SQL

多対多の関係は、任意の2つのエンティティ間の複数の関係を意味します。この例は次のとおりです。クラスには複数の生徒がいますが、生徒は複数のクラスにも参加しています。したがって、これはエンティティSTUDENTとCLASSの間の多対多の関係です。 多対多の関係を管理することは複雑です。生徒が参加するすべてのクラス、またはクラス内のすべての生徒を1つのテーブルに記載することはできません。これは非常に複雑になり、理解するのが難しくなります。 そこで、結合テーブルを使用しました。これは次のように示されます- Studentテーブルには、学生ID、名前、年齢など、個々の学生の詳細が格納されます。

ERモデルは、実際のシナリオをエンティティとして表すために使用されます。これらのエンティティのプロパティはERダイアグラムの属性であり、それらの接続は関係の形式で示されます。 ERモデルの例は次のとおりです- 病院のERモデル これは病院のERモデルです。エンティティは長方形のボックスで表され、Patient、Tests、Doctorです。 これらの各エンティティには、それぞれの属性があります- 患者 -ID（主キー）、名前、年齢、visit_date テスト -名前（主キー）、日付、結果 医師 -ID（主キー）、名前、専門分野 異なるエンティティ間の関係は

リレーショナルデータモデルは最も有名なデータモデルであり、世界中の大多数で使用されています。これはシンプルですが効率的なデータモデルであり、可能な限り最高のデータを処理する機能を備えています。マナー。 テーブルは、リレーショナルデータモデルのデータを処理するために使用されます。会社の従業員に関するデータを含むテーブルの例は次のとおりです- Emp_Number Emp_Name Emp_Designation Emp_Age Emp_Salary 1 ジャック マネージャー 35 50000

データベースには大量のデータが含まれています。そのデータのすべてがユーザーデータであるとは限りません。一部はメタデータなどである可能性があります。したがって、データベースがデータに依存しないことが非常に重要です。 データの独立性とは、基本的に、あるレベルでデータが変更されても、上位レベルのデータビューに影響を与えないことを意味します。したがって、上位レベルのデータは、下位レベルのデータ変更から独立している必要があります。 データの独立性には2つのタイプがあります。これらは-です 論理データの独立性 論理データは、データが実際にディスクに保存される方法とは無関係です。したがって、論理

DBMSのさまざまな種類のキーは- 候補キー- テーブル内の候補キーは、最小限であり、テーブル内の任意のデータ行を一意に識別できるキーのセットとして定義されます。 主キー- 主キーは候補キーの1つから選択され、テーブルの識別キーになります。テーブルの任意のデータ行を一意に識別できます。 スーパーキー- スーパーキーは、主キーのスーパーセットです。スーパーキーには、テーブル内の任意のデータ行を一意に識別できる主キーを含む一連の属性が含まれています。 複合キー- テーブルの単一の属性がキーになることができない場合、つまり行を一意に識別できない場合は、2つ以上の属性を組み合わせてキーを形成します。

DBMSはリレーショナル集合演算子もサポートしています。主要なリレーショナル集合演算子は、和集合、共通部分、および集合の差です。これらはすべて、さまざまなクエリを使用してDBMSに実装できます。 与えられた例を使用したリレーショナル集合演算子の詳細は次のとおりです- Student_Number Student_Name Student_Marks 1 ジョン 95 2 メアリー 80 3 デイモン 57 Student_Number Student_Name S

データディクショナリには、メタデータ、つまりデータベースに関するデータが含まれています。データディクショナリは、データベースの内容、アクセスを許可されているユーザー、データベースが物理的に保存されている場所などの情報を含むため、非常に重要です。データベースのユーザーは通常、データディクショナリと対話しません。データベース管理者によってのみ処理されます。 一般的なデータディクショナリには、次の情報が含まれています- すべてのデータベーステーブルとそのスキーマの名前。 所有者、セキュリティの制約、作成時など、データベース内のすべてのテーブルに関する詳細。 テーブルの保存場所や方法など、テーブルに

NoSQLとは何ですか？ 公式のWiki定義によると、「 NoSQL （元々は「非SQL」または「非リレーショナル」を指します）データベースは、リレーショナルデータベース（RDBMS）で使用される表形式のリレーション以外の手段でモデル化されたデータの保存と取得のメカニズムを提供します。これには、ユーザー、オブジェクト、製品に関して保存されるデータの量の増加、このデータにアクセスする頻度、パフォーマンスと処理のニーズに対応して開発された、さまざまなデータベーステクノロジーが含まれます。一般に、NoSQLデータベースは、キーと値のペア、グラフデータベース、ドキュメント指向または列指向の構造で構

データベース管理システムまたはDBMSは、基本的に、データが相互に関連し、非常に永続的である場合に、データへのアクセス、管理、および更新に利用できる包括的なアプリケーションプログラムのセットで構成されます。他の管理システムと同様に、DBMSの目標は、情報の取得とデータベースへの格納が容易になる効率的で便利な環境を提供することです。言うまでもなく、データベースは大量の情報を保存および管理するために使用されます。 これを達成するために、以下は絶対に必要なものです： データモデリング- 情報ストレージの構造を定義することがすべてです。 メカニズムの提供- 処理されたデータを操作し、ファイルとシス

「クラス名簿」データベースでは、教師は0個以上のクラスを教えることができますが、クラスは1人の（そして1人だけの）教師によって教えられます。 「会社」データベースでは、マネージャーは0人以上の従業員を管理し、従業員は1人の（そして1人の）マネージャーによって管理されます。 「製品販売」データベースでは、顧客は多くの注文を行う可能性があります。 1人の特定の顧客が注文している間。この種の関係は1対多として知られています。 1対多の関係を単一のテーブルで表すことはできません。たとえば、「クラス名簿」データベースでは、教師に関する情報（名前、オフィス、電話番号、電子メールなど）を格納するTeach

「製品販売」データベースでは、顧客の注文に1つ以上の製品が含まれている場合があります。また、製品は多くの注文で表示される可能性があります。 「書店」データベースでは、本は1人以上の著者によって書かれています。一方、著者は0冊以上の本を書くことができます。この種の関係は多対多として知られています。 「製品販売」データベースで説明しましょう。まず、ProductsとOrdersの2つのテーブルから始めます。テーブルproductsには、productIDを主キーとする製品に関する情報（名前、説明、quantityInStockなど）が含まれています。テーブルordersには、顧客の注文（custo

「商品販売」データベースでは、商品に画像、詳細説明、コメントなどのオプションの補足情報が含まれている場合があります。それらをProductsテーブル内に保持すると、多くの空のスペースが生じます（これらのオプションのデータがないレコードでは）。さらに、これらの大きなデータはデータベースのパフォーマンスを低下させる可能性があります。 代わりに、別のテーブル（ProductDetails、ProductLines、ProductExtrasなど）を作成して、オプションのデータを保存できます。レコードは、オプションのデータを含む製品に対してのみ作成されます。 ProductsとProductDeta

階層モデルは、レコードごとに1つの親が存在するツリーのような構造でデータを表します。順序を維持するために、兄弟ノードを記録された方法で保持するソートフィールドがあります。これらのタイプのモデルは、基本的に、IBMのInformation Management System（IMS）などの初期のメインフレームデータベース管理システム用に設計されています。 このモデル構造により、2つ/さまざまなタイプのデータ間で1対1および1対多の関係が可能になります。この構造は、現実の世界で多くの関係を説明するのに非常に役立ちます。目次、ネストおよびソートされた情報。 階層構造は、ストレージ内のレコードの物理的

SQL（Structured Query Language）は、リレーショナルデータベースの管理や、データに対するさまざまな操作の実行に使用されるように標準化された特殊なプログラミング言語です。 SQLには、データベーステーブルとインデックス構造の変更を含むさまざまな用途があります。データの行の追加、更新、および削除。トランザクション処理および分析アプリケーションのために、データベースから情報のさまざまなサブセットを取得します。コマンドの形式で動作し、select、add、insert、update、delete、create、alter、truncateなどのSQLステートメントとして一般に

EERは、元のERモデルの拡張機能を組み込んだ高レベルのデータモデルです。拡張ERDは、複雑なデータベースの要件と複雑さを表す高レベルのモデルです。 ERモデルの概念に加えて、EE-Rには-が含まれています サブクラスとスーパークラス。 専門化と一般化。 カテゴリまたは共用体タイプ。 集計。 これらの概念は、EE-R図を作成するために使用されます。 サブクラスとスーパークラス スーパークラスは、さらにサブタイプに分割できるエンティティです。 例の場合 −Shapeスーパークラスを検討してください。 スーパークラスの形状には、三角形、正方形、円のサブグループがあります。 サブクラ

特定のERモデルをリレーショナルモデルに変換できます。リレーショナルモデルには、リレーション、タプル、属性、キー、および外部キーが含まれます。 Relationは、タプルから作成されたテーブルです。 タプルはデータの行です。 属性は関係の特徴です。 ERモデルとリレーショナルモデルの間には直接的なマッピングがあります。 次の例を検討してください − ERモデルをリレーショナルモデルに変換するルール- エンティティタイプはリレーションテーブルに変換されます。 1：1または1：N関係タイプは外部キーに変換されます。 M：Nリレーションシップタイプ

一般化 一般化は、一般化された属性または一般化されたエンティティのプロパティを含むエンティティを一般化するプロセスです。作成されるエンティティには、共通の機能が含まれます。一般化はボトムアッププロセスです。 Car、Truck、Motorcycleの3つのサブエンティティを作成でき、これら3つのエンティティをVehicleの1つの一般的なスーパークラスに一般化できます。 これは、すべての違いを隠す上位レベルで1つの単一エンティティ（スーパークラス）に一般化できる共通の文字を持つ2つ以上のエンティティ（サブクラス）を指定する抽象化の形式です。 専門分野 特殊化は、さまざまな特性を共有す

Edgar F Coddは、データベース管理のリレーショナルモデルを発明したコンピューター科学者でした。彼はまた、リレーショナルデータベースとリレーショナルデータベース管理システムの基盤を構築したことでも知られています。 コッドの12の規則は、データベース管理システムがリレーショナルと見なされるために必要な特性、つまりリレーショナルデータベース管理システムを定義しています。 ルール0：基本ルール リレーショナルデータベース管理システムとして認定されるシステムでは、リレーショナル機能を使用してデータを管理する必要があります。 ルール1：情報ルール すべての情報（メタデータを含む）は、行と列を使

データ定義コマンドは、スキーマ、テーブル、ビュー、インデックスなどのデータベースオブジェクトを作成、変更、および削除するために使用されます。 一般的なデータ定義コマンド- 作成 createコマンドの主な用途は、データベースに新しいテーブルを作成することです。列とそれぞれのデータ型を指定する定義済みの構文があります。 構文 CREATE TABLE <TABLE NAME> ( <COLUMN NAME>  <DATA TYPE>, <COLUMN NAME>  <DATA TYPE>, <COLUMN N