MySQL

データベース設計手法には、設計者を支援するためのフェーズがあります。方法論には、設計プロセスを支援するための構造化されたアプローチがあります。 以下はフェーズ/モデルです- 概念フェーズ 概念フェーズでは、エンティティとそれらの間の関係を知ることができます。概念スキーマについて説明します。エンティティと関係はここで定義されます。 論理フェーズ 論理データモデルは、データに関する詳細を物理フェーズに提供します。物理プロセスは、物理設計プロセスのソースとして機能するERダイアグラム、データディクショナリ、スキーマなどを提供します。 物理フェーズ 物理データベースの設計により、設計者は

DBMSのエンティティは、存在する実世界のオブジェクトにすることができます。特定の問題からエンティティを特定するには、以下のヒントに従ってください- 問題の説明の下で、エンティティを見つけてみてください。 Teacherなどの名詞を検索します 、医師 、など 名詞を分類して、エンティティの全体像を把握します。 問題の説明を繰り返し読んでください。 エンティティは人のようなものです 、学生 、教師 、コース 。 エンティティには属性があり、そのプロパティは、たとえば教授のためにそれを記述します。 エンティティの場合、属性は Professor_Name、Professor_Address

実体関連図は、実体を実体として表示します。 1976年にP.P.Chenによって導入され、ERダイアグラム、ERモデルなどとして知られています。 以下は、実体関連図の重要性を示しています- データベース開発者を支援する ERダイアグラムは、テーブルの作成が始まる前でも設計を支援します。 要件の収集 これは、ユーザーがデータを整理する方法を計画するのに役立ちます。 ドキュメントツール ERダイアグラムは、他の人にデータベースのコアを理解させるためのドキュメントとして機能します。 データベースのロジック データベースの論理構造をユーザーに伝えます。 青写真 ER図はデータベースの青写真

データディクショナリはデータベースメタデータで構成されています。データベース内のオブジェクトに関するレコードがあります。 データディクショナリの構成 データディクショナリは次の情報で構成されています- データベース内のテーブルの名前 テーブルの制約（キー、関係など） 相互に関連するテーブルの列 テーブルの所有者 オブジェクトの最後にアクセスされた情報 オブジェクトの最後に更新された情報 データディクショナリの例としては、学生の個人情報があります- 例 Student_ID Student_Name Student_Address Stu

データベースのライフサイクルは、問題と目的の分析と定義から始まります。 次の図は、実行可能性調査を含む分析から始まるデータベースのライフサイクルを示しています- 関連する手順を見てみましょう- 分析 最初のフェーズでは、現在のシステムの動作が分析され、問題が定義されます。ここでは、目的も定義されています。 データベース設計 ここでは、最終製品がユーザーとシステムの要件を満たすための手順を実行します 実装 設計仕様はここに実装されています。 操作 これでデータベースが機能します。 メンテナンス DBAは、バックアップとリカバリを含むメンテナンスを実行します。

部分的な依存関係とは何ですか？ 部分的な依存関係は、非プライム属性が候補キーの一部に機能的に依存している場合に発生します。 2番目の正規形（2NF）は、部分的な依存関係を排除します。 例を見てみましょう- 例 StudentID ProjectNo StudentName プロジェクト名 S01 199 ケイティ ジオロケーション S02 120 オリー クラスターの探索 上記の表では、部分的な依存関係があります。どのように見てみましょう- 主なキー属性はStudentIDです。

2NFとは何ですか？ 正規化の2番目のステップは2NFです。 リレーションが1NFにあり、すべてのルールを満たし、すべての非キー属性が主キーに完全に依存している場合にのみ、テーブルは2NFにあります。 第2正規形は、主キーへの部分的な依存関係を排除します。 例を見てみましょう- 例（テーブルは2NFに違反しています） StudentID ProjectID StudentName プロジェクト名 S89 P09 オリビア ジオロケーション S76 P07 Jacob クラスターの探索

正規化により、データの冗長性が排除され、異常が更新、挿入、削除され、データベース管理者が気に入っている正規化された完全なデータベース設計が実現します。 データベーステーブルを正規化するには、正規化フォームの役割とその使用法を強調した以下の手順に従います- 第一正規形（1NF） 1 INFは、データベースのデータ冗長性の問題と異常を取り除くのに役立ちます。 1NFのすべての属性には、アトミックドメインが必要です。 第2正規形（2NF） 第2正規形は、主キーへの部分的な依存関係を排除します。 第3正規形（3NF） 3番目の正規形は、推移的な機能依存性を排除します。 第4正規形（4NF

DBMSでは、関係は1対多または多対1にすることができます。それが何を意味するのかを例で見てみましょう- 1対多の関係 DBMSの1対多の関係は、エンティティのインスタンスと別のエンティティの複数のインスタンスとの間の関係です。 関係は次のように表示できます- 例を見てみましょう- 学生は複数のプロジェクトに取り組むことができます。 学生 およびプロジェクト ここにエンティティがあります。以下に示すように、一度に2つのプロジェクトに取り組んでいる個々の学生は、DBMSでは1対多の関係と見なされます。 多対1の関係 DBMSの多対1の関係は、エンティティの複数のインスタンス

DBMSでの分解は、テーブルを複数のテーブルに分割することにより、データベースから冗長性、異常性、および不整合を取り除きます。 タイプは次のとおりです- ロスレス分解 結合を使用して分解されたテーブルからリレーションRを再構築できる場合、分解はロスレスです。これが推奨される選択です。分解しても情報が関係から失われることはありません。結合すると、元の関係は同じになります。 例を見てみましょう- Emp_ID Emp_Name Emp_Age Emp_Location Dept_ID Dept_Name E00

優れたデータベース設計は、悪い設計に対処した結果を回避するために誰もが達成したいことです。 以下は、優れたデータベース設計の目的です- 冗長なデータを避ける データベース内のテーブルは、標準に従って、最大限の努力を払って作成する必要があります。異なるフィールドを持ち、冗長データを最小限に抑える必要があります。テーブルには常に一意のIDとなる主キーが必要です。 間違いのない情報 データベースは、標準と規則に従い、組織に役立つ意味のある情報を提供する必要があります。 データの整合性 整合性は、値が有効で障害がないことを保証するのに役立ちます。データの整合性は、テーブル、関係などに設定されま

データの管理が重要であり、不可欠でした。したがって、データモデルはファイルシステムの問題を解決するために作成されました。これがDBMSのデータモデルです- 階層モデル 階層型モデルでは、階層関係は関係の集合によって形成され、ツリーのような構造を形成します。 関係は、親子タイプの形式で定義できます。 最初で最も人気のある階層モデルの1つは、IBMによって開発された情報管理システム（IMS）です。 例 階層は、従業員がインターン、契約中、またはフルタイムである可能性があることを示しています。サブレベルは、フルタイムの従業員がライター、シニアライター、または編集者として雇用できることを示

1NFとは 1NFは、DBMSの第一正規形であり、正規化されていないテーブルに適用されて正規化されます。正規化されていないテーブルには、完全なデータベース設計を取得するために回避する必要がある次の問題があります- 正規化されていないテーブルの問題 データの冗長性 同じデータ項目を複数回保存することをデータの冗長性と呼びます。 例を見てみましょう- 従業員の現在の住所を格納するフィールドを持つテーブル。これらの従業員の何人かは会社が住む場所を与えました。したがって、それらは同じアドレスを持っています。アドレスはデータベースで繰り返されます- 表1.1 EmpID

DBMSの関係は、従業員部門、学生コースなどの2つのエンティティ間の関係として表すことができます。 1対1の関係 DBMSでは、エンティティのインスタンスと別のインスタンスの間の関係です。 関係は次のように表すことができます- 従業員には従業員IDカードが発行されます。個人の従業員には、社内で一意のIDカードが提供されます。 ここでは、従業員 およびIDカード（ID_Card） エンティティです。

データベースの設計は面倒な作業になる可能性があり、適切に設計されたデータベースを取得するには、以下のアプローチに従い、課題に取り組む必要があります。 データベース設計に関する懸念と課題は次のとおりです- 以下の設計基準 データベースを設計する際に設計基準を考慮することは非常に重要です。それはあなたに明確に定義されたコンポーネントを提供します。これにより、既存の設計を簡単に評価することもできます。 設計基準のアプローチに従えない場合は、設計が適切であると期待しないでください。そうすれば、設計を評価できなくなります。 高い処理速度の達成 関係とクエリには、誰もがより高速にアクセスする必要が

属性が適切なサブセットではなく、その属性に機能的に依存している場合、その属性は別の属性に完全に機能的に依存しています。 たとえば、属性Qは、Pの適切なサブセットではなく、Pに機能的に依存している場合、別の属性Pに完全に機能的に依存しています。 例を見てみましょう- ProjectID ProjectCost 001 1000 001 5000 EmpID ProjectID 日数 E099 001 320 E056 002 190

DBMSの多対多の関係は、エンティティの複数のインスタンスと別のエンティティの複数のインスタンスとの間の関係です。つまり、両方のエンティティが相互に多くの関係を持つことができます。 関係は次のように表すことができます- 例を見てみましょう- 多くの著者は本を書くことができますが、著者は複数の本を書いています。 ここで、本 および作成者 エンティティです。 たとえば、1冊の本に2人の著者がいるのに対し、1人の著者がこれまでに6冊の本を書いたとします。

優れたデータベース設計には多くの利点があり、すべてのDBAで達成する目標です- 情報の簡単な取得 デザインが適切に開発されていれば、情報を取得しやすくなります。正しい設計とは、作成されたテーブル、制約、および関係が完璧であることを意味します。 より簡単な変更 特定のフィールドの値に加えた変更は、テーブル内の他のフィールドの値に悪影響を与えることはありません。 メンテナンスが簡単 データベース構造は保守が容易でなければなりません。あるフィールドでの変更が別のフィールドでの変更に影響を与えない場合、設計は完璧です。 情報 優れたデザインを使用すると、情報の品質と一貫性を高めることができます

これは、「employee_data_stored」という名前のテーブルに保存された生成列を作成する例を使用して説明できます。保存された生成列は、キーワード「stored」を使用して生成できることがわかっています。 例 mysql> Create table employee_data_stored(ID INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, First_name VARCHAR(50) NOT NULL, Last_name VARCHAR(50) NOT NULL, FULL_NAME VARCHAR(90) GENERATED ALWAYS AS(CONC

以下は、MySQLに保存されたGENERATEDCOLUMNSとMySQLの仮想GENERATEDCOLUMNSの基本的な違いです- ディスク容量に関して ディスク容量の点で違いが見られる場合、仮想的に生成された列はディスク容量を使用しません。一方、保存された生成された列はディスク領域を占有します。 操作の観点から 操作の点で違いが見られる場合、仮想生成列はINPLACE操作です。つまり、すべてのデータを再度コピーしなくても、テーブル定義が変更されます。一方、保存された生成された列はコピー操作であり、テーブルに新しい列を追加するのと同じコストがかかります。 計算の観点から 仮想的に生成された列