Paano maaalis ang mga anomalya ng data?
Paano maaalis ang mga anomalya ng data?

Video: Paano maaalis ang mga anomalya ng data?

Video: Paano maaalis ang mga anomalya ng data?
Video: Mga senior citizen hinihikayat magparehistro sa NCSC database | Newsroom Ngayon 2024, Mayo
Anonim

Paano ganyan aalisin ang mga anomalya ? Mga mesa pwede naglalaman ng pagpapasok, pag-update, o pagtanggal mga anomalya . Pag-normalize ng istraktura ng talahanayan kalooban bawasan ang datos mga redundancies. Ang paghahati-hati ng mga talahanayan upang hatiin ang impormasyon sa magkakahiwalay na mga pangkat ng relasyon ay nababawasan datos kalabisan.

Higit pa rito, paano mo mapipigilan ang anomalya ng data?

Upang pigilan ang mga problemang ito, maaari mong gawing normal ang istraktura ng database. Ang normalisasyon sa pangkalahatan ay nangangailangan ng paghahati ng isang talahanayan ng database sa dalawang mas simpleng talahanayan. Pagbabago mga anomalya ay pinangalanan dahil ang mga ito ay nabuo sa pamamagitan ng pagdaragdag ng, pagbabago sa, o pagtanggal ng datos mula sa isang talahanayan ng database.

Higit pa rito, ano ang tatlong uri ng mga anomalya ng data? May tatlong uri ng Data Anomalya: Update Anomalya, Insertion Anomalya, at Pagtanggal Anomalya.

Sa pagpapanatiling nakikita ito, ano ang data redundancy maaari ba itong ganap na maalis?

Ang data redundancy : hindi maaari ganap na tinanggal mula sa database, bagama't dapat na kontrolin kalabisan , halimbawa, isaalang-alang ang isang ugnayang student_report(S#, Sname, Course#, SubjectName, marks) upang iimbak ang mga marka ng isang mag-aaral para sa isang kursong binubuo ng ilang opsyonal na paksa, ngunit ang lahat ng mga mag-aaral ay hindi dapat

Ano ang mga anomalya sa pagtanggal sa DBMS?

A anomalya sa pagtanggal nangyayari kapag nagtanggal ka ng tala na maaaring naglalaman ng mga katangian na hindi dapat tanggalin. Para maiwasan ang mga ganitong klase ng update o pagtanggal mga problema, kailangan nating i-decompose ang orihinal na talahanayan sa ilang mas maliliit na talahanayan kung saan ang bawat talahanayan ay may kaunting overlap sa iba pang mga talahanayan.

Inirerekumendang: