ဤဆောင်းပါးတွင်၊ မတူညီသောလုပ်ဆောင်ချက်များ၏ဆက်နွယ်မှုနှင့် Access တွင်ဒေတာဆက်စပ်မှုကိုနားလည်ပါမည်။
Access သည် data redundancy ကိုအနည်းဆုံးလျှော့ချရန်အတွက် ဆက်စပ်ဒေတာဘေ့စ်၏ကော်လံများ (attributes) ကိုစုစည်းရန် ဒေတာဘေ့စ်ပုံမှန်ပြုလုပ်ခြင်းကိုအသုံးပြုသည်။ Normalization သည် အဖွဲ့အစည်းတစ်ခုအတွင်းရှိ အရင်းအမြစ်များ၏ အလုံးစုံစွမ်းဆောင်ရည်၊ အသက်ရှည်မှုနှင့် ခိုင်မာမှုတို့ကို တိုးတက်ကောင်းမွန်စေရန် ကူညီပေးသည့် မတူညီသောဇယားများတစ်လျှောက် ဒေတာများကို ပိုင်းခြားပေးသည့် လုပ်ငန်းစဉ်ဖြစ်သည်။
- Normalization သည် ဒေတာစုစည်းမှု ဒေတာဘေ့စ် လုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုဖြစ်သည်။
- ၎င်းတွင် ဇယားဖန်တီးခြင်း၊ ဒေတာကာကွယ်ရေးအတွက် ဒီဇိုင်းရေးဆွဲထားသော စည်းမျဉ်းများကြားတွင် ဇယားဆက်နွယ်မှုတည်ဆောက်ခြင်း နှင့် ဒေတာဘေ့စ်ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်မှုကို မြှင့်တင်ရန်၊ တသမတ်တည်း မှီခိုမှုနှင့် ထပ်နေမှုကို ဖယ်ရှားခြင်းဖြင့် ဒေတာဘေ့စ်ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်မှုကို မြှင့်တင်ခြင်းတို့ပါဝင်သည်။
ဆက်ဆံရေးကို အဓိပ္ပါယ်ဖွင့်ဆိုခြင်း။
ဇယားနှစ်ခုစလုံးတွင် အလားတူအမည်ဖြင့် ကော်လံများဖွဲ့စည်းခြင်းဖြင့် မတူညီသောသော့ကော်လံများသို့ ဒေတာများကို တူညီသောသော့ကော်လံများအဖြစ် ပေါင်းစပ်ခြင်းဖြင့် ဆက်ဆံရေးကို စီမံခန့်ခွဲသည်။ အများစုတွင်၊ ဆက်စပ်လင့်ခ်များသည် ဇယားတစ်ခု၏ အဓိကသော့နှင့် ကိုက်ညီပြီး အတန်းတစ်ခုစီအတွက် သီးခြားသတ်မှတ်မှုတစ်ခုကို အခြားဇယား၏နိုင်ငံခြားကီးတွင် ထည့်သွင်းခြင်းဖြင့် တစ်ပြိုင်နက်တည်း အတန်းတစ်ခုစီအတွက် အထောက်အကူဖြစ်စေသည်။ ဇယားတစ်ခုရှိ ဆက်စပ်ကော်လံများ၏ အဓိပ္ပါယ်ဖွင့်ဆိုချက်ပေါ်မူတည်၍ ဖန်တီးထားသည့် ဆက်ဆံရေးသုံးမျိုးရှိသည်။
ဒီဆက်ဆံရေးတွေကို လေ့လာကြည့်ရအောင်။
1. တစ်ဦးမှတစ်ဦး ဆက်ဆံရေး
ဤသည်မှာ Table X မှအတန်းတစ်တန်းမှတစ်ခုသို့တူညီသောအတန်းတစ်ခု သို့မဟုတ် ထို့ထက်ပိုသောတူညီသောအတန်းများ Table Y တွင်ရှိနိုင်သည့်ဘုံဆက်ဆံရေးပုံစံများထဲမှတစ်ခုဖြစ်သည်။ သို့သော် Table Y သည် Table X နှင့်ကိုက်ညီနိုင်သောအတန်းတစ်ခုသာရှိရန်ခွင့်ပြုထားသည်။ ကမ္ဘာတစ်ဝှမ်းရှိအဖွဲ့အစည်းကြီးတစ်ခုစီတိုင်း၊ ဇယားများအကြား ဒေတာသုံးစွဲနိုင်မှုကို အချက်ပြရန် ဤနည်းလမ်းကို အသုံးပြုခြင်းကြောင့် လူသိများသည်။
ဥပမာအားဖြင့်၊ ဈေးဝယ်သူတစ်ဦးတွင် ဖောက်သည်နှင့် အမှာစာစားပွဲများရှိပြီး တစ်ဦးနှင့်တစ်ဦး ဆက်ဆံရေး၊ ဖောက်သည်တိုင်းသည် မိမိအလိုရှိသလောက် အမှာစာများ ပြုလုပ်ခွင့်ရှိသော်လည်း ထုတ်ကုန်တစ်ခုအတွက် မှာယူမှု ID တစ်ခုစီတွင် ဖောက်သည်တစ်ဦးသာ ရှိနိုင်ပါသည်။
2. Many-to-Many Relationship
ဤဆက်ဆံရေးအမျိုးအစားတွင်၊ ဇယား X နှင့် Y နှစ်ခုလုံးသည် တစ်ခုနှင့်တစ်ခု၏ဒေတာဘေ့စ်တွင် တူညီသောအတန်းများစွာရှိနိုင်သည်။ အသုံးပြုသူများသည် တတိယဇယားကို အဓိပ္ပါယ်ဖွင့်ဆိုခြင်းဖြင့် ဤဆက်ဆံရေးမျိုးကို ဖန်တီးနိုင်သည်။ ဤတတိယဇယားကို Junction Table ဟုခေါ်သည်၊ ၎င်း၏အဓိကသော့သည် ဇယား X နှင့် ဇယား Y နှစ်ခုလုံးမှ နိုင်ငံခြားကီးများပါ၀င်သည်။
ဥပမာအားဖြင့်၊ ကွတ်ကီးဇယားနှင့် ဖောက်သည်ဇယားသည် အများသူငှာ ဆက်ဆံရေးကို မျှဝေသည်၊ ၎င်းသည် ဤဇယားနှစ်ခုလုံးနှင့် Junction Table 'အမှာစာ' ပါဝင်သော တစ်ခုမှတစ်ခုသို့ အများအပြားဆက်နွယ်မှုဖြင့် ထပ်လောင်းသတ်မှတ်ထားသည်။
3. One-to-One ဆက်ဆံရေး
one-to-one relationship အများစုတွင်၊ Table X ၏ row တစ်ခုတွင် table Y မှ ဆင်တူသော row တစ်ခုသာ ရှိနိုင်ပြီး၊ Table Y တွင်လည်း table X မှ ဆင်တူသော row တစ်ခု ရှိနိုင်သည်။ ဤ relationship ပုံစံကို Tables များရှိ ဆက်စပ်နေသော column နှစ်ခုလုံးတွင် unique constraint သို့မဟုတ် primary key တစ်ခု ပါဝင်သည့်အခါ ဖန်တီးသည်။
ဒါက ဒီ relationship သုံးခုကြားက ရှားရှားပါးပါး relationship တွေထဲက တစ်ခုပါ။ ဘာလို့လဲဆိုတော့ ဒီ relationship ပုံစံက information ကို table တစ်ခုတည်းမှာပဲ ကန့်သတ်ထားလို့ တခြား table ကနေတစ်ဆင့် သွားလာခွင့် ကန့်သတ်ထားလို့ပါ။
One-to-one Relationship ကို အောက်ပါကဲ့သို့သော အခြေအနေများတွင် အသုံးပြုသည်။
- အကယ်၍ အသုံးပြုသူသည် ဇယားကို ကော်လံအများအပြားသို့ ပိုင်းခြားလိုလျှင်။
- ဒေတာပိုမိုလုံခြုံစေရန် ဇယားတစ်ခု၏ အစိတ်အပိုင်းများကို မတူညီသောကဏ္ဍများအဖြစ် ခွဲထုတ်ရန်အတွက်။
- ဇယားကို ဖျက်လိုက်ခြင်းဖြင့် ဖျက်ပစ်ရနိုင်ခြေရှိသော အချိန်တိုအတွင်း ဒေတာသိမ်းဆည်းခြင်းအတွက်။
- ပင်မဇယားမှ အစုခွဲတစ်ခုသာ သက်ဆိုင်သည့် အချက်အလက်များကို သိမ်းဆည်းရန်အတွက်
၎င်း၏ခေတ်မီဆန်းပြားမှုအားလုံးအတွက်၊ MS Access ဒေတာဘေ့စ်သည် အကျင့်ပျက်ခြစားမှုကို တိုင်ကြားရန် အားနည်းနေသေးသဖြင့် ထိန်းသိမ်းထားရန် အလွန်အရေးကြီးပါသည်။ accdb ပြုပြင်ခြင်း။ လက်ပေါ်မှာ tool အသုံးပြုသူများသည် အထူးပြုပြန်လည်ရယူခြင်းအပလီကေးရှင်းကိုရယူရန် ရွေးချယ်ခြင်းဖြင့် ဒေတာဆုံးရှုံးမှုကဲ့သို့သော ရှုပ်ထွေးမှုများကို ရှောင်ရှားနိုင်သည်။
စာရေးသူနိဒါန်း:
Vivian Stevens သည် ဒေတာပြန်လည်ရယူရေးဆိုင်ရာ ကျွမ်းကျင်သူဖြစ်သည်။ DataNumen, Inc. အပါအဝင် ဒေတာပြန်လည်ရယူရေးနည်းပညာများတွင် ကမ္ဘာ့ခေါင်းဆောင်ဖြစ်သည်။ sql ပြန်လည်နာလန်ထူ နှင့် excel recovery software ထုတ်ကုန်များ။ ပိုမိုသိရှိလိုပါကသွားရောက်ကြည့်ရှု www ။datanumen.com