Entender e avaliar as relações de tabela

Ao avaliar a relação entre duas determinadas tabelas, você precisa entender quantas ocorrências possíveis em uma tabela poderiam pertencer a uma entidade em outra, e vice-versa. Por exemplo, use um users tabela e um orders tabela. Nesse caso, você quer saber quantas pedidos um determinado usuário tenha colocado e o número possível de usuários um pedido pode pertencer a.

Entender relacionamentos é vital para manter a integridade dos dados, pois isso afeta a precisão de seus colunas calculadas e dimensões. Para saber mais, consulte tipos de relacionamento e como avaliar as tabelas na Data Warehouse.

Tipos de relacionamento types

Há três tipos de relações que podem existir entre duas tabelas:

One-to-One onetoone

Em um one-to-one relacionamento, um registro na tabela B pertence a apenas um registro na tabela A. E um recorde na tabela A pertence a apenas um registro na Tabela B.

Por exemplo, no relacionamento entre pessoas e números de carteira de motorista, uma pessoa pode ter apenas um número de carteira de motorista, e um número de carteira de motorista pertence a apenas uma pessoa.

One-to-Many onetomany

Em um one-to-many relacionamento, um registro na tabela A pode pertencer a vários registros na tabela B. Pense na relação entre orders e items - um pedido pode conter muitos itens, mas um item pertence a um único pedido. Neste caso, o orders a tabela é um lado e o items a mesa é o lado muitos.

Many-to-Many manytomany

Em um many-to-many relacionamento, um registro na tabela B pode pertencer a vários registros na tabela A. E vice-versa, um recorde na tabela A pode pertencer a vários registros na tabela B.

Pense na relação entre products e categorias: um produto pode pertencer a muitas categorias, e uma categoria pode conter muitos produtos.

Avaliando Suas Tabelas eval

Dados os tipos de relações que existem entre tabelas, você pode aprender a avaliar as tabelas em sua Data Warehouse. À medida que esses relacionamentos moldam como as colunas calculadas de várias tabelas são definidas, é importante entender como identificar os relacionamentos entre tabelas e qual lado. one ou many - a tabela pertence a.

Há dois métodos que podem ser usados para avaliar os relacionamentos de um determinado par de tabelas dentro da Data Warehouse. O primeiro método utiliza um quadro conceptual que considera como as entidades da tabela interagem entre si. O segundo método usa o esquema da tabela.

Uso da Estrutura Conceitual concept

Esse método usa uma estrutura conceitual para descrever como as entidades nas duas tabelas podem interagir entre si. É importante entender que esse arcabouço avalia o que é possível, dada a relação.

Por exemplo, ao pensar em usuários e pedidos, considere tudo o que é possível no relacionamento. Um usuário registrado não pode fazer pedidos, fazer apenas um pedido ou fazer vários pedidos durante sua vida útil. Se você iniciou sua empresa e nenhum pedido foi feito, é possível que um determinado usuário possa fazer muitos pedidos ao longo de sua vida útil. As tabelas são criadas para acomodar isso.

Para usar este método:

  1. Identifique a entidade que está sendo descrita em cada tabela. Dica: geralmente é um substantivo. Por exemplo, a variável user e orders As tabelas descrevem explicitamente usuários e pedidos.

  2. Identifique um ou mais verbos que descrevam como essas entidades interagem. Por exemplo, ao comparar usuários a pedidos, os usuários "fazem" pedidos. Indo na outra direção, os pedidos "pertencem" aos usuários.

Esse tipo de estrutura pode ser aplicado a qualquer par de tabelas na Data Warehouse. Isso permite identificar facilmente o tipo de relação e qual tabela está em um lado e qual tabela está em vários lados.

Depois de identificar a terminologia que descreve como as duas tabelas interagem, enquadre a interação em ambas as direções considerando como uma determinada instância da primeira entidade se relaciona com a segunda. Estes são alguns exemplos de cada relação:

One-to-One

Uma determinada pessoa só pode ter um número de carteira de motorista. Um determinado número de carteira de motorista pertence a apenas uma pessoa.

Este é um one-to-one relação em que cada tabela é um lado.

One-to-Many

Uma determinada ordem pode conter muitos itens. Um determinado item pertence a apenas um pedido.

Este é um one-to-many relação em que a tabela pedidos é um lado e a tabela itens é o lado muitos.

Many-to-Many

Um determinado produto pode possivelmente pertencer a muitas categorias. Uma determinada categoria pode conter muitos produtos.

Este é um many-to-many relação em que cada tabela é um lado muitos.

Usando o Esquema da Tabela schema

O segundo método usa o schema da tabela. O esquema define quais colunas são as Primary e Foreign chaves. Você pode usar essas chaves para vincular tabelas e ajudar a determinar os tipos de relacionamento.

Depois de identificar as colunas que vinculam duas tabelas, use os tipos de coluna para avaliar o relacionamento da tabela. Veja alguns exemplos:

One-to-one

Se as tabelas estiverem vinculadas usando a variável primary key de ambas as tabelas, a mesma entidade única está sendo descrita em cada tabela e a relação é one-to-one.

Por exemplo, uma variável users tabela pode capturar a maioria dos atributos do usuário (como nome) enquanto uma tabela complementar user_source A tabela captura fontes de registro do usuário. Em cada tabela, uma linha representa um usuário.

One-to-many

NOTE
Você aceita ordens de convidados? Consulte Pedidos de convidados para saber como as ordens de convidados podem afetar seus relacionamentos de tabela.

Quando as tabelas são vinculadas usando um Foreign key apontando para um primary key, esta configuração descreve uma one-to-many relação. O lado um é o quadro que contém o primary key e o lado muitos é a tabela que contém o foreign key.

Many-to-many

Se uma das situações a seguir for verdadeira, a relação será many-to-many:

  • Non-primary key as colunas estão sendo usadas para vincular duas tabelas
  • Parte de um composto primary key é usado para vincular duas tabelas

Próximas etapas

A avaliação correta das relações de tabela é essencial para a modelagem precisa dos dados. Agora que você entende como as tabelas estão relacionadas umas com as outras, consulte o que você pode fazer com o Gerenciador de Datas Warehouse.

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