Τι είναι οι περιορισμοί ακεραιότητας αναφοράς στην SQL;
Τι είναι οι περιορισμοί ακεραιότητας αναφοράς στην SQL;

Βίντεο: Τι είναι οι περιορισμοί ακεραιότητας αναφοράς στην SQL;

Βίντεο: Τι είναι οι περιορισμοί ακεραιότητας αναφοράς στην SQL;
Βίντεο: Access - Οι δύο απαράβατοι κανόνες για την σωστή σχεδίαση πινάκων στις βάσεις δεδομένων. 2024, Νοέμβριος
Anonim

Αναφορική Ακεραιότητα είναι σετ από περιορισμούς εφαρμόζεται σε ξένο κλειδί που εμποδίζει την εισαγωγή μιας σειράς στον θυγατρικό πίνακα (όπου έχετε ξένο κλειδί) για την οποία δεν έχετε αντίστοιχη σειρά στον γονικό πίνακα, δηλαδή την εισαγωγή NULL ή μη έγκυρων ξένων κλειδιών.

Εδώ, τι είναι οι περιορισμοί ακεραιότητας στη βάση δεδομένων;

Περιορισμοί ακεραιότητας είναι ένα σύνολο κανόνων. Χρησιμοποιείται για τη διατήρηση της ποιότητας των πληροφοριών. Περιορισμοί ακεραιότητας βεβαιωθείτε ότι η εισαγωγή δεδομένων, η ενημέρωση και άλλες διαδικασίες πρέπει να εκτελούνται με τέτοιο τρόπο ώστε τα δεδομένα ακεραιότητα δεν επηρεάζεται.

ποιοι είναι οι περιορισμοί στο DBMS; Περιορισμοί είναι οι κανόνες που επιβάλλονται στις στήλες δεδομένων ενός πίνακα. Αυτά χρησιμοποιούνται για τον περιορισμό του τύπου των δεδομένων που μπορούν να εισαχθούν σε έναν πίνακα. ΜΟΝΑΔΙΚΟΣ Περιορισμός − Διασφαλίζει ότι όλες οι τιμές σε μια στήλη είναι διαφορετικές. PRIMARY Key - Προσδιορίζει μοναδικά κάθε σειρά/εγγραφή σε έναν πίνακα βάσης δεδομένων.

τι είναι η ακεραιότητα αναφοράς από την άποψη μιας βάσης δεδομένων;

Αναφορική ακεραιότητα Το (RI) είναι σχεσιακό βάση δεδομένων έννοια, η οποία δηλώνει ότι οι σχέσεις πίνακα πρέπει να είναι πάντα συνεπείς. Με άλλα λόγια, οποιοδήποτε πεδίο ξένου κλειδιού πρέπει να συμφωνεί με το πρωτεύον κλειδί που αναφέρεται από το ξένο κλειδί.

Τι εννοείς κανονικοποίηση;

Ομαλοποίηση είναι μια συστηματική προσέγγιση αποσύνθεσης πινάκων για την εξάλειψη του πλεονασμού δεδομένων (επανάληψη) και ανεπιθύμητων χαρακτηριστικών όπως οι ανωμαλίες εισαγωγής, ενημέρωσης και διαγραφής. Είναι μια διαδικασία πολλαπλών βημάτων που τοποθετεί τα δεδομένα σε μορφή πίνακα, αφαιρώντας τα διπλά δεδομένα από τους πίνακες σχέσεων.

Συνιστάται: