С чего начинается создание субд

Руководство по проектированию реляционных баз данных (1-3 часть из 15) [перевод]

Перевод цикла из 15 статей о проектировании баз данных.
Информация предназначена для новичков.
Помогло мне. Возможно, что поможет еще кому-то восполнить пробелы.

Руководство по проектированию баз данных.

1. Вступление.

Если вы собираетесь создавать собственные базы данных, то неплохо было бы придерживаться правил проектирования баз данных, так как это обеспечит долговременную целостность и простоту обслуживания ваших данных. Данное руководство расскажет вам что представляют из себя базы данных и как спроектировать базу данных, которая подчиняется правилам проектирования реляционных баз данных.

Базы данных – это программы, которые позволяют сохранять и получать большие объемы связанной информации. Базы данных состоят из таблиц, которые содержат информацию. Когда вы создаете базу данных необходимо подумать о том, какие таблицы вам нужно создать и какие связи существуют между информацией в таблицах. Иначе говоря, вам нужно подумать о проекте вашей базы данных. Хороший проект базы данных, как было сказано ранее, обеспечит целостность данных и простоту их обслуживания.

Структурированный язык запросов (SQL).

База данных создается для хранения в ней информации и получения этой информации при необходимости. Это значит, что мы должны иметь возможность помещать, вставлять (INSERT) информацию в базу данных и мы хотим иметь возможность делать выборку информации из базы данных (SELECT).
Язык запросов к базам данных был придуман для этих целей и был назван Структурированный язык запросов или SQL. Операции вставки данных (INSERT) и их выборки (SELECT) – части этого самого языка. Ниже приведен пример запроса на выборку данных и его результат.

SQL – большая тема для повествования и его рассмотрение выходит за рамки данного руководства. Данная статья строго сфокусирована на изложении процесса проектирования баз данных. Позднее, в отдельном руководстве, я расскажу об основах SQL.

Реляционная модель.

В этом руководстве я покажу вам как создавать реляционную модель данных. Реляционная модель – это модель, которая описывает как организовать данные в таблицах и как определить связи между этими таблицами.

Правила реляционной модели диктуют, как информация должна быть организована в таблицах и как таблицы связаны друг с другом. В конечном счете результат можно предоставить в виде диаграммы базы данных или, если точнее, диаграммы «сущность-связь», как на рисунке (Пример взят из MySQL Workbench).

Примеры.

В качестве примеров в руководстве я использовал ряд приложений.

РСУБД, которую я использовал для создания таблиц примеров – MySQL. MySQL – наиболее популярная РСУБД и она бесплатна.

Утилита для администрирования БД.

После установки MySQL вы получаете только интерфейс командной строки для взаимодействия с MySQL. Лично я предпочитаю графический интерфейс для управления моими базами данных. Я часто использую SQLyog. Это бесплатная утилита с графическим интерфейсом. Изображения таблиц в данном руководстве взяты оттуда.

Существует отличное бесплатное приложение MySQL Workbench. Оно позволяет спроектировать вашу базу данных графически. Изображения диаграмм в руководстве сделаны в этой программе.

Проектирование независимо от РСУБД.

Важно знать, что хотя в данном руководстве и приведены примеры для MySQL, проектирование баз данных независимо от РСУБД. Это значит, что информация применима к реляционным базам данных в общем, не только к MySQL. Вы можете применить знания из этого руководства к любым реляционным базам данных, подобным Mysql, Postgresql, Microsoft Access, Microsoft Sql or Oracle.

В следующей части я коротко расскажу об эволюции баз данных. Вы узнаете откуда взялись базы данных и реляционная модель данных.

2. История.

В 70-х – 80-х годах, когда компьютерные ученые все еще носили коричневые смокинги и очки с большими, квадратными оправами, данные хранились бесструктурно в файлах, которые представляли собой текстовый документ с данными, разделенными (обычно) запятыми или табуляциями.

Так выглядели профессионалы в сфере информационных технологий в 70-е. (Слева внизу находится Билл Гейтс).

Текстовые файлы и сегодня все еще используются для хранения малых объемов простой информации. Comma-Separated Values (CSV) — значения, разделённые запятыми, очень популярны и широко поддерживаются сегодня различным программным обеспечением и операционными системами. Microsoft Excel – один из примеров программ, которые могут работать с CSV–файлами. Данные, сохраненные в таком файле могут быть считаны компьютерной программой.

Выше приведен пример того, как такой файл мог бы выглядеть. Программа, производящая чтение данного файла, должна быть уведомлена о том, что данные разделены запятыми. Если программа хочет выбрать и вывести категорию, в которой находится урок ‘Database Design Tutorial’, то она должна строчка за строчкой производить чтение до тех пор, пока не будут найдены слова ‘Database Design Tutorial’ и затем ей нужно будет прочитать следующее за запятой слово для того, чтобы вывести категорию Software.

Таблицы баз данных.

Чтение файла строчка за строчкой не является очень эффективным. В реляционной базе данных данные хранятся в таблицах. Таблица ниже содержит те же самые данные, что и файл. Каждая строка или “запись” содержит один урок. Каждый столбец содержит какое-то свойство урока. В данном случае это заголовок (title) и его категория (category).

Компьютерная программа могла бы осуществить поиск в столбце tutorial_id данной таблицы по специфическому идентификатору tutorial_id для того, чтобы быстро найти соответствующие ему заголовок и категорию. Это намного быстрее, чем поиск по файлу строка за строкой, подобно тому, как это делает программа в текстовом файле.

Современные реляционные базы данных созданы так, чтобы позволять делать выборку данных из специфических строк, столбцов и множественных таблиц, за раз, очень быстро.

История реляционной модели.

Реляционная модель баз данных была изобретена в 70-х Эдгаром Коддом (Ted Codd), британским ученым. Он хотел преодолеть недостатки сетевой модели баз данных и иерархической модели. И он очень в этом преуспел. Реляционная модель баз данных сегодня всеобще принята и считается мощной моделью для эффективной организации данных.

Сегодня доступен широкий выбор систем управления базами данных: от небольших десктопных приложений до многофункциональных серверных систем с высокооптимизированными методами поиска. Вот некоторые из наиболее известных систем управления реляционными базами данных (РСУБД):

— Oracle – используется преимущественно для профессиональных, больших приложений.
— Microsoft SQL server – РСУБД компании Microsoft. Доступна только для операционной системы Windows.
— Mysql – очень популярная РСУБД с открытым исходным кодом. Широко используется как профессионалами, так и новичками. Что еще нужно?! Она бесплатна.
— IBM – имеет ряд РСУБД, наиболее известна DB2.
— Microsoft Access – РСУБД, которая используется в офисе и дома. На самом деле – это больше, чем просто база данных. MS Access позволяет создавать базы данных с пользовательским интерфейсом.
В следующей части я расскажу кое-что о характеристиках реляционных баз данных.

3. Характеристики реляционных баз данных.

Реляционные базы данных разработаны для быстрого сохранения и получения больших объемов информации. Ниже приведены некоторые характеристики реляционных баз данных и реляционной модели данных.

Использование ключей.

Каждая строка данных в таблице идентифицируется уникальным “ключом”, который называется первичным ключом. Зачастую, первичный ключ это автоматически увеличиваемое (автоинкрементное) число (1,2,3,4 и т.д). Данные в различных таблицах могут быть связаны вместе при использовании ключей. Значения первичного ключа одной таблицы могут быть добавлены в строки (записи) другой таблицы, тем самым, связывая эти записи вместе.

Используя структурированный язык запросов (SQL), данные из разных таблиц, которые связаны ключом, могут быть выбраны за один раз. Для примера вы можете создать запрос, который выберет все заказы из таблицы заказов (orders), которые принадлежат пользователю с идентификатором (id) 3 (Mike) из таблицы пользователей (users). О ключах мы поговорим далее, в следующих частях.

Столбец id в данной таблице является первичным ключом. Каждая запись имеет уникальный первичный ключ, часто число. Столбец usergroup (группы пользователей) является внешним ключом. Судя по ее названию, она видимо ссылается на таблицу, которая содержит группы пользователей.

Отсутствие избыточности данных.

В проекте базы данных, которая создана с учетом правил реляционной модели данных, каждый кусочек информации, например, имя пользователя, хранится только в одном месте. Это позволяет устранить необходимость работы с данными в нескольких местах. Дублирование данных называется избыточностью данных и этого следует избегать в хорошем проекте базы данных.

Ограничение ввода.

Используя реляционную базу данных вы можете определить какой вид данных позволено сохранять в столбце. Вы можете создать поле, которое содержит целые числа, десятичные числа, небольшие фрагменты текста, большие фрагменты текста, даты и т.д.

Когда вы создаете таблицу базы данных вы предоставляете тип данных для каждого столбца. К примеру, varchar – это тип данных для небольших фрагментов текста с максимальным количеством знаков, равным 255, а int – это числа.

Помимо типов данных РСУБД позволяет вам еще больше ограничить возможные для ввода данные. Например, ограничить длину или принудительно указать на уникальность значения записей в данном столбце. Последнее ограничение часто используется для полей, которые содержат регистрационные имена пользователей (логины), или адреса электронной почты.

Эти ограничения дают вам контроль над целостностью ваших данных и предотвращают ситуации, подобные следующим:

— ввод адреса (текста) в поле, в котором вы ожидаете увидеть число
— ввод индекса региона с длинной этого самого индекса в сотню символов
— создание пользователей с одним и тем же именем
— создание пользователей с одним и тем же адресом электронной почты
— ввод веса (числа) в поле дня рождения (дата)

Поддержание целостности данных.

Настраивая свойства полей, связывая таблицы между собой и настраивая ограничения, вы можете увеличить надежность ваших данных.

Назначение прав.

Большинство РСУБД предлагают настройку прав доступа, которая позволяет назначать определенные права определенным пользователям. Некоторые действия, которые могут быть позволены или запрещены пользователю: SELECT (выборка), INSERT (вставка), DELETE (удаление), ALTER (изменение), CREATE (создание) и т.д. Это операции, которые могут быть выполнены с помощью структурированного языка запросов (SQL).

Структурированный язык запросов (SQL).

Для того, чтобы выполнять определенные операции над базой данных, такие, как сохранение данных, их выборка, изменение, используется структурированный язык запросов (SQL). SQL относительно легок для понимания и позволяет в т.ч. и уложненные выборки, например, выборка связанных данных из нескольких таблиц с помощью оператора SQL JOIN. Как и упоминалось ранее, SQL в данном руководстве обсуждаться не будет. Я сосредоточусь на проектировании баз данных.

То, как вы спроектируете базу данных будет оказывать непосредственное влияние на запросы, которые вам будет необходимо выполнить, чтобы получить данные из базы данных. Это еще одна причина, почему вам необходимо задуматься о том, какой должна быть ваша база. С хорошо спроектированной базой данных ваши запросы могут быть чище и проще.

Переносимость.

Реляционная модель данных стандартна. Следуя правилам реляционной модели данных вы можете быть уверены, что ваши данные могут быть перенесены в другую РСУБД относительно просто.

Как говорилось ранее, проектирование базы данных – это вопрос идентификации данных, их связи и помещение результатов решения данного вопроса на бумагу (или в компьютерную программу). Проектирование базы данных независимо от РСУБД, которую вы собираетесь использовать для ее создания.

В следующей части подробнее рассмотрим первичные ключи.

Источник

Создание базы данных mysql от А до Я

Современные компьютеры позволяют обрабатывать большой объем самой разнообразной информации. При этом для пользователя очень важно, чтобы информация была представлена в систематизированной, удобной форме.

Назначение и возможности СУБД mysql

Mysql представляет собой реляционную базу данных, то есть она позволяет обрабатывать и представлять данные в наиболее удобной для человека форме — таблицах.

Таблицы позволяют при обработке информации увеличить:

Созданная БД в mysql характеризуется:

СУБД mysql эффективно применяется в самых разнообразных отраслях и направлениях.

Порядок создания базы данных mysql

Для самостоятельного создания базы данных mysql на хосте необходимо:

Подключение базы данных к серверу mysql

MySQL является многопользовательским программным продуктом, с которым могут работать одновременно несколько пользователей.

В СУБД предусмотрена система, разграничивающая доступ каждому пользователю. Идентификация осуществляется с помощью логина (имени) и пароля.

Для того чтобы подключить базу данных mysql к серверу необходимо:

Последние параметры при необходимости можно уточнить у администратора.

Как осуществить подключение mysql к php?

Для осуществления подключения mysql к php нужно знать четыре атрибута:

1. Необходимо создать файл будущего скрипта в html редакторе:

Благодаря функции « mysql_connect » обеспечивается соединение с сервером, а с помощью функции « mysql_select_db » осуществляется выбор необходимой базы данных.

При несрабатывании функций с помощью оператора « mysql_error() » на дисплей будет выведена причина ошибки.

2. Далее нужно сохранить в корневой директории созданный документ с именем « mysql.php. ».

Этапы подключения delphi к mysql

Для подключения оболочки разработки приложений Delphi к базе данных необходимо, чтобы были установлены и настроены следующие программы:

Подключение delphi к mysql начинается с создания нового Delphi проекта и размещения на форме компонента TADOConnection :

Таким образом, созданная база mysql предоставляет множество возможностей для осуществления удобной и продуктивной работы с большими массивами данных.

Источник

База данных: как ее создавать, с чего начать и основные этапы

С чего всегда начинается создание базы данных? С продумывания ее схемы. Схема базы данных — это ее структурная схема, внутри которой будет располагается сохраняемая информация. То есть это не сама информация, а лишь перечень и иерархия таблиц, в которых она сохраняется.

Базы данных состоят из таблиц. В БД может располагаться одна таблица или их множество. Количество таблиц будет строго зависеть от автора или пользователя базы данных, а также от количества сохраняемой информации.

С чего начинается создание БД: схема базы данных

Как мы уже писали, перед созданием базы данных для нее продумывается схема. Далее нужно определит ь ся с системой управления базой данных, она же СУБД. СУБД — это специализированное программное обеспечение. СУБД бывают разных видов:

Microsoft SQL Server;

Если знаний в сфере создания баз данных нет, тогда лучше воспользоваться и попробовать создать БД при помощи простых СУБД. Тем более что офисные пакеты присутствуют практически в каждом компьютере.

Схема базы данных — это основа

Схема базы данных регламентирует сложность и размер БД. Она включает в себя:

необходимое количество таблиц, чтобы сохранять всю важную и неважную информацию;

налаженные взаимосвязи между таблицами.

Ответственность за проектирование схем баз данных ложится на администратора БД или на человека, который будет ее обслуживать.

Схема базы данных состоит из 2-х направлений:

Логическая схема базы данных

Логическая схема базы данных — это организация логического взаимодействия отдельных таблиц внутри одной БД. В такой схеме присутствуют инструменты, которые иллюстрируют отношения между разными элементами базы данных. Другими словами, проектирование такой схемы баз ы данных происходит при помощи моделирования сущности отношений между информацией.

Физическая схема базы данных

То ест ь ф изическая схема включает в себя сервер ы для хранения информации, названия таблиц, названия отдельных столбцов и ячеек таблиц и другое. А это значит, что физическая схема базы данных реализует логическую схему.

Как начинается создание БД при помощи простых инструментов

Освоив инструменты для создания БД, которые присутствуют в офисных пакетах, вы сможете создавать базы данных, используя профессиональные СУБД.

Рассмотрим разработку БД на примере программы LibreOffice Base. В других подобных программах алгоритм разработки будет похожим. Отличаться будут только пункты в меню.

Этап п ервый — создание базы данных. Запустите программу и найдите «Мастера баз данных». Там кликните на пункт « С оздать новую базу данных». Формат БД будет «Firebird встроенная». В «мастере» будет еще один шаг, где откроется одно окно. Тут установите «галочку» в пункте «Открыть базу данных для редактирования» и нажмите «Готово». Далее вам будет предложено назвать и сохранить БД на компьютере.

Этап четвертый — наполнение таблицы информацией. Откройте таблицу, которую нужно заполнить. Внимательно заполните ее всей необходимой информацией. Если в настройках столбца с идентификаторами выставить пункт «Автозначение», тогда он будет заполняться автоматическ и п о мере того, как будут наполняться информацией другие ячейки таблицы.

Заключение

Мы будем очень благодарны

если под понравившемся материалом Вы нажмёте одну из кнопок социальных сетей и поделитесь с друзьями.

Источник

Своя СУБД за 3 недели. Нужно всего лишь каждый день немного времени…

Своя СУБД за 3 недели. Нужно всего-лишь каждый день немного времени уделять архитектуре; и всё остальное время вкалывать на результат, печатая и перепечатывая сотни строк кода.

По закону Мерфи, если есть более одного проекта на выбор — я возьмусь за самый сложный из предложенных. Так случилось и с последним заданием курса о системах управления базами данных (СУБД).

Постановка задачи

Согласно ТЗ, требовалось создать СУБД с нуля на Vanilla Python 3.6 (без сторонних библиотек). Конечный продукт должен обладать следующими свойствами:

Подход к проектированию

Разработать СУБД с нуля казалось нетривиальной задачей (как ни странно, так оно и оказалось). Поэтому мы — ecat3 и @ratijas — подошли к этому делу научно. В команде нас только двое (не считая себя и мою персону), а значит распиливать задачи и координировать их выполнение в разы легче, чем, собственно, их выполнять. По окончании распила вышло следующе:

Изначально времени было выделено две недели, поэтому предполагалось выполнить индивидуальные задачи за неделю, а оставшееся время совместно уделить склейке и тестированию.

С формальной частью закончили, перейдем к практической. СУБД должна быть современной и актуальной. В современном Иннополисе актуальным является месседжер Телеграм, чат-боты и общение в группах с помощью «/слештегов» (это как #хештеги, только начинаются со /слеша). Поэтому язык запросов, близко напоминающий SQL, мало того что не чувствителен к регистру, так ещё и не чувствителен к /слешу непосредственно перед любым идентификатором: ‘SELECT’ и ‘/select’ это абсолютно одно и то же. Кроме того, подобно всякому студенту университета, каждая команда (statement) языка должна завершаться ‘/drop’. (Конечно же, тоже независимо от регистра. Кого вообще в такой ситуации волнует какой-то там регистр?)

Так родилась идея названия: dropSQL. Собственно /drop‘ом называется отчисление студента из университета; по некоторым причинам, это слово получило широкое распространение у нас в Иннополисе. (Ещё один местный феномен: аутизм, или, более корректно, /autism. Но мы приберегли его на особый случай.)

Первым делом разложили грамматику dropSQL на BNF (и зря — левые рекурсии не подходят нисходящим парсерам).

Работаем на результат! Никаких исключений!

После нескольких месяцев с Rust в качестве основного языка, крайне не хотелось снова погрязнуть в обработке исключений. Очевидным аргументом против исключений является то, что разбрасываться ими дорого, а ловить — громоздко. Ситуация ухудшается тем, что Python даже в версии 3.6 с Type Annotations, в отличие от той же Java, не позволяет указать типы исключений, которые могут вылететь из метода. Иначе говоря: глядя на сигнатуру метода, должно стать ясно, чего от него ожидать. Так почему бы не объеденить эти типы под одной крышей, которая называется «enum Error»? А над этим создать ещё одну «крышу» под названием Result; о нём пойдёт речь чуть ниже. Конечно, в стандартной библиотеке есть места, которые могут «взорваться»; но такие вызовы в нашем коде надежно обложены try’ями со всех сторон, которые сводят любое исключение к возврату ошибки, минимизируя возникновение внештатных ситуаций во время исполнения.

Итак, было решено навелосипедить алгебраический тип результата (привет, Rust). В питоне с алгебраическими типами всё плохо; а модуль стандартной библиотеки enum больше напоминает чистую сишечку.

В худших традициях ООП, используем наследование для определения конструкторов результата: Ok и Err. И не забываем про статическую типизацию (Ну мааам, у меня уже третья версия! Можно у меня будет наконец статическая типизация в Python, ну пожаалуйста?):

Отлично! Приправим немного соусом из функциональных преобразований. Далеко не все понадобятся, так что возьмем необходимый минимум.

И сразу пример использования:

Писанина в таком стиле всё ещё занимает по 3 строчки на каждый вызов. Но зато приходит четкое понимание, где какие ошибки могли возникнуть, и что с ними произойдет. Плюс, код продолжается на том же уровне вложенности; это весьма важное качество, если метод содержит полдюжины однородных вызовов.

Парсер, IResult, Error::, REPL, 9600 бод и все-все-все

Парсер занял значительную часть времени разработки. Грамотно составленный парсер должен обеспечить пользователю удобство использования фронтэнда продукта. Важнейшими задачами парсера являются:

Один из первых вопросов, требовавших ответа: как быть с ошибками? Как быть — выше уже разобрались. Но что вообще представляет собой ошибка? Например, после «/create table» может находиться «if not exists», а может и не находиться — ошибка ли это? Если да, то какого рода? где должна быть обработана? («Поставьте на паузу», и предложите свои варианты в комментариях.)

Первая версия парсера различала два вида ошибок: Expected (ожидали одно, а получили что-то другое) и EOF (конец файла) как подкласс предыдущего. Всё бы ничего, пока дело не дошло до REPL. Такой парсер не различает между частиным вводом (началом команды) и отсутствием чего-либо (EOF, если так можно сказать про интерактивный ввод с терминала). Только неделю спустя, методом проб и ошибок удалось найти схему, удовлетворяющую нашей доменной области.

Схема состоит в том, что всё есть поток, а парсер — лишь скромный метод next() у потока. А также в том, что класс ошибки должен быть переписан на алгебраический (подобно Result), и вместо EOF введены варианты Empty и Incomplete.

IErr(Empty())IErr(Empty())Начало чего-то большего(нет закрывающей кавычки)IErr(Incomplete())IErr(Incomplete())Ты втираешь мне какую-то дичьIErr(Syntax(. ))IErr(Syntax(expected=’token’, got=’#’))

А самое приятное, что поток можно «собрать» в один большой список всех IOk(элементов), что выдает next() — до первой IErr(), разумеется. При чем список вернется лишь когда IErr содержала Empty; в противном случае, ошибка пробросится выше. Эта конструкция позволяет легко и элегантно построить REPL.

Characters

Этот поток проходит по символам строки. Единственный тип ошибки: Empty в конце строки.

Tokens

Поток токенов. Его второе имя — Лексер. Тут встречаются и ошибки, и строки без закрывающих кавычек, и всякое…

Каждый тип токенов, включая каждое ключевое слово по отдельности, представлен отдельным классом-вариантом абстрактного класса Token (или лучше думать про него как про enum Token?) Это для того, чтобы парсеру команд (statements) было удобно кастовать токены к конкретным типам.

Statements

Кульминация, парсер собственной персоной. Вместо тысячи слов, пару сниппетов:

Про бинарный формат

Глобально файл базы поделен на блоки, и размер файла кратен размеру блока. Размер блока по умолчанию равен 12 КиБ, но опционально может быть увеличен до 18, 24 или 36 КиБ. Если Вы дата сатанист на магистратуре, и у вас очень большие данные — можно поднять даже до 42 КиБ.

Блоки пронумерованы с нуля. Нулевой блок содержит метаданные обо всей базе. За ним 16 блоков под метаданные таблиц. С блока #17 начинаются блоки с данными. Указателем на блок называется порядковый номер блока

Метаданных базы на текущий момент не так много: название длиной до 256 байт и кол-во блоков с данными.

Мета-блок таблицы самый непростой. Тут хранится название таблицы, список всех колонок с их типами, количество записей и указатели на блоки данных.

Количество таблиц фиксировано в коде. Хотя это относительно легко может быть исправлено, если хранить указатели на мета-блоки таблиц в мета-блоке базы.

Указатели на блоки работают по принципу указателей в inode. Об этом прекрасно писал Таненбаум и дюжины других уважаемых людей. Таким образом, таблицы видят свои блоки с данными как «страницы». Разница в том, что страницы, идущие с точки зрения таблицы по порядку, физически располагаются в файле как бог на душу положит. Проводя аналогии с virtual memory в операционках, страница: virtual page number, блок: physical page number.

Блоки данных не имеют конкретной структуры сами по себе. Но когда их объеденить в порядке, продиктованном указателями, они предстанут непрерывным потоком записей (record / tuple) фиксированной длины. Таким образом, зная порядковый номер записи, извлечь или записать её — операция практически константного времени, O(1 * ), с амортизацией на выделение новых блоков при необходимости.

Первый байт записи содержит информацию о том, жива ли эта запись, или была удалена. Остальные работу по упаковке и распаковке данных берет на себя стандартный модуль struct.

Операция /update всегда делает перезапись «in-place», а /delete только подменяет первый байт. Операция VACUUM не поддерживается.

Про операции над таблицами, RowSet и джойны

Пришло время прочно скрепить лучшее из двух миров несколькими мотками скотча.

MC справа — драйвер БД, оперирующий над записями по одной за раз, используя порядковый номер внутри таблицы как идентификатор. Только он знает, какие таблицы существуют, и как с ними работать.

Их первый совместный сингл про креативность. Создать новую таблицу не сложнее, чем взять первый попавшийся пустой дескриптор из 16, и вписать туда название и список колонок.

Затем, трек с символическим названием /drop. В домашней версии демо-записи происходит следующее: 1) найти дескриптор таблицы по имени; 2) обнулить. Кого волнуют неосвобожденные блоки со страницами данных?

Insert снисходителен к нарушению порядка колонок, поэтому перед отправкой кортежа на запись, его пропускают через специальный фильтр transition_vector.

Далее речь пойдет про работу с записями таблиц, поэтому позвольте сразу представить нашего рефери: RowSet.

Главный конкретный подвид этого зверя — TableRowSet — занимается выборкой всех живых (не удаленных) записей по порядку. Прочие разновидности RowSet в dropSQL реализуют необходимый минимум реляционной алгебры.

Кроме того ещё есть программируемый MockRowSet. Он хорош для тестирования. Также, с его помощью возможен доступ к мастер-таблице под названием «/autism«.

Два последних: /update и /delete используют наработки предшественника. При чем /update применяет технику, похожую на описанный выше «transition_vector».

Такой вот концерт! Спасибо за внимание! Занавес.

Хотелки

Пока что не сбывшиеся мечты:

Источник