because either he does not have a h

because either he does not have a home phone or he has one but we do not know it (value is unknown).In general,we can have several meanings for NULL values, such as value unknown, value exists but is not available, orattribute does not applyto this tuple(also known asvalue undefined).An example of the last type of NULL will occur if we add an attribute Visa_status to the STUDENT relation
that applies only to tuples representing foreign students. It is possible to devise different codes for different meanings of NULLvalues.Incorporating different types of NULL values into relational model operations (see Chapter 6) has proven difficult and is outside the scope of our presentation. The exact meaning of a NULLvalue governs how it fares during arithmetic aggregations or comparisons with other values. For example, a comparison of two NULL values leads to ambiguities—if both Customer A and B have NULLaddresses,it does not mean they have the same address. During database design, it is best to avoid NULLvalues as much as possible.We will discuss this further in Chapters 5 and 6 in the context of operations and queries, and in Chapter 15 in the context of database design and normalization. Interpretation (Meaning) of a Relation. The relation schema can be interpreted as a declaration or a type of assertion. For example, the schema of the STUDENT relation of Figure 3.1 asserts that, in general, a student entity has a Name, Ssn, Home_phone, Address, Office_phone, Age, and Gpa. Each tuple in the relation can then be interpreted as a fact or a particular instance of the assertion. For example, the first tuple in Figure 3.1 asserts the fact that there is a STUDENT whose Name is Benjamin Bayer,Ssn is 305-61-2435,Age is 19,and so on. Notice that some relations may represent facts about entities, whereas other relations may represent facts about relationships. For example, a relation schema MAJORS (Student_ssn,Department_code) asserts that students major in academic disciplines.A tuple in this relation relates a student to his or her major discipline.Hence,the relational model represents facts about both entities and relationships uniformly as relations. This sometimes compromises understandability because one has to guess whether a relation represents an entity type or a relationship type.We introduce the Entity-Relationship (ER) model in detail in Chapter 7 where the entity and relationship concepts will be described in detail.The mapping procedures in Chapter 9show how different constructs of the ER and EER (Enhanced ER model covered in Chapter 8) conceptual data models (see Part 3) get converted to relations. An alternative interpretation of a relation schema is as a predicate; in this case, the values in each tuple are interpreted as values that satisfy the predicate.For example, the predicate STUDENT (Name, Ssn, ...) is true for the five tuples in relation STUDENT of Figure 3.1.These tuples represent five different propositions or facts in the real world.This interpretation is quite useful in the context of logical programming languages, such as Prolog, because it allows the relational model to be used within these languages (see Section 26.5). An assumption called the closed world assumption states that the only true facts in the universe are those present within the extension (state) of the relation(s).Any other combination of values makes the predicate false

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 กับความสัมพันธ์ของนักเรียนที่ใช้เฉพาะกับ 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 tuples 3.1.These เป็นตัวแทนของห้า ข้อเสนอที่แตกต่างกันหรือข้อเท็จจริงในการแปลความหมายที่แท้จริง world.This ค่อนข้างมีประโยชน์ในบริบทของการเขียนโปรแกรมภาษาตรรกะเช่นเปิดฉากเพราะจะช่วยให้รูปแบบความสัมพันธ์ที่จะใช้ในภาษาเหล่านี้ (ดูมาตรา 26.5) สมมติฐานที่เรียกว่าปิดสมมติฐานโลกระบุว่าข้อเท็จจริงจริงเฉพาะในจักรวาลเป็นผู้ที่อยู่ในปัจจุบันส่วนขยาย (รัฐ) ของความสัมพันธ์ (s) ใด ๆ ที่รวมกันของค่าอื่น ๆ ทำให้การวินิจฉัยที่ผิดพลาด

Results (Thai) 3:

เพราะเขาไม่มีโทรศัพท์บ้าน หรือที่เขามี แต่เราไม่รู้ ( ค่าไม่รู้ ) โดยทั่วไปเราสามารถมีหลายความหมาย เช่น ค่า null ที่ไม่รู้ค่า ค่า มีอยู่ แต่ไม่สามารถใช้ได้ orattribute ไม่ได้ประยุกต์ tuple แบบนี้ ( ยังเป็นที่รู้จัก asvalue undefined ) ตัวอย่าง ประเภทสุดท้ายของการจะเกิดขึ้น ถ้าเราเพิ่มแอตทริบิวต์ visa_status ให้นักเรียนสัมพันธ์
ที่ใช้เฉพาะกับทูเปิลที่เป็นตัวแทนของนักศึกษาต่างชาติ มันเป็นไปได้ที่จะสร้างรหัสที่แตกต่างกันสำหรับความหมายที่แตกต่างกันของ nullvalues รวมชนิดที่แตกต่างกันของค่า null ในการดําเนินงานฐานข้อมูลแบบสัมพันธ์ ( ดูบทที่ 6 ) ได้พิสูจน์ยาก และอยู่ภายนอกขอบเขตของการนำเสนอของเราความหมายที่แน่นอนของ nullvalue บังคับว่ามันค่าโดยสารระหว่างเลขคณิตการรวมหรือเปรียบเทียบกับค่าอื่น ๆ ตัวอย่างเช่น การเปรียบเทียบค่าสองค่า null ทำให้เกิดความกำกวมหากทั้งลูกค้า A และ B มี nulladdresses มันไม่ได้หมายความว่าพวกเขามีที่อยู่เดียวกัน ในการออกแบบฐานข้อมูล ที่ดีที่สุดคือหลีกเลี่ยง nullvalues มากที่สุดเท่าที่เป็นไปได้เราจะหารือเพิ่มเติมในบทที่ 5 และ 6 ในบริบทของการดำเนินงาน และแบบสอบถาม และในบทที่ 15 ในบริบทของการฟื้นฟูและออกแบบฐานข้อมูล การตีความ ( ความหมาย ) ของความสัมพันธ์ ความสัมพันธ์เหล่านี้สามารถถูกตีความว่าเป็นประกาศหรือชนิดของการยืนยัน ตัวอย่างเช่น สคีมาของนักเรียนความสัมพันธ์ของรูปที่ 3.1 ยืนยันว่าโดยทั่วไปเป็นนิติบุคคลมีนักเรียนชื่อSSN home_phone , ที่อยู่ , office_phone อายุ และ เกรดเฉลี่ยสะสม ในแต่ละทูเปิลในความสัมพันธ์สามารถตีความเป็นข้อเท็จจริงหรืออินสแตนซ์โดยเฉพาะของการยืนยัน ตัวอย่างเช่น ทูเปิล ครั้งแรกในรูปที่ 3.1 ยืนยันข้อเท็จจริงว่า มีนักเรียนที่ชื่อ เบนจามิน ไบเออร์ , SSN เป็น 305-61-2435 อายุ 19 ปี และ สังเกตเห็นว่า ความสัมพันธ์บางอย่างอาจแสดงถึงข้อเท็จจริงเกี่ยวกับองค์กรในขณะที่ความสัมพันธ์อื่น ๆอาจเป็นตัวแทนของข้อเท็จจริงเกี่ยวกับความสัมพันธ์ ตัวอย่างเช่นความสัมพันธ์ของเอก ( student_ssn department_code , ) ยืนยันว่า นักศึกษาวิชาเอกในสาขา วิชาการ เป็นทูเปิลในความสัมพันธ์นี้เกี่ยวข้องกับนักเรียนวินัยหลักของเขาหรือเธอ ดังนั้น โมเดลเชิงสัมพันธ์ หมายถึง ข้อเท็จจริงเกี่ยวกับทั้งนิติบุคคลและความสัมพันธ์อย่างสม่ำเสมอตามความสัมพันธ์