Relational Database Best Practices

ผู้สอน: เอาล่ะ มาเปลี่ยนเกียร์กันเถอะ สิ่งแรกที่คุณนึกถึงเมื่อได้ยินคำว่าฐานข้อมูลคืออะไร? สำหรับหลายๆ คน คำถามนี้ท้าทายมากกว่าที่เห็นในตอนแรก คำตอบเช่น "ไฟล์ขนาดใหญ่ที่มีการจัดเก็บข้อมูลจำนวนมาก" นั้นไม่น่าพอใจ และจะไม่เป็นที่พอใจของผู้มีโอกาสเป็นนายจ้าง คุณควรจำไว้ว่ามีฐานข้อมูลสองประเภทหลัก เชิงสัมพันธ์และไม่สัมพันธ์กัน หลักสูตรแรกจะเน้นไปที่หลักสูตรนี้ ในขณะที่หลักสูตรหลังจะคำนึงถึงระบบที่ซับซ้อนมากขึ้น แม้ว่าการทำความเข้าใจฐานข้อมูลที่ไม่เชิงสัมพันธ์นั้นจำเป็นต้องมีพื้นฐานทางคณิตศาสตร์และการเขียนโปรแกรมที่จริงจัง แต่ตรรกะบางส่วนที่ใช้ในการเข้ารหัสก็เหมือนกับ SQL ในทำนองเดียวกัน ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ก็มีข้อดีบางประการในตัวเองเช่นกัน ทฤษฎีเล็กๆ น้อยๆ ที่จะอธิบายได้ว่าทำไมพวกเขาถึงยังคงเป็นตัวเลือกที่ต้องการในหลายบริษัทและสถาบันต่างๆ เป้าหมายหลักของฐานข้อมูลคือการจัดระเบียบข้อมูลจำนวนมหาศาลที่สามารถเรียกค้นได้อย่างรวดเร็วตามคำขอของผู้ใช้ ดังนั้นจึงต้องมีขนาดกะทัดรัด มีโครงสร้างที่ดี และมีประสิทธิภาพในแง่ของความเร็วและการดึงข้อมูล ในปัจจุบัน ผู้คนต้องการประสิทธิภาพพิเศษดังกล่าวเนื่องจากข้อมูลใช้พื้นที่หน่วยความจำ และยิ่งมีขนาดใหญ่ ฐานข้อมูลก็จะยิ่งเชื่องช้า และกระบวนการดึงข้อมูลก็จะยิ่งช้าลงเท่านั้น หากเรามีฐานข้อมูลที่ประกอบด้วยตารางแถวหลายล้านแถวที่มีหลายคอลัมน์ ทุกครั้งที่ได้รับคำขอ เซิร์ฟเวอร์จะต้องโหลดบันทึกทั้งหมดที่มีทุกฟิลด์ และจะใช้เวลานานเกินไปสำหรับงานจะเสร็จสมบูรณ์ อย่าลืมว่าทุกสัญลักษณ์เป็นที่เก็บข้อมูล และต้องใช้พื้นที่เก็บข้อมูลเป็นไบต์ ดังนั้นการโหลดข้อมูลจำนวนมากจึงไม่ใช่เรื่องง่ายสำหรับคอมพิวเตอร์ แล้วอะไรทำให้เราบรรจุข้อมูลได้มากมายบนเซิร์ฟเวอร์ แต่ช่วยให้เราใช้เฉพาะส่วนที่เราต้องการสำหรับการวิเคราะห์ได้อย่างมีประสิทธิภาพเท่านั้น ความลับอยู่เบื้องหลังการใช้ตรรกะทางคณิตศาสตร์ที่มีต้นกำเนิดจากพีชคณิตเชิงสัมพันธ์ โปรดอย่ากังวล เราจะไม่รบกวนคุณเรื่องคณิตศาสตร์ ลองนึกภาพแต่ละตารางที่มีข้อมูลจะแสดงเป็นวงกลมโปร่งใสซึ่งมีค่าข้อมูลทั้งหมดของตาราง ซึ่งจัดหมวดหมู่ตามคอลัมน์ หรือที่เรามักเรียกกันว่าเขตข้อมูล ตอนนี้ หากฐานข้อมูลของเรามีเพียงตารางเดียว วงกลมขนาดยักษ์ก็จะเป็นตัวแทนของฐานข้อมูลทั้งหมด บางอย่างเช่นตารางขนาดใหญ่นี้จากตัวอย่างสมมุติของเราที่มีฐานข้อมูลเซลล์ และเมื่อเราต้องการข้อมูลจากฐานข้อมูล เช่น ถ้าเราต้องการดูว่าใครซื้ออะไรไปในวันที่กำหนด เราก็จะต้องยกวงกลมใหญ่ทั้งหมดแล้วค้นหาสิ่งที่เราต้องการ ความท้าทายนี้ดูคลุมเครือ และกระบวนการดึงข้อมูลจะไม่มีประสิทธิภาพ ดูว่าอะไรจะเกิดขึ้นถ้าเราแบ่งวงกลมออกเป็นวงกลมเล็กๆ สามวง เช่นเดียวกับที่เราทำกับฐานข้อมูลการขาย วงกลมหนึ่งวงจะหมายถึงโต๊ะขาย อีกวงหนึ่งสำหรับลูกค้า และวงกลมสุดท้ายสำหรับสินค้า มีการผสมผสานทางทฤษฎีที่หลากหลายระหว่างวงกลมสามวงขึ้นไป แต่ในฐานข้อมูลของเรา เรามีแบบจำลองดังต่อไปนี้ ฝ่ายขายและลูกค้ามีคอลัมน์รหัสลูกค้าเหมือนกัน และยอดขายและสินค้ามีคอลัมน์รหัสสินค้าเหมือนกัน วิธีนี้เราจะเห็นวงกลมซ้อนทับกันเนื่องจากมีเขตข้อมูลที่เหมือนกัน ดังนั้นหากเราต้องการแยกข้อมูลเดียวกัน ชื่อของลูกค้าที่ซื้อของบางอย่างในวันที่กำหนด เราจะต้องการเพียงคอลัมน์วันที่ซื้อจากตารางการขาย และชื่อและนามสกุลจากตารางลูกค้า . ดังนั้นเพื่อตอบสนองคำขอนี้ เราไม่จำเป็นต้องยกวงกลมที่สามออกจากฐานข้อมูลหรือรายการของเรา ด้วยวิธีนี้เราสามารถประหยัดพลังงานหรือเพิ่มประสิทธิภาพในทางเทคนิคได้ ข้อมูลน้อยลงเนื่องจากมีเพียงสองในสามวงกลมเท่านั้นที่จะมีส่วนร่วมในการดำเนินการนี้ เคล็ดลับทางคณิตศาสตร์อยู่ที่การเชื่อมโยงตารางเข้าด้วยกัน ความสัมพันธ์ถูกสร้างขึ้น กล่าวคือผ่านสาขาทั่วไปเหล่านี้ คำอธิบายเพิ่มเติมเกี่ยวกับเทคนิคนี้จะมีให้ในการบรรยายครั้งต่อไปของเรา อย่างไรก็ตาม ฉันแน่ใจว่าตอนนี้คุณเข้าใจแล้วว่าทำไมเราถึงใช้คำว่าฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ ผู้เชี่ยวชาญบางคนอาจเรียกตารางหรือวงกลมในโครงเรื่องของเราว่าเป็นความสัมพันธ์ เนื่องจากตามทฤษฎีแล้ว หน่วยเหล่านี้เป็นหน่วยที่เล็กที่สุดในระบบทั้งหมดที่สามารถมีความหมายเชิงตรรกะที่เป็นอินทิกรัลได้ ในทำนองเดียวกัน วงกลมทั้งสามวงล้วนเป็นส่วนหนึ่งของฐานข้อมูลการขายของเรา เมื่อเรารวมฐานข้อมูลและความสัมพันธ์ที่มีอยู่ เราจะได้ระบบการจัดการฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ที่มีชื่อเสียง ซึ่งมักเรียกสั้น ๆ ว่า RDBMS เราหวังว่าภาพประกอบทางทฤษฎีนี้จะทำให้สิ่งต่าง ๆ ชัดเจนขึ้น SQL ได้รับการออกแบบมาเพื่อจัดการระบบการจัดการฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ และสามารถทำได้โดยการสร้างความสัมพันธ์ระหว่างตารางต่างๆ ในฐานข้อมูล โปรดติดตามการบรรยายครั้งต่อไป ซึ่งเราจะสรุปความแตกต่างที่สำคัญที่สุดระหว่างฐานข้อมูลและสเปรดชีต ขอบคุณที่รับชม.