутнууд
CREATE TABLE students (
    id BIGINT PRIMARY KEY GENERATED ALWAYS AS IDENTITY,
    name VARCHAR(100) NOT NULL,
    email VARCHAR(150) NOT NULL UNIQUE,
    gpa DECIMAL(3,2) CHECK (gpa >= 0.00 AND gpa <= 4.00),
    status VARCHAR(20) DEFAULT 'ACTIVE',
    department_id BIGINT,
    created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
    updated_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
    FOREIGN KEY (department_id) REFERENCES departments(id)
);

-- 3. Хичээлүүд
CREATE TABLE courses (
    id BIGINT PRIMARY KEY GENERATED ALWAYS AS IDENTITY,
    name VARCHAR(100) NOT NULL,
    code VARCHAR(10) NOT NULL UNIQUE,
    credits INTEGER NOT NULL CHECK (credits > 0 AND credits <= 6),
    department_id BIGINT,
    FOREIGN KEY (department_id) REFERENCES departments(id)
);

-- 4. Бүртгэл (M:N завсрын хүснэгт)
CREATE TABLE enrollments (
    id BIGINT PRIMARY KEY GENERATED ALWAYS AS IDENTITY,
    student_id BIGINT NOT NULL,
    course_id BIGINT NOT NULL,
    grade VARCHAR(2),
    enrolled_at DATE DEFAULT CURRENT_DATE,
    UNIQUE (student_id, course_id),
    FOREIGN KEY (student_id) REFERENCES students(id) ON DELETE CASCADE,
    FOREIGN KEY (course_id) REFERENCES courses(id) ON DELETE CASCADE
);

-- 5. Оюутны профайл (1:1)
CREATE TABLE student_profiles (
    id BIGINT PRIMARY KEY GENERATED ALWAYS AS IDENTITY,
    student_id BIGINT NOT NULL UNIQUE,
    bio TEXT,
    avatar_url VARCHAR(500),
    phone VARCHAR(20),
    FOREIGN KEY (student_id) REFERENCES students(id) ON DELETE CASCADE
);

Алхам 2: Индексүүд үүсгэх

CREATE INDEX idx_students_email ON students(email);
CREATE INDEX idx_students_dept ON students(department_id);
CREATE INDEX idx_students_status ON students(status);
CREATE INDEX idx_enrollments_student ON enrollments(student_id);
CREATE INDEX idx_enrollments_course ON enrollments(course_id);

3.3 Лаб 2: Өгөгдөл нэмэх ба хайх (DML + DQL)

Алхам 1: Өгөгдөл нэмэх

-- Тэнхимүүд
INSERT INTO departments (name, code) VALUES
    ('Компьютерийн шинжлэх ухаан', 'CSE'),
    ('Математик', 'MATH'),
    ('Физик', 'PHYS');

-- Оюутнууд
INSERT INTO students (name, email, gpa, department_id) VALUES
    ('Батболд', 'batbold@example.com', 3.75, 1),
    ('Сарангэрэл', 'sarangerel@example.com', 3.90, 1),
    ('Дорж', 'dorj@example.com', 3.20, 2),
    ('Оюуна', 'oyuuna@example.com', 3.60, 1),
    ('Ганбаатар', 'ganbaatar@example.com', 2.80, 3),
    ('Нарангэрэл', 'narangerel@example.com', 3.45, 2),
    ('Болдбаатар', 'boldbaatar@example.com', 3.10, 3),
    ('Цэцэгмаа', 'tsetsegmaa@example.com', 3.85, 1),
    ('Энхбат', 'enkhbat@example.com', 2.50, 2),
    ('Алтанцэцэг', 'altantsetseg@example.com', 3.95, 1);

-- Хичээлүүд
INSERT INTO courses (name, code, credits, department_id) VALUES
    ('Java програмчлал', 'CS101', 3, 1),
    ('Мэдээллийн сан', 'CS201', 3, 1),
    ('Веб хөгжүүлэлт', 'CS301', 4, 1),
    ('Математик анализ', 'MATH101', 4, 2),
    ('Статистик', 'MATH201', 3, 2),
    ('Квантум физик', 'PHYS301', 3, 3);

-- Бүртгэл
INSERT INTO enrollments (student_id, course_id, grade) VALUES
    (1, 1, 'A'), (1, 2, 'A-'), (1, 3, 'B+'),
    (2, 1, 'A+'), (2, 2, 'A'),
    (3, 4, 'B'), (3, 5, 'B+'),
    (4, 1, 'A-'), (4, 3, 'A'),
    (5, 6, 'C+'),
    (6, 4, 'A'), (6, 5, 'A-'),
    (8, 1, 'A'), (8, 2, 'A+'), (8, 3, 'A'),
    (10, 1, 'A+'), (10, 2, 'A+');

-- Профайл
INSERT INTO student_profiles (student_id, bio, phone) VALUES
    (1, 'Java хөгжүүлэгч болох зорилготой', '99001122'),
    (2, 'Full-stack developer', '99003344');

Алхам 2: SELECT хайлтууд

-- 1. GPA >= 3.5 оюутнууд
SELECT name, email, gpa FROM students WHERE gpa >= 3.5 ORDER BY gpa DESC;

-- 2. Тэнхим бүрийн оюутны тоо, дундаж GPA
SELECT d.name as department, COUNT(s.id) as student_count, 
       ROUND(AVG(s.gpa), 2) as avg_gpa
FROM departments d
LEFT JOIN students s ON d.id = s.department_id
GROUP BY d.name
ORDER BY avg_gpa DESC;

-- 3. Хамгийн олон оюутантай тэнхим
SELECT d.name, COUNT(s.id) as count
FROM departments d
JOIN students s ON d.id = s.department_id
GROUP BY d.name
ORDER BY count DESC
LIMIT 1;

-- 4. Java хичээл авсан оюутнууд
SELECT s.name, e.grade
FROM students s
JOIN enrollments e ON s.id = e.student_id
JOIN courses c ON e.course_id = c.id
WHERE c.code = 'CS101'
ORDER BY s.name;

-- 5. Оюутан бүрийн авсан хичээлийн тоо
SELECT s.name, COUNT(e.course_id) as course_count
FROM students s
LEFT JOIN enrollments e ON s.id = e.student_id
GROUP BY s.name
ORDER BY course_count DESC;

-- 6. A+ дүнтэй оюутнууд
SELECT DISTINCT s.name, s.email
FROM students s
JOIN enrollments e ON s.id = e.student_id
WHERE e.grade = 'A+';

-- 7. Хичээл аваагүй оюутнууд
SELECT s.name, s.email
FROM students s
LEFT JOIN enrollments e ON s.id = e.student_id
WHERE e.id IS NULL;

-- 8. Дундаж GPA-аас дээш оюутнууд (Subquery)
SELECT name, gpa
FROM students
WHERE gpa > (SELECT AVG(gpa) FROM students);

-- 9. Хичээл бүрийн оюутны тоо
SELECT c.name as course, c.code, COUNT(e.student_id) as students
FROM courses c
LEFT JOIN enrollments e ON c.id = e.course_id
GROUP BY c.name, c.code
ORDER BY students DESC;

-- 10. UPDATE: GPA шинэчлэх
UPDATE students SET gpa = 3.80, updated_at = CURRENT_TIMESTAMP
WHERE id = 1;

3.4 Лаб 3: JPA Entity Mapping (Spring Boot)

Алхам 1: Department Entity

// src/main/java/com/example/studentapi/entity/Department.java
package com.example.studentapi.entity;

import jakarta.persistence.*;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

@Entity
@Table(name = "departments")
public class Department {

    @Id
    @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
    private Long id;

    @Column(nullable = false, unique = true, length = 100)
    private String name;

    @Column(nullable = false, unique = true, length = 10)
    private String code;

    @OneToMany(mappedBy = "department", fetch = FetchType.LAZY)
    private List<Student> students = new ArrayList<>();

    public Department() {}

    // Getter, Setter
    public Long getId() { return id; }
    public void setId(Long id) { this.id = id; }
    public String getName() { return name; }
    public void setName(String name) { this.name = name; }
    public String getCode() { return code; }
    public void setCode(String code) { this.code = code; }
    public List<Student> getStudents() { return students; }
    public void setStudents(List<Student> students) { this.students = students; }
}

Алхам 2: Student Entity (харилцаатай)

// src/main/java/com/example/studentapi/entity/Student.java
package com.example.studentapi.entity;

import jakarta.persistence.*;
import java.math.BigDecimal;
import java.time.LocalDateTime;
import java.util.HashSet;
import java.util.Set;

@Entity
@Table(name = "students")
public class Student {

    @Id
    @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
    private Long id;

    @Column(nullable = false, length = 100)
    private String name;

    @Column(nullable = false, unique = true, length = 150)
    private String email;

    @Column(precision = 3, scale = 2)
    private BigDecimal gpa;

    @Enumerated(EnumType.STRING)
    @Column(length = 20)
    private StudentStatus status = StudentStatus.ACTIVE;

    @ManyToOne(fetch = FetchType.LAZY)
    @JoinColumn(name = "department_id")
    private Department department;

    @OneToOne(mappedBy = "student", cascade = CascadeType.ALL, 
              fetch = FetchType.LAZY)
    private StudentProfile profile;

    @ManyToMany(fetch = FetchType.LAZY)
    @JoinTable(
        name = "enrollments",
        joinColumns = @JoinColumn(name = "student_id"),
        inverseJoinColumns = @JoinColumn(name = "course_id")
    )
    private Set<Course> courses = new HashSet<>();

    @Column(name = "created_at")
    private LocalDateTime createdAt = LocalDateTime.now();

    @Column(name = "updated_at")
    private LocalDateTime updatedAt = LocalDateTime.now();

    public Student() {}

    // Getter, Setter
    public Long getId() { return id; }
    public void setId(Long id) { this.id = id; }
    public String getName() { return name; }
    public void setName(String name) { this.name = name; }
    public String getEmail() { return email; }
    public void setEmail(String email) { this.email = email; }
    public BigDecimal getGpa() { return gpa; }
    public void setGpa(BigDecimal gpa) { this.gpa = gpa; }
    public StudentStatus getStatus() { return status; }
    public void setStatus(StudentStatus status) { this.status = status; }
    public Department getDepartment() { return department; }
    public void setDepartment(Department department) { this.department = department; }
    public StudentProfile getProfile() { return profile; }
    public void setProfile(StudentProfile profile) { this.profile = profile; }
    public Set<Course> getCourses() { return courses; }
    public void setCourses(Set<Course> courses) { this.courses = courses; }
}

Алхам 3: N+1 шийдэл — JOIN FETCH

// StudentRepository.java
public interface StudentRepository extends JpaRepository<Student, Long> {

    // N+1 асуудалгүй — 1 query-ээр бүгдийг авна
    @Query("SELECT s FROM Student s JOIN FETCH s.department")
    List<Student> findAllWithDepartment();

    // Тэнхимээр шүүх
    @Query("SELECT s FROM Student s JOIN FETCH s.department d WHERE d.code = :code")
    List<Student> findByDepartmentCode(@Param("code") String code);

    // GPA-аар шүүх + тэнхимтэй
    @Query("SELECT s FROM Student s JOIN FETCH s.department WHERE s.gpa >= :minGpa")
    List<Student> findByMinGpaWithDepartment(@Param("minGpa") BigDecimal minGpa);
}

3.5 Лаб 4: Transaction ба Бизнес логик

// StudentService.java — Transaction жишээ
@Service
public class StudentService {

    private final StudentRepository studentRepository;
    private final EnrollmentRepository enrollmentRepository;

    public StudentService(StudentRepository studentRepository,
                          EnrollmentRepository enrollmentRepository) {
        this.studentRepository = studentRepository;
        this.enrollmentRepository = enrollmentRepository;
    }

    @Transactional
    public void enrollStudentInCourse(Long studentId, Long courseId) {
        // 1. Оюутан олох
        Student student = studentRepository.findById(studentId)
            .orElseThrow(() -> new StudentNotFoundException(
                "ID=" + studentId + " оюутан олдсонгүй"
            ));

        // 2. Бүртгэлтэй эсэхийг шалгах
        if (enrollmentRepository.existsByStudentIdAndCourseId(studentId, courseId)) {
            throw new DuplicateEnrollmentException(
                "Оюутан энэ хичээлд бүртгэлтэй байна"
            );
        }

        // 3. Бүртгэл үүсгэх
        Enrollment enrollment = new Enrollment();
        enrollment.setStudentId(studentId);
        enrollment.setCourseId(courseId);
        enrollmentRepository.save(enrollment);

        // 4. Оюутны хичээлийн тоо шинэчлэх
        // Алдаа гарвал бүгд ROLLBACK — Atomicity!
    }
}

---
---

# ХЭСЭГ 4: ШАЛГАЛТЫН АСУУЛТ (Knowledge Check — 100 тест)

## Тест 1
**Мэдээллийн сан (Database) гэж юу вэ?**
- A) Зөвхөн Excel файл
- B) Зохион байгуулагдсан, удирдагддаг өгөгдлийн цуглуулга
- C) Зөвхөн вэб хуудас
- D) Програмын код

**Зөв хариулт: B**
> **Тайлбар:** Database = Өгөгдлийг бүтэцтэй хадгалж, хайлт, шинэчлэлт, устгалт хийх боломжтой цуглуулга. DBMS (PostgreSQL, MySQL) ашиглан удирдана.

## Тест 2
**RDBMS гэж юу вэ?**
- A) NoSQL мэдээллийн сан
- B) Харилцааны мэдээллийн сангийн удирдлагын систем — хүснэгт, харилцаанд суурилсан
- C) Файл систем
- D) Кэш систем

**Зөв хариулт: B**
> **Тайлбар:** RDBMS = Relational DBMS. Өгөгдлийг хүснэгтэд хадгалж, хүснэгтүүд FK-аар холбогдоно. PostgreSQL, MySQL, Oracle = RDBMS.

## Тест 3
**Primary Key (PK) юу хийдэг вэ?**
- A) Хүснэгтийг устгах
- B) Хүснэгтийн мөр бүрийг ДАВТАГДАШГҮЙ тодорхойлох
- C) Зөвхөн текст хадгалах
- D) Индекс устгах

**Зөв хариулт: B**
> **Тайлбар:** PK = Мөр бүрийн давтагдашгүй ID. NOT NULL + UNIQUE. Хүснэгтэд ганц PK. Ихэвчлэн auto-increment (1, 2, 3...).

## Тест 4
**Foreign Key (FK) юу хийдэг вэ?**
- A) Хүснэгт үүсгэх
- B) Өөр хүснэгтийн PK-г заах — хүснэгт хоорондын ХОЛБООС
- C) Индекс үүсгэх
- D) Мөр устгах

**Зөв хариулт: B**
> **Тайлбар:** FK = students.department_id → departments.id. Referential Integrity = FK-ийн заасан PK заавал байх ёстой.

## Тест 5
**Нэг-Олон (One-to-Many) харилцааны жишээ аль нь вэ?**
- A) Оюутан ↔ Оюутан
- B) Нэг тэнхим → Олон оюутан
- C) Нэг оюутан → Нэг профайл
- D) Олон оюутан ↔ Олон хичээл

**Зөв хариулт: B**
> **Тайлбар:** 1:N = Нэг тэнхимд олон оюутан. FK нь "олон" талд байна: students.department_id → departments.id.

## Тест 6
**Many-to-Many харилцааг хэрхэн хэрэгжүүлэх вэ?**
- A) FK нэмэх
- B) ЗАВСРЫН хүснэгт (Junction Table) ашиглах — enrollments(student_id, course_id)
- C) PK устгах
- D) Нэг хүснэгтэд олон багана нэмэх

**Зөв хариулт: B**
> **Тайлбар:** M:N = Олон оюутан ↔ Олон хичээл. Завсрын хүснэгт enrollments(student_id FK, course_id FK) ашиглана. Хоёр FK = Хоёр хүснэгтийг холбоно.

## Тест 7
**Нормалчлалын (Normalization) гол зорилго юу вэ?**
- A) Хурд нэмэх
- B) Өгөгдлийн ДАВХАРДЛЫГ арилгаж, бүрэн бүтэн байдлыг хангах
- C) Хүснэгт устгах
- D) Индекс нэмэх

**Зөв хариулт: B**
> **Тайлбар:** Нормалчлал = Давхардал арилгах → Өгөгдөл нэг л газар → Нэг газар засахад л хангалттай. Inconsistency-ээс хамгаалах.

## Тест 8
**1NF (Эхний нормал хэлбэр)-ийн дүрэм юу вэ?**
- A) FK арилгах
- B) Багана бүрт ГАНЦ утга (atomic) — олон утга нэг баганад байхгүй
- C) PK арилгах
- D) Индекс нэмэх

**Зөв хариулт: B**
> **Тайлбар:** 1NF = Atomic. "Java, Python, DB" нэг баганад = 1NF ЗӨРЧИЛ. Тус тусдаа мөрөнд = 1NF.

## Тест 9
**3NF-ийн дүрэм юу вэ?**
- A) Бүх давхардлыг арилгах
- B) 2NF + Transitive Dependency арилгах — PK-аас ШУУД БУС хамааралтай баганыг тусдаа хүснэгтэд
- C) Зөвхөн PK байх
- D) Индекс заавал байх

**Зөв хариулт: B**
> **Тайлбар:** students(id, name, dept_id, dept_name) → dept_name нь id-аас шууд бус (dept_id-аар дамжуулж). → departments(id, name) тусдаа = 3NF.

## Тест 10
**SQL-ийн DDL (Data Definition Language) аль командуудыг агуулдаг вэ?**
- A) SELECT, INSERT
- B) CREATE, ALTER, DROP, TRUNCATE
- C) COMMIT, ROLLBACK
- D) GRANT, REVOKE

**Зөв хариулт: B**
> **Тайлбар:** DDL = Мэдээллийн сангийн БҮТЦИЙГ тодорхойлох. CREATE = Үүсгэх, ALTER = Өөрчлөх, DROP = Устгах, TRUNCATE = Бүх мөрийг арилгах.

## Тест 11
**`SELECT * FROM students WHERE gpa >= 3.5` юу хийдэг вэ?**
- A) Бүх оюутнуудыг устгах
- B) GPA 3.5 ба түүнээс дээш бүх оюутнуудыг СОНГОХ
- C) GPA-г шинэчлэх
- D) Хүснэгт үүсгэх

**Зөв хариулт: B**
> **Тайлбар:** SELECT = Өгөгдөл уншиx (DQL). WHERE = Нөхцөл. gpa >= 3.5 = GPA 3.5+ оюутнууд. * = Бүх багана.

## Тест 12
**INNER JOIN юу хийдэг вэ?**
- A) Бүх мөрийг авах
- B) ХОЁР хүснэгтэд ХОЁУЛАНД нь тохирох мөрүүдийг буцаах
- C) Зүүн хүснэгтийн бүх мөр
- D) Баруун хүснэгтийн бүх мөр

**Зөв хариулт: B**
> **Тайлбар:** INNER JOIN = A ∩ B. Хоёр хүснэгтэд хоёуланд тохирох мөрүүд. Тохирохгүй мөрүүд орохгүй.

## Тест 13
**LEFT JOIN юу хийдэг вэ?**
- A) Зөвхөн тохирох мөрүүд
- B) ЗҮҮН хүснэгтийн БҮХ мөр + баруунаас тохирох (тохирохгүй бол NULL)
- C) Баруун хүснэгтийн бүх мөр
- D) Хоёулангийн бүх мөр

**Зөв хариулт: B**
> **Тайлбар:** LEFT JOIN = Зүүн бүгд + тохирох. Тэнхимгүй оюутан ч гарна (department = NULL). Хичээл аваагүй оюутан олоход тохиромжтой.

## Тест 14
**GROUP BY юу хийдэг вэ?**
- A) Мөр устгах
- B) Мөрүүдийг бүлэглэж, агрегат функц (COUNT, AVG, SUM) тооцоолох
- C) Мөр нэмэх
- D) Индекс үүсгэх

**Зөв хариулт: B**
> **Тайлбар:** `GROUP BY department_id` = Тэнхимээр бүлэглэж, `COUNT(*)` = тэнхим бүрийн оюутны тоо, `AVG(gpa)` = дундаж GPA.

## Тест 15
**HAVING ба WHERE-ийн ялгаа юу вэ?**
- A) Ялгаагүй
- B) WHERE = GROUP BY-н ӨМНӨ мөр шүүх, HAVING = GROUP BY-н ДАРАА бүлэг шүүх
- C) WHERE нь агрегатад ашиглагдана
- D) HAVING нь мөр бүрт

**Зөв хариулт: B**
> **Тайлбар:** WHERE = Мөр бүрт нөхцөл (GROUP BY-н өмнө). HAVING = Бүлэг бүрт нөхцөл (GROUP BY-н дараа). `HAVING AVG(gpa) > 3.5` = Дундаж GPA > 3.5 бүлгүүд.

## Тест 16
**Индекс (Index) юу хийдэг вэ?**
- A) Өгөгдөл устгах
- B) Хайлтыг ХУРДАСГАХ тусгай бүтэц — Full Table Scan-аас зайлсхийх
- C) Хүснэгт үүсгэх
- D) FK нэмэх

**Зөв хариулт: B**
> **Тайлбар:** Индекс = Номын каталог шиг. B-Tree бүтцээр хурдан олно. Индексгүй = 1,000,000 мөрийг нэг нэгээр шалгана (Full Scan).

## Тест 17
**Индексийн сул тал юу вэ?**
- A) Сул талгүй
- B) INSERT/UPDATE/DELETE-ийг УДААШРУУЛНА — Индексийг ч шинэчлэх шаардлагатай
- C) SELECT удаашруулна
- D) Хүснэгт устна

**Зөв хариулт: B**
> **Тайлбар:** Индекс = READ хурдасгана, WRITE удаашруулна. Мөр нэмэх/устгахад индексийг ч шинэчлэх → Хэтэрхий олон индекс = WRITE удаан.

## Тест 18
**Transaction (Гүйлгээ) гэж юу вэ?**
- A) Нэг SQL команд
- B) Олон үйлдлийн НЭГ логик нэгж — бүгд амжилттай эсвэл бүгд буцаагдах
- C) Зөвхөн SELECT
- D) Индекс

**Зөв хариулт: B**
> **Тайлбар:** Transaction = Мөнгө шилжүүлэх (хасах + нэмэх) = 1 transaction. Нэг алдаа → Бүгд ROLLBACK. Хоёулаа амжилттай → COMMIT.

## Тест 19
**ACID зарчмын "A" (Atomicity) юу вэ?**
- A) Хурд
- B) Бүгд эсвэл юу ч ҮГҮЙ — Transaction дотор бүх үйлдэл амжилттай эсвэл бүгд буцна
- C) Нэвтрэлт
- D) Индекс

**Зөв хариулт: B**
> **Тайлбар:** Atomicity = "All or Nothing". Мөнгө хасагдсан, гэхдээ нөгөө рүү нэмэгдээгүй = БАЙЖ БОЛОХГҮЙ. Бүгд эсвэл юу ч үгүй.

## Тест 20
**ACID зарчмын "I" (Isolation) юу вэ?**
- A) Хурд
- B) Зэрэг ажиллаж буй transaction-ууд бие биедээ НӨЛӨӨЛӨХГҮЙ
- C) Өгөгдөл хадгалагдах
- D) Бүгд эсвэл юу ч үгүй

**Зөв хариулт: B**
> **Тайлбар:** Isolation = Transaction A ажиллаж байхад Transaction B-ийн хийж буй өөрчлөлтийг харахгүй. Isolation Level-ээр зохицуулна.

## Тест 21
**COMMIT ба ROLLBACK-ийн ялгаа юу вэ?**
- A) Ялгаагүй
- B) COMMIT = Өөрчлөлтийг БАТАЛГААЖУУЛЖ хадгалах, ROLLBACK = Бүгдийг БУЦААХ
- C) Хоёулаа устгах
- D) Хоёулаа нэмэх

**Зөв хариулт: B**
> **Тайлбар:** COMMIT = "Зөв! Хадгал." ROLLBACK = "Буруу! Буцаа." Transaction дотор алдаа гарвал ROLLBACK → Өгөгдөл хэвээрээ.

## Тест 22
**`DELETE FROM students WHERE id = 1` юу хийдэг вэ?**
- A) Бүх оюутнуудыг устгах
- B) ID=1 оюутны мөрийг УСТГАХ
- C) Хүснэгтийг устгах
- D) GPA шинэчлэх

**Зөв хариулт: B**
> **Тайлбар:** DELETE + WHERE = Нөхцөлд тохирох мөрийг устгана. ⚠️ WHERE-гүй бол БҮГДИЙГ устгана! Болгоомжтой!

## Тест 23
**`DROP TABLE students` ба `TRUNCATE TABLE students`-ийн ялгаа юу вэ?**
- A) Ялгаагүй
- B) DROP = Хүснэгтийг БҮТЦИЙН ХАМТ устгах, TRUNCATE = Бүх мөрийг устгах (бүтэц хадгалах)
- C) Хоёулаа бүтэц хадгалах
- D) Хоёулаа бүтэц устгах

**Зөв хариулт: B**
> **Тайлбар:** DROP = Хүснэгт алга болно. TRUNCATE = Хүснэгт хоосорно (бүтэц хэвээрээ). DELETE = WHERE-тэй мөр устгах.

## Тест 24
**Subquery (Дэд асуулга) гэж юу вэ?**
- A) Хоёр хүснэгт холбох
- B) SELECT дотор SELECT — Нэг query-ийн ÜР ДҮНГ нөгөөд ашиглах
- C) Индекс
- D) Transaction

**Зөв хариулт: B**
> **Тайлбар:** `WHERE gpa > (SELECT AVG(gpa) FROM students)` = Дундаж GPA-аас дээш. Дотоод SELECT эхлээд ажиллаж, үр дүнг гадна SELECT-д дамжуулна.

## Тест 25
**`NOT NULL` constraint юу хийдэг вэ?**
- A) NULL утга оноох
- B) Багана NULL утга авахыг ХОРИГЛОХ — Заавал утга оруулна
- C) Индекс нэмэх
- D) FK нэмэх

**Зөв хариулт: B**
> **Тайлбар:** `name VARCHAR(100) NOT NULL` = Нэр ЗААВАЛ оруулна. NULL утга = "Мэдэхгүй" → NOT NULL = Өгөгдлийн бүрэн бүтэн байдал.

## Тест 26
**`UNIQUE` constraint юу хийдэг вэ?**
- A) PK болгох
- B) Баганын утга ДАВТАГДАХГҮЙ — Ижил утга 2 мөрөнд байхгүй
- C) NOT NULL нэмэх
- D) FK нэмэх

**Зөв хариулт: B**
> **Тайлбар:** `email VARCHAR(150) UNIQUE` = 2 оюутан ижил имэйлтэй байж болохгүй. PK-аас ялгаа: UNIQUE багана NULL байж болно.

## Тест 27
**`CHECK` constraint юу хийдэг вэ?**
- A) Хүснэгт үүсгэх
- B) Баганын утгад НӨХЦӨЛ тавих — `CHECK (gpa >= 0 AND gpa <= 4)`
- C) FK нэмэх
- D) Индекс нэмэх

**Зөв хариулт: B**
> **Тайлбар:** CHECK = Бизнес дүрэм DB түвшинд. GPA 0-4, credits 1-6 зэрэг. Буруу утга оруулахаас хамгаална.

## Тест 28
**`ON DELETE CASCADE` юу хийдэг вэ?**
- A) Юу ч хийхгүй
- B) Эцэг хүснэгтийн мөр устахад хүүхэд хүснэгтийн холбоотой мөрүүдийг АВТОМАТААР устгах
- C) FK арилгах
- D) PK арилгах

**Зөв хариулт: B**
> **Тайлбар:** `FOREIGN KEY (student_id) REFERENCES students(id) ON DELETE CASCADE` = Оюутан устгахад түүний бүртгэл (enrollments) автоматаар устна.

## Тест 29
**`ORDER BY gpa DESC` юу хийдэг вэ?**
- A) GPA нэмэгдэх дарааллаар
- B) GPA БУУРАХ дарааллаар эрэмбэлэх
- C) GPA устгах
- D) GPA шинэчлэх

**Зөв хариулт: B**
> **Тайлбар:** DESC = Descending (буурах). ASC = Ascending (өсөх, default). `ORDER BY gpa DESC` = 4.0 → 3.5 → 3.0...

## Тест 30
**`LIMIT 10 OFFSET 20` юу хийдэг вэ?**
- A) 10 мөр устгах
- B) Эхний 20 мөрийг АЛГАСАЖ, дараагийн 10 мөрийг авах (3-р хуудас)
- C) 20 мөр нэмэх
- D) Бүх мөр авах

**Зөв хариулт: B**
> **Тайлбар:** LIMIT 10 = 10 мөр авах. OFFSET 20 = Эхний 20-ийг алгасах. Хуудаслалт: page 3, size 10 = OFFSET 20 LIMIT 10.

## Тест 31
**`COUNT(*)` функц юу хийдэг вэ?**
- A) Мөр устгах
- B) Мөрийн ТООГ тоолох
- C) Дундаж тооцоолох
- D) Мөр нэмэх

**Зөв хариулт: B**
> **Тайлбар:** `SELECT COUNT(*) FROM students` = Нийт оюутны тоо. `COUNT(column)` = NULL биш утгуудыг тоолно.

## Тест 32
**`AVG(gpa)` функц юу хийдэг вэ?**
- A) Хамгийн их GPA
- B) GPA-ийн ДУНДАЖИЙГ тооцоолох
- C) GPA-ийн нийлбэр
- D) Хамгийн бага GPA

**Зөв хариулт: B**
> **Тайлбар:** AVG = Average (дундаж). `SELECT AVG(gpa) FROM students` = Бүх оюутны GPA-ийн дундаж. NULL утгуудыг тооцохгүй.

## Тест 33
**JPA `@ManyToOne` annotation юу хийдэг вэ?**
- A) Хүснэгт үүсгэх
- B) Олон → Нэг харилцаа тодорхойлох — FK одоогийн Entity-д
- C) PK тодорхойлох
- D) Индекс нэмэх

**Зөв хариулт: B**
> **Тайлбар:** `@ManyToOne` = Олон оюутан → Нэг тэнхим. Student Entity-д `department_id` FK. `@JoinColumn(name = "department_id")`.

## Тест 34
**FetchType.LAZY ба FetchType.EAGER-ийн ялгаа юу вэ?**
- A) Ялгаагүй
- B) LAZY = Шаардлагатай үед ачаална, EAGER = Шууд бүгдийг ачаална
- C) LAZY = Хурдан, EAGER = Удаан
- D) LAZY = Бүгдийг, EAGER = Зарим

**Зөв хариулт: B**
> **Тайлбар:** LAZY = `student.getDepartment()` дуудахад л DB query. EAGER = Student ачаалахад Department ч шууд. LAZY = N+1 асуудалтай, EAGER = Хэт олон ачаалах.

## Тест 35
**N+1 асуудал гэж юу вэ?**
- A) Нэрлэлтийн асуудал
- B) 1 query-ээр жагсаалт авч, бичлэг БҮРД нэмэлт query ажиллуулах → N+1 query
- C) Зөвхөн индексийн асуудал
- D) Зөвхөн тестийн асуудал

**Зөв хариулт: B**
> **Тайлбар:** 100 оюутан (1 query) + тэнхим нь бүрт (100 query) = 101 query! `JOIN FETCH`, `@EntityGraph`-аар 1 query-ээр шийднэ.

## Тест 36
**Surrogate Key ба Natural Key-ийн ялгаа юу вэ?**
- A) Ялгаагүй
- B) Surrogate = Бизнес утгагүй (auto-increment ID), Natural = Бизнес утгатай (email, ИД дугаар)
- C) Хоёулаа auto-increment
- D) Хоёулаа бизнес утгатай

**Зөв хариулт: B**
> **Тайлбар:** Surrogate Key = 1, 2, 3 (бизнес утгагүй, уян хатан). Natural Key = email (бизнес дүрэм өөрчлөгдвөл эвдрэх эрсдэлтэй). Surrogate илүү тохиромжтой.

## Тест 37
**Composite Key гэж юу вэ?**
- A) Нэг баганат PK
- B) 2 ба түүнээс олон баганаас бүрдсэн PK — `PRIMARY KEY (student_id, course_id)`
- C) FK
- D) Индекс

**Зөв хариулт: B**
> **Тайлбар:** Composite Key = Завсрын хүснэгтэд (enrollments) ашигладаг. `(student_id, course_id)` хос = Давтагдашгүй. Нэг оюутан нэг хичээлд нэг удаа.

## Тест 38
**`ALTER TABLE students ADD COLUMN phone VARCHAR(20)` юу хийдэг вэ?**
- A) Хүснэгт устгах
- B) students хүснэгтэд phone БАГАНА НЭМЭХ
- C) Мөр нэмэх
- D) Индекс нэмэх

**Зөв хариулт: B**
> **Тайлбар:** ALTER TABLE = Хүснэгтийн БҮТЦИЙГ өөрчлөх (DDL). ADD COLUMN = Шинэ багана нэмэх. DROP COLUMN = Багана устгах.

## Тест 39
**`INSERT INTO students (name, email) VALUES ('Бат', 'bat@test.com')` юу хийдэг вэ?**
- A) Мөр устгах
- B) students хүснэгтэд шинэ мөр НЭМЭХ
- C) Мөр шинэчлэх
- D) Хүснэгт үүсгэх

**Зөв хариулт: B**
> **Тайлбар:** INSERT = Шинэ мөр нэмэх (DML). VALUES дахь утгууд баганын дарааллаар оруулагдана.

## Тест 40
**`UPDATE students SET gpa = 3.80 WHERE id = 1` юу хийдэг вэ?**
- A) Бүх GPA-г шинэчлэх
- B) ID=1 оюутны GPA-г 3.80 болгож ШИНЭЧЛЭХ
- C) Мөр устгах
- D) Хүснэгт үүсгэх

**Зөв хариулт: B**
> **Тайлбар:** UPDATE + WHERE = Нөхцөлд тохирох мөрийг шинэчлэх. ⚠️ WHERE-гүй бол БҮГДИЙГ шинэчилнэ!

## Тест 41
**`LIKE 'Бат%'` юу хийдэг вэ?**
- A) Яг "Бат" тэнцүү
- B) "Бат"-аар ЭХЭЛСЭН бүх утгуудыг хайх (Батболд, Батсайхан...)
- C) "Бат"-аар төгссөн
- D) "Бат" агуулсан

**Зөв хариулт: B**
> **Тайлбар:** `%` = 0 ба түүнээс олон тэмдэгт. `'Бат%'` = Бат-аар эхэлсэн. `'%бат'` = бат-аар төгссөн. `'%бат%'` = бат агуулсан.

## Тест 42
**`BETWEEN 3.0 AND 3.5` юу хийдэг вэ?**
- A) 3.0-аас бага
- B) 3.0 ба 3.5-ийн ХООРОНД (хоёулангийг оролцуулсан)
- C) 3.5-аас их
- D) Зөвхөн 3.0

**Зөв хариулт: B**
> **Тайлбар:** `BETWEEN 3.0 AND 3.5` = `gpa >= 3.0 AND gpa <= 3.5`. Хоёр хязгаарыг ОРОЛЦУУЛНА (inclusive).

## Тест 43
**`IN (1, 2, 3)` юу хийдэг вэ?**
- A) 1, 2, 3 нийлбэр
- B) Утга нь 1, 2, 3-ийн АЛЬ НЭГТЭЙ тэнцүү эсэхийг шалгах
- C) 1-ээс 3 хүртэл
- D) 3 мөр нэмэх

**Зөв хариулт: B**
> **Тайлбар:** `WHERE department_id IN (1, 2, 3)` = `department_id = 1 OR department_id = 2 OR department_id = 3`. Олон OR-ийн товчлол.

## Тест 44
**`IS NULL` ба `= NULL`-ийн ялгаа юу вэ?**
- A) Ялгаагүй
- B) `IS NULL` = NULL утга шалгах ЗӨВ арга, `= NULL` = Үргэлж FALSE (буруу)
- C) Хоёулаа зөв
- D) Хоёулаа буруу

**Зөв хариулт: B**
> **Тайлбар:** SQL-д NULL = NULL → UNKNOWN (TRUE биш!). NULL утгыг шалгахад `IS NULL`, `IS NOT NULL` ашиглана. `= NULL` хэзээ ч TRUE буцаахгүй.

## Тест 45
**`DISTINCT` юу хийдэг вэ?**
- A) Мөр устгах
- B) Давтагдсан утгуудыг АРИЛГАЖ, зөвхөн давтагдашгүй утгуудыг буцаах
- C) Мөр нэмэх
- D) Эрэмбэлэх

**Зөв хариулт: B**
> **Тайлбар:** `SELECT DISTINCT status FROM students` = ACTIVE, INACTIVE, GRADUATED (давтагдашгүй). 100 оюутнаас зөвхөн 3 статус.

## Тест 46
**View (Харагдац) гэж юу вэ?**
- A) Шинэ хүснэгт
- B) Хадгалагдсан SELECT query — Виртуал хүснэгт шиг ашиглагдах
- C) Индекс
- D) Transaction

**Зөв хариулт: B**
> **Тайлбар:** `CREATE VIEW active_students AS SELECT * FROM students WHERE status = 'ACTIVE'` → `SELECT * FROM active_students` = Идэвхтэй оюутнуудыг хялбар авах.

## Тест 47
**Stored Procedure юу вэ?**
- A) Java код
- B) DB-д ХАДГАЛАГДСАН SQL логик — Олон SQL командыг нэг нэрээр дуудах
- C) Индекс
- D) Тест

**Зөв хариулт: B**
> **Тайлбар:** Stored Procedure = DB серверт ажиллана. Сүлжээний зардал бага (олон SQL → нэг дуудалт). Гэхдээ debug, version control хэцүү.

## Тест 48
**Trigger юу хийдэг вэ?**
- A) Гараар ажиллуулах
- B) INSERT/UPDATE/DELETE-д АВТОМАТААР ажиллах DB логик
- C) Индекс нэмэх
- D) Хүснэгт устгах

**Зөв хариулт: B**
> **Тайлбар:** `AFTER INSERT ON students` = Оюутан нэмэгдэхэд автоматаар audit_log хүснэгтэд бичлэг нэмэх. ⚠️ Хэтэрхий олон trigger = Debug хэцүү.

## Тест 49
**ORM (Object-Relational Mapping) юу хийдэг вэ?**
- A) HTML үүсгэх
- B) Java объект ↔ DB хүснэгт автоматаар ЗУРАГЛАХ — SQL-гүйгээр CRUD хийх
- C) Тест ажиллуулах
- D) API үүсгэх

**Зөв хариулт: B**
> **Тайлбар:** ORM = Student объект → students хүснэгт. `repository.save(student)` → INSERT SQL автомат. Hibernate = JPA-ийн хамгийн түгээмэл ORM.

## Тест 50
**`@GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)` юу хийдэг вэ?**
- A) Гараар ID оноох
- B) DB автоматаар ID үүсгэх (AUTO INCREMENT)
- C) UUID үүсгэх
- D) Timestamp үүсгэх

**Зөв хариулт: B**
> **Тайлбар:** IDENTITY = DB-ийн auto-increment. 1, 2, 3... автоматаар. SEQUENCE = DB sequence ашиглах. UUID = Давтагдашгүй 128-bit ID.

## Тест 51
**`@Enumerated(EnumType.STRING)` юу хийдэг вэ?**
- A) Тоогоор хадгалах
- B) Enum утгыг DB-д STRING болгон хадгалах — "ACTIVE", "INACTIVE"
- C) JSON-д хөрвүүлэх
- D) Validation хийх

**Зөв хариулт: B**
> **Тайлбар:** STRING = "ACTIVE" хадгалагдана. ORDINAL = 0, 1, 2 (Enum дарааллыг өөрчлөвөл эвдэрнэ!). STRING = Аюулгүй, ойлгомжтой.

## Тест 52
**`@JoinColumn(name = "department_id")` юу хийдэг вэ?**
- A) PK тодорхойлох
- B) FK БАГАНЫН нэрийг тодорхойлох — DB-д department_id багана
- C) Индекс нэмэх
- D) Хүснэгт үүсгэх

**Зөв хариулт: B**
> **Тайлбар:** `@JoinColumn` = Харилцааны FK багана. `@ManyToOne` + `@JoinColumn(name = "department_id")` = students.department_id → departments.id.

## Тест 53
**`CascadeType.ALL` юу хийдэг вэ?**
- A) Юу ч хийхгүй
- B) Эцэг Entity-д хийсэн үйлдлийг хүүхэд Entity-д ч АВТОМАТААР хийх (persist, merge, remove...)
- C) Зөвхөн устгах
- D) Зөвхөн нэмэх

**Зөв хариулт: B**
> **Тайлбар:** `CascadeType.ALL` = Student хадгалахад Profile ч хадгалагдана. Student устгахад Profile ч устагдана. Бүх үйлдэл "cascade" хийгдэнэ.

## Тест 54
**`@JoinTable` annotation хэзээ ашигладаг вэ?**
- A) 1:1 харилцаанд
- B) Many-to-Many харилцааны ЗАВСРЫН ХҮСНЭГТИЙГ тодорхойлоход
- C) 1:N харилцаанд
- D) Индекс нэмэхэд

**Зөв хариулт: B**
> **Тайлбар:** `@JoinTable(name = "enrollments", joinColumns = ..., inverseJoinColumns = ...)` = M:N харилцааны enrollments завсрын хүснэгт.

## Тест 55
**Denormalization гэж юу вэ?**
- A) Нормалчлал хийх
- B) Performance-ийн тулд зориудаар ДАВХАРДУУЛАХ — JOIN-ийн тоог бууруулах
- C) Хүснэгт устгах
- D) Индекс нэмэх

**Зөв хариулт: B**
> **Тайлбар:** Нормалчлал = Давхардал арилгах (бүрэн бүтэн байдал). Denormalization = Давхардуулах (хурд). Read-heavy системд зарим талбарыг давхардуулж JOIN-ийг багасгана.

## Тест 56
**Дараах SQL-д юу буруу вэ?**
```sql
SELECT department_id, name, COUNT(*)
FROM students
GROUP BY department_id;

• A) Бүх зүйл зөв
• B) name нь GROUP BY-д ОРООГҮЙ ч SELECT-д байна — Алдаа
• C) COUNT(*) буруу
• D) FROM буруу

Зөв хариулт: B

Тайлбар: GROUP BY-д ороогүй багана SELECT-д агрегатгүйгээр байж БОЛОХГҮЙ. Аль оюутны нэрийг харуулах вэ? → Тодорхойгүй. name GROUP BY-д нэмэх эсвэл хасах.

Тест 57

COALESCE(phone, 'N/A') юу хийдэг вэ?

• A) Хоёр утгыг нийлүүлэх
• B) phone NULL бол 'N/A' буцаах — NULL утгыг ОРЛУУЛАХ
• C) phone устгах
• D) phone шинэчлэх

Зөв хариулт: B

Тайлбар: COALESCE = Эхний NULL биш утгыг буцаана. COALESCE(phone, mobile, 'N/A') = phone → mobile → 'N/A' (бүгд NULL бол).

Тест 58

"Dirty Read" гэж юу вэ?

• A) Зөв уншилт
• B) COMMIT хийгдээгүй өөрчлөлтийг унших — Transaction B ROLLBACK хийвэл буруу мэдээлэл
• C) Удаан уншилт
• D) Индексгүй уншилт

Зөв хариулт: B

Тайлбар: Dirty Read = Transaction A GPA-г 3.5 → 4.0 болгосон (COMMIT-гүй). Transaction B 4.0-г уншина. A ROLLBACK хийвэл B буруу мэдээлэл ашиглаж байна.

Тест 59

READ COMMITTED isolation level юу хийдэг вэ?

• A) Бүх асуудлыг шийднэ
• B) Зөвхөн COMMIT хийгдсэн өгөгдлийг уншина — Dirty Read-аас хамгаална
• C) Бүх уншилтыг хориглоно
• D) Transaction ашиглахгүй

Зөв хариулт: B

Тайлбар: READ COMMITTED = PostgreSQL-ийн default. COMMIT хийгдсэн л бол унших → Dirty Read БОЛОХГҮЙ. Гэхдээ Non-Repeatable Read болж болно.

Тест 60

EXPLAIN ANALYZE юу хийдэг вэ?

• A) Мөр устгах
• B) SQL query-ийн ГҮЙЦЭТГЭЛИЙН ТӨЛӨВЛӨГӨӨГ харуулах — хурд, индекс ашиглалтыг шинжлэх
• C) Хүснэгт үүсгэх
• D) Мөр нэмэх

Зөв хариулт: B

Тайлбар: EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM students WHERE email = 'bat@test.com' → Seq Scan (Full Scan) эсвэл Index Scan, query хугацаа, зардал (cost) харуулна.

Тест 61

B-Tree индекс юу вэ?

• A) Binary Tree
• B) Тэнцвэрт мод бүтэц — =, <, >, BETWEEN, ORDER BY хайлтад тохиромжтой DEFAULT индекс
• C) Hash функц
• D) Array бүтэц

Зөв хариулт: B

Тайлбар: B-Tree = PostgreSQL, MySQL-ийн default индекс. Бүх төрлийн хайлтад ашиглагдана. Тэнцвэрт → O(log n) хурдтай.

Тест 62

Partial Index юу вэ?

• A) Бүх мөрөнд индекс
• B) Зөвхөн НӨХЦӨЛД тохирох мөрүүдэд индекс — WHERE status = 'ACTIVE'
• C) Нэг баганат индекс
• D) Олон баганат индекс

Зөв хариулт: B

Тайлбар: CREATE INDEX idx_active ON students(email) WHERE status = 'ACTIVE' = Зөвхөн идэвхтэй оюутнуудын email-д индекс. Жижиг, хурдан.

Тест 63

Мөнгөн дүнд ямар төрөл ашиглах вэ?

• A) FLOAT
• B) DECIMAL / NUMERIC — Нарийвчлал алдагдахгүй
• C) DOUBLE
• D) INTEGER

Зөв хариулт: B

Тайлбар: FLOAT/DOUBLE = Бутархай тооны нарийвчлал алдагдна (0.1 + 0.2 ≠ 0.3). DECIMAL = Яг тодорхой нарийвчлал. Мөнгө, GPA = DECIMAL.

Тест 64

"Soft Delete" гэж юу вэ?

• A) Бүрмөсөн устгах
• B) Мөрийг УСТГАХГҮЙГЭЭР deleted_at баганад цаг тэмдэглэх — Сэргээх боломжтой
• C) Хүснэгт устгах
• D) Индекс устгах

Зөв хариулт: B

Тайлбар: Hard Delete = DELETE FROM students WHERE id = 1 (бүрмөсөн). Soft Delete = UPDATE students SET deleted_at = NOW() WHERE id = 1. WHERE deleted_at IS NULL шүүнэ.

Тест 65

@Transactional annotation (Spring) юу хийдэг вэ?

• A) Тест зарлах
• B) Методын бүх DB үйлдлийг НЭГ transaction-д багтааж, алдаа гарвал ROLLBACK
• C) Лог бичих
• D) Индекс нэмэх

Зөв хариулт: B

Тайлбар: @Transactional = enrollStudentInCourse() дотор 3 DB үйлдэл. Алдаа гарвал бүгд ROLLBACK. Spring AOP proxy-ээр удирдана.

Тест 66

NoSQL мэдээллийн сангийн давуу тал юу вэ?

• A) JOIN хийж чадна
• B) Уян хатан schema, хэвтээ scale, том хэмжээний өгөгдөлд тохиромжтой
• C) ACID бүрэн дэмждэг
• D) SQL хэл ашиглана

Зөв хариулт: B

Тайлбар: NoSQL = Schema-free (багана нэмэхэд ALTER TABLE шаардлагагүй). Horizontal scaling (сервер нэмэх). Том өгөгдөл, хурдан бичих. Гэхдээ JOIN хэцүү.

Тест 67

MongoDB юу вэ?

• A) RDBMS
• B) Document-based NoSQL — JSON (BSON) формат document хадгалах
• C) Key-Value store
• D) Graph DB

Зөв хариулт: B

Тайлбар: MongoDB = JSON-тэй адил document. Nested object, array хадгалж болно. Schema уян хатан. Вэб апп, CMS, бүртгэлд тохиромжтой.

Тест 68

Redis юу вэ?

• A) RDBMS
• B) In-memory Key-Value NoSQL — КЭШ, session хадгалалтад маш хурдан
• C) Document DB
• D) Graph DB

Зөв хариулт: B

Тайлбар: Redis = RAM-д хадгалдаг → Микросекундын хурдтай. Кэш (DB query үр дүнг хадгалах), session, rate limiting, queue-д ашиглана.

Тест 69

@Query annotation (Spring Data JPA) юу хийдэг вэ?

• A) Хүснэгт үүсгэх
• B) Гарын авлагын JPQL эсвэл native SQL query тодорхойлох
• C) Индекс нэмэх
• D) Transaction удирдах

Зөв хариулт: B

Тайлбар: @Query("SELECT s FROM Student s JOIN FETCH s.department") = JPQL query. nativeQuery = true бол шууд SQL. Spring Data-ийн автомат method naming-ээс нарийн query хэрэгтэй үед.

Тест 70

mappedBy parameter юу хийдэг вэ?

• A) FK үүсгэх
• B) Харилцааны НӨГӨӨ талыг зааж, FK ЭНЭ хүснэгтэд БАЙХГҮЙГ илэрхийлэх
• C) PK тодорхойлох
• D) Индекс нэмэх

Зөв хариулт: B

Тайлбар: @OneToMany(mappedBy = "department") = FK нь Student талд (department_id). Department хүснэгтэд FK БАЙХГҮЙ. mappedBy = "Би FK эзэмшигч биш".

Тест 71

Database Migration гэж юу вэ?

• A) DB устгах
• B) DB-ийн schema-ийн өөрчлөлтийг ХУВИЛБАРТАЙГААР удирдах — Flyway, Liquibase
• C) Мөр нэмэх
• D) Индекс нэмэх

Зөв хариулт: B

Тайлбар: Migration = Git for DB schema. V1__create_students.sql → V2__add_phone.sql. Бүх хөгжүүлэгч ижил schema-тай. Flyway, Liquibase = Java-д түгээмэл.

Тест 72

ddl-auto=validate юу хийдэг вэ?

• A) Хүснэгт үүсгэх
• B) Entity ба DB schema ТОХИРЧ БАЙГААГ шалгах — Тохирохгүй бол алдаа
• C) Хүснэгт устгах
• D) Мөр нэмэх

Зөв хариулт: B

Тайлбар: validate = Production-д тохиромжтой. Entity ба DB schema-г харьцуулж, зөрүүтэй бол програм эхлэхгүй. create-drop = Зөвхөн хөгжүүлэлтэд!

Тест 73

Дараах аль нь зөв DB нэрлэлт вэ?

• A) StudentProfiles (PascalCase)
• B) student_profiles (snake_case, олон тоо)
• C) studentProfile (camelCase)
• D) STUDENT_PROFILE (UPPER_CASE)

Зөв хариулт: B

Тайлбар: DB нэрлэлт стандарт: snake_case + олон тоо. students, student_profiles, created_at. Java-д camelCase, DB-д snake_case.

Тест 74

created_at ба updated_at баганууд яагаад хэрэгтэй вэ?

• A) Шаардлагагүй
• B) AUDIT TRAIL — Мөр хэзээ үүссэн, хэзээ шинэчлэгдсэнийг мэдэх
• C) Зөвхөн formат
• D) Зөвхөн тест

Зөв хариулт: B

Тайлбар: Audit trail = "Хэзээ хэн юу хийсэн?" created_at = Үүссэн. updated_at = Шинэчлэгдсэн. Debug, report, compliance-д чухал.

Тест 75

Дараах SQL-ийн үр дүн юу вэ?

SELECT COUNT(*) FROM students WHERE gpa IS NULL;

• A) Бүх оюутны тоо
• B) GPA утга NULL (оруулаагүй) оюутнуудын ТОО
• C) Бүх GPA-ийн нийлбэр
• D) Алдаа

Зөв хариулт: B

Тайлбар: WHERE gpa IS NULL = GPA утга оруулаагүй мөрүүд. COUNT(*) = Тэдний тоо. NULL = "Утга байхгүй" (0 биш!).

Тест 76

UNION ба UNION ALL-ийн ялгаа юу вэ?

• A) Ялгаагүй
• B) UNION = Давтагдсан мөрийг АРИЛГАХ, UNION ALL = Бүгдийг ХАДГАЛАХ
• C) UNION ALL удаан
• D) UNION хурдан

Зөв хариулт: B

Тайлбар: UNION = DISTINCT (давтагдал арилгах → нэмэлт зардал). UNION ALL = Бүгдийг (хурдан). Давтагдал байхгүй гэдэг итгэлтэй бол UNION ALL ашиглах.

Тест 77

EXISTS юу хийдэг вэ?

• A) Мөр нэмэх
• B) Дэд query-ийн ÜР ДҮН БАЙГАА ЭСЭХИЙГ шалгах (TRUE/FALSE)
• C) Мөр устгах
• D) Хүснэгт үүсгэх

Зөв хариулт: B

Тайлбар: WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM enrollments WHERE student_id = s.id) = Хичээлд бүртгэлтэй оюутнууд. NOT EXISTS = Бүртгэлгүй оюутнууд.

Тест 78

CASE WHEN expression юу хийдэг вэ?

• A) Transaction удирдах
• B) SQL дотор НӨХЦӨЛТ логик (if-else) хэрэгжүүлэх
• C) Индекс нэмэх
• D) FK нэмэх

Зөв хариулт: B

Тайлбар: CASE WHEN gpa >= 3.5 THEN 'Excellent' WHEN gpa >= 3.0 THEN 'Good' ELSE 'Average' END = GPA-аас хамааран ангилал оноох.

Тест 79

Database Connection Pool гэж юу вэ?

• A) Нэг холболт
• B) Урьдчилан нээлттэй DB холболтуудын САНГАС — Шинэ холболт нээх зардлыг бууруулах
• C) Индекс
• D) Transaction

Зөв хариулт: B

Тайлбар: Connection Pool = HikariCP (Spring Boot default). Холболтуудыг нээж бэлэн байлгана → Хүсэлт бүрт шинэ холболт нээхгүй (3-5ms хэмнэнэ).

Тест 80

spring.datasource.url юу хийдэг вэ?

• A) API URL тохируулах
• B) DB-ийн ХОЛБОЛТЫН URL тодорхойлох — jdbc:postgresql://localhost:5432/mydb
• C) Frontend URL
• D) Тестийн URL

Зөв хариулт: B

Тайлбар: jdbc:postgresql://localhost:5432/mydb = PostgreSQL, localhost, port 5432, mydb database. H2: jdbc:h2:mem:testdb.

Тест 81

Referential Integrity гэж юу вэ?

• A) Индексийн бүтэн байдал
• B) FK-ийн заасан PK ЗААВАЛ байх — Байхгүй PK руу FK заах боломжгүй
• C) Нэрлэлтийн дүрэм
• D) Transaction дүрэм

Зөв хариулт: B

Тайлбар: student_id = 999 → students хүснэгтэд id=999 БАЙХ ЁСТОЙ. Байхгүй бол DB алдаа буцаана. FK = Мэдээллийн бүрэн бүтэн байдлын хамгаалагч.

Тест 82

SERIAL ба GENERATED ALWAYS AS IDENTITY-ийн ялгаа юу вэ?

• A) Ялгаагүй
• B) SERIAL = Хуучин PostgreSQL, IDENTITY = SQL стандарт, илүү АЮУЛГҮЙ (гараар утга оноохыг хориглоно)
• C) SERIAL = Шинэ
• D) IDENTITY = Хуучин

Зөв хариулт: B

Тайлбар: GENERATED ALWAYS AS IDENTITY = SQL:2003 стандарт. Гараар INSERT хийхэд ID оруулж БОЛОХГҮЙ → Бүрэн автомат. SERIAL = Legacy, гараар override хийж болно.

Тест 83

@EntityGraph annotation юу хийдэг вэ?

• A) Entity үүсгэх
• B) JPA query-д аль харилцааг НИЙЛҮҮЛЖ ачаалахыг тодорхойлох — N+1 шийдэл
• C) Индекс нэмэх
• D) Transaction удирдах

Зөв хариулт: B

Тайлбар: @EntityGraph(attributePaths = {"department"}) = findAll() дуудахад department-ийг нэг query-ээр (JOIN) ачаална. N+1 асуудлын нэг шийдэл.

Тест 84

Optimistic Locking гэж юу вэ?

• A) Хүснэгт түгжих
• B) @Version ашиглаж, update хийхдээ ХУВИЛБАР шалгах — Зэрэг update хийвэл алдаа
• C) Мөр устгах
• D) Индекс нэмэх

Зөв хариулт: B

Тайлбар: @Version private Long version; → A version=1-ийг update хийж version=2 болгоно. B ч version=1-ийг update хийхийг оролдвол → OptimisticLockException. Зөрчилдлийг шийднэ.

Тест 85

JSONB төрөл (PostgreSQL) юу вэ?

• A) Текст
• B) JSON өгөгдлийг BINARY хэлбэрээр хадгалах — Хайлт, индекс хурдан
• C) Тоо
• D) Огноо

Зөв хариулт: B

Тайлбар: JSONB = JSON Binary. PostgreSQL-д JSON өгөгдлийг хадгалж, дотор нь хайх, индекс нэмэх боломжтой. metadata->>'key' = JSON утга авах.

Тест 86

Data Integrity-ийн 3 түвшин юу вэ?

• A) Зөвхөн нэг түвшин
• B) Entity Integrity (PK), Referential Integrity (FK), Domain Integrity (CHECK, NOT NULL)
• C) Зөвхөн PK
• D) Зөвхөн FK

Зөв хариулт: B

Тайлбар: Entity = PK давтагдашгүй. Referential = FK заасан бичлэг байх. Domain = Утгын хязгаар (GPA 0-4, email формат). 3 түвшин = Өгөгдлийн чанар.

Тест 87

Window Function юу хийдэг вэ?

• A) UI үүсгэх
• B) Мөр бүрт бүлгийн тооцоолол хийх — GROUP BY шиг, гэхдээ мөр ХАДГАЛАГДАНА
• C) Хүснэгт үүсгэх
• D) Индекс нэмэх

Зөв хариулт: B

Тайлбар: SELECT name, gpa, RANK() OVER (ORDER BY gpa DESC) FROM students = Мөр бүрт дараалал (rank) нэмнэ. GROUP BY = Мөр нэгтгэнэ. Window = Мөр хадгална.

Тест 88

ROW_NUMBER() функц юу хийдэг вэ?

• A) Мөр устгах
• B) Мөр бүрт дарааллын ДУГААР оноох (1, 2, 3...)
• C) Мөр нэмэх
• D) Тоолох

Зөв хариулт: B

Тайлбар: ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY dept_id ORDER BY gpa DESC) = Тэнхим бүрт GPA-аар дараалсан дугаар. Тэнхим бүрийн шилдэг 3-ыг олоход ашиглана.

Тест 89

Database Sharding гэж юу вэ?

• A) Backup хийх
• B) Өгөгдлийг олон серверт ХУВААРИЛАХ — Хэвтээ scaling
• C) Индекс нэмэх
• D) Нормалчлах

Зөв хариулт: B

Тайлбар: Sharding = Оюутан A-M → Сервер 1, N-Z → Сервер 2. Маш том өгөгдлийг нэг серверт багтаахгүй үед. Нарийн төвөгтэй, гэхдээ Scale хийнэ.

Тест 90

Database Replication гэж юу вэ?

• A) Мөр устгах
• B) Нэг DB-ийн хуулбарыг олон серверт ХАДГАЛАХ — Read scaling, backup
• C) Индекс нэмэх
• D) Schema өөрчлөх

Зөв хариулт: B

Тайлбар: Primary → Replica(s). Write = Primary. Read = Replica(s). Read олон, Write бага бол маш тохиромжтой. Failover: Primary унтарвал Replica = Primary болно.

Тест 91

spring.jpa.show-sql=true юу хийдэг вэ?

• A) SQL устгах
• B) Hibernate-ийн үүсгэсэн SQL query-г КОНСОЛД харуулах — Debug-д тустай
• C) SQL хурдасгах
• D) SQL кэшлэх

Зөв хариулт: B

Тайлбар: show-sql=true → SELECT s FROM Student s WHERE s.id = ? консолд гарна. N+1 асуудлыг олж, query тоог шалгахад маш чухал.

Тест 92

VACUUM (PostgreSQL) юу хийдэг вэ?

• A) Мөр нэмэх
• B) Устгагдсан мөрүүдийн зайг ЧӨЛӨӨЛӨХ — DB-ийн хэмжээг бууруулах
• C) Индекс нэмэх
• D) Schema өөрчлөх

Зөв хариулт: B

Тайлбар: PostgreSQL-д DELETE хийхэд мөр "мэдэгдэнэ" (dead tuple), гэхдээ зай чөлөөлөгдөхгүй. VACUUM = Dead tuple-ийг цэвэрлэж зай чөлөөлнө. AUTOVACUUM = Автомат.

Тест 93

Materialized View юу вэ?

• A) Энгийн View
• B) Query-ийн ÜР ДҮНГ ХАДГАЛСАН View — Хурдан, гэхдээ REFRESH хийх шаардлагатай
• C) Хүснэгт
• D) Индекс

Зөв хариулт: B

Тайлбар: View = Дуудах бүрт query ажиллана (удаан). Materialized View = Үр дүнг хадгалж, хурдан авна. REFRESH MATERIALIZED VIEW = Шинэчлэх.

Тест 94

WITH (CTE - Common Table Expression) юу хийдэг вэ?

• A) Хүснэгт үүсгэх
• B) Нарийн query-г нэртэй, уншигдахуйц хэсгүүдэд ХУВААХ
• C) Индекс нэмэх
• D) Transaction удирдах

Зөв хариулт: B

Тайлбар: WITH top_students AS (SELECT ... WHERE gpa >= 3.5) SELECT * FROM top_students JOIN ... = Нарийн query-г хуваах. Уншихад хялбар, дахин ашиглах боломжтой.

Тест 95

pg_dump юу хийдэг вэ?

• A) DB устгах
• B) PostgreSQL мэдээллийн сангийн BACKUP (нөөц) файл үүсгэх
• C) DB шинэчлэх
• D) Индекс нэмэх

Зөв хариулт: B

Тайлбар: pg_dump mydb > backup.sql = mydb-ийн бүх schema + өгөгдлийг SQL файл руу хадгалах. pg_restore = Сэргээх. Production-д backup ЗААВАЛ.

Тест 96

Connection Pool-ийн maximumPoolSize юу хийдэг вэ?

• A) Query хязгаарлах
• B) Нэгэн зэрэг нээлттэй байх DB холболтын ДЭЭД ХЯЗГААР тодорхойлох
• C) Мөр хязгаарлах
• D) Хүснэгт хязгаарлах

Зөв хариулт: B

Тайлбар: HikariCP maximumPoolSize=10 = Хамгийн ихдээ 10 зэрэг холболт. Хэтэрвэл хүлээнэ. Хэт бага = Удаан, хэт их = DB ачаалал.

Тест 97

@Embeddable ба @Embedded юу хийдэг вэ?

• A) Шинэ хүснэгт үүсгэх
• B) Нэг Entity дотор нэмэлт объект ШИНГЭЭХ — Тусдаа хүснэгтгүй
• C) FK нэмэх
• D) Индекс нэмэх

Зөв хариулт: B

Тайлбар: @Embeddable class Address { city, street } + @Embedded private Address address; = Student хүснэгтэд city, street баганууд нэмэгдэнэ. Тусдаа address хүснэгт БАЙХГҮЙ.

Тест 98

SQL Injection гэж юу вэ?

• A) SQL сурах
• B) Хэрэглэгчийн оролтоор хортой SQL код ШИГТГЭЖ, DB-д зөвшөөрөгдөөгүй үйлдэл хийх
• C) Индекс нэмэх
• D) Backup хийх

Зөв хариулт: B

Тайлбар: WHERE name = ''; DROP TABLE students; --' = Хэрэглэгч оролт → SQL-д шууд оруулна → Хүснэгт устгана! Prepared Statement / Parameterized Query ашиглаж сэргийлнэ.

Тест 99

Prepared Statement яагаад SQL Injection-аас хамгаалдаг вэ?

• A) Хурдан учраас
• B) Параметрийг SQL КОД биш, УТГА гэж боловсруулна — ? placeholder
• C) Индекс ашигладаг
• D) Transaction ашигладаг

Зөв хариулт: B

Тайлбар: WHERE name = ? + setString(1, userInput) → userInput = "'; DROP TABLE--" байсан ч, SQL код биш ТЕКСТ утга гэж боловсруулна. JPA/Hibernate автоматаар Prepared Statement ашиглана.

Тест 100

Мэдээллийн сангийн дизайн яагаад програм хангамжийн бүтээлтэд хамгийн чухал вэ?

• A) Зөвхөн хадгалалт
• B) Сайн DB дизайн = Хурд, бүрэн бүтэн байдал, scale, аюулгүй байдал — Системийн СУУРЬ
• C) Зөвхөн query
• D) Зөвхөн backup

Зөв хариулт: B

Тайлбар: DB = Системийн суурь. Муу дизайн = Удаан query, давхардсан өгөгдөл, inconsistency, scale хийж чадахгүй. Сайн дизайн = Хурдан, найдвартай, өсгөж чадах систем. "Сайн суурь = Сайн байшин."

📚 Ашигласан эх сурвалжууд:

• C.J. Date — An Introduction to Database Systems (8th Edition)
• Abraham Silberschatz — Database System Concepts (7th Edition)
• PostgreSQL Official Documentation — postgresql.org/docs
• Spring Data JPA Reference — docs.spring.io/spring-data/jpa
• Vlad Mihalcea — High-Performance Java Persistence
• Use The Index, Luke — use-the-index-luke.com
• Hibernate ORM Documentation — hibernate.org/orm/documentation
• Martin Kleppmann — Designing Data-Intensive Applications (O'Reilly)