דאַטאַבאַסע ריליישאַנשיפּ זענען די באַקבאָון פון אַלע ריליישאַנאַל דאַטאַבייסיז
א באַציונג איז געגרינדעט צווישן צוויי דאַטאַבאַסע טישן ווען איינער טיש האט אַ פרעמד שליסל אַז רעפערענץ די ערשטיק שליסל פון אן אנדער טיש. דאָס איז די גרונט באַגריף הינטער דעם טערמין ריליישאַנאַל דייטאַבייס.
ווי אַ פרעמד קיי וואָרקס צו פאַרלייגן אַ רעלאַטיאָנשיפּ
זאל ס איבערבליק די באַסיקס פון ערשטיק און פרעמד שליסלען. א ערשטיק שליסל יוניקלי יידענטאַפייז יעדער רעקאָרד אין די טיש. עס איז אַ טיפּ פון קאַנדידאַט שליסל וואָס יוזשאַוואַלי דער ערשטער זייַל אין אַ טיש און קענען ווערן אויטאָמאַטיש דזשענערייטאַד דורך די דאַטאַבאַסע צו ענשור אַז עס איז יינציק.
א פרעמד שליסל איז אן אנדער קאַנדידאַט שליסל (ניט די ערשטיק שליסל) געניצט צו פאַרבינדן אַ רעקאָרד צו דאַטע אין אנדערן טיש.
פֿאַר בייַשפּיל, באַטראַכטן די צוויי טישן וואָס ידענטיפיצירן וואָס לערער לערנט וואָס לויף.
דאָ, די קאָרסאַז טיש ערשטיק שליסל איז Course_ID. זייַן פרעמד שליסל איז לערער_יד:
| Course_ID | Course_Name | Teacher_ID |
|---|---|---|
| Course_001 | ביאָלאָגי | Teacher_001 |
| Course_002 | מאַט | Teacher_001 |
| Course_003 | ענגליש | Teacher_003 |
איר קענען זען אַז די פרעמד שליסל אין קאָורסעס גלייַכן אַ ערשטיק שליסל אין לערערס:
| Teacher_ID | Teacher_Name |
|---|---|
| Teacher_001 | קאַרמען |
| Teacher_002 | Veronica |
| Teacher_003 | Jorge |
מיר קענען זאָגן אַז די לערער_יד פרעמד שליסל האט געהאָלפֿן צו פאַרלייגן אַ שייכות צווישן די קאָורסעס און די לערערס טישן.
טייפּס פון דאַטאַבאַסע רעלאַטיאָנשיפּס
ניצן פרעמד שליסלען, אָדער אנדערע קאַנדידאַט קיז, איר קענען ינסטרומענט דרייַ טייפּס פון שייכות צווישן טישן:
איינער-צו-איינער : דעם טיפּ פון שייכות אַלאַוז בלויז איין רעקאָרד אויף יעדער זייַט פון די שייכות.
די ערשטיק שליסל דערציילט בלויז איין רעקאָרד - אָדער גאָרניט - אין אן אנדער טיש. פֿאַר בייַשפּיל, אין אַ חתונה, יעדער ספּאַוס האט בלויז איין אנדערע ספּאַוס. דעם טיפּ פון שייכות קענען זיין ימפּלאַמענאַד אין אַ איין טיש און דעריבער טוט נישט נוצן אַ פרעמד שליסל.
איינער-צו-פילע : א איינער-צו-פילע שייכות אַלאַוז אַ איין רעקאָרד אין איין טיש צו זיין פארבונדן מיט קייפל רעקאָרדס אין אנדערן טיש.
באַטראַכטן אַ געשעפט מיט אַ דאַטאַבאַסע וואָס קוסטאָמערס און אָרדערס טישן.
א איין קונה קענען קויפן קייפל אָרדערס, אָבער אַ איין סדר קען נישט זיין לינגקט צו קייפל קאַסטאַמערז. דער אָרדענונג טיש וואָלט דערמאָנען אַן אויסלענדישער שליסל וואָס איז געווען פּאַסיק פֿאַר די ערשטיק שליסל פון די קאַסטאַמערז טיש, בשעת די קוסטאָמערס טיש וואָלט נישט האָבן אַ פרעמד שליסל צו די אָרדערס טיש.
פילע-צו-פילע : דאס איז אַ קאָמפּלעקס שייכות, וואָס פילע רעקאָרדס אין אַ טיש קען פאַרבינדן צו פילע רעקאָרדס אין אנדערן טיש. פֿאַר בייַשפּיל, אונדזער געזעלשאַפֿט מיסטאָמע ניט בלויז קוסטאָמערס און אָרדערס טישן, אָבער מסתּמא אויך דאַרף אַ פּראָדוקטן טיש.
ווידער, די שייכות צווישן די קאַסטאַמערז און אָרדערס טיש איז איין-צו-פילע, אָבער באַטראַכטן די שייכות צווישן די אָרדערס און פּראָדוקץ טיש. אַ סדר קענען אַנטהאַלטן קייפל פּראָדוקטן, און אַ פּראָדוקט קען זיין פארבונדן צו קייפל אָרדערס: עטלעכע קאַסטאַמערז זאל פאָרלייגן אַ סדר וואָס כּולל עטלעכע פון די זעלבע פּראָדוקטן. דעם מין פון שייכות ריקווייערז בייַ מינימום דרייַ טישן.
וואָס זענען דאַטאַבאַסע רעלאַטיאָנשיפּס וויכטיק?
געגרינדעט קאָנסיסטענט שייכות צווישן דייטאַבייס טישן העלפט ענשור דאַטן אָרנטלעכקייַט, קאַנטריביוטינג צו דייטאַבייס נאָרמאַליזיישאַן. פֿאַר בייַשפּיל, וואָס אויב מיר טאָן ניט לינק קיין טישן דורך אַ פרעמד שליסל און אַנשטאָט נאָר קאַמביינד די דאַטן אין די קאָורסעס און לערערס טישן, ווי אַזוי:
| Teacher_ID | Teacher_Name | לויף |
|---|---|---|
| Teacher_001 | קאַרמען | ביאָלאָגי, מאַט |
| Teacher_002 | Veronica | מאַט |
| Teacher_003 | Jorge | ענגליש |
דעם פּלאַן איז ינפלעקסאַבאַל און ווייאַלייץ דער ערשטער פּרינציפּ פון די דייטאַבייס נאָרמאַליזאַטיאָן, ערשטער נאָרמאַל פאָרעם (1 נף), וואָס שטייענדיק אַז יעדער טיש צעל זאָל אַנטהאַלטן אַ איין, דיסקרעטע פונט פון דאַטן.
אָדער אפֿשר מיר באַשלאָסן צו פשוט לייגן אַ צווייט רעקאָרד פֿאַר קאַרמען, אין סדר צו דורכפירן 1 נף:
| Teacher_ID | Teacher_Name | לויף |
|---|---|---|
| Teacher_001 | קאַרמען | ביאָלאָגי |
| Teacher_001 | קאַרמען | מאַט |
| Teacher_002 | Veronica | מאַט |
| Teacher_003 | Jorge | ענגליש |
דעם איז נאָך אַ שוואַך פּלאַן, ינטראָודוסינג ומנייטיק דופּליקאַטיאָן און וואָס איז גערופן דאַטן ינסערשאַן אַנאַמאַליז , וואָס פּונקט מיטל אַז עס קען בייַשטייַערן צו סתירה דאַטן.
פֿאַר בייַשפּיל, אויב אַ לערער האט קייפל רעקאָרדס, וואָס אויב עטלעכע דאַטן דאַרף זיין עדיטיד, אָבער דער מענטש וואָס פּערפאָרמז די דאַטע עדיטינג טוט נישט פאַרשטיין אַז קייפל רעקאָרדס זענען? דער טיש וואָלט דעמאָלט אַנטהאַלטן פאַרשידענע דאַטן פֿאַר די זעלבע יחיד, אָן קיין קלאָר וועג צו ידענטיפיצירן עס אָדער ויסמייַדן עס.
ברעכן דעם טיש אין צוויי טישן, לערערס און קאָורסעס (ווי וויזשוואַלייזד אויבן), קריייץ די ריכטיק שייכות צווישן די דאַטן און דעריבער העלפט ענשור דאַטן קאָנסיסטענסי און אַקיעראַסי.