Тип данных для счетчика sql
Создание баз данных в среде MS SQL Server 2005
Базы данных составляют основу для построения информационных систем любого масштаба и предназначения. В теории баз данных одними из основных являются вопросы, связанные с анализом предметной области и моделированием структуры данных, управлением данными и их анализом.
Основой любой базы данных является реализованная в ней модель данных, представляющая собой множество структур данных, ограничений целостности и операций манипулирования данными. С помощью модели данных могут быть представлены объекты предметной области и существующие между ними связи.
Результатом лабораторной работы будет создание реляционной базы данных на основе MS SQL Server 2005.
В реляционной базе данных данные представлены в виде собрания таблиц. Таблица состоит из определенного числа столбцов (полей) и произвольного числа строк (записей).
Планируемая база данных будет представлять собой информационное хранилище данных об успеваемости студентов и состоять из следующих таблиц:
— Speciality (специальность)
— Course (курс)
— Group (группа)
— Discipline (дисциплина)
— Account (тип отчетности)
— Mark (отметка)
— Status (академический статус студента)
— Position (должность)
— People (люди)
— Student (студент)
— Teacher (преподаватель)
— SemesterResults (результаты сессии, семестра)
Структура данных таблиц приведена в Приложении.
Задание «Компьютерные курсы»
Необходимо создать sql базу данных для работы компьютерных курсов.
База данных включает три основных таблицы:
Поля-счетчики (Auto increment AI):
- таблица Список — поле Код ,
- таблица Личные данные — не имеет счетчика, т.к. поле Код студента — внешний ключ.
Установка первичных ключей
В таблице Список внешним ключом является поле Учебная группа , которое связывает таблицу с одноименным полем таблицы Группы .
В таблице Личные данные внешним ключом является поле Код студента (оно же является и внутренним ключом), которое связывает таблицу с таблицей Список по полю Код .
Установка связей
Подразумевается, что данные для поля «Учебная группа» в таблице Список будут автоматически заполняться из таблицы Группы ( Учебная группа ). Для этого необходимо установить связь между таблицами:
Для автоматического заполнения поля Учебная группа необходимо определить внутреннюю связь:
Использование дизайнера схемы данных:
Войдите в режим работы с базой данных, для этого щелкните по ссылке:
Далее проследуйте по ссылке:
Связать таблицы можно с помощью кнопки Создать связь:
Заполнение таблиц данными:
Сначала заполняется таблица Группы , чтобы значение поля Учебная группа впоследствии автоматически добавлялось в таблице Список при заполнении поля Учебная группа .
Затем заполняется таблица Список :
В последнюю очередь заполняется таблица Личные данные . В поле Код студента должны быть уникальные значения для каждого студента:
Как работают запросы
Чтобы разобраться, как именно работает магия запроса, давайте представим его путь от пользователя до нужных ему данных:
Пользователь → Клиент → Запрос → Система управления → База данных → Таблица с базами данных
Данные для работы с SQL хранятся в таблицах. Как именно они устроены — разберемся ниже; пока же просто представим их. На пути от пользователя к таблице находится несколько посредников:
- Клиент — способ введения запроса. В случае с Google, например, клиентом будет поисковая строка браузера, в которую пользователь вводит сформулированный запрос.
- Система управления базами данных (СУБД) — комплекс программ, которые позволяют управлять данными. Эта система помогает таблицам понять, чего хочет пользователь, а пользователю — что ему отвечают таблицы.
- База данных — система хранения таблиц, в которой они связаны между собой. База данных сама по себе не умеет манипулировать информацией — это просто хранилище, где у каждого объекта есть свое место.
Получите все необходимые знания и навыки аналитика данных: от от Google-таблиц до SQL и Power BI.
Скидка 45% по промокоду BLOG.
2 Построение концептуальной модели
Выше были отображены основные сущности, но не отображены роли пользователей, хотя их тоже должна хранить система. Они показаны ниже на ER-диаграмме в нотации Чена [1].
На диаграмме выделены роли кассира и менеджера, а также основные отношения между сущностями. На диаграмме нет роли администратора, но его роль заключается в:
- создании всех таблиц базы;
- добавлении залов и рядов в них;
- добавлении кассиров и менеджеров.
На диаграмме не отражена роль посетителя, так как:
- билет не содержит информации о том, кто его купил (посетитель может подарить билет другу);
- система вообще не хранит информацию о посетителях;
- покупку билета он осуществляет через общение с кассиром вне системы;
- никакие данные в базе посетитель самостоятельно изменить не может.
На диаграмме проставлены кратности связей, например, видно, что один менеджер может добавить много (N) прокатов. В этой базе не оказалось связей типа N:M, сложных или рекурсивных связей — такие связи являются препятствиями в проектировании и решаются изменением ее структуры.
Для формирования схемы данных необходимо сначала дополнить ER-диаграмму реквизитами сущностей (уточнить ее) — результат приведен на рисунке.
В ходе анализа этой диаграммы были найдены несколько недочетов, допущенных при выделении сущностей системы:
- система не должна позволять продавать несколько билетов на одно и то же место при одном показе фильма. Это значит, что вторичным ключем для Билета должен быть кортеж (id_screening, row, seat). Однако, тогда нет необходимости в id билета — на билеты не ссылается ни одна таблица, это поле может быть удалено. Изначально id был добавлен потому, что обычно на билетах в кинотеатрах печатается номер;
- билет хранит поле id_hall, это было сделано для того, чтобы посетитель кинотеатра мог найти свой кинозал. Однако, билет, выдаваемый пользователю — это не тоже самое, что информация о билетах, хранимая в базе данных. Билет базы данных хранит также поле id_screening, а Показ уже ссылается на id_hall. Таким образом, в базе нет смысла хранить id_hall в таблице билетов.
Исправленная ER-диаграмма приведена ниже:
Таблица менеджеров и кассиров не объединены в таблицу Users так как вопросы разграничения прав доступа в различных СУБД решаются по-разному. Так, в MS SQL пользователи добавляются с помощью специальных запросов типа:
CREATE LOGIN Manager_Name WITH PASSWORD='Some Passwrd';
при этом вообще нет необходимости хранить информацию об их логинах и паролях в таблицах. Однако, вопросы разграничения доступа решаются позже — на этапе физического проектирования.
Создание и редактирование таблиц
CREATE
Несложно догадаться, что оператор CREATE создает новую таблицу в базе. Ему нужно передать описания всех полей таблицы в формате:
Создадим таблицу с данными о собаках и их рационе питания:
ALTER
Не всегда получается создать идеальную таблицу с первого раза. Не бойтесь вносить изменения, добавлять, удалять или изменять существующие поля:
DROP и TRUNCATE
Оператор DROP удаляет таблицу из базы целиком:
Если вам нужно удалить только записи, сохранив саму таблицу, воспользуйтесь оператором TRUNCATE:
Атрибуты и ограничения
Можно ограничить диапазон данных, которые попадают в поле, например, запретить устанавливать в качестве возраста или веса отрицательные числа.
Самые распространенные в SQL ограничения целостности (CONSTRAINTS):
- DEFAULT – устанавливает значение по умолчанию;
- AUTO_INCREMENT – автоматически инкрементирует значение поля для каждой следующей записи;
- NOT NULL – запрещает создавать запись с пустым значением поля;
- UNIQUE – следит, чтобы поле или комбинация полей оставались уникальны в пределах таблицы;
- PRIMARY KEY – UNIQUE + NOT NULL. Первичный ключ должен однозначно идентифицировать запись таблицы, поэтому он должен быть уникальным и не может оставаться пустым;
- CHECK – проверяет значение поля на соответствие некоторому условию.
Ограничения можно добавлять при создании таблицы, а затем при необходимости добавлять/изменять/удалять. Они могут действовать на одно поле или комбинацию полей.
Первичный ключ, автоматический инкремент, NOT NULL и значение по умолчанию мы уже использовали в примере с собаками.
Решим новую задачу – составление списка президентов:
Ограничение уникальности не позволит занести в таблицу одного и того же президента одной страны дважды. Кроме того, не попадут в список и слишком молодые политики.
Для добавления и удаления ограничений к существующим таблицам используйте оператор ALTER. Ограничениям можно давать имя, чтобы ссылаться на них впоследствии. Для этого предназначена конструкция CONSTRAINT.
Еще одно удобное ограничение в SQL – внешний ключ (FOREIGN KEY). Он позволяет связать поля двух разных таблиц.
Для примера возьмем базу данных организации с таблицами сотрудников и отделов:
Теперь в поле department таблицы employees нельзя будет указать произвольный отдел. Он обязательно должен содержаться в таблице departments.
Сохранение и обновление записей
INSERT
Добавить в таблицу новую запись (или даже сразу несколько) очень просто:
Вы даже можете скопировать записи из одной таблицы и вставить их в другую одним запросом. Для этого нужно скомбинировать операторы INSERT и SELECT:
UPDATE
Оператор UPDATE используется для изменения существующих записей таблицы.
Вот так легким движением руки мы обнулили зарплату сразу у всех сотрудников.
Запрос можно уточнить, добавив секцию WHERE с условием отбора записей.
С условиями мы подробно разберемся чуть позже, когда будем говорить о выборке данных из базы.
DELETE
Можно удалить из таблицы все записи сразу или только те, которые соответствуют некоторому условию:
Как работать с Data Collector
Убедитесь, что SQL Server Integration Services установлен, а SQL Server Agent, Management Data Warehouse и Data Collection включены.
- В Object Explorer среды SQL Server Management Studio раскройте папку Management.
- В контекстном меню Data Collection выберите Configure Management Data Warehouse.
Укажите Set up data collection.
Нажмите далее (Next).
Выберите имя экземпляра SQL Server и базу данных, где будет размещаться хранилище данных управления, и локальную папку, где будет храниться кэш собранных данных.
Нажмите Next, проверьте все параметры и затем Finish.
Data Collection имеет три предустановленных набора мониторинга в папке System Data Collection Sets (Object Explorer -> Management -> Data Collection): Disk Usage, Query Statistics и Server Activity. Кроме того, они имеют встроенные отчёты.
Набор Disk Usage показывает информацию по файлам данных (MDF и NDF) и файлам лога транзакций (LDF). Статистику ввода/вывода.
В контекстном меню Data Collection имеется отчёт Disk Usage built-in, который показывает размер файлов, их прирост, в том числе и ежедневный.
Набор Query Statistics показывает статистику, активность и планы 10 самых «тяжёлых» запросов.
Набор Server Activity показывает общую нагрузку на процессор, память, сеть и дисковую подсистему. В отчётах можно увидеть активность экземпляра SQL Server и операционной системы, ЦПУ, память, сеть, вводвывод.
Data Collection мощный инструмент, который необходимо сконфигурировать, прежде чем начать использовать. Он имеет три встроенных набора для мониторинга и адекватные отчёты. К сожалению, нет мастера для настройки своих показателей мониторинга и это необходимо делать с помощью кода.
Ещё одним преимуществом инструмента является то, что он не нагружает систему постоянно, а сбор данных осуществляет по указанному расписанию. В качестве недостатка стоит отменить отсутствие фильтра по БД. К сожалению, статистика собирается сразу со всех баз данных, а это лишняя информация, дополнительная нагрузка на сервер и потребность в дополнительном дисковом пространстве.
Функционал не поддерживается в версиях SQL Server ниже 2008-ого. И присутствует только в редакциях Enterprise, Standard, Business Intelligence, и Web.
В отличие от Activity Monitor, нет возможности просматривать графики в реальном времени, но собранная информация может храниться на протяжении нескольких дней. В базовом наборе представлены только основные показатели, а для расширения необходимы знания средств разработки.
Статистика базы данных с отбором по подсистемам (кол-во и открытие списков: документов, справочников, регистров) и анализ наличия основных реквизитов: универсальная обработка (два файла — обычный и управляемый режим) Промо
Универсальная обработка для статистики базы данных (документы, справочники, регистры, отчеты) с отбором по подсистемам и с анализом наличия основных реквизитов (организации, контрагенты, договора, номенклатура, сотрудники, физлица, валюта). Возможность просмотра списка документов или справочников или регистров при активизации в колонке "Документы, справочники, регистры, отчеты" в текущей строке. Полезная обработка для консультации пользователей, где искать метаданные в каком интерфейсе, т.к. подсистема указывает в каком интерфейсе находятся метаданные (документы, справочники, регистры, отчеты). При конвертации данных, удобно контролировать статистику загрузки данных в пустую базу приемник при тестировании. Новое: Оптимизировал вывод результата по скорости при выборе отдельных (не всех) подсистем и добавил возможность отключения анализа реквизитов и анализа подсистем для быстрого вывода результата. Добавил подключение дополнительных реквизитов, если они есть, для документов.