The relational database model is by

The relational database model is by far the most widely used. It is easier to control, more flexible, and more intuitive than other approaches because it organizes data in tables. A seen in Figure 5.9, a relational database management system, such as Access, provides a number of tips and tools for building and using database tables. This figure shows the database displaying information about data types and indicating help is available. The ability to link relational tables also allows users to relate data in new ways without having to redefine complex relationships. Because of the advantages of the relational model, many companies use it for large corporate database, such as those for marketing and accounting. The relational model can be used with personal computer and mainframe system. A travel reservation company, for example, can develop a fare-pricing system by using relational database technology that can handle millions of daily queries from online travel companies, such as Expedia, Travelocity, and Orbitz.
Data Cleanup
As discussed in Chapter 1, the characteristics of valuable data include that the data is accurate, complete, economical, flexible, reliable, relevant, simple, timely, verifiable, accessible, and secure. The purpose of data cleanup is to develop data with these characteristics. A database can contain errors. For example, a survey of a thousand electric-utility companies found that customer databases were only 45.6 percent accurate. The errors were caused by inaccurate data entry. When a database is created with data from multiple sources, those disparate sources may store different values for the same customer due to spelling errors, multiple account number, and address variations.
Consider a database for a fitness center designed to track member dues. The table contains the attributes name, phone number, gender, dues paid, and date paid. As the records in Table 5.3 show, Anita Brown and Sim Thomas have paid their dues in September. Sim has paid his dues in two installments. Note that no primary key uniquely identifies each records. As we will see next, this problem must be corrected.
Because Sim Thomas has paid dues twice in September, the data in the database is now redundant. The name, phone number, and gender for Thomas has changed his phone number, but only one of the records reflects this change. Further reducing this database’s reliability is the fact that no primary key exists to uniquely identify Sin Thomas. These problems and irregularities in data are called anomalies. Data anomalies often result in incorrect information, causing database users to be misinformed about actual conditions. Anomalies must be corrected.
To solve these problems in the fitness center’s database, we can add a primary key, called member number, and put the data into two tables: a Fitness Center Members table with gender, phone number, and related information, and a Dues Paid table with dues paid and date paid. As you can see, both tables include the member number attribute so that thay can be linked.
With the relations in Table 5.4 and Table 5.5, we have reduced the redundancy and eliminated the potential problem of having two different phone numbers for the same member. Also note that the member number gives each record in the Fitness Center Members table a primary key. Because we have two payment entries ($15 each) listed with the same member number (SN656), we know that one person made the payments, not two different people. Formalized approaches, such as database normalization, are often used to clean up problems with data.

Результаты (русский) 1:

Модель реляционной базы данных является наиболее широко используемым. Это легче контролировать, более гибкой и более интуитивным, чем другие подходы, поскольку он организует данные в таблицах. Показано на рисунке 5.9, системы управления реляционными базами данных, такие, как доступ, предоставляет ряд советов и инструментов для создания и использования таблиц базы данных. На рисунке показана база данных отображения сведений о типах данных и о том, что доступна справка. Возможность связывания реляционных таблиц также позволяет пользователям связать данные новыми способами без необходимости повторного определения сложных отношений. Из-за преимуществ реляционной модели многие компании используют его для больших корпоративных баз данных, например для маркетинга и бухгалтерского учета. Реляционная модель может использоваться с персональным компьютером и ЭВМ системы. Туристическая компания бронирования, например, можно разработать систему ценообразования тариф с использованием технологии реляционных баз данных, которая может обрабатывать миллионы ежедневных запросов от онлайн туристических компаний, как Expedia, Travelocity и Orbitz. Очистка данныхКак указывалось в главе 1, характеристики ценных данных включают, что данные является точной, полной, экономичный, гибкий, надежный, соответствующих, простой, своевременной, поддающихся проверке, доступной и безопасным. Цель очистки данных является разработка данных с этими характеристиками. База данных может содержать ошибки. Например опрос тысячи коммунальных электрических компаний обнаружили, базы данных клиентов были только 45,6% точным. Ошибки были вызваны ввод неточных данных. Когда база данных создается с использованием данных из нескольких источников, эти разрозненные источники могут хранить разные значения для же клиента из-за орфографических ошибок, несколько номер счета и адрес вариантов.Рассмотрим базу данных для фитнес-центр, предназначен для отслеживания взносов членов. Таблица содержит атрибуты имя, номер телефона, пол, выплаченные взносы и Дата платные. Как записи в таблице 5.3, Анита Браун и Томас сим выплатили свои взносы в сентябре. Сим заплатил его взносы в два этапа. Обратите внимание, что первичный ключ уникально идентифицирует каждой записи. Как мы увидим далее, эта проблема должна быть исправлена.Because Sim Thomas has paid dues twice in September, the data in the database is now redundant. The name, phone number, and gender for Thomas has changed his phone number, but only one of the records reflects this change. Further reducing this database’s reliability is the fact that no primary key exists to uniquely identify Sin Thomas. These problems and irregularities in data are called anomalies. Data anomalies often result in incorrect information, causing database users to be misinformed about actual conditions. Anomalies must be corrected.To solve these problems in the fitness center’s database, we can add a primary key, called member number, and put the data into two tables: a Fitness Center Members table with gender, phone number, and related information, and a Dues Paid table with dues paid and date paid. As you can see, both tables include the member number attribute so that thay can be linked.With the relations in Table 5.4 and Table 5.5, we have reduced the redundancy and eliminated the potential problem of having two different phone numbers for the same member. Also note that the member number gives each record in the Fitness Center Members table a primary key. Because we have two payment entries ($15 each) listed with the same member number (SN656), we know that one person made the payments, not two different people. Formalized approaches, such as database normalization, are often used to clean up problems with data.

Результаты (русский) 2:

Реляционная модель базы данных на сегодняшний день является наиболее широко используемым. Это легче контролировать, более гибким и более интуитивным , чем другие подходы , поскольку он организует данные в таблицах. Видимую на рисунке 5.9, реляционной системы управления базами данных, таких как Access, обеспечивает ряд советов и инструментов для построения и использования таблиц базы данных. На этом рисунке показаны базы данных отображения информации о типах данных с указанием и помощь доступна. Возможность связать реляционных таблиц также позволяет пользователям связать данные по - новому , без необходимости пересмотреть сложные отношения. Из - за преимуществ реляционной модели, многие компании используют его для большой корпоративной базы данных, например, для маркетинга и бухгалтерского учета. Реляционная модель может использоваться с персональным компьютером и системой мэйнфрейма. Компания резервирование путешествия, например, может разработать систему тариф ценообразования, используя технологию реляционных баз данных , которые могут обрабатывать миллионы ежедневных запросов от онлайновых туристических компаний, таких как Expedia, Travelocity и Orbitz.
Очистка данных
Как уже говорилось в главе 1, характеристики ценных данных включают в себя данные о том , что является точной, полной, экономичной, гибкой, надежной, актуальной, простой, своевременной, поддающейся проверке, доступной и безопасной. Целью очистки данных является разработка данных с этими характеристиками. База данных может содержать ошибки. Например, опрос тысячи электродуговой коммунальных предприятий обнаружили , что базы данных клиентов были только 45,6 процентов точны. Ошибки были вызваны неточным вводом данных. При создании базы данных с данными из нескольких источников, эти источники могут несопоставимые хранить различные значения для одного клиента из - за орфографические ошибки, множественный номер счета, а также вариации адресов.
Рассмотрим базу данных для фитнес - центр предназначен для отслеживания членских взносов. Таблица содержит имя атрибуты, номер телефона, пол, взносы , уплаченные и дату оплачены. Как записей в таблице 5.3 показывают, Анита Браун и Томас Сим выплатили свои взносы в сентябре. Сим заплатил свои взносы в два этапа. Обратите внимание , что первичный ключ однозначно идентифицирует каждый записи. Как мы увидим дальше, эта проблема должна быть исправлена.
Потому что Сим Томас заплатил членские взносы два раза в сентябре, данные в базе данных теперь избыточно. Имя, номер телефона, и пол для Томаса изменил свой номер телефона, но только одна из записей отражает это изменение. Дальнейшее сокращение надежности эта база данных является тот факт , что первичный ключ не существует для однозначной идентификации Sin Томаса. Эти проблемы и нарушения в данных называются аномалии. Аномалии данных часто приводят к неверной информации, в результате чего пользователи базы данных будут дезинформировали о реальных условиях. Аномалии должны быть исправлены.
Для решения этих проблем в базе данных в фитнес - центре, мы можем добавить первичный ключ, называемый номер члена, и поместить данные на две таблицы: таблицу Фитнес - центр Участники с пола, номер телефона, и связанной с ним информации, а также а Dues Paid таблица взносов , выплаченных и дату оплачены. Как вы можете видеть, обе таблицы включают в себя атрибут номер элемента , так что Тэй могут быть связаны между собой .
С соотношениями в таблице 5.4 и таблице 5.5, мы сократили избыточность и устранить потенциальную проблему наличия двух различных телефонных номеров для того же члена. Также обратите внимание , что число член дает каждую запись в таблице Фитнес - центр Члены первичный ключ. Потому что у нас есть две записи оплаты ($ 15 каждая) , перечисленные с номером того же члена (SN656), мы знаем , что один человек сделал платежи, а не два разных человека. Формализованные подходы, такие как нормализации баз данных, часто используются для очистки проблемы с данными.

Результаты (русский) 3:

реляционная модель данных является наиболее широко используется.легче контролировать, более гибкими и более понятный, чем другие подходы, поскольку она организует данные в таблицах.а на рисунке 5,9, система управления реляционными базами данных, таких, как доступ, содержится ряд советов и инструментов для создания и использования таблиц базы данных.эта цифра свидетельствует о базе данных отображения информации о типах данных и о том, что можно помочь.способность увязывать реляционные таблицы также позволяет пользователям увязать данные по - новому, без того, чтобы определить сложные отношения.из - за преимущества реляционная модель, многие компании используют их для крупных корпоративных баз данных, таких, как, например, для маркетинга и бухгалтерского учета.реляционная модель может использоваться с персонального компьютера и эвм системы.а бронирования компании, например, может развиться пассажир системы ценообразования, используя реляционной базы данных, технологии, которые могут справиться с миллионами ежедневные запросы туристических компаний, таких как ", предлагают и Orbitz.очистка данныхкак указывалось в главе 1, характеристики ценные данные включают данные, является точной, полной экономической, гибкие, надежные, соответствующих, простой, своевременной проверке, доступной и безопасной.цель состоит в том, чтобы разработать очистки данных данные с этих характеристик.база данных может содержать ошибки.например, обследование показало, что тысячи электрических коммунальных компаний были лишь 45,6% точной базы данных о клиентах.ошибки были вызваны ввод неточных данных.когда базы данных с данными из различных источников, эти разрозненные источники могут хранить различных значений для одного заказчика в связи с орфографическими ошибками, многочисленные номер счета, и устранить различия.рассмотреть базы данных для фитнес - центр, предназначенный для отслеживания членские взносы.таблица содержит признаки имя, номер телефона, пола, взносы выплачиваются, и сроки оплаты.в записи в таблице 5.3 шоу, анита браун и сим - томас выплатили свои взносы в сентябре.сим уделяет его взносы в два приема.отмечаем, что нет первичного ключа уникальным образом идентифицирует каждый отчеты.как мы увидим в следующем, эта проблема должна быть исправлена.потому что сим томас заплатил взносы в два раза больше, чем в сентябре, данные в базе данных в настоящее время излишним.имя, номер телефона, и гендерного равенства для томаса сменил номер телефона, но только одна из записей, отражает это изменить.дальнейшее снижение этой базы данных, надежности, является тот факт, что не первичный ключ существует однозначно идентифицировать грех, томас.эти проблемы и несоответствий в данных называются аномалиями.данные аномалий нередко приводят к неправильной информации, в результате чего пользователям будет включена в базу данных о фактических условий.аномалии, необходимо исправить.для решения этих проблем в фитнес - центре базы данных, мы можем добавить первичный ключ, призвал членов число, и данные в две таблицы: фитнес - центр членов стол с пола, номер телефона, и связанной с этим информации, и взносы платят взносы за стол с и дату оплаты.как вы можете видеть, как таблицы включить - атрибут, так что число они могут быть связаны между собой.отношения в таблицу 5.4 и таблица 5.5, мы сократили дублирование и устранить потенциальные проблемы, имеющие разные телефонные номера для одного и того же государства.также отмечается, что число дает - каждая запись в фитнес - центре членов таблица первичный ключ.потому что у нас есть две позиции ($15) выплаты перечисленных с тем же - номер (sn656), мы знаем, что один человек сделал выплаты, не два разных человека.формальных подходов, таких, как базы данных, нормализации, часто используются для очистки проблемы с данными.