x PrefacePart A establishes the nee

x Preface
Part A establishes the need for data analysis; it differs from the rest of the book in its
'case history' style. The reader who is only too familiar with the problems introduced
here may wish to skip quickly through this part.
Part 1 examines the concepts of database and database management system (DBMS).
A DBMS is viewed not so much as a good thing in its own right, but more as a means of
overcoming the problems of shared data. The architecture of a DBMS is discussed in
terms of the ANSI/SPARC model.
Part 2 explains how a data model can be designed in a 'bottom-up' direction by
applying normalisation techniques to the data items (attributes). The usual way of
treating normalisation is to beat a trail down the first, second, third, fourth, and maybe
fifth, normal form route, with Boyce/Codd normal form snapping hard at the heels of
third normal form. I cannot see the merit of this approach, which seems to have become
prevalent for historical reasons rather than for its intrinsic worth, and I have a sneaking
feeling that it is sustained chiefly by its convenience as a source of examination
questions. My approach has been to distinguish carefully between duplicated data and
redundant data, and hence establish the Boyce/Codd rule directly. Tal-.les (i.e.
relations) that satisfy the Boyce/Codd rule are described as weU-normalised. Ev,.n wellnormalised
tables may still contain redundant data; once this is eliminated the tables
are said to be fully-normalised. Because the Boyce/Codd rule is stated in terms of the
concept of a determinant, I often use the terms determines and determinancy where it
might be more usual to find the opposite viewpoint being taken, coupled with the use of
terms such as is dependent on and dependency. I have not dealt with fifth normal form
explicitly as, although theoretically interesting, it is of little practical significance.
Part 3 builds on the results of Part 2, but takes an opposite 'top-down' approach
which starts by identifying entity and relationship types, and then uses these to
construct a framework into which the attributes may be slotted. Part 3 concludes with a
discussion of how the design may be 'flexed' to improve its performance.
Part 4 covers several topics related to data analysis. The concepts of Part 3 are applied
to distributed database systems. Data manipulation is discussed in terms of relational
algebra, which is then applied to optimisation issues. The SQL language is introduced
(based on SQL92). Object-orientation and object-relational developments (based on
SQL99) are considered. The Codasyl (network) model is described in an appendix, as a
contrast to the relational model.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

x Prefaceส่วนหนึ่งสร้างจำเป็นสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล มันแตกต่างจากส่วนเหลือของหนังสือเล่มนี้ในการสไตล์ 'กรณีประวัติ' ผู้อ่านที่ไม่คุ้นเคยเฉพาะเกินไป มีปัญหาแนะนำที่นี่อาจต้องข้ามได้อย่างรวดเร็วผ่านส่วนนี้ส่วนที่ 1 ตรวจสอบแนวคิดของฐานข้อมูลและระบบจัดการฐานข้อมูล (DBMS)DBMS ที่ดูไม่มาก เป็นสิ่งดีในตนเอง แต่เพิ่มเติมว่าขจัดหมดสิ้นปัญหาของข้อมูลที่ใช้ร่วมกัน สถาปัตยกรรมของ DBMS จะกล่าวถึงในเงื่อนไขแบบ ANSI/SPARCส่วนที่ 2 อธิบายวิธีแบบสามารถออกแบบในทิศทาง 'สายล่าง' โดยใช้เทคนิคการ normalisation ข้อมูลสินค้า (คุณลักษณะ) แบบปกติของรักษา normalisation จะชนะทางลงแรก สอง สาม สี่ และบางทีแบบฟอร์มห้า ปกติงาน บอยซ์/Codd ปกติฟอร์มจัดระยะหนักที่ส้นเท้าของฟอร์มปกติที่สาม ไม่เห็นตอบของวิธีการนี้ ซึ่งดูเหมือนว่าจะกลายเป็นแพร่หลายด้วยเหตุผลทางประวัติศาสตร์มากกว่า สำหรับมูลค่าของ intrinsic และมีด้อมรู้สึกว่า มันจะยั่งยืนส่วนใหญ่ ด้วยความสะดวกสบายเป็นแหล่งของการตรวจสอบคำถาม วิธีการของฉันได้อย่างรอบคอบแยกแยะข้อมูลที่ซ้ำกัน และข้อมูลซ้ำซ้อน และดังนั้น สร้างกฎ บอยซ์/Codd ได้โดยตรง ทัล-.les (เช่นความสัมพันธ์) ที่ตอบสนองอธิบายกฎ บอยซ์/Codd เป็น weU normalised Ev, .n wellnormalisedตารางยังอาจประกอบด้วยข้อมูลซ้ำซ้อน หลังจากนี้ตัดตารางกล่าวจะ normalised ทั้งหมด เนื่องจากกฎ บอยซ์/Codd จะระบุในรูปของการแนวคิดของดีเทอร์มิแนนต์การ ฉันมักจะใช้เงื่อนไขกำหนด และ determinancy ที่มันอาจเป็นปกติมากขึ้นในการค้นหานำ จุดชมวิวตรงข้ามควบคู่กับการใช้เงื่อนไขเช่นขึ้นอยู่กับและขึ้นต่อกัน ผมไม่มีแจกแบบฟอร์มปกติห้าอย่างชัดเจน แม้ว่าตามหลักวิชาที่น่าสนใจ มันเป็นของสำคัญปฏิบัติน้อยส่วนที่ 3 สร้างผล 2 ส่วน แต่ใช้วิธีการ 'บนลงล่าง' ตรงกันข้ามซึ่งเริ่มต้นด้วยการเอนทิตีที่ระบุชนิดของความสัมพันธ์ และใช้เหล่านี้สร้างกรอบที่แอททริบิวต์อาจจะฉากเจาะรู ส่วนที่ 3 สรุปด้วยการสนทนาของวิธีการออกแบบอาจ 'flexed' เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของการส่วนที่ 4 ครอบคลุมหัวข้อต่าง ๆ ที่เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ข้อมูล ใช้แนวคิดของ Part 3ระบบฐานข้อมูลแบบกระจายการ การจัดการข้อมูลจะกล่าวถึงในแง่ของเชิงพีชคณิต ซึ่งปัญหาคุณภาพแล้วใช้ นำภาษา SQL(ตาม SQL92) วางวัตถุและการพัฒนาเชิงวัตถุSQL99) ถือเป็นการ รุ่น Codasyl (เครือข่าย) อธิบายไว้ในภาคผนวก เป็นการความแตกต่างกับรูปแบบเชิงสัมพันธ์

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

x คำนำ
ส่วนสร้างที่จำเป็นสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล นั้นแตกต่างจากส่วนที่เหลือของหนังสือเล่มนี้ (
'case ประวัติศาสตร์ ' สไตล์ ผู้อ่านที่เป็นเพียงเกินไปคุ้นเคยกับปัญหาแนะนำ
ที่นี่อาจต้องการที่จะข้ามได้อย่างรวดเร็วผ่านส่วนนี้ .
1 ส่วนตรวจสอบแนวคิดของฐานข้อมูลและระบบการจัดการฐานข้อมูล ( DBMS ) .
เป็น DBMS จะดูไม่มากเป็นสิ่งที่ดีในด้านขวาของตัวเองแต่เป็นวิธีการของการเอาชนะปัญหา
แบ่งปันข้อมูล สถาปัตยกรรมของระบบจัดการฐานข้อมูลจะกล่าวถึงในแง่ของ ANSI / SPARC

ส่วนที่ 2 รูปแบบ อธิบายว่า รูปแบบข้อมูลที่สามารถออกแบบในทิศทางจากล่างขึ้นบน โดยการประยุกต์ใช้เทคนิค ' '
การฟื้นฟูเพื่อให้ข้อมูลสินค้า ( คุณลักษณะ ) วิธีปกติของการรักษาคือการเอาชนะ
การฟื้นฟูเส้นทางลงเป็นครั้งแรกที่สอง , สาม , สี่ , และบางที
ที่ห้าเส้นทาง แบบปกติ กับ บอยซ์คอดด์ / รูปแบบปกติ snapping หนักที่ส้นเท้าของ
3 รูปแบบปกติ ผมไม่สามารถมองเห็นคุณค่าของแนวทางนี้ ซึ่งดูเหมือนว่าจะได้กลายเป็นที่แพร่หลายสำหรับเหตุผลทางประวัติศาสตร์
มากกว่ามูลค่าที่แท้จริงของมัน และผมก็รู้สึกว่ามันแอบ
ยั่งยืนความสะดวกเป็นที่ตั้ง โดยเป็นแหล่งของคำถามสอบ

วิธีการของฉันได้รับแยกแยะให้ดีระหว่างคัดลอกข้อมูลและ
ข้อมูลซ้ำซ้อน และด้วยเหตุนี้จึงสร้าง Boyce Codd / การปกครองโดยตรง Tal - เลส ( เช่น
ความสัมพันธ์ที่ตอบสนอง Boyce Codd / การปกครองได้แก่สหภาพยุโรปตะวันตก– . รถไฟฟ้า . wellnormalised
ตารางอาจยังคงมีข้อมูลซ้ำซ้อน เมื่อนี้เป็นกรอบตาราง
เป็นอย่างหลัง .เพราะกฎ Boyce Codd / ระบุในแง่ของแนวคิดของดีเทอร์มิแนนต์ ผมมักจะใช้ และเงื่อนไขกำหนด determinancy ที่
อาจจะมากกว่าปกติเพื่อหามุมมองที่ตรงข้ามไปควบคู่กับการใช้
คำดังกล่าวจะขึ้นอยู่กับ และการพึ่งพา ฉันยังไม่ได้จัดการกับห้ารูปแบบปกติ
อย่างชัดเจนเป็น , แม้ว่าที่น่าสนใจในทางทฤษฎีมันเป็นทางปฏิบัติน้อย .
ส่วนที่ 3 สร้างผลลัพธ์ของภาค 2 แต่จะตรงข้ามกับ ' ลง ' วิธีการ
ซึ่งเริ่มต้นโดยระบุความสัมพันธ์เอนทิตี และประเภท และใช้เหล่านี้เพื่อสร้างกรอบ
ซึ่งเป็นคุณลักษณะที่อาจจะเจาะรู ส่วนที่ 3 สรุปกับ
วิธีการอภิปรายแบบอาจจะ ' ได้ ' เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของ .
ส่วนที่ 4 ครอบคลุมหลายหัวข้อที่เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ข้อมูล แนวคิดของส่วนที่ 3 ใช้
กับระบบฐานข้อมูลแบบกระจาย การจัดการข้อมูลที่กล่าวถึงในแง่ของพีชคณิตเชิงสัมพันธ์
ซึ่งก็ใช้กับปัญหาการเพิ่มประสิทธิภาพ . ภาษา SQL เป็นแนะนำ
( ตาม sql92 ) การจัดวางวัตถุวัตถุเชิงสัมพันธ์และการพัฒนา ( ตาม
sql99 ) จะพิจารณาการ codasyl ( เครือข่าย ) รุ่นที่อธิบายไว้ในภาคผนวกเป็น
ตรงกันข้ามกับแบบจำลองเชิงสัมพันธ์