SQL | コンピューター

運用データベース

企業の運営に関連する情報は、このデータベース内に保存されます。マーケティング、従業員関係、顧客サービスなどの機能ラインには、このような種類のデータベースが必要です。

これらのデータベースは、データが事前定義されたカテゴリに収まる一連のテーブルによって分類されます。テーブルは行と列で構成され、列には特定のカテゴリのデータのエントリがあり、行にはカテゴリに従って定義されたそのデータのインスタンスが含まれています。構造化照会言語（SQL）は、リレーショナルデータベースの標準のユーザーおよびアプリケーションプログラムインターフェイスです。これらのデータベースの拡張、共通の関係を持つ2つのデータベースの結合、および既存のすべてのアプリケーションの変更を容易にする、テーブルに適用できるさまざまな簡単な操作があります。

クラウドデータベース

今日、データは、ハイブリッドクラウド、パブリッククラウド、プライベートクラウドのいずれかで、仮想環境とも呼ばれるクラウド上に具体的に保存されています。クラウドデータベースは、このような仮想化環境向けに最適化または構築されたデータベースです。クラウドデータベースにはさまざまなメリットがあります。その中には、ユーザーごとにストレージ容量と帯域幅を支払う機能があり、高可用性とともにオンデマンドのスケーラビリティを提供します。クラウドデータベースはまた、企業にサービスとしてのソフトウェアの展開でビジネスアプリケーションをサポートする機会を提供します。

オブジェクト指向データベース

オブジェクト指向データベースは、オブジェクト指向プログラミングとリレーショナルデータベースのコレクションです。 C ++やJavaなどのオブジェクト指向プログラミング言語を使用して作成され、リレーショナルデータベースに格納できるさまざまなアイテムがありますが、オブジェクト指向データベースはそれらのアイテムに適しています。オブジェクト指向データベースは、アクションではなくオブジェクト、およびロジックではなくデータを中心に編成されています。たとえば、リレーショナルデータベースのマルチメディアレコードは、英数字の値ではなく、定義可能なデータオブジェクトにすることができます。

グラフデータベース

グラフはノードとエッジのコレクションであり、各ノードはエンティティを表すために使用され、各エッジはエンティティ間の関係を表します。グラフ指向データベース、またはグラフデータベースは、グラフ理論を使用して関係を格納、マッピング、およびクエリするNoSQLデータベースの一種です。グラフデータベースは、基本的に相互接続の分析に使用されます。たとえば、企業はグラフデータベースを使用して、ソーシャルメディアから顧客に関するデータをマイニングする場合があります。

初期のデータベースモデル

データベースモデルは、データベースの論理構造を決定し、基本的にデータを保存、整理、および操作する方法を決定します。データベースが設計される前は、データを保存する唯一の方法はファイルストレージでした。これにより、プログラマーはデータを抽出するために非常に長い時間を費やす必要があり、プログラムは複雑な解析と関連付けを実行する必要があったため、複雑さが増しました。 Perlのようなさまざまな言語は、その強力な正規表現により、より簡単な方法でテキストを処理します。ただし、ファイルからデータにアクセスすることは依然として複雑な作業です。システムがエラーを起こしやすく、開発が遅く、保守が難しいため、デー

リレーショナルデータベースモデル

リレーショナルデータモデルは、1970年にC. F. Coddによって導入されました。現在、最も広く使用されているデータモデルです。リレーショナルデータモデルは、世界を「相互に関連する関係（またはテーブル）のコレクション」として記述します。リレーショナルデータモデルには、要素のグループをリレーションに収集するデータテーブルの使用が含まれます。これらのモデルは、各テーブル設定に主キーまたは識別子が含まれるという考えに基づいて機能します。他のテーブルは、その識別子を使用して「リレーショナル」データリンクと結果を提供します。現在、Oracle、IBM DB2、Microsoft SQL Ser

ネットワークモデル

ネットワークモデルは、複数の親を許可するツリーのような構造で多対多の関係を管理できるため、階層構造の拡張です。ネットワークモデルには2つの基本的な概念があります- レコードには、階層的な編成が必要なフィールドが含まれています。セットは、1人の所有者、多くのメンバーを含むレコード間の1対多の関係を定義するために使用されます。レコードは、任意の数のセットの所有者、および任意の数のセットのメンバーとして機能できます。 P.S。セットを数学セットと混同しないでください。セットは、循環リンクリストを使用して設計されています。このリストでは、親とも呼ばれるセットの所有者である1つのレコード

データベース入門

アクセス、管理、およびさまざまな更新を容易にするために整理された形式で収集された情報は、データベースと呼ばれます。データベースについてさらに説明する前に、DATAとは何かについて事前に知っておく必要があります。データは、推論や実行可能なディスカッション、または何らかの計算を適用できる事実と記録のコレクションとして定義できます。データはいつでも簡単に入手でき、豊富にあります。それはそれからいくつかの有用な情報を処理するために使用することができます。また、冗長になる可能性があり、無関係になる可能性があります。データは、あらゆる種類の情報を表すグラフィック、レポート、表、テキストなどの形式で存在

リレーショナルデータベース管理システム（RDMS）

リレーショナルデータベース設計（RDD）モデルの情報とデータを、行と列を含む一連のテーブルに変換します。リレーション/テーブルの各行はレコードを表し、各列はデータの属性を表します。構造化照会言語（SQL）は、リレーショナルデータベースを操作するために使用されます。リレーショナルデータベースの設計は4つの段階で構成され、データは関連するテーブルのセットにモデル化されます。ステージは- 関係/属性を定義する主キーを定義する関係を定義する正規化リレーショナルデータベースは、データの整理とトランザクションの実行へのアプローチが他のデータベースとは異なります。 RDDでは、データはテーブルに

データベースの二項関係

二項関係は、2つの異なるエンティティ間の関係です。つまり、あるエンティティの役割グループと別のエンティティの役割グループの関係です。二項関係には3種類のカーディナリティがあります- 1.1対1 2.1対多 3。多対多 1対1 ここでは、あるエンティティの1つのロールグループが別のエンティティの1つのロールグループにマップされています。簡単に言うと、あるエンティティの1つのインスタンスは、別のエンティティの1つのインスタンスのみにマップされます。このタイプでは、あるエンティティの主キーが他のエンティティの外部キーとして使用可能である必要があります。例 −2つのエンティティを検討

データベースの三項関係

三項関係では、3つの異なるエンティティが関係に参加します。関係度=3 例：モバイル製造会社を考えてみましょう。関係する3つの異なるエンティティ：モバイル-会社によって製造されています。パーツ-会社がサプライヤーから入手するモバイルパーツ。サプライヤー-サプライヤーは会社にモバイルパーツを供給します。モバイル、部品、サプライヤーは同時に関係に参加します。この事実のために、カーディナリティを考慮するとき、3番目のエンティティに対して同時に2つのエンティティのコンテキストでそれを考慮する必要があります。三項関係におけるカーディナリティサプライヤの特定のインスタ

データベースへの実体関連の参加

リレーションシップでは、参加制約は、リレーションシップタイプの別のエンティティに関連付けられている場合のエンティティの存在を指定します。最小カーディナリティ制約とも呼ばれます。この制約は、リレーションシップタイプに参加できるエンティティのインスタンスの数を指定します。参加制約には2つのタイプがあります- 総参加者数エンティティセット内の各エンティティは、関係セット内の少なくとも1つの関係に関与しています。つまり、関与するすべてのエンティティの関係の数は0より大きいです。 Works_For関係を介して関連する2つのエンティティEmployeeとDepartmentについて考え

データベースの種類

使用要件に応じて、市場で入手可能なデータベースには次のタイプがあります- 一元化されたデータベース。分散データベース。個人データベース。エンドユーザーデータベース。商用データベース。 NoSQLデータベース。運用データベース。リレーショナルデータベース。クラウドデータベース。オブジェクト指向データベース。グラフデータベース。それらすべてを説明しましょう： 1。一元化されたデータベース情報（データ）は一元化された場所に保存され、さまざまな場所のユーザーがこのデータにアクセスできます。このタイプのデータベースには、ユーザーが離れた場所からでもデータにアクセスする

一元化されたデータベース

情報（データ）は一元化された場所に保存され、さまざまな場所のユーザーがこのデータにアクセスできます。このタイプのデータベースには、ユーザーが離れた場所からでもデータにアクセスするのに役立つアプリケーション手順が含まれています。エンドユーザーの検証と妥当性確認には、さまざまな種類の認証手順が適用されます。同様に、登録番号は、データ使用の追跡と記録を保持するアプリケーション手順によって提供されます。地方事務所がこれを処理します。

分散データベース

集中型データベースの概念とは正反対に、分散データベースには、ローカルコンピューターによってキャプチャされた情報だけでなく、共通データベースからの貢献もあります。データは1つの場所にあるのではなく、組織のさまざまなサイトに配布されます。これらのサイトは、分散データに簡単にアクセスできるようにする通信リンクを使用して相互に接続されています。分散データベースは、データベースのさまざまな部分が複数の異なる場所（物理的）に格納され、アプリケーション手順が複製されてネットワーク内のさまざまなポイントに分散されるデータベースとして想像できます。分散データベースには2種類あります。同種および異種。基盤

個人データベース

データは収集され、小さくて管理しやすいパーソナルコンピュータに保存されます。データは通常、組織の同じ部門で使用され、少数の人々がアクセスします。

エンドユーザーデータベース

エンドユーザーは通常、さまざまなレベルで実行されるトランザクションや操作については気にせず、ソフトウェアまたはアプリケーションである可能性のある製品のみを認識しています。したがって、これは、さまざまなレベルのマネージャーと同様に、エンドユーザー向けに特別に設計された共有データベースです。全体の情報の要約は、このデータベースに収集されます。

商用データベース

これらは、ヘルプのために情報にアクセスしたいユーザーのために独自に設計された巨大なデータベースの有料版です。これらのデータベースは主題固有のものであり、そのような膨大な情報を維持する余裕はありません。このようなデータベースへのアクセスは、商用リンクを通じて提供されます。

NoSQLデータベース

これらは、分散データの大規模なセットに使用されます。リレーショナルデータベースによって効果的に処理されるビッグデータのパフォーマンスの問題がいくつかあります。このような問題は、NoSQLデータベースによって簡単に管理できます。クラウドの複数の仮想サーバーに保存されている可能性のある大規模な非構造化データの分析には、非常に効率的です。