Baza danych księgarni zawiera tabelę ksiazki z polami: id, idAutor, tytul, ileSprzedanych oraz tabelę autorzy z polami: id, imie, nazwisko. Aby stworzyć raport sprzedanych książek z tytułami i nazwiskami autorów, należy
Odpowiedzi
Informacja zwrotna
Definiowanie relacji l..n między tabelami 'ksiazki' i 'autorzy' jest kluczowe, ponieważ wskazuje, że jeden autor może napisać wiele książek, co jest typowym przypadkiem w bazach danych księgarni. W tym kontekście relacja l..n oznacza, że dla każdego 'idAutor' w tabeli 'ksiazki' mogą występować wiele wpisów, co pozwala na poprawne powiązanie tytułów książek z odpowiednimi autorami. Stworzenie kwerendy łączącej obie tabele pozwala na pobranie danych w sposób, który jasno przedstawia relacje między tymi dwoma zbiorami. Przykładowa kwerenda SQL, która zwraca tytuły książek razem z nazwiskami autorów, wyglądałaby następująco: SELECT ksiazki.tytul, autorzy.nazwisko FROM ksiazki JOIN autorzy ON ksiazki.idAutor = autorzy.id; Taka kwerenda jest zgodna z zasadami normalizacji danych oraz przetwarzania relacyjnych baz danych, co zapewnia efektywność i integralność danych w systemie.
Analizując inne odpowiedzi, zauważamy, że zdefiniowanie relacji 1..1 dla tabel 'ksiazki' i 'autorzy' jest niewłaściwe, ponieważ sugeruje, że każdy autor może napisać tylko jedną książkę, co jest w praktyce rzadkie w kontekście księgarni. W rzeczywistości, jeden autor może publikować wiele tytułów, dlatego odpowiednia relacja powinna być l..n. Stworzenie kwerendy jedynie wyszukującej tytuły książek nie uwzględnia powiązań z autorami, co uniemożliwia uzyskanie pełnych informacji o książkach. Natomiast zdefiniowanie dwóch osobnych kwerend na tytuły i nazwiska autorów nie tylko jest nieefektywne, ale także nie pozwala na przedstawienie wyników w jednej, spójnej formie. Typowe błędy myślowe związane z tymi odpowiedziami obejmują brak zrozumienia podstawowych zasad relacyjnych baz danych oraz niewłaściwe podejście do projektowania schematu bazy danych, które powinno zawsze uwzględniać rzeczywiste relacje między danymi. Niezrozumienie tych aspektów prowadzi do trudności w późniejszym zarządzaniu danymi i ich analizie.