ผลการเรียนรู้ครั้งที่10

 สรุป บทที่7

หัวใจหลักของ SQL คือ คิวรี (query) ที่ซึ่งจะครอบคลุมคำถามและการดำเนินการ เช่น รายการ สินค้าใดบ้างที่มีราคามากกว่า 100$ ที่ซึ่งถูกจัดเก็บในโกดังสินค้า? และรายการสินค้าเหล่านั้นมีจำนวนเท่าใด? พนักงานที่เริ่มทำงานกับบริษัทหลังจาก 1 January 2015 เป็นจำนวนเท่าใด? เป็นต้น

 คำสั่ง SQL ที่เกี่ยวกับ data definition ก่อนที่เราจะทำการศึกษาคำสั่ง SQL ส าหรับการสร้างและการ

กำหนดส่วนประกอบต่างๆของ ตารางข้อมูล ลองพิจารณาแบบจำลองข้อมูลในรูป  เพื่อใช้เป็นตัวอย่างประกอบด้วย 5 ตารางข้อมูล : CUSTOMER, INVOICE, LINE, PRODUCT และ VENDOR ที่ซึ่งจะสอดคล้องกับ กฎเกณฑ์ทางธุรกิจดังต่อไปนี้

เช่น ลูกค้าคนหนึ่งๆสามารถสั่งสินค้าที่ซึ่งจะมีใบแจ้งหนี้ได้หลายใบ และใบแจ้งหนี้หนึ่งๆจะเป็นของลูกค้า คนหนึ่งๆเท่านั้น

การสร้างฐานข้อมูล

ก่อนที่เราจะประยุกต์ใช้ข้อมูลจาก RDBMS เราจะต้องดำเนินการสร้างโครงสร้างของฐานข้อมูล และ ทำการสร้างตารางข้อมูลที่ใช้ในการจัดเก็บข้อมูลของผู้ใช้

Database schema

Schema ภายใต้คำสั่ง SQL จะเป็นกลุ่มของตารางข้อมูลและดัชนีข้อมูลต่างๆในฐานข้อมูลที่ซึ่งจะ เป็นตารางข้อมูลและดัชนีของผู้ใช้หรือแอพพลิเคชันหนึ่งๆ โดยฐานข้อมูลหนึ่งๆอาจมีหลาย schema

ชนิดของข้อมูลในฐานข้อมูล

ในการเพิ่ม/กำหนดแอทริบิวต่างๆในตารางข้อมูลหนึ่งๆ เราจะต้องทำการกำหนดชนิดของข้อมูล สำหรับแอทริบิวหนึ่งๆที่มีชนิดของข้อมูลดังนี้

ข้อมูลเชิงตัวเลข

ข้อมูลเชิงข้อความหรือตัวอักษร

ข้อมูลวันที่

นอกเหนือจากชนิดของข้อมูลข้างต้นแล้ว SQL ยังมีชนิดข้อมูลอีกเป็นจ านวนมาก เช่น TIME, TIMESTAMP, REAL, DOUBLE, FLOAT และ INTERVAL ด้วย

การกำหนดโครงสร้างของตารางข้อมูล

CREATE TABLEtablename

  column1  data type  [constraint] , 

 column2   data type [constraint] ,

…

 … 

PRIMARY KEY (column1 

FOREIGN KEY (column1

 REFERENCFES tablename

CONSTRAINT constraint 

เพื่อที่จะทำให้คำสั่ง SQL สามารถอ่านได้ง่าย เราจะทำการกำหนด 1 แอทริบิวต่อ 1 บรรทัดที่ซึ่งจะทำให้เรา สามารถอ่านคำสั่งได้โดยง่าย

นอกจากนั้นเราควรที่จะต้องไม่ลืมว่าชื่อตารางและชื่อแอทริบิวควรที่จะต้องใช้ ตัวอักษรพิมพ์ใหญ่ ด้วยเหตุนี้ เราจะสามารถสร้างโครงสร้างการจัดเก็บข้อมูลของตาราง VENDOR และ PRODUCT ได้เป็น 

CREATE TABLE VENDOR (

V_CODE  INTEGER  NOT NULL  UNIQUE,

V_NAME  VARCHAR(35)  NOT NULL, 

ผลการเรียนรู้ครั้งที่9

 สรุป บทที่ 7 Structured Query Language (SQL)

วัตถุประสงค์ของบทเรียน 

ศึกษาเกี่ยวกับคำสั่งและฟังก์ชันการทำงานพื้นฐานของ SQL 

ศึกษาเกี่ยวกับวิธีการใช้ SQL ในการดูแลรักษาข้อมูลในแง่มุมต่างๆ 

ศึกษาเกี่ยวกับวิธีการใช้ SQL ในการจัดการข้อมูลในแง่มุมต่างๆ 

ศึกษาเกี่ยวกับวิธีการใช้ SQL เพื่อทำการค้นหาข้อมูลและสารสนเทศจากฐานข้อมูล

เนื้อหาของบทเรียน

 คำสั่ง SQL ที่เกี่ยวกับ data definition คำสั่ง SQL ที่เกี่ยวกับ data manipulation คิวรีในการ เรียกดูข้อมูล คำสั่งเพิ่มเติมเกี่ยวกับ data definition

เนื้อหาใน 6 บทก่อนหน้าจะเน้นย้ำที่การออกแบบฐานข้อมูลที่จะประยุกต์ใช้แนวความคิดของการ 

สร้างแบบจำลองข้อมูลเพื่อแสดงถึงโครงสร้างการจัดเก็บข้อมูลและความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลต่างๆ

ภาษา SQL เป็นภาษาที่ใช้ส าหรับสร้างฐานข้อมูลและสร้างโครงสร้างการจัดเก็บข้อมูลของ ตารางข้อมูลต่างๆ ใช้สำหรับการจัดการต่างๆกับข้อมูล เช่น การเพิ่ม ลบ และอัพเดทข้อมูล และยังถูกใช้ ส าหรับการสืบค้นข้อมูลสารสนเทศจากฐานข้อมูลด้วยเช่นกัน ภาษา SQL จะมี2 ฟังก์ชันการทำงานหลัก

Data Definition Language (DDL)—จะเป็นคำสั่ง SQL ที่เกี่ยวข้องกับการสร้างตารางข้อมูล 

Data Manipulation Language (DML)—จะเป็นคำสั่ง SQL ที่เกี่ยวข้องกับการเพิ่ม อัพเดท ลบ

และสืบค้นข้อมูลจากตารางข้อมูลในฐานข้อมูล

คำสั่ง SQL ทั้งสองหมวดหมู่ข้างต้นจะทำการประยุกต์ใช้คำศัพท์เฉพาะไม่ถึง 100 คำที่ซึ่งจะทำให้เรา สามารถเข้าใจได้ง่าย 

ผลการเรียนรู้ครั้งที่8

 สรุป   บทที่6  การพัฒนาฐานข้อมูลและพจนานุกรมข้อมูล

การพัฒนาฐานข้อมูลและพจนานุกรมข้อมูล

 กลุ่มของข้อมูลเกี่ยวข้องกันที่จัดเก็บในแฟ้มข้อมูล แหล่งเก็บข้อมูล ประกอบด้วย ชื่อข้อมูล (Data Name) ความยาวข้อมูล (Data Length) และชนิดของข้อมูล (Data Type)

3.  ชื่ออื่น ๆ ในบางครั้งอาจมีการตั้งชื่อต่างกันจากข้อมูลเดียวกัน เพื่อให้สะดวกและเหมาะสมกับการใช้งาน

4.  ค่าของข้อมูล (Data Value) บางครั้งต้องมีการกำหนดค่าเฉพาะ เช่น เกรดจะต้องอยู่ในช่วง 0-4 เท่านั้น

รูปแบบหรือวิธีการเขียนพจนานุกรมข้อมูล

          การทำพจนานุกรมข้อมูลหรือการทำเอกสารแสดงรายละเอียดเกี่ยวกับข้อมูลของระบบงานมีรูปแบบหรือวิธีการเขียนดังนี้

        1.  ชื่อและรายละเอียดที่แสดงความหมายของข้อมูล การตั้งชื่อข้อมูลควรสั้นกะทัดรัดได้ใจความ และควรมีรายละเอียดแสดงความหมายของข้อมูลด้วย เช่น รหัสนักศึกษา อาจใช้ว่า std_ID หรือ StudentID

        2.  รูปแบบของข้อมูล เป็นการบอกประเภทหรือชนิดของข้อมูล (Data Type) เช่น เผ็นตัวอักษรเป็นตัวเลขหรือเป็นอักขระผสม ความยาวหรือขนาดของข้อมูล (Data Length) และความยาวสูงสุด เช่น ความยาวของ Phone มีความยาวได้ทั้งสิ้น 10 อักษร

        3.  รายละเอียดเพิ่มเติม เช่น คัย์หลัก คัย์นอก เพื่อประโยชน์ของการอ้งอิงและติดตามควบคุมข้อมูลได้ การกำหนดขอบเขตค่าของข้อมูลต้องอยู่ในพิสัย เช่น วันที่ในหนึ่งเดือนจะมีค่าระหว่าง 1-31 รายละเอียดเพิ่มเติม เช่น ความถี่ของการใช้ข้อมูล แหล่งหรือเอกสารที่มาของข้อมูล วันที่จัดทำเอกสาร ผู้ใช้ เป็นต้น

        4.  การใช้สัญลักษณ์ เพื่ออธิบายการประมวลผลตามความเหมาะสม เช่น ช เท่ากับ, + และ, [] ทางเลือก,() ส่วนประกอบ และ {} ทำซ้ำ

        5.  การกำหนดมาตรฐานการตั้งชื่อ ควรใช้ชื่อที่สั้นกะทัดรัดง่ายต่อการใช้งานและสอดคล้องกับวัตถุประสงค์ หรือตอบสนองความต้องการใช้งานนั้น ๆ เช่น Libry System,Library Processing Book_bd เป็นต้น

ผลการเรียนรู้ครั้งที่7

 สรุป 

ทบทวนบทที่4 พร้อมพรีเซนท์งานที่อาจารย์ได้มอบหมาย

ผลการเรียนรู้ครั้งที่6

 สรุป บทที่ 4 การสร้างแบบจําลองความสัมพันธ์ของข้อมูล

Diagram (Entity Relationship Diagram) ขึ้นมาเพื่อใช้สําหรับออกแบบฐานข้อมูล 

นับจากนั้นเป็นต้นมา แผนภาพ E-R ก็ถูกนําออกไปใช้งานอย่างกว้างขวาง โดยมีการ พัฒนารูปแบบที่หลากหลาย 

เอนทิตี คือวัตถุหรือส่วนประกอบของข้อมูลเอนทิ ตีถูกแสดงเป็นรูปสี่เหลี่ยมผืนผ้าในแผนภาพ E-R

Entity จะแบ่งออกเป็ น 2 ประเภท ด้วยกัน คือ

Strong Entity หรืออาจเรียกในอีกชื่อหนึ่ง ว่า Regular Entity เป็น Entity ที่มี คีย์หลัก เป็นของตัวเอง

Weak Entity คือ entity แบบอ่อน ไม่มีคีย์ เป็นของตัวเอง และไม่สามารถเกิดขึ ้นได้ตาม ลําพัง

อธิบายคุณสมบัติของ entity

1. Key attribute: attribute หลักสามารถระบุentity โดยไม่ซ้ํากันจากชุดentity ตัวอย่างเช่นหมายเลขม้วนนักเรียนสามารถระบุนักเรียนจากกลุ่มนักเรียนได้โดยไม่ซ้ํากัน

2.ttribute ที่เปฌนการรวมกันของ attribute อื่น ๆ เรียกว่า Composite attribute ตัวอย่างเช่น ใน entity นักเรียนที่อยู่ของ นักเรียน

3. Multivalued attribute: attribute ที่สามารถเก็บค่าได้หลายค่าเรียกว่า attribute หลายค่า แสดงด้วยวงรีคูใน E-R Diagram ตัวอย่างเช่น - บุคคลสามารถมีหมายเลขโทรศัพท์ได้มากกว่าหนึ่ง หมายเลข

4. Derived attribute: attribute ที่ได้รับคือค่าหนึ่งที่มีค่าเป็นแบบไดนามิก และได้มาจาก attribute อื่น มันแสดงด้วยวงรีเส้นประใน E-R Diagram ตัวอย่างเช่น - อายุของบุคคลเป็น attribute ที่ได้รับเนื่องจากมีการเปลี่ยนแปลงตลอดเวลา และสามารถหามาจาก attribute อื่น (วัน เดือน ปีเกิด) 

โครงสร้างข้อบังคับ

ข้อบังคับในข้อมูลจะสะท้อนถึงข้อจํากัดต่าง ๆ บนความสัมพันธ์ และใช้เป็นเกณฑ์พื่อมิให้เกิดความพยายามฝ่าฝืน

ตัวอย่างเช่น 

• มหาวิทยาลัยแห่งหนึ่ง มีกฎข้อบังคับไว้ว่า อาจารย์ผู้สอนจะต้องสอนหนังสืออย่างน้อย 1 วิชาและสอนได้ไม่เกิน 3 วิชา

Cardinality คือ การกําหนด ขอบเขต หรือจํานวนสมาชิกที่เป็นไปได้ในเอ็นทิตี้หนึ่ง ที่ มีความสัมพันธ์กับ สมาชิกของ อีกเอ็นทิตี้หนึ่ง

ผลการเรียนรู้ครั้งที่5

                                                                             สรุป

สัปดาห์นี้ อาจารย์ทบทวน บทที่3 ของสัปดาห์ก่อน

และให้นักศึกษา พรีเซ็น โครงงานฐานข้อมูล

ผลการเรียนรู้ครั้งที่4

 สรุป บทที่3 การออกแบบฐานข้อมู ลเชิงสัมพันธ์

การทําให้เป็น บรรทัดฐาน (Normal Form) เป็นกระบวนการวิเคราะห์ ภาวการณ์พึ่งพิงซึ่งกันและกันของคอลัมน์หรือ แอตทริบิวต

เกณฑ์ของการเป็นรูปแบบบรรทัดฐาน มีทั้งหมด 6 ระดับ

รูปแบบบรรทัดฐานที่ 1 (1NF) 

รูปแบบบรรทัดฐานที่ 2 (2NF)

 รูปแบบบรรทัดฐานที่ 3 (3NF) 

รูปแบบบรรทัดฐาน BCNF

 รูปแบบบรรทัดฐานที่ 4 (4NF) 

รูปแบบบรรทัดฐานที่ 5 (5NF)

เกณฑ์ของการเป็นรูปแบบบรรทัดฐานแต่ละระดับ มีวัตถุประสงค์เพื่อ

แก้ปัญหาอันเกิดจากภาวการณ์พึ่งพิงซึ่งกันและกันที่ไม่เหมาะสมของ Attribute ในตารางความสัมพันธ

Normalization คือ การปรับข้อมูลให้เป็นรูปแบบ เพื่อลดความซ้ำซ้อน

สรุปด้วยแผนที่ความคิด

ในการออกแบบฐานข้อมูล เทเบิลเกิดจากการออกแบบที่มีรูปแบบแตกต่างกันหลายระดับ คือ 

1) Normal From ระดับที่ 1 (First Normal Form หรือ 1NF)

 2) Normal From ระดับที่ 2 (Second Normal Form หรือ 2NF) 

3) Normal From ระดับที่ 3 (Third Normal Form หรือ 3NF)

 4) Boyce-Codd Normal Form (หรือ BCNF) 

5) Normal From ระดับที่ 4 (Fourth Normal Form หรือ 4NF)

 6) Normal From ระดับที่ 5 (Fifth Normal Form หรือ 5NF

คำศัพพท์

Relation = ตาราง (Table) 

Attribute = ชื่อของคอลัมน์ 

Tuple = แถวของ relation 1 แถว

 Determinant = ตัวกําหนดค่า 

Dependency = ค่าที่ขึ้นอยู่กับ 

Determinant Candidate key = คีย์คู่แข่ง

Redundancy = ความซํ้าซ้อนของข้อมูล

Composition key = คีย์ร่วม Repeating groups = กลุ่มข้อมูลซํ้า