Try using it in your preferred language.

English

  • English
  • 汉语
  • Español
  • Bahasa Indonesia
  • Português
  • Русский
  • 日本語
  • 한국어
  • Deutsch
  • Français
  • Italiano
  • Türkçe
  • Tiếng Việt
  • ไทย
  • Polski
  • Nederlands
  • हिन्दी
  • Magyar
translation

นี่คือโพสต์ที่แปลด้วย AI

제이의 블로그

การสร้างแบบจำลองข้อมูลเชิงสัมพันธ์

เลือกภาษา

  • ไทย
  • English
  • 汉语
  • Español
  • Bahasa Indonesia
  • Português
  • Русский
  • 日本語
  • 한국어
  • Deutsch
  • Français
  • Italiano
  • Türkçe
  • Tiếng Việt
  • Polski
  • Nederlands
  • हिन्दी
  • Magyar

สรุปโดย AI ของ durumis

  • การสร้างแบบจำลองข้อมูลเชิงสัมพันธ์ คือ การแบ่งข้อมูลจากโลกแห่งความเป็นจริงออกเป็นตารางและข้อมูล โดยมีขั้นตอนคือ การวิเคราะห์ความต้องการ การสร้างแบบจำลองข้อมูลเชิงแนวคิด การสร้างแบบจำลองข้อมูลเชิงตรรกะ และการสร้างแบบจำลองข้อมูลเชิงกายภาพ
  • การวิเคราะห์ความต้องการ เป็นขั้นตอนที่สำคัญที่สุดในกระบวนการสร้างแบบจำลองข้อมูล โดยต้องร่วมกับผู้ที่ต้องการสร้างโปรแกรม และวาด UI ร่วมกันเพื่อให้ความคิดตรงกัน
  • การสร้างแบบจำลองข้อมูลเชิงแนวคิด จะใช้ ERD เพื่อแบ่งแนวคิดและแสดงปฏิสัมพันธ์ ในขณะที่การสร้างแบบจำลองข้อมูลเชิงตรรกะ จะแปลง ERD เป็นตารางตรรกะ และการสร้างแบบจำลองข้อมูลเชิงกายภาพ จะแสดงตารางเป็นคำสั่ง SQL

การสร้างแบบจำลองข้อมูลเชิงสัมพันธ์หมายถึงกระบวนการแบ่งข้อมูลที่ซับซ้อนของโลกแห่งความเป็นจริงออกเป็นตารางและข้อมูล
การสร้างแบบจำลองข้อมูลเชิงสัมพันธ์นั้นประกอบด้วยหลายขั้นตอน

การวิเคราะห์ความต้องการ

การวิเคราะห์ความต้องการคือการระบุว่าต้องการทำอะไรกับข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริง

โดยทั่วไป นักพัฒนาจะรับเอกสารผลลัพธ์ เช่น เอกสารการวางแผน เพื่อระบุข้อมูลที่จำเป็นสำหรับโปรแกรม

การวิเคราะห์ความต้องการเป็นขั้นตอนที่สำคัญที่สุดในกระบวนการสร้างแบบจำลองข้อมูล เนื่องจากปัญหาส่วนใหญ่เกิดขึ้นในขั้นตอนการวิเคราะห์ความต้องการ

วิธีที่ดีที่สุดในการป้องกันปัญหาในขั้นตอนการวิเคราะห์ความต้องการคือการวาดUI(User Interface) ร่วมกับบุคคลที่ต้องการสร้างโปรแกรมเพื่อให้มั่นใจว่าทั้งสองฝ่ายมีความคิดเห็นตรงกัน

การสร้างแบบจำลองข้อมูลเชิงแนวคิด

ขั้นตอนนี้เกี่ยวข้องกับการแบ่งแนวคิดที่จำเป็นสำหรับงานที่ทำและการสร้างแบบจำลองว่าแนวคิดแต่ละอย่างโต้ตอบกันอย่างไร

โดยทั่วไปจะใช้สัญลักษณ์ก้ามปูในการวาดERD(Entity Relationship Diagram) เพื่อแสดงภาพในรูปแบบแผนภาพ


การสร้างแบบจำลองข้อมูลเชิงตรรกะ

การแปลง ERD ซึ่งเป็นผลลัพธ์ของกระบวนการสร้างแบบจำลองข้อมูลเชิงแนวคิดให้เป็นตารางเชิงตรรกะ

การสร้างแบบจำลองข้อมูลเชิงกายภาพ

การแสดงตารางที่สร้างขึ้นในกระบวนการสร้างแบบจำลองข้อมูลเชิงตรรกะเป็นคำสั่ง SQL ที่สามารถใช้ได้ในฐานข้อมูลจริง


การสร้างแบบจำลองข้อมูลเชิงสัมพันธ์คือกระบวนการแยกปัญหาที่ซับซ้อนในโลกแห่งความเป็นจริงเพื่อทำการนามธรรมและย้ายไปยังคอมพิวเตอร์

Jay
제이의 블로그
1인분이 목표인 초보 개발자
Jay
การสร้างแบบจำลองข้อมูลเชิงตรรกะ การสร้างแบบจำลองข้อมูลเชิงตรรกะคือกระบวนการแปลงแบบจำลองข้อมูลเชิงแนวคิดให้สอดคล้องกับรูปแบบฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ โดยใช้กฎการแมป ซึ่งเกี่ยวข้องกับ การจัดการความสัมพันธ์ 1:1, 1:N, N:M และการทำให้เป็นปกติเพื่อให้ได้มาซึ่งความสมบูรณ์ของข้อมูล 1NF, 2NF, 3NF ผ่

9 เมษายน 2567

แบบจำลองข้อมูลตรรกะของโครงการ Kanban Board 2 บทความนี้อธิบายวิธีการสร้างแบบจำลองข้อมูลตรรกะโดยใช้ ERD แบบจำลองข้อมูลเชิงแนวคิดเป็นพื้นฐาน พร้อมทั้งอธิบายขั้นตอนต่างๆ ของการดำเนินการและแสดงวิธีแก้ปัญหาที่อาจเกิดขึ้นในระหว่างการทำให้เป็นปกติ โดยเฉพาะอย่างยิ่งจะมุ่งเน้นไปที่การแก้ไขปัญหาเกี่ยวกับความจำ

9 เมษายน 2567

แบบจำลองข้อมูลเชิงแนวคิดของโครงการ Kanban Board 1 โครงการ Kanban Board ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของงานฝึกงานด้าน Backend ของ Wanted ได้รับการนำไปใช้ใหม่เพื่อวัตถุประสงค์ในการฝึกฝนการสร้างแบบจำลองข้อมูลเชิงสัมพันธ์ การสร้างแบบจำลองข้อมูลเชิงแนวคิดได้ดำเนินการผ่านกระบวนการแยก Entity, กำหนดตัวระบุ และระบุความสัมพัน

9 เมษายน 2567

ข้อมูลสังเคราะห์: เครื่องจักรกลายเป็นผู้บริโภค บริการวิจัยผู้ใช้โดยใช้ผู้บริโภคสังเคราะห์ AI ได้ปรากฏขึ้น ทำให้จำเป็นต้องมีการนิยามใหม่เกี่ยวกับข้อมูลและความจริง บริการนี้ช่วยให้ได้รับ ข้อเสนอแนะเกี่ยวกับการพัฒนาผลิตภัณฑ์ผ่านตัวละครเสมือนจริง แต่ก็ก่อให้เกิดปัญหาที่ทำให้ยากต่อการประเมินเชิงวิพากษ์เกี่
Byungchae Ryan Son
Byungchae Ryan Son
Byungchae Ryan Son
Byungchae Ryan Son
Byungchae Ryan Son

10 พฤษภาคม 2567

การติดฉลากข้อมูลคืออะไร? ประเภท ข้อดี ข้อเสีย การติดฉลากข้อมูลเป็นกระบวนการที่จำเป็นเพื่อช่วยให้คอมพิวเตอร์เข้าใจข้อมูล โดยการติดแท็กให้กับข้อมูล เช่น การติดฉลาก 'สุนัข' และ 'แมว' ให้กับรูปภาพของสุนัขและแมวตามลำดับ ทำให้สามารถเรียนรู้ด้วยคอมพิวเตอร์ได้ มีวิธีการติดฉลากหลายแบบ เช่น สี่เหลี่ยม จุด หลาย
세상 모든 정보
세상 모든 정보
세상 모든 정보
세상 모든 정보

29 มีนาคม 2567

มนุษย์เป็นปรากฏการณ์ มาตรฐานการตัดสินใจขององค์กร -2 นำเสนอแนวทางการเข้าใกล้ที่เน้นปรากฏการณ์โดยใช้พฤติกรรมของมนุษย์เป็นเกณฑ์ในการตัดสินใจขององค์กร แนวทางนี้ช่วยให้เข้าใจความต้องการและแรงจูงใจของลูกค้า และค้นพบโอกาสการเติบโตที่แตกต่าง การแก้ปัญหาแบบอนุมานโดยเฉพาะและวิธีการรวบรวมข้อมูลที่หลากหลายช่วยให้ได้ข้
Byungchae Ryan Son
Byungchae Ryan Son
Byungchae Ryan Son
Byungchae Ryan Son
Byungchae Ryan Son

7 พฤษภาคม 2567

ไม่มีใครต้องการ 'กลยุทธ์' ของนักวิจัย ผู้เขียนที่มีประสบการณ์ในภาคสนาม ไม่ใช่ดีไซเนอร์หรือ UX รีเสิร์ช แบ่งปันคำแนะนำเชิงกลยุทธ์เพื่อการส่งมอบข้อมูลเชิงลึกที่มีประสิทธิภาพภายในองค์กรในยุคของปัญญาประดิษฐ์ ข้อเสนอแนะ 'เสียงของผู้บริโภค' ไม่เพียงพอ และกลยุทธ์การใช้การเล่าเรื่องและวัสดุภาพที่สอดค
Byungchae Ryan Son
Byungchae Ryan Son
Byungchae Ryan Son
Byungchae Ryan Son

21 พฤษภาคม 2567

3 นิสัยเล็กๆ น้อยๆ ที่ช่วยพัฒนาความสามารถในการวิเคราะห์การลงทุน อย่ารับข้อมูลจากผู้อื่นแบบไม่วิพากษ์วิจารณ์ แต่จงพัฒนาการตรวจสอบข้อมูลและการหาตัวเลขด้วยตัวเอง เพื่อให้สามารถวิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างแม่นยำและสร้างกลยุทธ์การลงทุนที่ดีขึ้น
고집스런가치투자
고집스런가치투자
고집스런가치투자
고집스런가치투자

3 เมษายน 2567

ใครในองค์กรควรอยู่ข้างๆ คุณ? รูปภาพนี้แสดงภาพรวมที่น่าสนใจของชั้นและอิทธิพลในการตัดสินใจในองค์กร ซึ่งแสดงให้เห็นถึงความคิดเห็นของผู้นำ ความสามารถหลัก โครงสร้างเกมอำนาจ กลยุทธ์ ฯลฯ ในแบบภาพ
Byungchae Ryan Son
Byungchae Ryan Son
Byungchae Ryan Son
Byungchae Ryan Son
Byungchae Ryan Son

21 พฤษภาคม 2567