To:Results (Thai) 1:เพราะทั้งเขาไม่

To:
Results (Thai) 1:
เพราะทั้งเขาไม่มีโทรศัพท์บ้าน หรือเขามี แต่เราไม่รู้ว่า (ค่าไม่รู้จัก) ทั่วไป เราสามารถมีค่า NULL หลายความหมาย เช่นค่าไม่รู้จัก ค่าอยู่ แต่ไม่มี orattribute ทูเพิลนี้ (รู้จัก asvalue ที่ยังไม่ได้กำหนด) ไม่ applyto ไม่ ตัวอย่างของชนิดสุดท้ายของ NULL จะเกิดขึ้นถ้าเราเพิ่มแอตทริบิวต์ Visa_status กับความสัมพันธ์ของนักเรียน
ที่ใช้เฉพาะกับ tuples แทนนักเรียนต่างชาติ สามารถประดิษฐ์รหัสต่าง ๆ สำหรับความหมายอื่นของ NULLvalues.Incorporating แตกต่างกันของค่า NULL เป็นแบบจำลองเชิงสัมพันธ์การดำเนินงาน (ดูบทที่ 6) ได้พิสูจน์ยาก และอยู่นอกขอบเขตของงานนำเสนอของเราได้ หมายที่แน่นอนของ NULLvalue การควบคุมวิธีนี้ค่าโดยสารระหว่างรวมคณิตศาสตร์หรือการเปรียบเทียบกับค่าอื่น ๆ ตัวอย่าง การเปรียบเทียบค่า NULL สองนำไป ambiguities — ถ้าลูกค้า A และ B มี NULLaddresses ไม่หมายความว่า พวกเขามีอยู่เดียวกัน ในระหว่างการออกแบบฐานข้อมูล ดีที่สุดคือหลีกเลี่ยงการ NULLvalues มากที่สุด เราจะหารือนี้เพิ่มเติมในบทที่ 5 และ 6 ในบริบทของการดำเนินงานและแบบสอบถาม และบทที่ 15 ในบริบทของการออกแบบฐานข้อมูลและฟื้นฟู ตี (ความหมาย) ของความสัมพันธ์ แบบแผนความสัมพันธ์สามารถตีความเป็นการประกาศหรือชนิดของการยืนยัน ตัวอย่าง แบบแผนของความสัมพันธ์นักเรียน 3.1 รูปยืนยันว่า ทั่วไป เอนทิตีนักศึกษาที่มีชื่อ Ssn, Home_phone ที่อยู่ Office_phone อายุ และ Gpa แต่ละทูเพิลในความสัมพันธ์สามารถแล้วตีความเป็นความจริงหรืออินสแตนซ์เฉพาะของการยืนยัน ตัวอย่าง ทูเพิลแรกในรูป 3.1 ยืนยันความจริงที่ว่า มีนักเรียนที่มีชื่อเป็นเบนจามินเออร์ Ssn เป็น 305-61-2435 อายุ 19 และอื่น ๆ โปรดสังเกตว่า ความสัมพันธ์บางอย่างอาจแสดงข้อเท็จจริงเกี่ยวกับเอนทิตี ในขณะที่ความสัมพันธ์อื่นอาจแสดงข้อเท็จจริงเกี่ยวกับความสัมพันธ์ ตัวอย่าง แผนสาขาเอก (Student_ssn, Department_code) ยืนยันว่า นักเรียนหลักในสาขาวิชาที่ศึกษาความสัมพันธ์ ทูเพิลนี้สัมพันธ์เกี่ยวข้องนักเรียนวินัยสำคัญของเขา หรือเธอด้วย ดังนั้น แบบจำลองเชิงสัมพันธ์แสดงถึงข้อเท็จจริงเกี่ยวกับความสัมพันธ์และเอนทิตีสม่ำเสมอเมื่อเทียบเคียงเป็นความสัมพันธ์ นี้บางครั้งลดระดับในเรื่อง understandability เนื่องจากหนึ่งเดาว่า ความสัมพันธ์แสดงถึงชนิดของเอนทิตีการหรือชนิดความสัมพันธ์ เราแนะนำแบบจำลองความสัมพันธ์เอนทิตี (ER) ในรายละเอียดในบทที่ 7 จะอธิบายแนวคิดของเอนทิตี้และความสัมพันธ์ในรายละเอียดได้ที่ ขั้นตอนการแมปใน 9show บทที่แตกต่างสร้างของ ER และตัว (ครอบคลุมอยู่ในบทที่ 8 แบบจำลอง ER เพิ่ม) ข้อมูลแนวคิดรูปแบบ (ดูส่วนที่ 3) ได้แปลงความสัมพันธ์ การตีความทางเลือกของแบบแผนความสัมพันธ์เป็นเพรดิเคต ในกรณีนี้ ค่าในแต่ละทูเพิลจะถูกแปลงเป็นค่าที่ตอบสนองเพรดิเคตการ ตัวอย่าง การเพรดิเคตนักเรียน (ชื่อ Ssn,...) เป็นจริงสำหรับ tuples ห้าสัมพันธ์ tuples 3.1.These รูปนักเรียนหมายถึงห้าขั้นต่าง ๆ หรือข้อเท็จจริงในโลกจริง ตีความนี้มีประโยชน์มากในบริบทของตรรกะภาษาโปรแกรม เช่นภาษาโปรล็อก เพราะช่วยให้รูปแบบเชิงสัมพันธ์จะใช้ในภาษาเหล่านี้ (ดูส่วน 26.5) อัสสัมชัญที่เรียกว่ารัฐอัสสัมชัญโลกปิดที่ข้อเท็จจริงเพียงจริงในจักรวาลเหล่านั้นปัจจุบันในส่วนขยาย (สถานะ) ของความสัมพันธ์ของการ ชุดอื่น ๆ ของค่าทำให้เพรดิเคตเท็จ
Results (Thai) 2:
เนื่องจากเขาไม่ได้มีโทรศัพท์บ้านหรือที่เขามี แต่เราไม่ทราบว่ามัน (มูลค่าที่ไม่เป็นที่รู้จัก) ในทั่วไปเราสามารถมีความหมายหลายอย่างสำหรับค่า NULL เช่นค่าที่ไม่รู้จักค่ามีอยู่ แต่ไม่สามารถใช้ได้ orattribute ไม่ applyto tuple นี้ (ที่รู้จักกันยังไม่ได้กำหนด asvalue) ตัวอย่างเช่นในขณะนี้ An ประเภทสุดท้ายของโมฆะจะเกิดขึ้นถ้าเราเพิ่มแอตทริบิวต์ Visa_status กับความสัมพันธ์ของนักเรียน
ที่ใช้เฉพาะกับ tuples เป็นตัวแทนของนักศึกษาต่างชาติ มันเป็นไปได้ที่จะประดิษฐ์รหัสที่แตกต่างกันสำหรับความหมายที่แตกต่างกันของ NULLvalues.Incorporating ความแตกต่างของค่า NULL ในการดำเนินงานแบบเชิงสัมพันธ์ (ดูบทที่ 6) ได้รับการพิสูจน์ยากและอยู่นอกขอบเขตของงานนำเสนอของเรา ความหมายที่แท้จริงของค่าโดยสาร NULLvalue ควบคุมวิธีการที่จะรวมตัวระหว่างทางคณิตศาสตร์หรือเปรียบเทียบกับค่าอื่น ๆ ยกตัวอย่างเช่นการเปรียบเทียบของทั้งสองค่า NULL จะนำไปสู่ความงงงวยถ้าทั้งลูกค้าและ B มี NULLaddresses ก็ไม่ได้หมายความว่าพวกเขามีที่อยู่เดียวกัน ในระหว่างการออกแบบฐานข้อมูลที่ดีที่สุดคือการหลีกเลี่ยงการ NULLvalues มากที่สุดเท่าที่จะหารือเกี่ยวกับ possible.We นี้ต่อไปในบทที่ 5 และ 6 ในบริบทของการดำเนินงานและคำสั่งและในบทที่ 15 ในบริบทของการออกแบบฐานข้อมูลและการฟื้นฟู การแปลความหมาย (ความหมาย) ของความสัมพันธ์ คีสัมพันธ์สามารถตีความได้ว่าการประกาศหรือชนิดของการยืนยัน ตัวอย่างเช่นคีความสัมพันธ์ของนักศึกษารูปที่ 3.1 อ้างว่าโดยทั่วไปกิจการนักศึกษามีชื่อ Ssn, Home_phone, ที่อยู่, Office_phone, อายุและเกรดเฉลี่ย tuple ในความสัมพันธ์แต่ละจากนั้นจะสามารถตีความได้ว่าเป็นความจริงหรือตัวอย่างหนึ่งของการยืนยัน ตัวอย่างเช่นอันดับแรกในรูปที่ 3.1 ยืนยันความจริงที่ว่ามีนักเรียนที่มีชื่อคือเบนจามินไบเออร์, Ssn เป็น 305-61-2435, อายุคือ 19 และอื่น ๆ ขอให้สังเกตว่าความสัมพันธ์บางอย่างอาจจะเป็นข้อเท็จจริงเกี่ยวกับหน่วยงานอื่น ๆ ในขณะที่ความสัมพันธ์ที่อาจจะเป็นข้อเท็จจริงเกี่ยวกับความสัมพันธ์ ตัวอย่างเช่น MAJORS คีสัมพันธ์ (Student_ssn, Department_code) อ้างว่านักเรียนที่สำคัญใน tuple disciplines.A วิชาการในความสัมพันธ์นี้เกี่ยวข้องนักเรียน discipline.Hence ที่สำคัญของเขาหรือเธอแสดงให้เห็นถึงรูปแบบความสัมพันธ์ข้อเท็จจริงเกี่ยวกับทั้งสองหน่วยงานและความสัมพันธ์กันเป็นความสัมพันธ์ . ซึ่งบางครั้งอาจบั่นทอน understandability เพราะมีการคาดเดาว่าจะแสดงให้เห็นถึงความสัมพันธ์ประเภทนิติบุคคลหรือความสัมพันธ์ type.We แนะนำ Entity-สัมพันธ์ (ER) รูปแบบในรายละเอียดในบทที่ 7 ที่นิติบุคคลและแนวคิดความสัมพันธ์จะได้รับการอธิบายไว้ในการทำแผนที่ detail.The ขั้นตอนในบทที่ 9show วิธีการสร้างที่แตกต่างกันของ ER และ EER (รุ่น ER ที่เพิ่มขึ้นครอบคลุมในบทที่ 8) รูปแบบข้อมูลแนวคิด (ดูตอนที่ 3) ได้รับการแปลงความสัมพันธ์ ทางเลือกของการตีความคีสัมพันธ์เป็นคำกริยา; ในกรณีนี้ค่าในแต่ละ tuple จะถูกตีความเป็นค่าที่ตอบสนองเช่น predicate.For, นักเรียนกริยา (ชื่อ, Ssn, ... ) เป็นจริงสำหรับห้า tuples นักเรียนในความสัมพันธ์ของรูป

0/5000

From: -

To: -

Results (Thai) 1: [Copy]

Copied!

ถึง:ผลลัพธ์: (ไทย) 1เพราะทั้งเขาไม่มีโทรศัพท์บ้านหรือเขามีแต่เราไม่รู้ว่า (ค่าไม่รู้จัก) ทั่วไปเราสามารถมีค่าเป็น NULL หลายความหมายเช่นค่าไม่รู้จักค่าอยู่แต่ไม่มี orattribute ทูเพิลนี้ (รู้จัก asvalue ที่ยังไม่ได้กำหนด) ไม่ applyto ไม่ตัวอย่างของชนิดสุดท้ายของ NULL จะเกิดขึ้นถ้าเราเพิ่มแอตทริบิวต์ Visa_status กับความสัมพันธ์ของนักเรียนที่ใช้เฉพาะกับ tuples แทนนักเรียนต่างชาติสามารถประดิษฐ์รหัสต่างๆ สำหรับความหมายอื่นของ NULLvalues.Incorporating แตกต่างกันของค่า NULL (ดูบทที่ 6) เป็นแบบจำลองเชิงสัมพันธ์การดำเนินงานได้พิสูจน์ยากและอยู่นอกขอบเขตของงานนำเสนอของเราได้หมายที่แน่นอนของ NULLvalue การควบคุมวิธีนี้ค่าโดยสารระหว่างรวมคณิตศาสตร์หรือการเปรียบเทียบกับค่าอื่นๆ ตัวอย่างการเปรียบเทียบค่า NULL สองนำไป ambiguities — ถ้าลูกค้า A และ B มี NULLaddresses ไม่หมายความว่าพวกเขามีอยู่เดียวกันในระหว่างการออกแบบฐานข้อมูลดีที่สุดคือหลีกเลี่ยงการ NULLvalues มากที่สุดเราจะหารือนี้เพิ่มเติมในบทที่ 5 และ 6 ในบริบทของการดำเนินงานและแบบสอบถามและบทที่ 15 ในบริบทของการออกแบบฐานข้อมูลและฟื้นฟูตี (ความหมาย) ของความสัมพันธ์แบบแผนความสัมพันธ์สามารถตีความเป็นการประกาศหรือชนิดของการยืนยันตัวอย่างแบบแผนของความสัมพันธ์นักเรียน 3.1 รูปยืนยันว่าทั่วไปเอนทิตีนักศึกษาที่มีชื่อ Ssn, Home_phone ที่อยู่ Office_phone อายุและเกรดเฉลี่ยแต่ละทูเพิลในความสัมพันธ์สามารถแล้วตีความเป็นความจริงหรืออินสแตนซ์เฉพาะของการยืนยันตัวอย่างทูเพิลแรกในรูป 3.1 ยืนยันความจริงที่ว่ามีนักเรียนที่มีชื่อเป็นเบนจามินเออร์ Ssn เป็น 305-61-2435 อายุ 19 และอื่นๆ โปรดสังเกตว่าความสัมพันธ์บางอย่างอาจแสดงข้อเท็จจริงเกี่ยวกับเอนทิตีในขณะที่ความสัมพันธ์อื่นอาจแสดงข้อเท็จจริงเกี่ยวกับความสัมพันธ์ตัวอย่างแผนสาขาเอก (Student_ssn, Department_code) ยืนยันว่านักเรียนหลักในสาขาวิชาที่ศึกษาความสัมพันธ์ทูเพิลนี้สัมพันธ์เกี่ยวข้องนักเรียนวินัยสำคัญของเขาหรือเธอด้วยดังนั้นแบบจำลองเชิงสัมพันธ์แสดงถึงข้อเท็จจริงเกี่ยวกับความสัมพันธ์และเอนทิตีสม่ำเสมอเมื่อเทียบเคียงเป็นความสัมพันธ์นี้บางครั้งลดระดับในเรื่อง understandability เนื่องจากหนึ่งเดาว่าความสัมพันธ์แสดงถึงชนิดของเอนทิตีการหรือชนิดความสัมพันธ์เราแนะนำแบบจำลองความสัมพันธ์เอนทิตี (ER) ในรายละเอียดในบทที่ 7 จะอธิบายแนวคิดของเอนทิตี้และความสัมพันธ์ในรายละเอียดได้ที่ขั้นตอนการแมปใน 9show บทที่แตกต่างสร้างของ ER และตัว (ครอบคลุมอยู่ในบทที่ 8 แบบจำลอง ER เพิ่ม) ข้อมูลแนวคิดรูปแบบ (ดูส่วนที่ 3) ได้แปลงความสัมพันธ์การตีความทางเลือกของแบบแผนความสัมพันธ์เป็นเพรดิเคตในกรณีนี้ค่าในแต่ละทูเพิลจะถูกแปลงเป็นค่าที่ตอบสนองเพรดิเคตการตัวอย่างการเพรดิเคตนักเรียน (ชื่อ Ssn,...) เป็นจริงสำหรับ tuples ห้าสัมพันธ์ tuples 3.1.These รูปนักเรียนหมายถึงห้าขั้นต่างๆ หรือข้อเท็จจริงในโลกจริงตีความนี้มีประโยชน์มากในบริบทของตรรกะภาษาโปรแกรมเช่นภาษาโปรล็อกเพราะช่วยให้รูปแบบเชิงสัมพันธ์จะใช้ในภาษาเหล่านี้ (ดูส่วน 26.5) อัสสัมชัญที่เรียกว่ารัฐอัสสัมชัญโลกปิดที่ข้อเท็จจริงเพียงจริงในจักรวาลเหล่านั้นปัจจุบันในส่วนขยาย (สถานะ) ของความสัมพันธ์ของการชุดอื่นๆ ของค่าทำให้เพรดิเคตเท็จผลลัพธ์: (ไทย) 2เนื่องจากเขาไม่ได้มีโทรศัพท์บ้านหรือที่เขามีแต่เราไม่ทราบว่ามัน (มูลค่าที่ไม่เป็นที่รู้จัก) ในทั่วไปเราสามารถมีความหมายหลายอย่างสำหรับค่า NULL เช่นค่าที่ไม่รู้จักค่ามีอยู่แต่ไม่สามารถใช้ได้ orattribute ไม่ applyto ทูเพิลนี้ (ที่รู้จักกันยังไม่ได้กำหนด asvalue) ตัวอย่างเช่นในขณะนี้อันประเภทสุดท้ายของโมฆะจะเกิดขึ้นถ้าเราเพิ่มแอตทริบิวต์ Visa_status กับความสัมพันธ์ของนักเรียนที่ใช้เฉพาะกับ tuples เป็นตัวแทนของนักศึกษาต่างชาติ มันเป็นไปได้ที่จะประดิษฐ์รหัสที่แตกต่างกันสำหรับความหมายที่แตกต่างกันของ NULLvalues.Incorporating ความแตกต่างของค่า NULL ในการดำเนินงานแบบเชิงสัมพันธ์ (ดูบทที่ 6) ได้รับการพิสูจน์ยากและอยู่นอกขอบเขตของงานนำเสนอของเรา ความหมายที่แท้จริงของค่าโดยสาร NULLvalue ควบคุมวิธีการที่จะรวมตัวระหว่างทางคณิตศาสตร์หรือเปรียบเทียบกับค่าอื่น ๆ ยกตัวอย่างเช่นการเปรียบเทียบของทั้งสองค่า NULL จะนำไปสู่ความงงงวยถ้าทั้งลูกค้าและ B มี NULLaddresses ก็ไม่ได้หมายความว่าพวกเขามีที่อยู่เดียวกัน ในระหว่างการออกแบบฐานข้อมูลที่ดีที่สุดคือการหลีกเลี่ยงการ NULLvalues มากที่สุดเท่าที่จะหารือเกี่ยวกับ possible.We นี้ต่อไปในบทที่ 5 และ 6 ในบริบทของการดำเนินงานและคำสั่งและในบทที่ 15 ในบริบทของการออกแบบฐานข้อมูลและการฟื้นฟู การแปลความหมาย (ความหมาย) ของความสัมพันธ์ คีสัมพันธ์สามารถตีความได้ว่าการประกาศหรือชนิดของการยืนยัน ตัวอย่างเช่นคีความสัมพันธ์ของนักศึกษารูปที่ 3.1 อ้างว่าโดยทั่วไปกิจการนักศึกษามีชื่อ Ssn, Home_phone, ที่อยู่, Office_phone, อายุและเกรดเฉลี่ย tuple ในความสัมพันธ์แต่ละจากนั้นจะสามารถตีความได้ว่าเป็นความจริงหรือตัวอย่างหนึ่งของการยืนยัน ตัวอย่างเช่นอันดับแรกในรูปที่ 3.1 ยืนยันความจริงที่ว่ามีนักเรียนที่มีชื่อคือเบนจามินไบเออร์, Ssn เป็น 305-61-2435, อายุคือ 19 และอื่น ๆ ขอให้สังเกตว่าความสัมพันธ์บางอย่างอาจจะเป็นข้อเท็จจริงเกี่ยวกับหน่วยงานอื่น ๆ ในขณะที่ความสัมพันธ์ที่อาจจะเป็นข้อเท็จจริงเกี่ยวกับความสัมพันธ์ ตัวอย่างเช่น MAJORS คีสัมพันธ์ (Student_ssn, Department_code) อ้างว่านักเรียนที่สำคัญใน tuple disciplines.A วิชาการในความสัมพันธ์นี้เกี่ยวข้องนักเรียน discipline.Hence ที่สำคัญของเขาหรือเธอแสดงให้เห็นถึงรูปแบบความสัมพันธ์ข้อเท็จจริงเกี่ยวกับทั้งสองหน่วยงานและความสัมพันธ์กันเป็นความสัมพันธ์ . ซึ่งบางครั้งอาจบั่นทอน understandability เพราะมีการคาดเดาว่าจะแสดงให้เห็นถึงความสัมพันธ์ประเภทนิติบุคคลหรือความสัมพันธ์ type.We แนะนำ Entity-สัมพันธ์ (ER) รูปแบบในรายละเอียดในบทที่ 7 ที่นิติบุคคลและแนวคิดความสัมพันธ์จะได้รับการอธิบายไว้ในการทำแผนที่ detail.The ขั้นตอนในบทที่ 9show วิธีการสร้างที่แตกต่างกันของ ER และ EER (รุ่น ER ที่เพิ่มขึ้นครอบคลุมในบทที่ 8) รูปแบบข้อมูลแนวคิด (ดูตอนที่ 3) ได้รับการแปลงความสัมพันธ์ ทางเลือกของการตีความคีสัมพันธ์เป็นคำกริยา; ในกรณีนี้ค่าในแต่ละ tuple จะถูกตีความเป็นค่าที่ตอบสนองเช่น predicate.For, นักเรียนกริยา (ชื่อ, Ssn, ... ) เป็นจริงสำหรับห้า tuples นักเรียนในความสัมพันธ์ของรูป

Being translated, please wait..

Results (Thai) 2:[Copy]

Copied!

เรียน
ผลด (ไทย) 1:
เพราะทั้งเขาไม่มีโทรศัพท์บ้านหรือเขามี แต่เราไม่รู้ว่า (ค่าไม่รู้จัก) ทั่วไปเราสามารถมีค่า NULL หลายความหมายเช่นค่าไม่รู้จักค่าอยู่ แต่ไม่มี orattribute ทูเพิลนี้ (รู้จัก asvalue ที่ยังไม่ได้กำหนด) ไม่ applyto ไม่ตัวอย่างของชนิดสุดท้ายของโมฆะจะเกิดขึ้นถ้าเราเพิ่มแอตทริบิวต์ Visa_status
tuples แทนนักเรียนต่างชาติสามารถประดิษฐ์รหัสต่าง ๆ สำหรับความหมายอื่นของ NULLvalues.Incorporating แตกต่างกันของค่าโมฆะ (ดูบทที่ 6) ได้พิสูจน์ยาก หมายที่แน่นอนของ NULLvalue ๆ ตัวอย่างการเปรียบเทียบค่า NULL สองนำไปงงงวย - ถ้าลูกค้าและ B มี NULLaddresses ไม่หมายความว่าพวกเขามีอยู่เดียวกันในระหว่างการออกแบบฐานข้อมูลดีที่สุดคือหลีกเลี่ยงการ NULLvalues มากที่สุดเราจะหารือนี้เพิ่มเติมในบทที่ 5 และ 6 และบทที่ 15 ตี (ความหมาย) ของความสัมพันธ์ ตัวอย่างแบบแผนของความสัมพันธ์นักเรียน 3.1 รูปยืนยันว่าทั่วไปเอนทิตีนักศึกษาที่มีชื่อ Ssn, Home_phone ที่อยู่ Office_phone อายุและเกรดเฉลี่ย ตัวอย่างทูเพิลแรกในรูป 3.1 ยืนยันความจริงที่ว่า ssn เป็น 305-61-2435 อายุ 19 และอื่น ๆ โปรดสังเกตว่า ตัวอย่างแผนสาขาเอก (Student_ssn, Department_code) ยืนยันว่า หรือเธอด้วยดังนั้น นี้บางครั้งลดระดับในเรื่อง understandability เนื่องจากหนึ่งเดาว่า (ER) ในรายละเอียดในบทที่ 7 ขั้นตอนการแมปใน 9show บทที่แตกต่างสร้างของ ER และตัว (ครอบคลุมอยู่ในบทที่ 8 แบบจำลอง ER เพิ่ม) ข้อมูลแนวคิดรูปแบบ (ดูส่วนที่ 3) ได้แปลงความสัมพันธ์ ในกรณีนี้ ตัวอย่างการเพรดิเคตนักเรียน (ชื่อ Ssn, ... ) เป็นจริงสำหรับ tuples ห้าสัมพันธ์ tuples 3.1.These รูปนักเรียนหมายถึงห้าขั้นต่าง ๆ หรือข้อเท็จจริงในโลกจริง เช่นภาษาโปรล็อก (ดูส่วน 26.5) (สถานะ) ของความสัมพันธ์ของการชุดอื่น ๆ ของค่าทำให้เพรดิเคตเท็จ
ผล (ภาษาไทย)
แต่เราไม่ทราบว่ามัน (มูลค่าที่ไม่เป็นที่รู้จัก) โมฆะเช่นค่าที่ไม่รู้จักค่ามีอยู่ แต่ไม่สามารถใช้ได้ orattribute ไม่ tuple applyto นี้ (ที่รู้จักกันยังไม่ได้กำหนด asvalue) ตัวอย่างเช่นในขณะนี้ Visa_status
tuples เป็นตัวแทนของนักศึกษาต่างชาติ NULLvalues.Incorporating ความแตกต่างของค่าโมฆะในการดำเนินงานแบบเชิงสัมพันธ์ (ดูบทที่ 6) ความหมายที่แท้จริงของค่าโดยสาร NULLvalue ๆ โมฆะ B มี NULLaddresses NULLvalues possible.We นี้ต่อไปในบทที่ 5 และ 6 15 การแปลความหมาย (ความหมาย) ของความสัมพันธ์ 3.1 ssn, Home_phone, ที่อยู่, Office_phone, อายุและเกรดเฉลี่ย tuple ตัวอย่างเช่นอันดับแรกในรูปที่ 3.1 ssn เป็น 305-61-2435, อายุคือ 19 และอื่น ๆ ๆ ตัวอย่างเช่น MAJORS คีสัมพันธ์ (Student_ssn, Department_code) อ้างว่านักเรียนที่สำคัญใน tuple disciplines.A discipline.Hence . ซึ่งบางครั้งอาจบั่นทอน understandability type.We แนะนำ Entity- สัมพันธ์ (ER) รูปแบบในรายละเอียดในบทที่ 7 detail.The ขั้นตอนในบทที่ 9show วิธีการสร้างที่แตกต่างกันของ ER และ EER (รุ่น ER ที่เพิ่มขึ้นครอบคลุมในบทที่ 8) รูปแบบข้อมูลแนวคิด (ดูตอนที่ 3) ได้รับการแปลงความสัมพันธ์ ในกรณีนี้ค่าในแต่ละ tuple จะถูกตีความเป็นค่าที่ตอบสนองเช่น predicate.For, นักเรียนกริยา (ชื่อ, Ssn, ... ) เป็นจริงสำหรับห้า tuples นักเรียนในความสัมพันธ์ของรูป

Being translated, please wait..

Results (Thai) 3:[Copy]

Copied!

ผลลัพธ์ :

( ไทย ) 1เพราะทั้งเขาไม่มีโทรศัพท์บ้านหรือเขามีแต่เราไม่รู้ว่า ( ค่าไม่รู้จัก ) ทั่วไปเราสามารถมีค่า null หลายความหมายเช่นค่าไม่รู้จักค่าอยู่แต่ไม่มี orattribute ทูเพิลนี้ ( รู้จัก asvalue ที่ยังไม่ได้กำหนด ) ไม่ไม่ประยุกต์จะเกิดขึ้นถ้าเราเพิ่มแอตทริบิวต์กับความสัมพันธ์ของนักเรียน
visa_status เป็นโมฆะที่ใช้เฉพาะกับที่มีแทนนักเรียนต่างชาติสามารถประดิษฐ์รหัสต่างจะสำหรับความหมายอื่นของ nullvalues .รวมแตกต่างกันของค่า null เป็นแบบจำลองเชิงสัมพันธ์การดำเนินงาน ( ดูบทที่ 6 ) ได้พิสูจน์ยากและอยู่นอกขอบเขตของงานนำเสนอของเราได้หมายที่แน่นอนของ nullvalueจะตัวอย่างการเปรียบเทียบค่า null สองนำไปงงงวย - ถ้าลูกค้าเป็นและ b คอนโด nulladdresses ไม่หมายความว่าพวกเขามีอยู่เดียวกันในระหว่างการออกแบบฐานข้อมูลดีที่สุดคือหลีกเลี่ยงการ nullvalues มากที่สุด5 และ 6 ในบริบทของการดำเนินงานและแบบสอบถามและบทที่ 15 ในบริบทของการออกแบบฐานข้อมูลและฟื้นฟู hurled an ( ความหมาย ) ของความสัมพันธ์แบบแผนความสัมพันธ์สามารถตีความเป็นการประกาศหรือชนิดของการยืนยันตัวอย่าง3 .1 รูปยืนยันว่าทั่วไปเอนทิตีนักศึกษาที่มีชื่อ SSN home_phone ที่อยู่ , office_phone Place of Birth และ GPA แต่ละทูเพิลในความสัมพันธ์สามารถแล้วตีความเป็นความจริงหรืออินสแตนซ์เฉพาะของการยืนยันตัวอย่างทูเพิลแรกในรูป 3

Being translated, please wait..

Other languages

The translation tool support: Afrikaans, Albanian, Amharic, Arabic, Armenian, Azerbaijani, Basque, Belarusian, Bengali, Bosnian, Bulgarian, Catalan, Cebuano, Chichewa, Chinese, Chinese Traditional, Corsican, Croatian, Czech, Danish, Detect language, Dutch, English, Esperanto, Estonian, Filipino, Finnish, French, Frisian, Galician, Georgian, German, Greek, Gujarati, Haitian Creole, Hausa, Hawaiian, Hebrew, Hindi, Hmong, Hungarian, Icelandic, Igbo, Indonesian, Irish, Italian, Japanese, Javanese, Kannada, Kazakh, Khmer, Kinyarwanda, Klingon, Korean, Kurdish (Kurmanji), Kyrgyz, Lao, Latin, Latvian, Lithuanian, Luxembourgish, Macedonian, Malagasy, Malay, Malayalam, Maltese, Maori, Marathi, Mongolian, Myanmar (Burmese), Nepali, Norwegian, Odia (Oriya), Pashto, Persian, Polish, Portuguese, Punjabi, Romanian, Russian, Samoan, Scots Gaelic, Serbian, Sesotho, Shona, Sindhi, Sinhala, Slovak, Slovenian, Somali, Spanish, Sundanese, Swahili, Swedish, Tajik, Tamil, Tatar, Telugu, Thai, Turkish, Turkmen, Ukrainian, Urdu, Uyghur, Uzbek, Vietnamese, Welsh, Xhosa, Yiddish, Yoruba, Zulu, Language translation.