เนื่องจากวันที่ 27 กุมภาพันธ์ ถึง 22 มีนาคม 2561 เป็นช่วงเวลาของการสอบกลางภาค ซึ่งทำให้ต้องแบ่งเวลาในการทำงานและอ่านหนังสือสอบอย่างหนัก จึงทำให้ไม่มีเวลาในการอัพบล็อค ข้าพเจ้าจึงได้ขออนุญาตอัพบล็อคย้อนหลังตั้งแต่สัปดาห์หลังจากที่อัพบล็อคไปล่าสุด นั้นคือสัปดาห์ที่เรียนเรื่อง ER Diagram
จากภาพคือการเรียกชื่อของสัญลักษณ์ต่างๆ ในแต่ละแบบ ซึ่งบางแบบอาจมีชื่อเรียกเดียวกันแต่คนละสัญลักษณ์
ภาพตัวอย่างโจทย์ปัญหา ER Diagram
อธิบายการดู Degree และ Cardinalrity Ratio
Degree สามารถดูได้จากจำนวน Entity ในที่นี้มี Entity ทั้งหมด 2 Entity นั่นคือ student และ instructor
จึงกล่าวได้ว่าความสัมพันธ์ advisor นี้ มี Degree คือ Binary นั่นเอง
Cardinalrity Ratio สามารถดูได้จากเส้นของความสัมพันธ์ ในที่นี้ความสัมพันธ์จาก student ไปหา instructor เป็นแบบ นักเรียน 1 คน สามารถมีผู้สอนได้ 1 คน ในทางตรงกันข้าม ผู้สอน 1 คนสามารถมีนักเรียนได้มากกว่า 1 คน ดังนั้น ความสัมพันธ์นี้ จึงมี Cardinalrity Ratio เป็นแบบ 1:N ซึ่งอ่านว่า one to many นั่นเอง
อีก 1 ตัวอย่างซึ่งมี Degree เป็น Binary เช่นกัน ดูได้จากมี Entity จำนวน 2 Entity แต่ในตัวอย่างนี้ เป็นความสัมพันธ์ที่ ตอนเรียน 1 ตอน สามารถมีผู้สอนได้มากกว่า 1 คน และในทางเดียวกัน ผู้สอน 1 คน ก็สามารถสอนได้ในหลายตอนเรียน ดังนั้น Cardinalrity Ratio แบบนี้จึงเรียกว่า N:M อ่านว่า Many to Many นั่นเอง
จากที่อธิบายไปข้างต้น มาดูในตัวอย่างจากโจทย์ปัญหา ซึ่งเป็นความสัมพันธ์ advisor ระหว่าง student และ instructor ซึ่งเป็นความสัมพันธ์แบบ 1:N และมี Degree เป็น Binary โดยที่ในภาพจะสื่อให้เห็นว่า แต่ละ Entity นั้น มี ID เป็น key attribute อยู่ (แต่ละรูปวงรีเราเรียกว่า attribute) ซึ่ง key attribute เป็นสิ่งที่ไม่สามารถซ้ำกันได้
ในภาพข้างต้นเป็นความสัมพันธ์ inst_dept ระหว่าง instructor และ department ซึ่งมีความสัมพันธ์แบบ 1:N เช่นกัน และมี Degree เป็น Binary เช่นกัน แต่ในภาพจะสื่อให้เห็นถึง ความสัมพันธ์ที่มีเส้น 2 เส้นขนานกัน โยงหา Entity ซึ่งจะสื่อถึงว่า instructor (ตัวที่ติดกับเส้น 2 เส้นขนานกัน) จำเป็นต้องมี department (ตัวที่ไม่ได้ติดกับเส้น 2 เส้นขนานกัน) กล่าวคือ ผู้สอนแต่ละคนจำเป็นต้องมีแผนกเป็นของตัวเอง แต่ในแผนกแต่ละแผนกนั้น ไม่จำเป็นต้องมีผู้สอนก็ได้
ไม่มีความคิดเห็น:
แสดงความคิดเห็น