Bỏ qua nội dung
  • TASTE OF KNOWLEDGE
    • Giới thiệu
    • -
    • TASTE OF KNOWLEDGE
    Taste of KnowlegdeTaste of Knowlegde
    • Menu
    • Office
      • Power Point
      • Excel
      • Word
    • Giao trinh
      • HTML
      • HTMLCSS
      • PHP
      • Xây dựng trang web
      • kiểm thử
        • testcase
        • tester
        • testlink
    • KHÓA HỌC
      • Phân tích và Trực quan hóa dữ liệu cùng Power BI
      • Data Analysic with Microsoft
      • ỨNG DỤNG MICROSOFT OFFICE 2019
      • Kỹ năng giảng dạy Trực Tuyến – Elearning
      • Tin học Đại Cương – Y Dược
      • Xay dựng trang Web với HTML và CSS
    • Data Science
      • Data Analysis
        • Phân tích hoạt động truyền thông với Tableau
        • Data analysic – Tableau
        • LookerStudio
      • Big Data
      • rapitminer
      • topic modeling
    • Giới thiệu
      • văn hóa
        • tản mạn
    • TỪ THIỆN – NỤ CƯỜI VIỆT
    • CHUYỂN ĐỔI SỐ
    • -
      • Trang chủ
      • Khóa học

      Lý thuyết cơ sở dữ liệu

      Chương trình giáo dục

      • 7 Sections
      • 38 Lessons
      • 1 Week
      Expand all sectionsCollapse all sections
      • Chương 1: CÁC KHÁI NIỆM CƠ BẢN
        Các khái niệm cơ bản
        5
        • 2.1
          1.1. Định nghĩa CSDL
        • 2.2
          1.2. Đối tượng sử dụng CSDL
        • 2.3
          1.3. Hệ quản trị CSDL
        • 2.4
          1.4. Mô hình CSDL
        • 2.5
          Câu hỏi bổ trợ
      • Chương 2: MÔ HÌNH THỰC THỂ LIÊN KẾT
        Mô hình thực thể liên kết
        6
        • 3.1
          2.1. Quá trình thiết kế CSDL
        • 3.2
          2.2. Mô hình thực thể – liên kết ( ER)
        • 3.3
          2.3. BƯỚC Thiết kế MÔ HÌNH ER VÀ MINH HỌA
        • 3.4
          2.4. Mô hình thực thể liên kết mở rộng (EER)
        • 3.5
          BÀI TẬP TỰ PHÂN TÍCH
        • 3.6
          TOOLS HÕ TRỢ
      • Chương 3: MÔ HÌNH CƠ SỞ DỮ LIỆU QUAN HỆ
        Mô hình cơ sở dữ liệu quan hệ
        5
        • 4.1
          3.1. Giới thiệu mô hình quan hệ
        • 4.2
          3.2. Các khái niệm của mô hình quan hệ
        • 4.3
          3.3. Các đặc trưng của quan hệ
        • 4.4
          3.4. Ràng buộc lược đồ quan hệ
        • 4.5
          3.5. Chuyển đổi mô hình ER sang mô hình CSDL quan hệ
      • Chương 4: ĐẠI SỐ QUAN HỆ
        Các phép toán trên dữ liệu
        7
        • 5.1
          4.1. Các phép toán cập nhật
        • 5.2
          4.2. Các phép toán đại số quan hệ
        • 5.3
          4.2. Hàm nhóm Các phép toán gom nhóm trên quan hệ – (tiếp theo)
        • 5.4
          4.3 Tính chất của đại số quan hệ
        • 5.5
          4.4 Truy vấn dữ liệu trong đại số quan hệ
        • 5.6
          4. 5 Tối ưu hóa quan hệ
        • 5.7
          Kiểm tra giữa kỳ
      • Chương 5: RÀNG BUỘC TOÀN VẸN
        3
        • 6.1
          5.1. Khái niệm cơ bản
        • 6.2
          5.2. Các đặc trưng của RBTV
        • 6.3
          5.3. Phân loại RBTV
      • Chương 6: PHỤ THUỘC HÀM
        9
        • 7.1
          6.1. KHái niệm phụ thuộc hàm
        • 7.2
          6.2. Hệ tiên đề Amstrong
        • 7.3
          6.3. Bao đóng
        • 7.4
          6.4. Tập phụ thuộc hàm tương đương
        • 7.5
          6.5. Phụ thuộc hàm dư thừa
        • 7.6
          6.6. phu thuộc hàm không dư thừa
        • 7.7
          6.7. Khóa của quan hệ
        • 7.8
          6.8. Tập PTH tối thiểu – Phut tối thiểu
        • 7.9
          Bài tập thực hành
      • Chương 7: CHUẨN HÓA CƠ SỞ DỮ LIỆU
        3
        • 8.1
          7.2. Phép tách – kết nối không mất thông tin
        • 8.2
          7.3. Chuẩn hóa lược đồ quan hệ
        • 8.3
          7.4. Chuẩn hóa quan hệ

      4.4 Truy vấn dữ liệu trong đại số quan hệ

      Từ các phép toán đại số quan hệ vừa trình bày, người ta có thể viết các truy vấn dữ liệu trên các quan hệ. Một câu lệnh truy vấn dữ liệu có thể biểu diễn dưới dạng biểu thức đại số quan hệ hoặc biểu diễn bằng một cây phép toán quan hệ.

      Cho Lược đồ Cơ sở dữ liệu của bài toán quản lý Công ty gồm các quan hệ:

      1. ĐƠNVỊ(TênĐV, MãsốĐV, MãNVQL, Ngàybắtđầu ).
      2. ĐƠNVỊ_ĐỊAĐIỂM(MãsốĐV, ĐịađiểmĐV)
      3. DỰÁN(TênDA, MãsốDA, ĐịađiểmDA, Tgbắtđầu, MãsốĐV)
      4. NHÂNVIÊN(Họđệm,Tên, MãsốNV, Ngàysinh, Địachỉ, Giớitính, HSL, MãsốĐV)
      5. NHÂNVIÊN_NGOẠINGỮ (MãsốNV, Ngoạingữ)
      6. THÂNNHÂN(MãsốNV, Tên, Giớitính, Ngàysinh, Quan hệ)
      7. NHÂNVIÊN_DỰÁN(MãsốNV, MãsốDA, Sốgiờ)

      4.4.1. Biểu thức quan hệ

      Ví dụ 4.17: Đưa ra Họ đệm, Tên và địa chỉ của tất cả các nhân viên làm việc cho đơn vị có tên là “Nghiên cứu”: (Các quan hệ TG1, TG2 là các kết quả trung gian)

      • Chọn đơn vị có tên nghiên cứu, quan hệ kết quả là TG1

      TG1 ← σTen= “Nghiêncứu” (ĐƠNVỊ)

      • Nối quan hệ TG1 với quan hệ Nhân viên, quan hệ kết quả là TG2

      TG2 ←  (TG1 ∗ NHÂNVIÊN)

      • Quan hệ KETQUA là phép chiếu các thuộc tính Họ đêm, Tên, Địa chỉ trên quan hệ TG2

      KETQUA  ←    πHọđệm, Tên, Địachỉ (TG2)

       

      Ví dụ 4.18: Với mỗi dự án đặt tại Hà nội, hãy liệt kê MãsốDA, TênĐV, Tên, Địachỉ, Ngàysinh của người quản lý đơn vị.

      • Chọn ra các dự án có địa điểm đặt tại Hà nội, quan hệ kết quả là TG1

      TG1 ←        σDiadiemDA=”Hanoi”(DỰÁN)

      • Nối quan hệ TG1 với quan hệ Đơn vị, quan hệ kết quả là TG2

      TG2 ←  (TG1 ∗ ĐƠNVỊ)

      • Nối quan hệ TG2 với quan hệ Nhân viên, quan hệ kết quả là TG3

      TG3 ←  (TG2 * NHÂNVIÊN)

      • Quan hệ Kết quả là phép chiếu trên các thuộc tính cần hiển thị trên quan hệ TG3

      KẾTQUẢ ← πMãsốDA, TênĐV, Họđệm,Địachỉ, Ngàysinh(TG3)

      Ví dụ 4.19: Hãy tìm tên của các nhân viên làm việc trên tất cả các dự án do đơn vị có mã số = 5 kiểm soát.

      • Chọn ra các dự án do đơn vị số 5 kiểm soát và thực hiện chiếu lấy ra thuộc tính Mã số DA, quan hệ kết quả là TG1

      TG1 ←        πMãsốDA (σMã sốDV = 5 (DỰÁN))

      • Chiếu lấy ra các thuộc tính Mã số NV, Mã số DA trên quan hệ Nhân viên – Dự án, quan hệ kết quả là TG2

      TG2 ←        πMãsốNV, MãsốDA (NHÂNVIÊN_DỰÁN)

      • Thực hiện phép chia hai quan hệ TG2 cho TG1 trên thuộc tính chung Mã số DA, quan hệ kết quả là TG3

      TG3 ←  TG2 ÷ TG1

      • Nối tự nhiên hai quan hệ TG3 và Nhân viên sau đó thực hiện phép chiếu các thuộc tính Họ đệm và tên để thu được kết quả cần tìm

      KETQUA  ←       πHọđệm, Tên(TG3 * NHÂNVIÊN)

      4.4.2. Cây đại số quan hệ

      Ví dụ: Đưa ra Họ đệm, Tên và địa chỉ của tất cả các nhân viên làm việc cho đơn vị có tên là “Nghiên cứu”, ta có cây biểu thức quan hệ như sau:

       

       

      Để lại một bình luận Hủy

      4.3 Tính chất của đại số quan hệ
      Trước
      4. 5 Tối ưu hóa quan hệ
      Tiếp
      Giới thiệu
      Kiến thức cho đi là kiến thức nhận về. Những chú gõ kiến miệt mài cảm nhận hương vị của Kiến Thức mỗi ngày. Toktips
      Bài viết mới
      • 22
        Th10
        7 Trục Quản Trị Dữ Liệu Cho Doanh Nghiệp Chức năng bình luận bị tắt ở 7 Trục Quản Trị Dữ Liệu Cho Doanh Nghiệp
      • 22
        Th10
        TRỤC QUẢN TRỊ DỮ LIỆU” (Data Management Axes) Chức năng bình luận bị tắt ở TRỤC QUẢN TRỊ DỮ LIỆU” (Data Management Axes)
      • 17
        Th11
        Bảo vệ dữ liệu trong Power BI – Power BI Data Protection Chức năng bình luận bị tắt ở Bảo vệ dữ liệu trong Power BI – Power BI Data Protection
      • 14
        Th11
        Phân quyền RLS – trong Power BI Chức năng bình luận bị tắt ở Phân quyền RLS – trong Power BI
      Đăng ký nhận bản tin mới
      Bạn nhập địa chỉ email để luôn nhận được những tin bài viết mới nhất của Toktipsvn

      Lỗi: Không tìm thấy biểu mẫu liên hệ.

      • Giới thiệu
      Giangtranvn.com
      • Office
        • Power Point
        • Excel
        • Word
      • Giao trinh
        • HTML
        • HTMLCSS
        • PHP
        • Xây dựng trang web
        • kiểm thử
          • testcase
          • tester
          • testlink
      • KHÓA HỌC
        • Phân tích và Trực quan hóa dữ liệu cùng Power BI
        • Data Analysic with Microsoft
        • ỨNG DỤNG MICROSOFT OFFICE 2019
        • Kỹ năng giảng dạy Trực Tuyến – Elearning
        • Tin học Đại Cương – Y Dược
        • Xay dựng trang Web với HTML và CSS
      • Data Science
        • Data Analysis
          • Phân tích hoạt động truyền thông với Tableau
          • Data analysic – Tableau
          • LookerStudio
        • Big Data
        • rapitminer
        • topic modeling
      • Giới thiệu
        • văn hóa
          • tản mạn
      • TỪ THIỆN – NỤ CƯỜI VIỆT
      • CHUYỂN ĐỔI SỐ
      • -