Mô hình quan hệ thực thể (mô hình e

      7
*
Web888.vn
Kiến thức công nghệ
Học lập trình
Lập trình Javascript
Cơ sở dữ liệu
WORDPRESSMarketing
Tin học tập văn phòng
Kinh doanh online – MMOChia sẻ ITCông vậy – tiện ích

Mô hình dữ liệu là 1 trong những nhóm các công thế khái niệm sử dụng để bộc lộ dữ liệu, côn trùng quan hệ, nghĩa nghĩa của chúng. Chúng cũng bao hàm những ràng buộc về tính đồng nhất mà tài liệu cần tuân theo. Trong quy mô mối quan hệ thực thể (Entity – Relationship), quan hệ tình dục mạng lưới hay mô hình phân tầng phần lớn là ví dụ như về những mô hình dữ liệu, rất có thể xem lại nội dung bài viết Giới thiệu về các mô hình cơ sở dữ liệu, ra mắt về RDBMS Concept (Related database management system) nhằm hiểu hơn. Sự trở nên tân tiến của mỗi CSDL bắt đầu từ quá trình cơ bạn dạng của phân thích dữ liệu để search ra mô hình dữ liệu cân xứng nhất để màn biểu diễn dữ liệu.

Bạn đang xem: Mô hình quan hệ thực thể (mô hình e


Mục lục


Mô hình dữ liệu (Data Modeling)

Quá trình áp dụng một mô hình dữ liệu thích hợp cho dữ liệu, để tổ chức và cấu tạo nó, được điện thoại tư vấn là mô hình hóa dữ liệu (data modeling).

Mô hình hóa tài liệu cũng quan trọng cho việc cách tân và phát triển cơ sở dữ liệu cũng như lập planer và kiến thiết cho bất kỳ dự án nào. Thi công database nhưng mà không cần quy mô dữ liệu cũng giống như việc trở nên tân tiến dự án mà không tồn tại kế hoạch hoặc thiết kế. Quy mô dữ liệu góp nhà phát triển CSDL khái niệm ra đợc những mối quan hệ nam nữ của bảng, khóa chính (primary key), khóa ngoại (foreign key), giấy tờ thủ tục lưu trữ (store procedure), triggers (có thể đọc nôm mãng cầu là kích hoạt sự kiện) … trong CSDL.

Các bước quy mô hóa tài liệu như sau:

Mô hình hóa tài liệu ý niệm (Conceptual Data Modeling): dữ liệu được mô hình hóa của quan hệ trong tài liệu ở tầng cao nhất. Mục tiêu của quy mô này là để tổ chức, phạm vi và xác minh các quan niệm và quy tắc,quy trình khiếp doanh. Khi mô hình dữ liệu có mang được sản xuất ra, nó có thể được điều chỉnh và đưa thành mô hình dữ liệu logic.Mô hình hóa dữ liệu xúc tích và ngắn gọn (Logical Data Modeling): dữ liệu được quy mô hóa tế bào tả dữ liệu và mối quan hệ của bọn chúng một giải pháp chi tiết. Dữ liệu được mô hình hóa tạo thành các quy mô logic của các đại lý dữ liệu. Mục tiêu chính của quy mô là phạt triển phiên bản đồ kỹ thuật của những quy tắc và kết cấu dữ liệu. Mô hình dữ liệu ngắn gọn xúc tích sẽ làm đại lý cho việc tạo ra một mô hình dữ liệu vật dụng lý.Mô hình hóa tài liệu vật lý (Physcical Data Modeling): mô hình này biểu lộ cách hệ thống sẽ được triển khai bằng cách sử dụng một hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu cụ thể. Quy mô này thường được tạo thành bởi chuyên viên quản trị tài liệu và các nhà phát triển với mục đích chính là triển khai thực tế cơ sở dữ liệu.Các bước mô hình hóa dữ liệu

mô hình quan hệ thực thể (Entity-Relationship) – E-R Model

Mô hình dữ liệu hoàn toàn có thể được phân nhiều loại thành 3 đội khác nhau:

Mô hình logic dựa trên đối tượng
Mô hình xúc tích và ngắn gọn dựa trên bản ghi
Mô hình thiết bị lý

Mô hình Entity-Relationship (E-R) ở trong về phân loại đầu tiên – quy mô logic dựa vào đối tượng.

Mô hình dựa trên ý tưởng đơn giản liên hệ với thực tế. Dữ liệu hoàn toàn có thể được xem là các đối tượng người tiêu dùng trong quả đât thực được hotline là các vật thể và các mối quan hệ tình dục tồn tại giữa chúng. Ví dụ, tài liệu về những nhân viên làm việc cho một đội nhóm chức có thể được xem là một tập hợp những nhân viên cùng một tập thích hợp các bộ phận (phòng ban) không giống nhau tạo thành tổ chức. Cả nhân viên và phần tử đều là các đối tượng người sử dụng trong trái đất thực. Một nhân viên cấp dưới thuộc một bộ phận. Vì chưng đó, mối quan hệ ‘thuộc về’ link một nhân viên với một thành phần cụ thể.

*
Ví dụ về mối quan hệ giữa những nhân sự và các phòng ban khác nhau

Một quy mô E-R cất 5 nhân tố cơ bản như sau:

Entity (thực thể)Một entity (thực thể) là một đối tượng trong trái đất thực, tồn tại vật lý và có thể phân biệt được với các đối tượng người dùng khác. Ví dụ: nhân sự, phòng ban, sinh viên, khách hàng hàng, thông tin tài khoản ….. Có thể gọi là entity
Relationship (mối quan tiền hệ)Một relationship (mối quan hệ) là 1 sự phối kết hợp hoặc liên kết, tồn tại giữa một hoặc các thực thể với nhau. Ví dụ: trực thuộc về, sở hữu, thao tác làm việc cho, lưu giữ trong, đã download ….
Attributes (thuộc tính)Một attributes (thuộc tính) là một tính năng cơ mà thực thể có.. Thuộc tính giúp minh bạch mỗi thực thể cùng với thực thể khác. Ví dụ đến 2 nằm trong tính sinh viên cùng customer, cùng là tín đồ nhưng có những thuộc tính không giống nhau khi màn trình diễn trên CSDL: – Entity student có các thuộc tính student_id, name,age, mark.– Entity customer có các thuộc tính customer_id,name,age,phone,address
Entity set (tập thực thể)Một tập thực thể (entity set) là 1 trong danh sách(tập hợp) các đối tượng người sử dụng tương đồng nhau. Ví dụ list sinh viên của một trường học (theo một quy chuẩn chung với những thuộc tính kiểu như nhau) đợc call là tập thực thể sv (student entity set)
Relationship mix (tập mối quan hệ)Một danh sách (tập hợp) những mối quan hệ giữa 2 hoặc nhiều những tập thực thể được điện thoại tư vấn là relationship set. Ví dụ: sinh viên học tập những môn học khác nhau, tập hòa hợp của tất cả các mối quan hệ “học tập môn học” tồn tại giữ lại 2 thực thể sinh viên cùng môn học hoàn toàn có thể gọi là tập mối quan hệ “học tập môn học”

Mối quan hệ liên kết giữa một hoặc nhiều thực thể và có thể có 3 hình dáng quan hệ như sau:

Self-relationships (quan hệ cùng với chính phiên bản thân)

Mối quan hệ giới tính giữa thực thể cùng với các đối tượng người sử dụng giống nó được hotline là self relationship. Ví dụ, một làm chủ và thành viên của của nhóm, cả hai đều là nhân sự và phần lớn thuộc về một tập thực thể. Các thành viên vào nhóm thao tác cho quản ngại lý, do vậy, quan hệ “làm việc cho” tồn tại giữa 2 thực thể nhân sự không giống nhau nhưng các nhân sự này cùng bên trong một tập thực thể.


*
Self Relationship

Binary relationships (quan hệ hai ngôi)

Mối dục tình tồn trên giữa những thực thể phía bên trong 2 tập thực thể khác biệt được gọi là binary relationship. Ví dụ, một một nhân sự trực thuộc về một chống ban. Quan hệ tồn tại giữa 2 thực thể phía bên trong 2 tập thực thể khác nhau. Thực thể nhân sự nằm trong tập thực thể (employee), thực thể chống ban phía trong tập thực thể (department)


*
Binary relationship

Ternary relationship (quan hệ 3 ngôi)

Hiểu đơn giản, mối quan hệ này là quan hệ 3 thực thể cùng tham gia, tín đồ ta gọi là ternary relationship. Ví dụ: một nhân sự thao tác làm việc cho phòng ban tài chủ yếu trong một chi nhánh nào kia của tổ chức. Trong đây có 3 thực thể khác nhau là nhân sự, phòng ban, đưa ra nhánh, nhân sự sẽ links với chống ban thông qua tập thực thể trình diễn chi nhánh.


*
Ternary Relationship

Mối quan hệ nam nữ cũng hoàn toàn có thể được phân loại theo các bạn dạng đồ ánh xạ (mapping cardinalities). Những loại ánh xạ khác nhau được tách biệt như sau:

One-to-one ( ánh xạ một một)

Ánh xạ này lâu dài khi đối tượng người dùng của một tập thực thể rất có thể được liên kết với chỉ một thực thể của tập thực thể khác. Ví dụ: mã căn cước công dân của một công dân, sẽ link trực tiếp với duy nhất với mã bằng lái xe xe thiết bị của một công dân. Chẳng thể nào một công dân với một mã căn cước gồm thể có tương đối nhiều mã bằng lái xe máy. Tín đồ ta gọi là ánh xa hay quan hệ giới tính 1-1.


One-to-many (ánh xạ một nhiều)

Kiểu ánh xạ này sử dụng lúc một thực thể trong tập thực thể có liên kết với nhiều hơn thế một thực thể sinh hoạt tập thực thể khác. Ví dụ: có nhiều sinh viên trong một tờ học, ánh xạ một các thường sử dụng để màn trình diễn ánh xạ này. Tín đồ ta thường hotline là quan hệ tình dục 1 – các hoặc ánh xạ 1 – nhiều.


Many-to-one (ánh xạ nhiều một)

Kiểu ánh xạ này áp dụng khi có không ít thực thể trong một tập thực thể được link với một thực thể của một tập thực thể khác. Họ hiểu nôm na ánh xạ này ngược lại với ánh xạ một nhiều. Ví dụ: một tờ học có tương đối nhiều học sinh.

Many-to-many (ánh xạ những nhiều)

Kiểu ánh xạ này thực hiện khi những thực thể của một tập thực thể liên kết với tương đối nhiều thực thể của tập thực thể khác.

Ví dụ: một cửa hàng có không ít sản phẩm buôn bán ra, mỗi đơn hàng của người tiêu dùng khi download sẽ bao gồm nhiều thành phầm khác nhau, chúng ta có thể thấy 1 deals có thể có rất nhiều sản phẩm, nhưng mà một sản phẩm cũng được xuất hiện tại trên nhiều 1-1 hàng, đấy là ví dụ nổi bật nhất của ánh xạ các nhiều.

Ngoài ra, quy mô E-R còn tuân thủ một trong những khái niệm như sau:

Primary key (khóa chính)

Primary key là nằm trong tính sử dụng để khẳng định tính độc nhất vô nhị của một thực thể cho một tập thực thể. Trong kết cấu CSDL, thông thường luôn nên gồm một cột áp dụng làm khóa chính trong bảng (tập thực thể).

Weak entity sets ( tập thực thể yếu)

Tập thực thể không tồn tại thuộc tính để khẳng định khóa bao gồm được hotline là weak entity sets.

Strong entity sets (tập thực thể mạnh)

Tập thực thể gồm thuộc tính để xác minh khóa chính được call là strong entity sets.

Entity relationship Diagram (Sơ vật E-R)

Lược thiết bị E-R là 1 trong những biểu diễn bối cảnh của quy mô E-R. Vào lược thiết bị E-R, sử dụng các ký hiệu để thể hiện hiệu quả các thành phần khác nhau của quy mô E-R


Thuộc tính trong mô hình E-R hoàn toàn có thể được phân các loại như sau:

Multi-valued (đa trị)

Thuộc tính đa quý giá được minh họa bởi hình elip hai đường thẳng, có nhiều hơn một quý giá cho ít nhất một phiên bạn dạng của thực thể của nó. Nằm trong tính này hoàn toàn có thể có giới hạn trên và giới hạn dưới được chỉ định và hướng dẫn cho bất kỳ giá trị thực thể chơ vơ nào.

Ví dụ, với thuộc tính phone_number hoàn toàn có thể lưu trữ nhiều giá trị cho một thực thể. (Một người có thể có nhiều số điện thoại)


Composite (tổng hợp)

Bản thân một trực thuộc tính tổng hợp hoàn toàn có thể chứa hai hoặc các thuộc tính, các thuộc tính bé là những thuộc tính cơ phiên bản và gồm các ý nghĩa sâu sắc độc lập của riêng rẽ chúng.

Ví dụ: trực thuộc tính add thường là ở trong tính tổng hợp, lấy ví dụ khi màn trình diễn một địa chỉ công ty mình 6/203 ngôi trường Chinh – thanh xuân – thành phố hà nội thì 6/203 ngôi trường Chinh đã là address, tx thanh xuân sẽ lưu giữ tại District, hn là City


Derived ( ở trong tính dẫn xuất)

Thuộc tính dẫn xuất là những thuộc tính có giá trị trả toàn dựa vào vào một ở trong tính khác và được biểu thị bằng hình ellipse cấu tạo bởi những nét chấm lửng.

Thuộc tính tuổi của một bạn là ví dụ cực tốt cho những thuộc tính có nguồn gốc. Đối với 1 thực thể tín đồ cụ thể, tuổi của một người hoàn toàn có thể được xác định từ ngày hiện tại và ngày sinh của fan đó.


Các cách để cấu tạo sơ vật E-R như sau:

Thu thập toàn bộ dữ liệu đã đề xuất được quy mô hóa.Xác định dữ liệu có thể được mô hình hóa như những thực thể trong trái đất thực.Nhận dạng những thuộc tính cho từng thực thể.Sắp xếp các tập thực thể thành tập thực thể yếu hoặc mạnh.Sắp xếp những thuộc tính thực thể bên dưới dạng trực thuộc tính khóa, nằm trong tính đa giá trị, ở trong tính tổng hợp, ở trong tính dẫn xuất, v.v.Xác định mối quan hệ giữa những yếu tố lôi kéo khác nhau.Sử dụng những ký hiệu không giống nhau vẽ những yếu tố lôi kéo, trực thuộc tính của bọn chúng và mối quan hệ của chúng. áp dụng sysbols tương thích trong khi vẽ những thuộc tính.

Ví dụ xây dựng CSDL mô rộp một ngân hàng, với nghiệp vụ thống trị khách hàng với tài khoản. Biểu vật E-R mang đến kịch bản có thể được thi công như sau:

Thu thập dữ liệu: nghiệp vụ này bắt buộc danh sách các tài khoản và quý khách muốn giữ hộ tiền.Xác định thực thể: gồm 2 thực thể customer, account
Xác định những thuộc tính:Customer: name,address,contact
Account: id,owner,balance
Sắp xếp tập thực thểcustomer: weak entity setaccount: strong entity set
Sắp xếp ở trong tínhcustomer entity set: address – compossite, contact – multi-valuedaccounet entity set: id – primary key, owner – multi-valued
Xác định mọt quan hệ: khách hàng gửi chi phí trong tài khoản, quan hệ sẽ là “gửi tiền”đồ thị Vẽ mô hình E-R

Normalization ( chuẩn hóa tài liệu )

Thông thường, toàn bộ cơ sở dữ liệu được khẳng định bởi con số lớn các cột và bạn dạng ghi. Phương pháp tiếp cận này còn có những tinh giảm nhất định. Hãy để mắt tới ví dụ sau đây khi giữ chữ tầm thường 2 thực thể vào cùng một bảng sau đây của những nhân viên trong số dự án. Bao hàm các chi tiết của nhân viên tương tự như các chi tiết của dự án mà người ta đang có tác dụng việc:


Các có mang về phần đông vấn đề gặp gỡ phải khi tài liệu chưa chuẩn chỉnh hóa như sau:

Repetition anomaly (lặp lại bất thường/dị thường)

Những cột như project_id, project_name, salary có tài liệu ở các phiên bản ghi lặp lại nhiều lần, sự tái diễn này cản trở cả hiệu suất trong quá trình truy xuất tài liệu và dung lượng lưu trữ. Sự lặp lại dữ liệu này được hotline là repetition anomaly


Insertion anomaly (chèn bất thường/dị thường)

Giả định member mới của nhà ban là một trong những nhân viên mới có tên Ann. Ann ko được ấn định một dự án nào ngay lập tức bây giờ. Chèn cụ thể thông tin về cô ta trong bảng bị vứt trống các ô trên cột có tên Project_id, Project_name. Việc để lại những cột trống dẫn đến một vài vấn đề về sau. Sự dị thường đã tạo ra bởi làm việc chèn được call là insertion anomaly (chèn dị thường)


Deletion anomaly (xóa bất thường/dị thường)

Giả định Bob được đem từ dự án MAGNUM. Xóa bạn dạng ghi dự án công trình MAGNUM có tên nhân viên là Bob bao hàm mã số nhân viên cấp dưới (employee_number), level (grade) cùng lương (salary). Bài toán mất dữ liệu gây tác động đến cụ thể thông tin cá nhân của Bob, câu hỏi mất này rất có thể nhìn thấy trong bảng dưới. Dữ liệu bị mất do thao tác làm việc xóa như bên trên được call là deletion anomaly (xóa bất thường/dị thường).


Updating anomaly (cập nhật bất thuờng/dị thường)

Giả định John đã được tăng lương hoặc bớt lương. Việc thay đổi lương (salary) của John hoặc cấp bậc (grade) rất cần được được đề đạt trong toàn bộ dự án nhưng mà John có tác dụng việc. Này call là updating anomaly ( cập nhật dị thường ).

Xem thêm: Chính Thức Công Bố Nguyên Nhân Cái Chết Của Paul Walker, Công Bố Nguyên Nhân Cái Chết Của Paul Walker

Bảng cụ thể các nhân viên trong cơ sở được call là bảng chưa được chuẩn hóa. Những giảm bớt này cho thấy việc chuẩn chỉnh hóa là bắt buộc thiết.

Nomarlization (chuẩn hóa dữ liệu) là 1 tiến trình bỏ đi sự dư thừa và sự phụ thuộc không mong đợi. Ban đầu, Codd (1972) vẫn mô tả bố dạng chuẩn hóa (1NF, 2NF và 3NF), tất cả dựa trên sự nhờ vào giữa các thuộc tính của quan lại hệ. Dạng chuẩn chỉnh bốn (4NF) và dạng chuẩn chỉnh năm (5NF) dựa vào đa trị với kết hợp phụ thuộc vào và được giới thiệu sau đó.

First Normal khung (1NF)

Các cách để ngừng 1NF như sau:

Tạo ra các bảng cá biệt cho từng nhóm tài liệu liên quan
Các cột vào bảng phải lưu trữ các giá trị yếu tắc ( hoàn toàn có thể hiểu quý hiếm nguyên thủy )Tất cả những thuộc tính primary key (khóa chính) cần được xác định

Xét lấy một ví dụ bảng phía trên, bọn họ cần chuẩn hóa lại bảng bằng phương pháp chia rõ ra 2 thực thể project với employee


Second Normal khung (2NF)

Các bảng đợc gọi là 2NF trường hợp như vừa lòng các yêu cầu:

Đáp ứng yêu cầu của 1NFkhông tất cả thành phần nhờ vào nào trong số bảng
Các bảng được liên kết với nhau thông qua khóa nước ngoài ( foreign keys )

Xét ví dụ như phía trên, chúng ta sử dụng 2NF để liên kết giữa bảng project cùng bảng employee ( để biết dự án công trình được gán mang đến nhân sự như thế nào ) thông sang 1 bảng trung gian


Third Normal khung (3NF)

Để xong chuẩn hóa 3NF cần thỏa mãn nhu cầu các yêu ước sau:

Bảng cần đáp ứng nhu cầu các yêu cầu của 2NFbảng không nên có các cột phụ thuộc nhau trong chúng

Tiếp tục xét ví dụ phía trên, nghỉ ngơi bảng employee, bọn họ thấy cột Salary phụ thuộc vào cột Grade theo phương pháp chung: A – 20,000 | B – 15,000 | C – 10,000. Vì vậy, để chuẩn hóa dữ liệu này, bọn họ sẽ chia bảng employee ra, chỉ tàng trữ grade, cùng một bảng diễn tả grade cùng mức lương. Khi làm cho vậy, về sau, rất có thể thêm, cập nhật grade dễ dàng dàng thỏa mãn nhu cầu nhu cầu mà không bị ảnh hưởng tới tài liệu chung.


Denormalization (Phi chuẩn hóa dữ liệu)

Bằng việc chuẩn hóa dữ liệu, tài liệu dư thừa vẫn đươc sút thiểu. Tức là kích thước dung tích lưu trữ CSDL cần thiết trong database sẽ sút đi. Tuy nhiên chúng cũng đều có một số tiêu giảm như sau:

Các câu lệnh tróc nã vấn đã trở nên tinh vi hơn khi liên kết dữ liệu giữa các bảng không giống nhau
Thực tế câu lệnh truy vấn vấn hoàn toàn có thể liên quan mang lại hơn 3 bảng tùy nằm trong vào yêu cầu thông tin ( ngày càng tăng độ tinh vi trong bài toán viết câu lệnh truy nã vấn, y/c lập trình sẵn viên hoặc DBA có truyên môn cao)

Nếu các câu lệnh tầm nã vấn nối bảng sử dụng quá thuờng xuyên, tính năng của database sẽ giảm, thời gian xử lý của CPU từ đó tạo thêm khiến ảnh hưởng tới tốc độ chuonwg trình. Vày vậy, trong một trong những trường hợp, các dữ liệu dư quá vẫn hoàn toàn có thể đợc sử dụng để tăng hiệu năng mang lại CSDL, gồm nghĩa là gật đầu việc lưu trữ dữ liệu dư vượt ( hy sinh dung lượng lưu trữ để tăng tính năng truy vấn), được call là denormalization (phi chuẩn hóa dữ liệu)

Relational Operators (Toán tử quan lại hệ)

mô hình quan lại hệ dựa vào nền tảng bền vững và kiên cố của đại số quan tiền hệ. Đại số quan tiền hệ gồm 1 tập hợp các toán tử hoạt động trên các quan hệ. Mỗi toán tử thừa nhận một hoặc hai tình dục làm nguồn vào của nó và tạo thành một quan lại hệ new làm đầu ra. Xét bảng dữ liệu mẫu ngân hàng với các chi nhánh như sau:


SELECT (phép chọn)

Toán tử SELECT dùng để truy xuất dữ liệu thỏa mãn các đk yêu cầu. Ký kết tự xích ma (ð) được áp dụng để biểu diễn chất nhận được chọn.

Ví dụ bên dưới là bảng khi select ra các phiên bản ghi gồm branch (chi nhánh) trên London


PROJECT (phép chiếu)

Toán tử PROJECT được áp dụng để tham chiếu tới chi tiết của một bảng quan lại hệ. Toán tử PPROJECT chỉ hiển thị hầu như trường yêu cầu, cùng bỏ những trường không yêu ước trong cột. Toán tử PROJECT biểu diễn bằng ký kết tự pi “π”.

Ví dụ dưới áp dụng toán tử PROJECT để đưa ra id và reverse đến một nghiệp vụ không yêu cầu lấy branch name:


PRODUCT (phép nhân/tích)

Toán tử PRODUCT thực hiện để kết hợt tin tức từ 2 bảng liên quan với nhau, màn trình diễn bằng cam kết tự “x”.

Ví dụ, bọn họ có bảng khoản vay như hình:


Sử dụng toán tử PRODUCT áp dụng để phối kết hợp giữa bảng branch với loan để biểu diễn tổng dự trữ lẫn tổng vay:


Phép nhân kết hợp mỗi bản ghi của bảng đầu tiên với tất cả các bản ghi trong bảng sản phẩm hai, tốt nói biện pháp khác, nó tạo thành tất cả các kết hợp có thể có giữa các bản ghi của nhị bảng.

UNION (phép kết hợp)

Giả định, với dữ liệu mẫu bên trên của ngân hàng, cai quản muốn muốn lấy ra những trụ sở có dự trữ (reserve) hoặc khoản vay (loan) dưới đôi mươi tỉ Euros. Bảng công dụng nên đựng những trụ sở có dữ trữ hoặc khoản vay dưới đôi mươi tỉ euro, hoặc cả hai cột vừa lòng điều kiện.

Phép này hình dung là việc kết hợp giữa 2 tập dữ liệu, các bước lần lượt tưởng tượng như sau:

Tập hợp những trụ sở với dự dự trữ dưới đôi mươi tỉ Euro
Tập đúng theo những trụ sở với khoản vay dưới đôi mươi tỉ Eurro
Gộp 2 tập hợp với nhau, bảo đảm an toàn rằng trụ sở có dự trữ cùng khoản vay thuộc dưới đôi mươi tỉ triệu euro chỉ được mở ra một lần

INTERSECT (Giao điểm)

Giả sử họ muốn biết chi nhánh nào trong số những bỏ ra nhánh này còn có cả dự trữ và giải ngân cho vay thấp. Chiến thuật sẽ là sử dụng toán tử INTERSECT giao điểm. Toán tử INTERSECT tạo thành dữ liệu đúng trong tất cả các bảng nhưng nó được áp dụng. Nó dựa trên lý thuyết tập phù hợp giao điểm cùng được màn trình diễn bằng ký hiệu “∩”. Công dụng sẽ là giiao điểm của 2 bảng bao gồm danh sách các chi nhánh thỏa mãn nhu cầu cả 2 tiêu chí dự trữ và khooản vay cùng dưới đôi mươi tỉ Euro.


DIFFERENCE (Phép hiệu)

Quay lại lấy ví dụ trên, nếu họ muốn biết chi nhánh nào có dự trữ thấp nhưng không tồn tại khooản vay, chiến thuật là sử dụng phép hiệu (DIFFERENCE). Phép hiệu được ký hiệu bởi ký từ bỏ “-“, áp ra output của nó vẫn là phối hợp từ 2 bảng không giống nhau, cơ mà sự khác hoàn toàn là nó chỉ lôi ra giá trị đúng của một bảng, không tồn tại bảng còn lại, vì vậy những trụ sở có dự trữ tốt nhunwg không có khoản vay sẽ không được rước ra.


JOIN (Phép nối)

Phép nối là trường hợp không ngừng mở rộng của phép nhân, nó có thể chấp nhận được lựa chọn công dụng của phép nhân. Ví dụ, nếu giá trị dự trữ cùng khoản vay của những chi nhánh nhỏ dại hơn cùng với phép hàng hóa như trên, dữ liệu có khả năng sẽ bị dư thừa, cần phải tổng hợp cùng giản lược lại. Tác dụng lấy ra của phép JOIN đã trả ra chỉ những trụ sở mới được liệt kê có cả dự trữ dưới đôi mươi tỷ euro và vốn vay


DIVIDE (Phép chia/thương)

Giả sử bọn họ lại ý muốn xem tene chi nhánh và dự trữ của tất cả các chi nhánh có khoản vay. Trường hợp này cần thực hiện phép DIVIDE nhằm xử lý. Toàn bộ tiến trình phải làm là phân tách bảng Branch Reverse Details (2.19) theo danh sách chi nhánh, và cột Branch_id của bảng Branch
Loan
Details (2.23). Kết quả được như hình dưới


Lưu ý: các thuộc tính của bảng phân tách (divisor table) luôn luôn luôn buộc phải là tập hợp con của bảng bị phân tách (dividend table). Bảng tác dụng luôn luôn luôn bỏ trống các thuộc tính của bảng chia, và các phiên bản ghi không hợp với các phiên bản ghi vào bảng chia.

Người có tác dụng Business Analyst không thể không nghe biết mô hình kiến tạo dữ liệu cung cấp cao sử dụng ERD. Trong nội dung bài viết dưới đây, FUNi
X sẽ reviews đến bạn những khái niệm cơ phiên bản về điều khoản trực quan hữu dụng này.


1. ERD là gì?

ERD (Entity Relationship Diagram) được biết đến là một mô hình thực thể phối kết hợp hay còn được gọi là thực thể links và ERD còn được thực hiện để quy mô hóa và thiết kế mối quan lại hệ các đại lý tài liệu, về mặt xúc tích và số đông quy tắc trọng trách và về những công nghệ tiên tiến 1-1 cử sẽ triển khai.

*
*
Mô hình thiết kế dữ liệu cấp cho cao thực hiện ERD.

Mô hình xây cất dữ liệu cung cấp cao sử dụng ERD tất cả 3 nhân tố chính. Đó là:

Entity: thực thể (hoặc đối tượng) mà hệ thống quản lý

Entity (thực thể) là thứ rất có thể xác định cùng được lưu lại trữ những dữ liệu về thiết yếu nó. Chẳng hạn như: sinh viên, khách hàng, sản phẩm, ô tô,… Thực thể có ký hiệu là hình chữ nhật.

Có một vài ba thực thể ko tồn tại ngơi nghỉ business thực tế bên ngoài. Được biết, nó là đều entity trung gian, nằm giữa 2 entity khác cùng thể hiện mối quan hệ nhiều-nhiều thân 2 entity này với nhau.

Attribute: ở trong tính của những đối tượng.

Attribute được hiểu là các thuộc tính tương quan đến nó. Chẳng hạn như sản phẩm thì mang tên sản phẩm, chuẩn loại, doanh nghiệp sản xuất, số lượng, hạn sử dụng,…

Hình bầu dục hoặc hình tròn trụ là cam kết hiệu của trực thuộc tính trong quy mô ERD.

Relationship: quan hệ giữa các đối tượng.

Relationship là quan hệ nam nữ giữa các thực thể trong tế bào hình, chúng được lý hiệu bằng hình thoi, bên trong là tên mối quan hệ, nối đến những thực thể bao gồm quan hệ với nhau.

Mối dục tình giữa các thực thể sẽ sở hữu được các đẳng cấp như sau: One-to-One (quan hệ 1-1), One-to-Many (quan hệ 1-nhiều), Many-to-Many (quan hệ nhiều-nhiều).

Ngoài ra, mối quan hệ giữa thực thể còn được tiến công bảng số biểu lộ số chiều của mối quan hệ.

Trên đây, FUNi
X
vừa share đến bạn những khái niệm cơ phiên bản về mô hình xây dựng dữ liệu cung cấp cao thực hiện ERD. Nhìn chung, đó là một tế bào hình thời thượng hơn mô hình mạng cùng nó được áp dụng nhiều trong thi công dữ liệu. Do vậy, chúng ta cần nắm rõ kiến thức về lao lý hữu ích này.