Определение задуманного числа по трем таблицам: Лабораторная на тему Определение задуманного числа по трем таблицам

Определение задуманного числа по трем таблицам — Определение числа по таблицам

Единственный в мире Музей Смайликов Самая яркая достопримечательность Крыма Скачать 16.6 Kb. Название Разместив в каждой из трех таблиц подряд числа от 1 до 60 так, чтобы в первой Анкор Определение числа по таблицам Дата 25.09.2021 Размер 16.6 Kb. Формат файла Имя файла Определение задуманного числа по трем таблицам.docx Тип Документы #236634 Подборка по базе: Перед каждой компанией рано или поздно встает задача составления, В каждой образовательной программе. docx, Практическое задание 23 Общий анализ трех функциональных блоков , Карточки-задания на тему _Квадратный трёхчлен_ (8 класс).docx, Приведите примеры трёх категорий философии, дав каждой из них кр, 28.03.2022 Представление трехзначных чисел в виде суммы разрядны, 30.03.2022 Сравнение трёхзначных чисел..docx, В каждой школе свой Герой».pptx, Сумма трёх и более слагаемых. Математика. 3 класс..docx, 3 трехфазные выпрямители.ppt Определение задуманного числа по трем таблицам Разместив в каждой из трех таблиц подряд числа от 1 до 60 так, чтобы в первой таблице они стояли в трех столбцах по двадцати чисел в каждом, во второй – в четырех столбцах по 15 чисел в каждом и в третьей – в пяти столбцах по 12 чисел в каждом (см.рис. 1) , легко быстро определить задуманное кем-нибудь число N (N≤60), если будут указаны номера α,β,γ столбцов, содержащих задуманное число в 1-й, во 2-й и в 3-й таблица: N будент равно остатку деления числа 40α+45β+36γ на 60 или, Другими словами, N будет равно меньшему положительному числу, сравнимому с суммой (40α+45β+36γ) по модулю 60. Например. При α=3 , β=2 , γ=1: 40α+45β+36γ ≡ 0+30+36 ≡ 6 (mod 60), т.е. N=6 Ⅰ Ⅱ Ⅲ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 ● ● ● ● ● ● ● ● ● 55 56 57 58 59 60 Ⅰ Ⅱ Ⅲ IV 1 2 3 4 5 6 7 8 ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● 53 54 55 56 57 58 59 60 Ⅰ Ⅱ Ⅲ IV V 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 Рис. 1 Аналогичный вопрос может бить решен для чисел в пределах до 420, Размещенных в четырех таблицах с тремя, четырьмя, пятью и семью столбцами: если α, β, γ,  — номера столбцов, в которых стоит задуманное число, то оно равно остатку от деления числа 280α+105β+336γ+120на 420

Карта сайта

Каталог Поиск книг Электронные приложения Авторизация Подписка на рассылку Стихи о нас Богатство Идей, Новизна, Оптимизм и Мудрость Рождению гениев пусть помогает трудность. Трудности эти уже превратились в смыслы. Борьба, Интерес, Наука, Ответственность, Мысли… Тивикова С. К., зав. каф. начального образования НИРО Обратная связь Отправить сообщение с сайта Партнёры

Главная  >  Методист  >  Авторские мастерские  >  Информатика  >  Босова Л. Л. ГЛАВНАЯ Наше издательство специализируется на выпуске качественной научной, справочной, учебной и методической литературы. Наши книги пользуются заслуженным признанием среди школьников, студентов, преподавателей, специалистов, учегых. Интернет-магазин книг Бином. ОБ ИЗДАТЕЛЬСТВЕ Информация об издательстве «БИНОМ. Лаборатория знаний». Новости издательства Новости издательства. Методсовет 23 мая 2019 5 декабря 2018 14 мая 2018 13 декабря 2017 18 мая 2017 Семинары-вебинары Конкурсы Дневник путешественника Конкурс 2020 Конкурс 2022 Мои методические разработки к УМК ИНФОРМАТИКА 2-4 Урок информатики в основной школе Издательство «БИНОМ. Лаборатория знаний» объявляет о проведении конкурса методических разработок «Урок информатики в основной школе». Руководит конкурсом Организационный комитет (далее — Оргкомитет), состоящий из представителей Российской академии образования, Федерального института развития образования, методистов издательства. Урок информатики: углубленный ур-нь Издательство «БИНОМ. Лаборатория знаний» объявляет о проведении конкурса методических разработок «Урок информатики: углубленный уровень». Информационная безопасность Калейдоскоп исследовательских проектов Конкурс «Учу учиться» Моделируем урок в начальной школе Школьная информатика в информационно-цифровом обществе Партнёры Партнёры издательства ДОКУМЕНТЫ Официальные документы Издательства Законодательные акты Образовательные программы Стандарты Рекламные материалы ЭФУ БИНОМ АВТОРСКИЕ МАСТЕРСКИЕ Авторские мастерские представлены по темам: информатика и ИКТ, математика, физика, химия, биология, ЕГЭ БИНОМ Детства Петерсон Л. Г. Безруких М.М. <br>Филиппова Т.А. Агапина М.С. Абросимова В.Д Бережнова О.В. Данилова Ю.Г. Добролюбова А.С. Зайцева Л.Г. Колкер М. Кочемасова Е.Е. Лыкова И. А. Матвеева Е.И. Матвеева А. Мухина И.В. Скоролупова О.А. Тимофеева Л.Л. Трифонова Е. Трубецкая К. Филиппова Т.А. Чал-Борю В.Ю. Шебеко Н. Детский сад дома Математика Петерсон Л.Г. Мордкович А.Г. Смирнов В.А. Истомина Н.Б. Начальная школа Лидер-кейс издательства БИНОМ Система Эльконина — Давыдова Э.И. Александрова С.Ф. Горбов С. В. Ломакович Е.И. Матвеева В.В. Репкин Л.И. Тимченко Г.А. Цукерман Е.В. Чудинова Образовательная система Гармония Система Л.В. Занкова Мир деятельности Информатика (УМК Матвеева Н. В.) Информатика (УМК Горячев А.В.) Авторская мастерская Павлов Д. И., Горячев А. В. по информатике. Информатика (УМК Могилев А.В.) Комплексные итоговые работы Английский язык Информатика Матвеева Н. В. Могилев А. В.<br>Цветкова М. С. Павлов Д. И.<br>Горячев А. В. Авторская мастерская Павлов Д. И., Горячев А. В. по информатике. Плаксин М. А. Босова Л. Л. Поляков К. Ю.<br>Еремин Е. А. Авторская мастерская Полякова Константина Юрьевича. д.т.н., учитель высшей категории, победитель Всероссийского конкурса для педагогов по включению ресурсов Единой коллекции ЦОР в образовательный процесс. Поляков К. Ю. лауреат профессиональной премии «Лучший учитель Санкт-Петербурга». Угринович Н. Д. Хеннер Е.К.<br>Семакин И. Г. Калинин И. А.<br>Самылкина Н. Н. Макарова Н. В. Универсальные пособия ФК ГОС Электронные ресурсы Физика Астрономия Технология Бешенков С. А. Копосов Д. Г. Копосов Денис Геннадьевич, учитель информатики, общеобразовательная гимназия №24. Геронимус Т.М. Биология География Окружающий мир Авторские мастерские по предмету Окружающий мир. Вахрушев А.А. и др. Внеурочная деятельность Павлов Д.И. <br>Ревякин М.Ю. Копосов Д.Г. Копосов Денис Геннадьевич, учитель информатики, общеобразовательная гимназия №24. Поляков К.Ю. Авторская мастерская Полякова Константина Юрьевича. д.т.н., учитель высшей категории, победитель Всероссийского конкурса для педагогов по включению ресурсов Единой коллекции ЦОР в образовательный процесс. Поляков К. Ю. лауреат профессиональной премии «Лучший учитель Санкт-Петербурга». Жемчужников Д.Г. Цветкова М. С. <br> Якушина Е.В. 2-4 классы 5-6 классы 7-9 классы 10-11 классы Ходакова Н.П. <br>Павлов Д.И. Курчина С.В. Уханёва В.А. <br>Животова Е.Б. Инфобезопасность Медиаобразование Олимпиадное движение Аттестация учащихся Разноцветная планета Естествознание ИНТЕРНЕТ-ГАЗЕТЫ Архив Вести образования Политика конфиденциальности интернет-сайта Пользовательское соглашение Выходные данные СМИ Свидетельство СМИ ВЕБИНАРЫ Видео издательства. Запись вебинаров. Расписание вебинаров Дошкольное образование Начальная школа Информатика Математика Астрономия Естествознание Искусство История Компьютерная графика и черчение ОБЖ Русский язык Физика Финансовая грамотность Технология Робототехника География Биология УМК-БИНОМ Аттестация учащихся Медиаобразование Разное КАК КУПИТЬ Как купить книги издательства. КОНТАКТЫ Контакты издательства. Схема проезда. Телефоны.

Задание вопросов по нескольким связанным таблицам

В этом посте рассказывается о том, как задавать вопросы по нескольким таблицам со связями — с использованием наборов, выражений LoD и агрегированных вычислений. Как и в предыдущих сообщениях, мы используем набор данных книжного магазина — вы можете продолжить, загрузив эту книгу Tableau.

В выпуске Tableau 2020.2 мы представили новые возможности моделирования данных, которые упрощают объединение нескольких таблиц для анализа. В этой серии блогов мы рассмотрели введение в отношения и поделились советами и рекомендациями по фильтрам и вычислениям на уровне строк. В этом посте рассказывается о том, как задавать вопросы по нескольким таблицам с отношениями — с использованием наборов, выражений LoD и агрегированных вычислений. Как и в предыдущих сообщениях, мы используем набор данных книжного магазина — вы можете продолжить, загрузив эту книгу Tableau.

Анализ множеств: классификация несовпадающих значений

Многие аналитические вопросы требуют классификации записей по тому, существуют ли они в другой таблице. Например, какой процент книг отмечен наградами? Какой процент книг с наградами не продается?

Часть 1. Какой процент книг отмечен наградами?

Числитель: Книги с наградами Знаменатель: Все книги Для числителя требуется вычисление кросс-таблицы, а знаменатель можно вычислить только из таблицы Книг. Хорошей практикой является сведение всех расчетов в одну таблицу, чтобы было легче рассуждать об уровне детализации и наборе записей, включенных в ваш расчет. Чтобы найти книги с наградами, мы, по сути, хотим пометить каждую строку в таблице Book как True/False, указывая, существует ли книга в таблице Award. Мы можем вычислить это с помощью выражения набора или уровня детализации. Думайте о следующем выражении LoD как о таблице Book, извлекающей количество совпадающих записей из таблицы Awards. Если их один или несколько, то у книги есть награда.

Поскольку приведенное выше выражение LoD относится к таблице Book, «1» представляет книгу в соответствии с советами и рекомендациями, показанными в предыдущем посте.

Часть 2. Какой процент книг с наградами не продан?

Числитель: Книги с наградами без продаж Знаменатель: Книги с наградами Чтобы найти книги без продаж, мы можем ввести количество продаж в таблицу Книга, чтобы создать флаг True/False для каждой книги. Когда количество продаж на книгу равно 0, у книги нет продаж.

Обратите внимание, что, поскольку продажи связаны с книгой через таблицу «Издание», это не говорит нам, почему у книги нет продаж. Это может быть из-за того, что книга не опубликована, или из-за того, что книга опубликована, но не продана. Однако неопубликованные книги не могут получать награды, поэтому мы можем предположить, что книги с наградами, которые не продаются, являются непроданными книгами. Важно понимать отношения в ваших данных, чтобы точно создавать и интерпретировать результаты вычислений. Объединив это выражение LoD с LoD из предыдущего примера, мы можем рассчитать процент непроданных книг с наградами.

Обратите внимание, что в то время как выражения LoD группируются со своей таблицей, агрегированные вычисления не группируются ни с одной таблицей, поскольку их уровень детализации устанавливается только тогда, когда они используются в визуализации.

Вопросы, устраняющие неоднозначность: мера, источник меры и измерение

Анализ данных требует перевода бизнес-вопросов в однозначно вычисляемые вопросы. Деловой вопрос может звучать так: «Согласны ли эксперты и население в целом в отношении того, какие книги хороши?» Вы можете использовать награды для определения мнений экспертов и оценок для определения мнения населения в целом. «Каковы средние оценки на одну награду?» может показаться разумным переводом делового вопроса. Однако это все еще неоднозначно, потому что «рейтинги» неоднозначны. Является ли это мерой или таблицей, к которой принадлежит мера, — источником меры? Более точный вопрос: «Что такое средний рейтинг по отзывам по каждой награде ?» (Это игнорирует книгу.) Альтернативный вопрос может быть: «Какова средняя оценка для книг , которые получили каждую награду ?» (Это игнорирует количество рейтингов, которые имеет каждая книга.) Эти вопросы дают разные ответы. Первые вопросы оценивают все оценки одинаково. Если одна книга получит все оценки, эта книга будет представлена ​​непропорционально. Второй вопрос одинаково оценивает все книги, независимо от того, сколько оценок получила каждая из них. Первое — среднее, второе — среднее от среднего. Между рейтингами и наградами существует связь «многие ко многим», а между книгами и наградами — связь «один ко многим». Понимание кардинальности ваших данных может помочь вам выбрать правильный уровень агрегирования для вашего вопроса. Хотя расчет может быть логически и математически верным, правильность может быть определена только в отношении поставленного вопроса.

Средняя оценка отзывов, связанных с каждой наградой

Поскольку показатель рейтинга исходит из таблицы с одной записью на отзыв, этот результат получается путем простого деления средних оценок на награды.

Средняя оценка книг, получивших каждую награду

Чтобы вычислить этот результат, мы должны перенести среднюю оценку в таблицу книг.

Этого можно добиться с помощью выражения LoD, которое вычисляет средний рейтинг по книге.

Источником этой новой меры является Книга, поэтому среднее значение этого расчета, разделенное на награду, дает желаемый ответ.

Интерпретация результатов: мера, источник меры, измерение и отношение

Полезно рассмотреть меру , источник меры , измерение и отношения при интерпретации результатов вашего анализа. Понимание взаимосвязей между таблицами особенно важно для интерпретации уровня детализации несопоставленных нулей. Результаты нашего предыдущего анализа показывают, что эксперты и население в целом часто расходятся во мнениях. Половина из наград имеют более низкий средний рейтинг книг , чем книг без присуждения книг .

Чтобы увидеть степень расхождений во мнениях, не было бы неплохо сравнить разницу между средними рейтингами книг для каждой награды и средними рейтингами книг, не получивших наград?

Вычисления между таблицами: перенос вычислений на уровне строк в общую таблицу

Для вычисления этой разницы между строками агрегирования необходимо выполнить три шага:

1. Изолировать меру для несопоставленного нулевого значения
2. Повторить непревзойденную нулевую меру во всех наградах
3. Вычесть результат из исходной меры

1.

Изолировать меру для несопоставленного нуля

В качестве первого шага у вас может возникнуть соблазн написать следующий расчет на уровне строк между таблицами, который не возвращает никаких данных.

Это связано с тем, что вычисления на уровне строк в таблицах используют внутренние соединения, отбрасывая книги без наград. Выражение ISNULL будет находить только отсутствующие значения, а не несовпадающие значения. Последний совет в предыдущем посте обсуждает это подробно. Хорошей практикой для написания вычислений на уровне строк в таблицах является объединение всех полей в одну таблицу. Причина в том, что вычисления на уровне строк генерируют соединения на уровне строк, создавая неявную таблицу, отличную от всех таблиц в вашей модели данных. Объединение всех релевантных полей в одну таблицу перед вычислением на уровне строк упрощает рассмотрение уровня детализации и набора записей, включенных в ваши вычисления. Средняя оценка на книгу (вычисление LoD из предыдущего примера) уже находится на уровне детализации книги. Нам просто нужно разрешить ISNULL(Award) на уровне книги, привязав его к идентификатору книги.

Поиск непревзойденных нулевых наград эквивалентен поиску набора книг с нулевыми наградами.

Этот расчет возвращает единственное значение, которое является средней оценкой для книг, не имеющих наград.

2. Повторить непревзойденную нулевую меру

Выражение EXCLUDE LoD реплицирует результат для всех наград.

Это вычисление повторяет значение вычисления Изолировать нулевую меру для каждого вознаграждения — промежуточный шаг, необходимый для вычисления различий.

3. Вычисление разницы

Последний шаг теперь представляет собой простую совокупную разницу. Обратите внимание, что рекомендация по переносу вычислений в общую таблицу относится именно к вычислениям на уровне строк. В случае агрегированных вычислений часто предпочтительнее НЕ привязывать их к какому-либо уровню детализации, чтобы они адаптировались к контексту визуализации и ее фильтрам.

Этот расчет, визуализированный по наградам, покажет разницу между средней оценкой этой награды и средней оценкой книг без награды (поле повторения). Сокрытие нулевого значения дает желаемый результат. Если вы исключите нуль, поле реплики (и, следовательно, разница) станет нулевым, потому что соответствующие данные отфильтровываются. Скрытие позволяет нам включать данные в расчеты, исключая их из поля зрения.

Вниз по кроличьей норе

Возможно, вам интересно, почему выражение EXCLUDE LoD не реплицировало меру для несопоставленной нулевой строки. Документированный ответ заключается в том, что выражения LoD оцениваются на уровне строк, а вычисления на уровне строк в таблицах используют внутренние соединения. Вы можете подумать: «Это глупо, почему бы не использовать внешние соединения?» Пункт № 1 в должностной инструкции по управлению продуктом — извинения перед покупателем — этот момент настал. Создание продукта требует непропорционального ответа на вопрос: «Какой вариант наименее худший?» Применительно к отношениям этот вопрос неоднократно возникал в контексте того, что делать с нулевыми значениями. Существует два различных типа нулевых значений.

1. Отсутствующие значения : Строка существует, но значение для столбца отсутствует.
2. Несопоставленные значения : Соединение с другой таблицей создает строку.

Эти два типа нулей имеют очень разные значения. Группировать и то, и другое как «грязные данные, которые мы все выработали рефлекс для исключения, потому что о них трудно думать», — это плохо. Одно решение, которое мы должны были принять, заключается в том, будут ли вычисления на уровне строк в таблицах выполняться до или после объединения таблиц. Было бы здорово, если бы программное обеспечение всегда могло волшебным образом выбрать нужный вам порядок, но, увы, компьютеры взрываются под двусмысленными инструкциями. Мы решили запустить вычисления на уровне строк перед соединением, чтобы вы могли различать отсутствующие значения и несопоставленные значения при использовании функции ISNULL. Иногда это может давать противоречивые результаты, как показано в таблице ниже. С помощью расчета LoD, который подсчитывает количество наград на книгу, вы можете определить непревзойденный ноль.

Если вычисления на уровне строк произошли после объединения, единственным способом отличить отсутствующие значения от несопоставленных значений будет предварительное вычисление их в ваших данных, требующее пользовательского SQL или дублирующих копий ваших данных. Мы думали, что это будет намного хуже, поэтому побочным эффектом наименее худшего варианта является то, что LoD следует использовать вместо функций ISNULL для идентификации несовпадающих значений, как показано на изображении выше. Вы все еще можете задаваться вопросом, почему тогда мера не реплицировалась через несопоставленный нуль в выражении EXCLUDE LoD, если LoD предположительно спасают от нулей? LoD могут спасти только разрозненные несопоставленные значения NULL, которые можно втянуть в таблицу предварительного соединения (один из прямоугольников на вкладке данных). LoD беззащитны против непревзойденных нулей, созданных в таблицах после соединения, которые существуют только в виртуальном пространстве. Наша последняя визуализация выглядит такой реальной, но это всего лишь тень несуществующего стола. Если вы не закатываете глаза и не ищете кнопку выхода — поздравляем! Вы прошли процесс проверки консультантом по работе с клиентами. Свяжитесь с командой менеджеров по моделированию и расчетам данных на dmcpmteam (at) tableau (dot-com)! Не бойтесь обезличенного псевдонима — мы небольшая группа из четырех человек, и мы хотели бы узнать больше о том, что вам нужно от Tableau.

Резюме

Отношения раскрывают нюансы в ваших данных, которые раньше было легко не заметить, например

1. Уровень детализации ваших показателей
2. Несовпадающие значения в таблицах
3. Количество элементов между таблицами
4. Путь доступа к одной таблице из другой

Эффективный анализ данных заключается в том, чтобы задавать правильные, точные вопросы и интерпретировать результаты, выходящие за рамки названий полей. Если вы получили результаты, которых не ожидали, прежде чем копаться в файлах журнала SQL в поисках объяснения, убедитесь, что вы можете описать отношения в ваших данных — и ваш вопрос — на простом английском языке . Если вы пропустили их, ознакомьтесь с другими темами, которые мы рассмотрели в этой серии статей об отношениях:

• Введение в отношения, рассмотрение семантики.
• Советы и рекомендации по взаимосвязям, просмотр фильтров и вычислений на уровне строк

Вы также можете узнать больше о связях в нашей справочной документации.

• Продукт

Подпишитесь на наш блог

В Tableau мы каждый день находим интересные новости о данных, аналитике и визуализации. Обмен этими новостями через наш блог является ключевой частью нашей миссии, чтобы помочь людям увидеть и понять свои данные. От советов по более эффективному использованию Tableau до изучения того, как обычные люди справляются с проблемами данных, блог Tableau — место для любителей данных.

Имя

Фамилия

Адрес

Country/Region- Country/Region -AfghanistanAlbaniaAlgeriaAmerican SamoaAndorraAngolaAnguillaAntarcticaAntigua and BarbudaArgentinaArmeniaArubaAustraliaAustriaAzerbaijanBahamasBahrainBangladeshBarbadosBelgiumBelizeBeninBermudaBhutanBolivia, Plurinational State ofBonaire, Sint Eustatius and SabaBosnia and HerzegovinaBotswanaBouvet IslandBrazilBritish Indian Ocean TerritoryBrunei DarussalamBulgariaBurkina FasoBurundiCabo VerdeCambodiaCameroonCanadaCayman IslandsCentral African RepublicChadChileChinaChristmas IslandCocos (Keeling) IslandsColombiaComorosCongoCongo, the Democratic Republic of theCook IslandsCosta RicaCroatiaCuracaoCyprusCzechiaCôte d’IvoireDenmarkDjiboutiDominicaDominican РеспубликаЭквадорЕгипетЭль-СальвадорЭкваториальная ГвинеяЭритреяЭстонияЭфиопияФолклендские (Мальвинские) островаФарерские островаФиджиФинляндияФранцияФранцузская ГвианаФранцузская ПолинезияФранцузские Южные ТерриторииГабонГамбияГрузияГерманияГанаГибралтарГрецияГренландияГренадаГваделупаГватемалаГуамалаГуэрнсиГвинеяГвинея-БиссауГайанаHa itiHeard Island and McDonald IslandsHoly SeeHondurasHong KongHungaryIcelandIndiaIndonesiaIraqIrelandIsle of ManIsraelItalyJamaicaJapanJerseyJordanKazakhstanKenyaKiribatiKorea, Republic ofKosovo (Temp)KuwaitKyrgyzstanLao Peoples Democratic RepublicLatviaLebanonLesothoLiberiaLibyaLiechtensteinLithuaniaLuxembourgMacaoMacedonia, the former Yugoslav Republic ofMadagascarMalawiMalaysiaMaldivesMaliMaltaMarshall IslandsMartiniqueMauritaniaMauritiusMayotteMexicoMicronesia, Federated States ofMoldova, Republic ofMonacoMongoliaMontenegroMontserratMoroccoMozambiqueMyanmarNamibiaNauruNepalNetherlandsNew CaledoniaNew ZealandNicaraguaNigerNigeriaNiueNorfolk IslandNorthern Mariana IslandsNorwayOmanPakistanPalauPalestine, State ofPanamaPapua New GuineaParaguayPeruPhilippinesPitcairnPolandPortugalPuerto RicoQatarRomaniaRwandaRéunionSaint BarthélemySaint Helena, Ascension and Tristan да КуньяСент-Китс и НевисСент-ЛюсияСент-Мартен (французская часть)Сен-Пьер и МикелонСент-Винсент и Гренадин sSamoaSan MarinoSao Tome and PrincipeSaudi ArabiaSenegalSerbiaSeychellesSierra LeoneSingaporeSint Maarten (Dutch part)SlovakiaSloveniaSolomon IslandsSomaliaSouth AfricaSouth Georgia and the South Sandwich IslandsSouth SudanSpainSri LankaSudanSurinameSvalbard and Jan MayenSwazilandSwedenSwitzerlandTaiwan, Province of ChinaTajikistanTanzania, United Republic ofThailandTimor-LesteTogoTokelauTongaTrinidad and TobagoTunisiaTurkeyTurkmenistanTurks & Caicos IslandsTuvaluUgandaUkraineUnited Arab EmiratesUnited Kingdom of Great Britain and Northern IrelandUnited Государства Малые отдаленные островаСоединенные Штаты АмерикиУругвайУзбекистанВануатуВенесуэла, Боливарианская Республика ВьетнамВиргинские острова, Британские Виргинские острова, СШАУоллис и ФутунаЗападная СахараЙеменЗамбияЗимбабвеАландские острова

Регистрируясь, вы подтверждаете свое согласие на обработку ваших персональных данных компанией Salesforce, как описано в Заявлении о конфиденциальности. Отправляя эту форму, вы подтверждаете и соглашаетесь с тем, что ваши личные данные могут передаваться, храниться и обрабатываться на серверах, расположенных за пределами Китайской Народной Республики, и что ваши личные данные будут обрабатываться компанией Salesforce в соответствии с Заявлением о конфиденциальности. Отправляя эту форму, вы подтверждаете свое согласие на хранение и обработку ваших личных данных компанией Salesforce, как описано в Заявлении о конфиденциальности. Я согласен с Заявлением о конфиденциальности и с обработкой моей личной информации. В частности, я даю согласие на передачу моей личной информации в другие страны, включая США, в целях размещения и обработки информации, как указано в Заявлении о конфиденциальности. Я понимаю, что в этих странах могут не действовать те же законы о защите данных, что и в стране, из которой я предоставляю свою личную информацию. Нажмите сюда, для получения дополнительной информации.

Да, я хочу получать этот информационный бюллетень, а также маркетинговые сообщения о продуктах, услугах и мероприятиях Salesforce. Я могу отписаться в любой момент. Salesforce ценит вашу конфиденциальность. Чтобы узнать больше, посетите наше Заявление о конфиденциальности.

Знакомство с таблицами — Служба поддержки Майкрософт

Таблицы являются важными объектами в базе данных, поскольку они содержат всю информацию или данные. Например, база данных для бизнеса может иметь таблицу «Контакты», в которой хранятся имена их поставщиков, адреса электронной почты и номера телефонов. Поскольку другие объекты базы данных так сильно зависят от таблиц, вы всегда должны начинать разработку базы данных с создания всех ее таблиц, а затем создавать любые другие объекты. Прежде чем создавать таблицы, рассмотрите свои требования и определите все таблицы, которые могут вам понадобиться. Введение в планирование и проектирование базы данных см. в разделе Основы проектирования базы данных.

В этой статье

• Обзор

• Свойства таблицы и поля

• Типы данных

• Отношения между таблицами

• Ключи

• Преимущества использования отношений

Обзор

Реляционная база данных, такая как Access, обычно имеет несколько связанных таблиц. В хорошо спроектированной базе данных каждая таблица хранит данные об определенном объекте, например о сотрудниках или продуктах. В таблице есть записи (строки) и поля (столбцы). Поля содержат различные типы данных, такие как текст, числа, даты и гиперссылки.

1. Запись: содержит определенные данные, например информацию о конкретном сотруднике или продукте.

2. Поле A: Содержит данные об одном аспекте предмета таблицы, например, имя или адрес электронной почты.

3. Значение поля: Каждая запись имеет значение поля. Например, Contoso, Ltd. или кто-то@example.com.

Верх страницы

Свойства таблицы и поля

Таблицы и поля также имеют свойства, которые можно настроить для управления их характеристиками или поведением.

1. Свойства таблицы

2. Свойства поля

В базе данных Access свойства таблицы — это атрибуты таблицы, влияющие на внешний вид или поведение таблицы в целом. Свойства таблицы задаются на странице свойств таблицы в представлении «Дизайн». Например, вы можете установить стол Default View свойство, чтобы указать, как таблица отображается по умолчанию.

Свойство поля применяется к определенному полю в таблице и определяет одну из характеристик поля или аспект поведения поля. Вы можете установить некоторые свойства поля в режиме таблицы. Вы также можете установить любое свойство поля в представлении «Дизайн» с помощью панели «Свойства поля».

Типы данных

Каждое поле имеет тип данных. Тип данных поля указывает тип данных, которые хранятся в поле, например, большие объемы текста или вложенные файлы.

Тип данных — это свойство поля, но оно отличается от других свойств поля следующим образом:

• Вы задали тип данных поля в сетке конструктора таблиц, а не на панели Свойства поля.

• Тип данных поля определяет другие свойства поля.

• При создании поля необходимо установить тип данных поля.

  Вы можете создать новое поле в Access, введя данные в новый столбец в режиме таблицы. Когда вы создаете поле, вводя данные в режиме таблицы, Access автоматически назначает тип данных для поля на основе введенного вами значения. Если никакие другие типы данных не подразумеваются вашим вводом, Access устанавливает тип данных как текст. При необходимости вы можете изменить тип данных с помощью ленты.

Примеры автоматического определения типа данных

В следующей таблице показано, как работает автоматическое определение типа данных в режиме таблицы.

Если ввести: Access создает поле с типом данных: Джон Текст http://www. contoso.com Вы можете использовать любой допустимый префикс интернет-протокола. Например, http://, https:// и mailto: являются допустимыми префиксами. Гиперссылка 1 Число, длинное целое 50 000 Число, длинное целое 50 000,99 Номер, двойной 50000. 389 Номер, Двойной 12/67 Форматы даты и времени распознаются в соответствии с региональными настройками пользователя. Дата/время 31 декабря 2016 г. Дата/время 10:50:23 Дата/время 10:50 Дата/время 17:50 Дата/время 12,50 $ Распознанный символ валюты соответствует языковому стандарту вашего пользователя. Валюта 21,75 Номер, двойной 123,00% Номер, двойной 3.46E+03 Номер, двойной

Верх страницы

Связи между таблицами

Хотя в каждой таблице хранятся данные о разных субъектах, таблицы в базе данных Access обычно хранят данные о предметах, связанных друг с другом. Например, база данных может содержать:

• Таблица клиентов, в которой перечислены клиенты вашей компании и их адреса.

• Таблица продуктов, в которой перечислены продукты, которые вы продаете, включая цены и изображения для каждого товара.

• Таблица заказов, в которой отслеживаются заказы клиентов.

Поскольку вы храните данные о разных предметах в отдельных таблицах, вам нужен какой-то способ связать данные вместе, чтобы вы могли легко комбинировать связанные данные из этих отдельных таблиц. Чтобы связать данные, хранящиеся в разных таблицах, вы создаете отношения. Отношение — это логическое соединение между двумя таблицами, определяющее поля, общие для таблиц. Дополнительные сведения см. в разделе Руководство по связям между таблицами.

Верх страницы

Ключи

Поля, являющиеся частью связи между таблицами, называются ключами. Ключ обычно состоит из одного поля, но может состоять из нескольких полей. Есть два вида ключей:

• Первичный ключ     У таблицы может быть только один первичный ключ. Первичный ключ состоит из одного или нескольких полей, которые однозначно идентифицируют каждую запись, которую вы храните в таблице. Часто в качестве первичного ключа используется уникальный идентификационный номер, например идентификационный номер, серийный номер или код. Например, у вас может быть таблица «Клиенты», в которой у каждого клиента есть уникальный идентификационный номер клиента. Поле идентификатора клиента является первичным ключом таблицы «Клиенты». Когда первичный ключ содержит более одного поля, он обычно состоит из уже существующих полей, которые вместе дают уникальные значения. Например, вы можете использовать комбинацию фамилии, имени и даты рождения в качестве первичного ключа для таблицы о людях. Дополнительные сведения см. в разделе Добавление или изменение первичного ключа таблицы.

• Внешний ключ     Таблица также может иметь один или несколько внешних ключей. Внешний ключ содержит значения, соответствующие значениям первичного ключа другой таблицы. Например, у вас может быть таблица «Заказы», ​​в которой каждый заказ имеет идентификационный номер клиента, соответствующий записи в таблице «Клиенты». Поле идентификатора клиента является внешним ключом таблицы «Заказы».

Соответствие значений между ключевыми полями формирует основу отношения таблицы. Вы используете табличное отношение для объединения данных из связанных таблиц. Например, предположим, что у вас есть таблица «Клиенты» и таблица «Заказы». В таблице «Клиенты» каждая запись идентифицируется по полю первичного ключа ID.

Чтобы связать каждый заказ с клиентом, вы добавляете в таблицу «Заказы» поле внешнего ключа, соответствующее полю «Идентификатор» таблицы «Клиенты», а затем создаете связь между двумя ключами. Когда вы добавляете запись в таблицу «Заказы», ​​вы используете значение идентификатора клиента, полученное из таблицы «Клиенты». Всякий раз, когда вы хотите просмотреть любую информацию о покупателе заказа, вы используете отношение, чтобы определить, какие данные из таблицы «Клиенты» соответствуют каким записям в таблице «Заказы».

1. Первичный ключ, обозначенный значком ключа рядом с именем поля.

2. Внешний ключ — обратите внимание на отсутствие значка ключа.

Не добавляйте поле, если вы ожидаете, что для каждого уникального объекта, представленного в таблице, может потребоваться больше, чем значение для поля. Продолжая предыдущий пример, если вы хотите начать отслеживать заказы, размещенные вашими клиентами, вы не добавляете поле в таблицу, потому что у каждого клиента будет более одного заказа. Вместо этого вы создаете новую таблицу для хранения заказов, а затем создаете связь между двумя таблицами.

Верх страницы

Преимущества использования связей

Разделение данных в связанных таблицах дает следующие преимущества:

• Непротиворечивость     Поскольку каждый элемент данных записывается только один раз, в одной таблице меньше возможностей для двусмысленности или несогласованности. Например, вы сохраняете имя клиента только один раз в таблице о клиентах, а не сохраняете его повторно (и, возможно, непоследовательно) в таблице, содержащей данные о заказах.

• Эффективность     Запись данных только в одном месте означает, что вы используете меньше места на диске. Более того, таблицы меньшего размера, как правило, предоставляют данные быстрее, чем таблицы большего размера. Наконец, если вы не используете отдельные таблицы для отдельных тем, вы введете нулевые значения (отсутствие данных) и избыточность в свои таблицы, что может привести к пустой трате места и снижению производительности.

• Понятность     Дизайн базы данных легче понять, если темы правильно разделены на таблицы.

Планируйте таблицы с учетом взаимосвязей. Вы можете использовать мастер поиска для создания поля внешнего ключа, если таблица, содержащая соответствующий первичный ключ, уже существует.