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利用单个表的信息可以回答某些问题。为了确定签协议的公司数目,只需对company 表中的行数计数即可。类似地,为了确定某个给定时间段中的点击次数,只需查看hit 表即可。其他问题要更为复杂一些,而且必须考虑多个表以确定答案。例如,为了确定P i c k l e s .公司的每个广告在7月1 4日点击了多少次,应该按如下步骤使用这些表:
1) 查询company 表中的公司名(Pickles, Inc)以找到公司编号( 1 4)。
2) 利用公司编号查找ad 表中匹配的记录以便能够确定相关的广告编号。有两个这样的广告,48 和1 0 1。
3) 对ad 表中匹配的每个记录,利用该记录中的广告编号查找hit 表中在所需日期范围内的匹配记录,然后对匹配的记录进行计数。广告编号为48 的匹配记录有三个,广告编号为101 的匹配记录有两个。听起来很复杂!而这正是关系数据库系统所擅长的。这种复杂性在某种程度可以说是一种幻觉,因为上述每一步只不过是一个简单的匹配操作,它通过将一个表的行中的值与另一个表的行中的值相匹配,把一个表与另一个表相关联。这个简单的操作可以各种方式使用来回答各种各样的问题。每个公司有多少个不同的广告?哪个公司的广告最受欢迎?每个广告带来的收入是多少?当前记账期中每个公司的总费用是多少?现在我们已经介绍了关系数据库的理论,足以理解本书其余部分了,我们不必探究第三范式、实体关系图以及所有这一类的东西。如果您确实需要了解这些东西,那就太令人恐怖了,而且这也不是地方。建议您从阅读C.J.Date 和E . F.Codd 的某些书籍入手。 |
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