1 / 35

บทที่ 2 สถาปัตยกรรมของฐานข้อมูล

บทที่ 2 สถาปัตยกรรมของฐานข้อมูล.

makan
Download Presentation

บทที่ 2 สถาปัตยกรรมของฐานข้อมูล

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript


  1. บทที่ 2 สถาปัตยกรรมของฐานข้อมูล สถาปัตยกรรมของฐานข้อมูลแบบ ANSI SPARC (American National Standard Institute - Standards Planning and Requirements Committee)เป็นการแบ่งระดับของข้อมูลในระบบฐานข้อมูล ซึ่งข้อมูลถูกมองจากผู้ใช้ในรูปแบบที่แตกต่างกัน ตามวัตถุประสงค์ของการใช้งาน แบ่งได้ 3 ระดับ 1. ระดับภายนอก(External level / View) เป็นระดับที่ประกอบด้วยภาพของข้อมูลที่ผู้ใช้แต่ละคนมอง ตามความต้องการใช้ข้อมูลซึ่งประกอบด้วย entities , attributes และ relationships ของแต่ละคน เช่น นักศึกษาต้องการข้อมูลคะแนนและเกรดของตัวเอง ส่วนอาจารย์ที่ปรึกษาต้องการข้อมูลนักศึกษาที่มีคะแนนสูงสุด เป็นต้น การนำเสนอโครงสร้างของข้อมูลระดับภายนอก เรียกว่าเค้าร่างภายนอก (External Schema) ซึ่งจะเป็นเรคอร์ดที่ผู้ใช้แต่ละคนต้องการ

  2. ข้อมูลที่จัดเก็บในฐานข้อมูล ข้อมูลที่จัดเก็บในฐานข้อมูล รหัสนักศึกษา ชื่อ-นามสกุล คะแนนเก็บ ปลายภาค คะแนนรวมเกรด 4583170141 นางสาววรลักษณ์ เทพอักษร 28 23 51 C 4583170144 นางสาวนนท์ภัทรา ทองเลิศ 37 31 68 B 4583170148 นายบัณฑิต สุขโข 31 3263 C+ 4583170151 นายปริญญา อรชร 31 37 68 B 4583170153 นายวสกร ชื่นอารมย์ 25 32 57 C+ มุมมองของนักศึกษาแต่ละคน นายบัณฑิต สุขโขC+ นายปริญญา อรชรB นายวสกร ชื่นอารมย์C+ มุมมองของอาจารย์ที่ปรึกษา 4583170144 68B 4583170151 68B

  3. สถาปัตยกรรมของฐานข้อมูลสถาปัตยกรรมของฐานข้อมูล 2. ระดับแนวความคิด(Conceptual/Logical level) เป็นระดับการกำหนดรูปแบบข้อมูล ขนาดของข้อมูล และความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูล ได้แก่ การกำหนดเอนติตี้ แอตตริบิว ความสัมพันธ์ และกฎเกณฑ์ที่เกี่ยวข้องกับข้อมูล ซึ่งเป็นระดับการออกแบบฐานข้อมูล การนำเสนอโครงสร้างของข้อมูล เรียกว่า เค้าร่างเชิงแนวคิด(Conceptual Schema) ซึ่งจะเกี่ยวข้องกับกฎควบคุมความถูกต้องของข้อมูล ความปลอดภัยของข้อมูล ความสัมพันธ์ของข้อมูล และผู้มีสิทธิใช้ข้อมูลในส่วนต่างๆ

  4. รายละเอียดแฟ้มข้อมูลคะแนนรายละเอียดแฟ้มข้อมูลคะแนน ชื่อลักษณะประจำ ประเภท ขนาด รหัสนักศึกษา Char11 รหัสวิชา Char 6 คะแนนเก็บ Num 2 ปลายภาค50 Num 2 รวม 100 Num 3 เกรด Char 1 รายละเอียดแฟ้มข้อมูลนักศึกษา ชื่อลักษณะประจำ ประเภท ขนาด รหัสนักศึกษา Char 11 ชื่อ-นามสกุล Char 40 วิชาเอก Char 30 ที่อยู่ Char 30 เบอร์โทรฯ Char 11 ชื่อผู้ปกครอง Char 40  1 1 รายละเอียดแฟ้มข้อมูลวิชา ชื่อลักษณะประจำ ประเภท ขนาด รหัสวิชา Char 6 ชื่อวิชา Char 40 หน่วยกิต Num 2 1

  5. สถาปัตยกรรมของฐานข้อมูลสถาปัตยกรรมของฐานข้อมูล 3. ระดับภายใน ( Internal level / Storage view /physical level) เป็นระดับ การจัดเก็บข้อมูลใน ฐานข้อมูล ณ ตำแหน่งใดๆ ในดิสก์ ซึ่งรวมถึงรูปแบบเรคอร์ท เช่น Indexes , Hashing algorithm , block size , pointer , สื่อข้อมูล , Data structure , File organizations ,Interface กับ Operating System ,วิธีการ access ข้อมูล, การจัดเก็บข้อมูลลงใน storage device , การสร้าง Index , การเรียกค้นข้อมูล เป็นต้น

  6. สถาปัตยกรรมของฐานข้อมูลสถาปัตยกรรมของฐานข้อมูล External ของนักศึกษา External ของอาจารย์ที่ปรึกษา นายยิ่งยศ ได้ GPA = 3.29 1. นายยิ่งยศ 2. นายดำ 3. นายแดง Conceptual Level รายละเอียด การลงทะเบียน / ประวัตินศ./ วิชา/ อาจารย์ Internal Level id : integer; name string[40]; Addr : string[50];

  7. Mapping คือกระบวนการแปลง requests และ results ระหว่าง schema 3 ระดับ สังเกตได้ว่า 3 schemas เป็นการอธิบายถึงข้อมูล ที่ถูกจัดเก็บจริงๆ ในphysical levelแต่ DBMS จะทำให้ผู้ใช้มองเห็นข้อมูลที่ใช้เท่านั้น (External level) โดย DBMS จะทำการแปลงความต้องการของผู้ใช้ (external schema)ด้วยการค้นหาข้อมูลที่เก็บในหน่วยความจำ(internal schema)ซึ่งตรงกับข้อมูลที่อยู่ในระดับ conceptual schema โดย - แปลง external schema เป็น conceptual schema - แปลง conceptual schema เป็น internal schema

  8. Mapping External view Conceptual level Struct STAFF { int staff_No; int Branch_No; char Fname[15]; char Lname[15]; char Department[15]; struct date Date_of_birth; Float Salary; struct STAFF * next; /* pointer to next record */ } ; Internal level

  9. เหตุผลของการกำหนดสถาปัตยกรรมเหตุผลของการกำหนดสถาปัตยกรรม • เนื่องจากการอ้างถึงโครงสร้างข้อมูลในระดับภายในโดยตรง จะมีความเสี่ยงต่อความปลอดภัยและกฎการควบคุมความถูกต้องของข้อมูล จึงนิยมใช้การแปลงรูปซึ่งเป็นการแปลงมุมมองของผู้ใช้ในระดับสถาปัตยกรรมที่สูงกว่ามาใช้มองโครงสร้างของข้อมูลในระดับที่ต่ำกว่า โดยเริ่มทำการแบ่ง schema ออกเป็น 2 ประเภท ดังนี้ • Schema (System view) • Subschema (user view)

  10. เหตุผลของการกำหนดสถาปัตยกรรมเหตุผลของการกำหนดสถาปัตยกรรม ต่อมาพัฒนาทำการแบ่งเป็น 3 ระดับ ด้วยเหตุผล ดังนี้ 1. แต่ละ user สามารถที่จะ access ข้อมูลเดียวกันแต่แตกต่างกันที่ viewซึ่ง user สามารถเปลี่ยนแปลง view ของตนเองได้ โดยไม่กระทบต่อการใช้งานของผู้ใช้อื่น 2. Users ไม่สามารถที่จะเข้าถึงในส่วนของหน่วยความจำได้ 3. DBA สามารถที่จะเปลี่ยนแปลงโครงสร้างของหน่วยความจำ จะไม่กระทบต่อ user view 4. การเปลี่ยนแปลงในส่วนกายภาพของหน่วยความจำ จะไม่มีผลกระทบต่อโครงสร้างภายในของฐานข้อมูล 5. DBA สามารถเปลี่ยนแปลงแก้ไขข้อมูลในระดับ Conceptual หรือ global structure of the database โดยไม่กระทบต่อ users ทั้งหมด

  11. ความเป็นอิสระของข้อมูลความเป็นอิสระของข้อมูล ความอิสระของข้อมูลแบ่งออกเป็น 2 ลักษณะ 1. ความอิสระของข้อมูลเชิงตรรกะ(Logical Data Independence) : การเปลี่ยนแปลงแก้ไขโครงสร้างข้อมูลในระดับแนวคิด จะไม่มีผลกระทบโครงสร้างข้อมูลในระดับภายนอก เช่น การเปลี่ยนขนาดของแอตตริบิวไม่ต้องแก้ไขโปรแกรมที่เรียกใช้แอตตริบิวนั้น 2. ความอิสระของข้อมูลเชิงกายภาพ (Physical Data Independence) : การแก้ไขโครงสร้างข้อมูลในระดับภายใน จะไม่มีผลกระทบต่อโครงสร้างข้อมูลระดับแนวคิดหรือระดับภายนอก เช่น การเปลี่ยนวิธีจัดเก็บข้อมูลจาก Sequential ไปเป็น Indexed ในระดับแนวคิด โดยโปรแกรมประยุกต์ที่เขียนในระดับภายนอกก็ไม่ต้องแก้ไขตามวิธีการจัดเก็บที่เปลี่ยนแปลงไป เป็นต้น

  12. Data Model • แบบจำลองข้อมูล หมายถึงสถาปัตยกรรมฐานข้อมูลระดับแนวความคิด(logical level) ที่นำเสนอแบบข้อมูล (data type) ความสัมพันธ์ (Relation) และกฎเกณฑ์(constraints) ให้ผู้ใช้เห็นเข้าใจได้ เช่น • ข้อมูลภายในฐานข้อมูล • ความสัมพันธ์กันของแต่ละข้อมูล • โครงสร้างข้อมูล • กฎควบคุมความถูกต้อง ของโครงสร้างข้อมูล • กลุ่มคำสั่งปฏิบัติงานพื้นฐานสำหรับ เรียกค้น จัดเก็บ และปรับปรุงข้อมูลในฐานข้อมูล

  13. ประเภทของ Data Model 1. Conceptual (High level data model) เป็นแบบจำลองที่เน้นมุมมอง(view)ในการรับรู้ข้อมูลของผู้ใช้ และการออกแบบฐานข้อมูล เพื่ออธิบายส่วนประกอบและความสัมพันธ์ของข้อมูล ซึ่งได้แก่ E-R Model และ Object-oriented Model 2. Physical (Low-level data model) เป็นแบบจำลองที่แสดงการอธิบายรายละเอียดของวิธีการที่ข้อมูลถูกจัดเก็บลงในหน่วยความจำ 3. Representational (Implementation data model)เป็นแบบจำลองที่อธิบายรายละเอียดของโครงสร้างข้อมูลที่ทำการสร้างว่าใช้แบบจำลองข้อมูลแบบใด เช่น Hierarchical Database Model , Network Database Model หรือ Relational Database Model

  14. Hierarchical data model • 1. Hierarchical data modelประกอบด้วย records ที่ถูกจัดเก็บในโครงสร้างข้อมูลแบบต้นไม้จะประกอบด้วยโหนด(node) และ กิ่ง(arc หรือ edge) ที่ทำการเชื่อมระหว่างโหนดซึ่งในโครงสร้างจะประกอบด้วย root node (โหนดบนสุด) และ child nodes

  15. Hierarchical data model การเข้าถึงข้อมูลของโครงสร้าง มีดังนี้ 1. Pre-order traversal วิธีการนี้เริ่มต้นจาก Top downโดยเริ่มจาก root node และ access subtrees ตามลำดับจากซ้ายไปขวา ตามลำดับ (root/left/right) 2. Post-order traversal วิธีการนี้เริ่มต้นจาก bottom upและ access subtrees จาก ซ้ายไปขวา ขึ้นไปตามลำดับ(left/right/root) B3 , SG5 , SG14 , SG23 , SG37 , PG4 , CR76 , CR56 , PG16 , PG21 , PG36 , CR56 (Pre-order) SG5 , Sg14 , SG23 , SG37, CR76, CR56, PG4 , PG16 , PG21 , CR56 , PG36 , B3 (Post-order)

  16. ข้อดีของ Hierarchical data model 1. ระบบ DBMS ช่วยให้การใช้งานข้อมูลร่วมกัน มีความปลอดภัย 2. DBMS ให้อิสระในการเปลี่ยนแปลงโครงสร้างข้อมูลหรือหน่วยเก็บ โดยไม่กระทบต่อโปรแกรม ทำให้สามารถเขียนโปรแกรมบำรุงรักษาภายหลังได้อย่างอิสระ 3. ความสัมพันธ์แบบแม่ลูก (parent /child relationship) ทำให้เกิดความคงสภาพของข้อมูล(data integrity) เพราะ child จะปรากฏเมื่อมี parent ดังนั้นโครงสร้างของข้อมูลจึงเป็นแบบการขึ้นต่อกัน เช่น ในกรณีที่ทำการลบ root ทิ้ง child nodes ที่ขึ้นกับ root ก็จะถูกลบไปด้วย 4. คุณสมบัติของ DBMS ทำงานได้อย่างมีประสิทธิผล (Efficiency) เพราะความสัมพันธ์ของข้อมูลเป็นแบบ 1:M

  17. ข้อเสียของ Hierarchical data model 1. ขาดความอิสระของข้อมูลเนื่องจากการเปลี่ยนแปลงใดที่เกิดขึ้นกับโครงสร้างข้อมูล เช่น มีการจัดวางตำแหน่งใหม่ของโหนด ยังคงต้องเปลี่ยนแปลงโปรแกรมที่มีการเข้าถึงข้อมูลนั้น ทำให้การออกแบบซับซ้อนมากขึ้น 2.แบบจำลองนี้ยากในการจัดการ ขาดความยืดหยุ่นเมื่อมีการเปลี่ยนแปลง เช่น มีความสัมพันธ์ใหม่หรือโหนดใหม่ หรือลบโหนด จะทำให้เกิดงานที่ซับซ้อนในการจัดการโหนดที่เกี่ยวข้อง 3. การเขียนโปรแกรมประยุกต์มีความซับซ้อน เนื่องจากการเข้าถึงโหนดจะต้องเริ่มจากโหนดแม่ไปถึงลูก ดังนั้นการเปลี่ยนโครงสร้างฐานข้อมูล จึงอาจนำไปสู่การเปลี่ยนโปรแกรมประยุกต์ได้ ดังนั้นความอิสระข้อมูลจึงถูกจำกัดด้วยโครงสร้างที่ขึ้นต่อกัน(Structural Dependence) 4. ขาดความสามารถในการสืบค้นเร่งด่วนจึงไม่เหมาะสำหรับ ผู้ใช้ทั่วไป(Ad hoc query)

  18. Network data model สร้างขึ้นเพื่อที่จัดการกับปัญหา ความซับซ้อนของความสัมพันธ์ที่เกิดจาก Hierarchical data model มาตรฐานฐานข้อมูลกำหนดโดย CODASYL (COnference on Data SYstems Languages) ซึ่งเป็นกลุ่มผู้ใช้ และผู้ประกอบการทางด้านอุตสาหกรรม computer ได้ทำการกำหนดการดำเนินการที่เกิดในฐานข้อมูล และ ทำการสร้าง DBTG(DataBase Task Group) เพื่อใช้เป็นข้อกำหนดมาตรฐาน ที่ช่วยในการอำนวยความสะดวกในการสร้าง และการจัดการข้อมูลในฐานข้อมูล

  19. Network data model ประกอบด้วย records , data items และ ความสัมพันธ์ระหว่าง records แบบ one to many (1:M) ใน network data model จะประกอบด้วย set และในแต่ละ set จะประกอบด้วย record 2 ประเภทด้วยกัน คือ 1. Owner recordซึ่งเทียบเท่ากับ parent ใน hierarchical data model 2. Member recordซึ่งเทียบเท่ากับ child ใน hierarchical data model แต่ Hierarchical data model มีความสัมพันธ์ระหว่าง members กับ owner เป็นแบบ M:N ได้

  20. Network data model ตัวแทนขาย รายการสั่งซื้อ network data model

  21. ข้อดีของ Network data model 1. ติดตั้งง่ายกว่าแบบ Hierarchical 2. ชนิดของการเข้าถึงข้อมูลและความยืดหยุ่นมีมากขึ้น งานประยุกต์สามารถเขียนโปรแกรมเข้าถึงข้อมูลเรคอร์ทแม่และลูกในเซ็ตได้และเชื่อมโยงไปยังเรคอร์ทที่เกี่ยวข้องได้ 3. มีความคงสภาพข้อมูล(Data Integrity) เนื่องจากต้องกำหนด เรคอร์ทแม่ก่อนกำหนดเรคอร์ทลูก 4. มีความอิสระข้อมูลอย่างเพียงพอ เพื่อที่จะแยกโปรแกรมออกจากหน่วยเก็บข้อมูลทางกายภาพที่ซับซ้อน นั่นคือเมื่อมีการเปลี่ยนแปลงลักษณะข้อมูล ก็ไม่ต้องเปลี่ยนแปลงโปรแกรม

  22. ข้อเสียของ Network data model 1. การออกแบบและการใช้งานยาก ผู้ใช้จึงต้องมีความรู้ความเข้าใจในโครงสร้างฐานข้อมูลอย่างดีเพื่อนำประสิทธิภาพของฐานข้อมูลมาใช้ประโยชน์ 2. การเปลี่ยนแปลงฐานข้อมูลทำได้ยาก เช่น การเปลี่ยนแปลงโครงสร้างฐานข้อมูล ข้อกำหนดในภาพย่อย(Subschema Definition)ทั้งหมด จะต้องมีการตรวจสอบอีกครั้ง แม้ว่าแบบจำลองโครงข่ายจะให้ความอิสระ ของข้อมูล(Data Independence) แต่ไม่ให้ความอิสระของโครงสร้าง (Structural dependence) 3. แบบจำลองโครงข่าย มีโครงสร้างที่ซับซ้อนมาก ดังนั้นนักเขียนโปรแกรมต้องมีความคุ้นเคยอย่างดี เพื่อที่จะเข้าถึงฐานข้อมูลได้อย่างให้ประสิทธิผล 4. เป็นแบบจำลองที่ใช้งานยากสำหรับผู้ใช้ จึงต้องการนักเขียนโปรแกรมที่มีความรู้ทางเทคนิคเป็นอย่างดี

  23. Relation Data Model • มีตัวสนับสนุนในด้านการค้นหาแบบทันทีทันใดได้ (Ad hoc query) • E.F. Codd (of IBM,1970) ทำการคิดค้น data model แบบ relational data modelโดยมี RDBMS (Relational Database management system) เป็นตัวกลางในการจัดการกับ relational data model • โครงสร้างของ relational data model เป็นโครงสร้างแบบตาราง (Table) หรืออาจเรียกว่า relation ซึ่งในแต่ละตารางจะประกอบด้วย row และ column

  24. ข้อดีของ Relation Data Model 1. Structural independenceการเปลี่ยนแปลงใดๆ ที่เกิดขึ้นในโครงสร้างของ relational data model จะไม่มีผลกระทบต่อการเข้าถึงข้อมูลของ DBMS 2. พัฒนาและออกแบบง่าย 3. การออกแบบฐานข้อมูลติดตั้งจัดการและใช้งานง่าย 4. มีความสามารถในการสืบค้นเร่งด่วน(Ad hoc query) โดยมีภาษา SQL ค้นหาแบบทันทีทันใด 5. ระบบ DBMS ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ

  25. ข้อเสียของ Relation Data Model 1. มีค่าใช้จ่ายทั้งฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์สูง 2. การออกแบบและการติดตั้งทำได้ง่ายอาจทำให้ผิดพลาดได้ง่ายเช่นกัน 3. เนื่องจากง่ายต่อการใช้ ดังนั้น ผู้ใช้งานจึงง่ายต่อการสร้างฐานข้อมูล และโปรแกรมที่ใช้งานของตนเอง ซึ่งอาจเกิดปัญหาคล้ายๆ กับ File-based system

  26. Object Oriented Data Model Data model ที่ชื่อว่า SDM(Semantic data model) ที่พัฒนาโดย M.Hammerและ D.McLeodในปี 1981 ใช้แสดงข้อมูลออกมาในรูปของข้อมูลที่เป็นจริง(Real world) ในรูปของ Object และเรียกว่า Object-Oriented data model (OODM)

  27. Object Oriented Data Model • OODM จะกำหนด entity ขอบเขตและความสัมพันธ์ระหว่าง object • โครงสร้างของ OODM ประกอบด้วย class ที่มี object • classเป็นแบบสำหรับสร้าง object และมีคุณลักษณะของ object เช่น ชนิดข้อมูล (Attributes) method ต่างๆ สำหรับการเข้าถึงข้อมูลและใช้งานร่วมกับ class อื่นได้ ตัวอย่างเช่น • class personประกอบด้วย รหัส ชื่อนามสกุล ที่อยู่ เบอร์โทร • class customerประกอบด้วย person รหัสสมาชิก เป็นต้น • โดย class ถูกจัดการในรูปของลำดับขั้นของ class (class hierarchy)

  28. Object Oriented Data Model • Objectคือชิ้นส่วนที่ประกอบขึ้นเป็น class ซึ่งสามารถปรับปรุงชิ้นส่วนบางชิ้นได้โดยไม่กระทบกับภาพรวมทั้งหมด เช่น • class เครื่องคอมพิวเตอร์ ประกอบด้วย object ชิ้นส่วนต่างๆ • class personประกอบด้วย object พนักงานขายobject พนักงานพิมพ์ดีด

  29. Object Oriented Data Model Object of Animal class Object Object Object Object Object Object class

  30. Object Oriented Data Model • methodเป็น procedure แสดงพฤติกรรมของ Object เช่น การค้นหาชื่อพนักงาน การพิมพ์รายงานเป็นต้น • Instance variable เป็นตัวแปรของ Object ที่ใช้กำหนด attribute หรือกำหนดสถานะสำหรับกำหนดค่าให้ Object • attributeจะเป็นตัวแปรที่อธิบายถึงคุณสมบัติของ Object Attribute รหัส ชื่อนามสกุล ที่อยู่ เบอร์โทรMethod getname Person Employee Customer Sale ตำแหน่งยอดซื้อ,รหัสสมาชิก ยอดขาย

  31. Object Oriented Data Model นอกจากนั้น OODM ยังมีคุณสมบัติ inheritanceในการสืบทอดคุณสมบัติ (attributes และ methods) ของ class ไปยัง class ที่ลำดับถัดไปได้เช่น พนักงานประจำ และ พนักงานชั่วคราว มาจาก พนักงาน ข้อเสีย 1. OODM ยังขาดมาตรฐานในการใช้งาน 2. โปรแกรมระบบมีขนาดใหญ่ทำให้ทำงานช้า Person Employee Customer Sale ตำแหน่ง ยอดซื้อ,รหัสสมาชิก ยอดขาย

  32. Database Schema คือ การอธิบายถึงฐานข้อมูล ในส่วนของการออกแบบฐานข้อมูลประกอบด้วย กลุ่มของ occurrence หรือ instances คือ กลุ่มข้อมูลที่อยู่ในฐานข้อมูล เช่น student (name,studentid,class,major) - meta-data คือการอธิบายการสร้างและกฎเกณฑ์ของ Schemas Schema diagram for the Database

  33. บุคลากรใน DBMS • DBA (Database Administrators) มีหน้าที่ • จัดระดับผู้ใช้ในการเข้าถึงข้อมูล • ประสานและตรวจสอบการใช้งานข้อมูล • จัดการในส่วนของ software และ hardware ของระบบงานที่ต้องการ • แก้ปัญหาในระบบงาน เช่น ความปลอดภัย response time • Database Designers • กำหนดข้อมูลที่จัดเก็บในฐานข้อมูล • การเลือกโครงสร้างของข้อมูลที่เหมาะสม ในการจัดเก็บและแสดงข้อมูล ก่อนที่จะมีการ implement ฐานข้อมูลขึ้น • สำรวจความต้องการของผู้ใช้ และออกแบบให้ตรงตามความต้องการของผู้ใช้งาน • End Users • System Analysis and Application Programmers (Software Engineers)

  34. ภาษาฐานข้อมูล • 1. DDL (data definition language) ใช้โดย DBA และ Database Designers ในการกำหนด schemas (external schemas และ conceptual schema) ใน DBMS มี DDL compiler ซึ่งเป็น function ในการประมวลคำสั่งใน DDL เพื่อสร้างและทำการจัดเก็บ schemas ในฐานข้อมูล • 2. Storage definition language (SDL) ใช้ในการกำหนด internal schema • 3. Data Manipulation language (DML)เป็นภาษาที่ใช้ในการปฏิบัติงานกับข้อมูล ในฐานข้อมูล เช่น การเพิ่มข้อมูล (Insertion), การเรียกข้อมูล (retrieval), การลบข้อมูล (deletion) และการเปลี่ยนแปลงข้อมูล (modification)

  35. งานบทที่ 2 • จงอธิบายสถาปัตยกรรมของฐานข้อมูล 3 ระดับ • จงบอกเหตุผลของการกำหนดสถาปัตยกรรม • จงบอกหลักการ mapping • ความอิสระของข้อมูล มีกี่ลักษณะอะไรบ้าง • จงยกตัวอย่าง data model มา 2 ชนิด • จงบอก database schema ของระบบคลังสินค้า

More Related