[ขนาดเดิม] งานนำเสนอ การศึกษาวิชาภาษาอังกฤษ ภาพประกอบ สีพีชและสีน้ำเงิน

รปู แบบบรรรทัดฐานประกอบดว ยหวั ขอยอยดังน้ี

ความหมายของกระบวนการนอรมลั ไลเซซนั

นอรม ลั ไลเซชัน (Normalization) คือวิธที ใ่ี ชในการปรบั โครงสรา งของตารางเพ่อื ใหไดตารางทสี่ ามารถเกบ็ ขอมลู ไดโดยการลดความซํา้ ซอนของขอมูล และรักษาความถกู ตองใหแกขอมลู โดย
ใหอ ยใู นรปู แบบทเ่ี รียกวา Normal Form การออกแบบฐานขอ มูลในรูปแบบบรรทดั ฐานการทาํ นอรม ัลไลเซชัน เปน วธิ ีการในการกาํ หนดแอตทริบิวตใ หก ับแตละเอนทติ เี พอื่ ใหไดโครงสรา งของ
ตารางที่ดสี ามารถควบคมุ ความซ้ําซอ นของขอ มลู หลกี เลีย่ งความผิดปกติของขอมูลโดยทัว่ ไปผลลัพธข องการนอรมัลไลเซชนั จะไดต ารางท่มี ีโครงสรา งซับซอ นนอ ยลงแตจาํ นวนของตารางจะ
มากขึน้ การทํานอรมลั ไลเซชัน จะประกอบดว ยนอรม ัลฟอรม (Normal Form) แบบตา ง ๆ ทีม่ เี งอื่ นไขของการทาํ ใหอยใู นรูปของนอรมลั ฟอรม ทีแ่ ตกตา งกันไป ขน้ึ อยกู บั ผูอ อกแบบฐานขอมลู
วา ตองการลดความซ้าํ ซอ นในฐานขอมลู ใหอยใู นระดับใด ซงึ่ ประกอบดว ยนอรมลั ฟอรมแบบตา ง ๆ ดังตอไปน้ี
– นอรมัลฟอรม ท่ี 1 (First Normal Form : 1NF)
– นอรม ัลฟอรม ท่ี 2 (Second Normal Form : 2NF)
– นอรมลั ฟอรมที่ 3 (Third Normal Form : 3NF)
– บอยซค อดดน อรม ลั ฟอรม (Boyce-Codd Normal Form : BCNF)
– นอรมลั ฟอรมท่ี 4 (Fourth Normal Form : 4NF)
– นอรมัลฟอรมที่ 5 (Fifth Normal Form : 5NF)

1) รูปแบบบรรทัดฐานระดบั ที่ 1 (First Normal Form : 1NF)
คณุ สมบตั ิของรเี ลชนั ของแบบจาํ ลองขอมูลเชิงสมั พันธ ก็คอื ขอ มลู ในแตละทัปเพิลจะตองไมซ า้ํ กัน และคาในแตล ะแอตทริบิวตจะตอ งไมสามารถถูกแบงแยกยอ ยลงไปไดอีกหรอื มคี วามเปน อะตอมมคิ (Atomic) รวมถึงจะ
ตอ งมคี าเพียงคาเดียวทอ่ี ยูใ นแตละแอตทริบิวตหรือมคี วามเปนซิงเกลิ แวลู (Single Value) ซงึ่ ในการทํานอรม ลั ไลเซชันใหอ ยูในนอรมลั ฟอรที่ 1 กอ็ าศัยคุณสมบัตดิ งั ท่ีกลา วไวข า งตน
1.1) รีพีทตงิ้ กรุป (Repeating Group)การทข่ี อ มลู ใน 1 ทปั เพลิ สามารถมคี า ในแตละแอตทริบิวตไดม ากกวาหนง่ึ คา (Multivalued) จะทําใหเ กิดรีพีทต้งิ กรุป ดงั ตารางที่แสดงในภาพขา งลาง ซงึ่ เลขทโ่ี ครงการหนงึ่ หมายเลข
ประกอบดวยกลุม ขอมลู หลายกลมุ ซง่ึ ทําใหร ีเลชนั ดังกลาว ขาดคุณสมบตั ซิ งิ เกลิ แวลู

รีเลชนั จะอยใู นรปู ของนอรมัลฟอรมที่ 1 กต็ อเมอ่ื มีคณุ สมบัติตามเงือ่ นไขดงั ตอไปนี้ 1.2) นยิ ามของนอรมัลฟอรม ท่ี 1

1. มกี ารกําหนดแอตทริบิวตท ีเ่ ปน คีย

2. ตอ งไมม ีรพี ที ติง้ กรปุ แตล ะแถวหรือคอลัมนจ ะมคี าไดเพยี ง 1 คาเทานน้ั

จ3.ากแภอาตพทขราิบงิวบตนท เุกมตอ่ื วั กตาอรงกขารึ้นนออยรูกม ับัลคไียลห เซลชักนั ใหอ ยูในรูปนอรมลั ฟอรมที่ 1 จะไดตารางทแ่ี ตกยอ ยออกมาเปน 2 ตาราง ดงั ภาพขางลาง ซึ่งมีคุณสมบัติตามนอรม ัลฟอรมท่ี 1 แลว

2) การแปลงใหอ ยูใ นรปู นอรมัลฟอรมท่ี 2 (Second Normal Form : 2NF)
ในหนงึ่ รีเลชนั จะประกอบดว ยแอตทรบิ วิ ตตา ง ๆ ท่มี ีความสมั พันธท ี่ขึน้ ตอกัน ซงึ่ ความสัมพันธดังกลา วจะเปนตัวกาํ หนดวา แอตทรบิ วิ ตใ ดเปน ตวั กาํ หนดขอ มูล หรอื คียแอตทริบิวต (Key Attribute) และและแอตทริบวิ ตใดเปนขอมูลท่ี
ถกู กําหนดหรือนอนคยี แอตทรบิ ิวต (Nonkey Attribute)
2.1) ฟงกชนั นลั ดเี พนเดนซี (Functional Dependency: FD)ในการทํานอรมัลไลเซชัน จะตอ งมีความเขา ใจหลักการของฟงกชันดเี พนเดนซ(ี Function Dependency : FD) เสียกอ น โดยมีคาํ จํากัดความคือ B ข้นึ อยูกบั A ถา ทราบ
คา ของ A ก็จะทาํ ใหร ูคาของ B ไดฟ ง กช นั นัลดีเพนเดนซี สามารถแสดงดวยการใชเ คร่อื งหมายลกู ศร ( ->) ตัวอยางเชน A->B แสดง B เปน ฟง กชันนลั ดีเพนเดนตก ับ A กลาวคือ ถา รคู า A ก็จะทําใหท ราบคา ของ B ดวย ทกุ คาของ
A ทีม่ ีคาเทา กนั จะไดคา เทา กนั เสมอ
2.2) พาเชยี ลดีเพนเดนซี (Partial Dependency)
พารเชียลดเี พนเดนซี หมายถึง การทมี่ แี อตทริบิวตบ างแอตทรบิ วิ ต ที่ข้ึนอยูก ับเพยี งบางสว นของคียห ลักเทา นนั้ ตวั อยา งเชน จากตารางในภาพขางลาง แอตทริบวิ ตช อ่ื พนกั งานจะขึ้นอยกู บั คยี ร หสั พนกั งาน ในขณะที่แอตทริบิวตช่อื
แผนก จะข้ึนอยกู บั คยี ร หัสแผนก จะเหน็ วา ขอ มูลท่อี ยูในรเี ลชันเดียวกัน แตไ มไ ดขน้ึ อยกู ับคียใดคียหนึ่งทงั้ หมด แตจะขน้ึ อยูก บั คยี ใ ดคยี หนง่ึ เพยี งบางสวนเทาน้นั

2.3) นิยามของนอรมัลฟอรม ที่ 2
รีเลชนั จะอยูในรปู ของนอรม ลั ฟอรมที่ 2 ก็ตอเม่ือมีคณุ สมบตั ติ ามเงื่อนไขดังตอ ไปน้ี
1. รีเลชันน้นั เปนนอรมลั ฟอรม ที่ 1 อยูแลว
2. รเี ลชนั นั้นไมมพี ารเชยี ลดีเพนเดนซี
ตัวอยางรเี ลชันพนักงานในแผนกในภาพขา งบนเมื่อทําการแตกออกเปนรีเลชนั ยอยทไ่ี มม พี ารเ ชียลดีเพนเดนซีแลว จะไดเ ปน รเี ลชันสองรีเลชัน คือ รีเลชนั พนกั งานและ รีเลชันแผนก ซึ่งอยใู นรูปของนอรมลั ฟอรมท่ี 2 แลว ดงั ภาพขางลาง

3) การแปลงใหอ ยูในรูปนอรม ัลฟอรม ที่ 3 (Third Normal Form : 3NF)ในหนึ่งรเี ลชนั จะประกอบคยี แอตทรบิ วิ ตและนอนคียแ อตทริบิวต คยี แ อตทริบวิ ตจ ะตองเปนตัวกาํ หนดความหมายหรอื การมอี ยขู อง
แอตทรบิ ิวตอ่นื ๆ ทอ่ี ยูในรเี ลชันเสมอ
3.1) ทรานซิทฟี ดีเพนเดนซี (Transitive Dependency)ทรานซิทีฟดเี พนเดนซี หมายถึง การท่มี ีฟง กช ันนลั ดเี พนเดนซี ระหวางแอตทรบิ ิวตท ไ่ี มไ ดเปน สว นของคยี ใดๆแตมแี อตทรบิ วิ ตอน่ื ๆ มาข้นึ กับแอตทรบิ ิวต
นน้ั ตัวอยางเชน จากตารางในภาพขางลา งแอตทรบิ วิ ตช ่ือพนกั งาน และรหสั ตําแหนงงานจะขน้ึ อยกู บั คียร หสั พนักงาน ในขณะที่แอตทรบิ วิ ตคา แรงตอชว่ั โมของพนกั งาน จะขน้ึ อยูกบั แอตทรบิ ิวตร หสั ตาํ แหนง งานซ่งึ
ไมใชคียอีกตอหนง่ึ ทาํ ใหม ที รานซทิ ีฟดีเพนเดนซีเกิดขึ้นในรเี ลชนั น้ี

รเี ลชันจะอยใู นรูปของนอรมลั ฟอรมท่ี 3 กต็ อ เม่ือมคี ณุ สมบัติตามเง่ือนไขดงั ตอไปน้ี 3.2) นิยามของนอรมลั ฟอรมที่ 3

1. รเี ลชนั น้ันเปนนอรมลั ฟอรม ที่ 2 อยแู ลว

2. รเี ลชันนน้ั ไมม ีทรานซิทฟี ดีเพนเดนซตี ัวอยางรีเลชนั การทํางานของพนกั งานในภาพขางบนเมือ่ ทาํ การแตกออกเปน รเี ลชนั ยอยทไี่ มม ที รานซิทีฟดเี พนเดนซีแลวจะไดเปน รเี ลชันสองรเี ลชนั คือรเี ลชันพนกั งานและรเี ล

ชนั ตําแหนงงานซึ่งอยใู นรูปของนอรม ลั ฟอรมท่ี 3 แลว ดงั ภาพขา งลาง

4) การแปลงใหอ ยใู นรปู บอยซค อดดน อรม ลั ฟอรม (Boyce-Codd Normal Form : BCNF)ในหนึ่งรเี ลชันอาจจะประกอบดวยหลายแคนดิเดตคยี  (Candidate Key) ทุกแอตทริบวิ ตใ นรีเลชนั จะตอ งขึ้นอยกู ับ
แคนดเิ ดตคียเสมอ เราสามารถกาํ หนดนิยามของรเี ลชนั ท่ีอยูใ นรปู ของบอยซค อดดนอรมัลฟอรม ก็ตอ เมอ่ื รเี ลชนั มีคุณสมบตั ิตามเง่ือนไขดงั ตอ ไปนี้
1. รีเลชนั น้ันเปน นอรมัลฟอรม ท่ี 3 อยูแลว
2. ทกุ แอตทรบิ วิ ตใ นรีเลชนั จะตอ งขน้ึ กบั แคนดเิ ดตคียร เี ลชนั จะอยใู นรปู บอยซค อดดนอรมัลฟอรม ถา ทกุ แอตทรบิ ิวตข ึ้นอยกู บั แคนดเิ ดตคีย(Candidate Key) ดังนั้นถา ใน 1 รเี ลชันมีแคนดิเดตคยี เ พียงตวั เดียวแลว น
อรม ลั ฟอรม ท่ี 3 และบอยซค อดดนอรมลั ฟอรม จะเหมอื นกัน โอกาสท่คี ณุ สมบตั ขิ องบอยซคอดดนอรมลั ฟอรม จะถูกละเมดิ นน้ั เกิดขน้ึ ไดน อ ยและจะเกดิ ไดก บั รีเลชนั ทม่ี แี คนดิเดตคียม ากกวา หนง่ึ เทา น้นั ดังตวั อยาง
ในภาพขา งลางรีเลชันการลงทะเบียนเรียนรเี ลชนั ดังกลา วอยูในรปู นอรม ัลฟอรม ที่ 3แลวแตก ็ยังมีบางสว นมปี ญหาอยู ตรงจดุ ที่แอตทริบวิ ตร หัสวิชาเรยี น และผลการเรยี นข้นึ อยูกบั คยี น กั ศึกษา และคยี ผูส อน แตใ น
ขณะเดยี วกันรหสั ผูส อนกข็ ึ้นอยกู บั รหสั วชิ าเรียนทาํ ใหถา ตอ งการเปลี่ยนแปลงผสู อนในวิชา 301 จะตอ งมกี ารเปล่ียนแปลงถงึ 2 ทปั เพิล ซง่ึ ผลลพั ธที่ไดอ าจจะทําใหเ กดิ ความผดิ พลาดหากทาํ การแกไ ขไมค รบถวน
และถา นกั ศึกษารหสั 135 ถอนการลงทะเบียนวิชา 280 ขอมูลของผทู ่สี อนวชิ านจ้ี ะหายไปจากระบบเลย ถา เราลบขอ มลู นี้

เราสามารถทําการแตกตารางออกมาใหอยใู นรูปของบอยซค อดดน อรมลั ฟอรม ได โดยการแยกแอตทริบิวตร หสั วชิ าเรียนและรหสั ผูสอนซ่ึงขึน้ อยูกบั แอตทริบวิ ตร หัสวชิ าเรียน ออกมาเปน อกี หน่งึ รเี ลชัน และ
แยกแอตทริบวิ ต รหัสนักศึกษา รหัสผสู อนและผลการเรียนออกมาเปน อีกหนึง่ รีเลชัน ดังแสดงในภาพขางลา ง

5) การแปลงใหอ ยูในรูปนอรมลั ฟอรมท่ี 4 (Fourth Normal Form : 4NF)ในขณะที่การทาํ ใหอ ยูในรูปของนอรมัลฟอรม ตา ง ๆ ทผี่ านมา จะเก่ยี วของกบั การข้ึนตรงตอกันของขอมูลในแตละแอตทรบิ วิ ตห รือฟงกชนั
นลั ดเี พนเดนซแี ตก ารทาํ ใหอ ยูใ นรูปของนอรม ัลฟอรม ท่ี 4 จะเกีย่ วขอ งกับรปู แบบของการขน้ึ ตรงตอกันของขอมูลในระดับท่ีซับซอ นกวา
5.1) มัลตแิ วลูดีเพนเดนซี (Multivalued Dependency)ถา แตล ะแอตทรบิ ิวตใ นหนง่ึ รเี ลชนั แบง ออกเปนกลมุ ของขอ มูลอสิ ระ เชน แอตทริบวิ ต X, Y และ Z แบงออกเปนกลุมขอ มลู ของ X, Y และ Z ทเ่ี ปน อิสระ
ตอ กัน มลั ตแิ วลลดู เี พนเดนซี X –>> Y หมายถงึ วาคา X หน่ึงคา สามารถท่ีจะบอกคา Y ไดหลาย ๆ (X Multi-Determinse Y) ไมวา Z จะมคี าเปน อะไรกต็ ามโดยปกติ ถา R ประกอบดวย Attribute
X, Y และ Z (Z = R – {XY} ) ดังนัน้ ถา X –>> Y แลว X –>> Z เสมอ สามารถเขยี นใหมเ ปน X –>> Y | Z ถา Y เปน สับเซทของ X หรือ X ยเู น่ยี น Y = R แลว เราเรียก X –>> Y วา
ทรเิ วยี ลมัลติแวลดู เี พนเดนซี (Trivial Multivalued Dependency) ซงึ่ จะตา งจากฟงกชันนลั ดีเพนเดนซี X –> Y ท่ี X จะสามารถบอกคา Y ไดแคเพยี งคาเดียว ดงั ตวั อยางภาพขา งลาง
เนอ่ื งจากแอตทรบิ ิวต รหสั โครงการ รหสั บรษิ ทั และทตี่ ้งั โครงการลว นเปน คียแ อตทรบิ ิวต ดงั นั้นรเี ลชันในภาพ จงึ ถือวา อยูในรปู BCNF แลว แตย ังไมอ ยูในรูปของ 4NF เน่ืองจากรีเลชนั ดังกลา วยังมที ริเวียล
มัลติแวลดู เี พนเดนซอี ยูในรีเลชนั ตวั อยางเชนรหสั โครงการA001 สามารถบอกคา ของรหสั บริษัทที่เปน ผูร ับผดิ ชอบไดมากกวา หนงึ่ บรษิ ัท คือ รหัสบริษทั B001 และ B002 ในขณะเดยี วกันรหัสโครงการ
A001 ก็บอกถึงทตี่ ัง้ ของโครงการสองแหงคอื จันทบรุ ี และระยอง ซึ่งถามีการเพม่ิ บริษทั ท่ีรบั ผดิ ชอบโครงการเขาไปในโครงการ A001 อีกหน่งึ บริษทั กจ็ ะตอ งมกี ารเพิม่ ขอ มูลถงึ สองทัปเพลิ เน่อื งจากโครงการ
ดงั กลา วมที ตี่ งั้ อยถู งึ สองแหงคือ ระยอง และจันทบรุ ี สงผลใหเกิดความซา้ํ ซอ นของขอมูลขนึ้ ในรเี ลชนั ดงั กลา ว และอาจจะเกดิ ความผิดพลาดในการเพม่ิ ขอมูลได เนื่องจากทตี่ ง้ั โครงการไมไ ดข้ึนอยูก ับรหัสบรษิ ัทท่ี
เปนผูรบั ผิดชอบแตข ้นึ อยูกับรหัสโครงการ ดังน้นั ถา หากมีการเพิ่มบรษิ ัทผรู บั ผิดชอบเพ่ิมข้นึ อีกหนึง่ บริษทั เราจาํ เปนที่จะตองทาํ การเพิ่มขอมูลท่ตี งั้ โครงการเขาไปอกี สองแหง ดว ยเสมอ ซง่ึ เปน ผลจากความสมั พนั ธในรูป
แบบของ ทรเิ วียลมลั ติแวลูดเี พนเดนซี นัน่ เอง

นอรม ลั ฟอรมที่ 4

5.2)นยิ ามของนอรม ัลฟอรม ท่ี 4รเี ลชนั จะอยใู นรปู ของนอรม ัลฟอรม ท่ี 4 กต็ อ เมอ่ื มคี ุณสมบัตติ ามเงอื่ นไขดงั ตอ ไปน้1ี . รีเลชันนัน้ เปน บอยซค อดดนอรมลั ฟอรมอยูแลว2. รเี ลชันนนั้ ไมมที ริเวยี ลมลั ติแวลูดเี พนเดน
ซจี ากรีเลชันในภาพขางบน เราสามารถขจดั ทรเิ วียลมัลติแวลดู ีเพนเดนซี โดยการแตกรีเลชนั ดงั กลา วออกเปนรีเลชันยอ ย 2 รเี ลชันซ่งึ จะทาํ ใหท ั้งสองรเี ลชันอยใู นรปู ของนอรมัลฟอรม ท่ี 4 ดงั ภาพขา งลา ง

6) การแปลงใหอยูในรูปนอรม ัลฟอรมท่ี 5 (Fifth Normal Form : 5NF)การแปลงใหอ ยใู นรปู ของนอรม ัลฟอรมที่ 5 จะพจิ ารณาถงึ การขึ้นตอ กันของขอมลู ในการแยกขอมูลในรีเลชันออกเปน รีเลชนั ยอย และ
ประกอบรเี ลชนั ยอ ยกลับเปน รเี ลชนั ใหญเชนเดมิ ซงึ่ เปนการตรวจสอบวา เมือ่ รวมกนั ใหมด วยวิธีการจอยนแ ลว จะไดร ีเลชนั กลบั มาเหมือนเดิมทกุ ประการหรือไม
6.1) จอยนโอเปอรชนั (Join Operation)ถามี R1(X,Y) และ R2(Y,Z) R1 JOIN R2 = R3(X, Y, Z) โดยที่ t(x, y, z) อยูใน R3 กต็ อ เมอ่ื มี t1(x,y) อยูใน R1 และ t2(y,z) อยใู น R2
6.2) จอยนด ีเพนเดนซี (Join Dependency)ในการแยกรีเลชนั ออกเปน สว นยอย (Decomposition) R1, R2, R3, Rn มคี ุณสมบตั จิ อยนดีเพนเดนซี ก็ตอ เมือ่ R1 JOIN R2 JOIN R3 … JOIN
Rn = R น่นั คือเม่อื เอารเี ลชันยอ ยมารวมกนั ก็ตองไดร ีเลชันเดิม ทไ่ี มม ีขอ มูลสูญหาย และไมมที ปั เพิลทเ่ี กนิ มา ทเี่ รียกวา สพิวเรียสทัปเพลิ (Spurious Tuple)
6.3) นิยามของ 5NF รเี ลชันจะเปน 5NF ถา
1. รเี ลชนั นนั้ เปนนอรม ลั ฟอรม ท่ี 4 อยูแ ลว
2. การแบงแยกรีเลชนั มคี ุณสมบตั ิจอยนดเี พนเดนซีจากตัวอยา งในภาพขางลางรเี ลชันวิชาเรียนประจําภาคอยใู นรปู ของนอรมัลฟอรมที่ 4 แลว เน่อื งจากแอตทรบิ ิวตภาคการศึกษาเปนตัวกําหนดแอตทริบวิ ตร หัส
วิชาหลาย คาในขณะท่แี อตทรบิ วิ ตรหัสวชิ าก็เปน ตวั กาํ หนดแอตทริบิวตร หสั ชนั้ เรียนหลายคา รเี ลชนั นจี้ ึงไมม ที ริเวยี ลมัลตแิ วลูดีเพนเดนซี ตอไปเราจงึ ทําการทดสอบคุณสมบัตินอรมัลฟอรมที่ 5 ของรเี ลชนั วชิ า
เรยี นประจําภาค โดยเม่ือนํารีเลชันดงั กลา วมาทาํ การแตกยอยออกเปนสามรีเลชนั คือ รเี ลชนั ภาคการศกึ ษา รีเลชันวิชาเรียนของช้ันเรียนและรเี ลชันช้ันเรยี นประจําภาค และทาํ การจอยนท ัง้ สามรีเลชนั รวมกลบั เปน
หนึ่งรเี ลชันอกี ครงั้ จะไดจ ํานวนขอมูลเทากนั กับรเี ลชนั กอ นทีจ่ ะมแี ตกเปนรเี ลชนั ยอ ยทุกประการซึ่งก็คือรีเลชันดงั กลาวมคี ุณสมบัติจอยนด ีเพนเดนซีและอยใู นรปู ของนอรมัลฟอรม ท่ี 5 แลว

ความหมายภาษา SQL

SQLคืออะไร SQL ยอมาจาก structured query language คอื ภาษาที่ใชในการเขียนโปรแกรม เพือ่ จดั การกบั ฐานขอ มูลโดยเฉพาะ เปนภาษามาตราฐานบนระบบฐานขอมลู เชิง
สัมพนั ธและเปนระบบเปด (open system) หมายถึงเราสามารถใชคําส่ัง sql กบั ฐานขอ มูลชนดิ ใดกไ็ ด และ คําสัง่ งานเดยี วกันเมื่อสั่งงานผา น ระบบฐานขอ มลู ท่ีแตกตา งกนั จะได
ผลลพั ธเหมอื นกัน ทาํ ใหเ ราสามารถเลอื กใชฐ านขอมูล ชนดิ ใดก็ไดโดยไมต ิดยึดกบั ฐานขอมลู ใดฐานขอมูลหน่งึ นอกจากน้ีแลว SQL ยังเปน ช่อื โปรแกรมฐานขอ มูล ซง่ึ โปรแกรม SQL
เปนโปรแกรมฐานขอ มูลที่มีโครงสรา งของภาษาท่ีเขาใจงาย ไมซับซอ น มปี ระสทิ ธิภาพการทาํ งานสูง สามารถทํางานท่ีซับซอนไดโ ดยใชค าํ สงั่ เพยี งไมก ี่คําสัง่ โปรแกรม SQL จึงเหมาะท่ี
จะใชก ับระบบฐานขอมูลเชิงสัมพนั ธ และเปนภาษาหน่ึง ซ่งึ แบงการทํางานไดเ ปน 4 ประเภท ดงั นี้1. Select query ใชส าํ หรบั ดงึ ขอ มูลท่ีตองการ2. Update query ใชส ําหรับแกไ ข
ขอ มูล3. Insert query ใชส ําหรับการเพม่ิ ขอ มลู 4. Delete query ใชสําหรบั ลบขอ มูลออกไป ปจ จบุ นั มซี อฟตแ วรร ะบบจดั การฐานขอมลู (DBMS) ท่ีสนบั สนนุ การใชคําส่งั
SQL เชน Oracle, DB2, MS-SQL, MS-Access นอกจากนภี้ าษา SQL ถกู นาํ มาใชเ ขียนรว มกับโปรแกรมภาษาตา งๆ เชน ภาษา c/C++, VisualBasic และ Java

รูปแบบคาํ ส่ัง SQL

ประเภทของคาํ สัง่ ของภาษา SQLภาษา SQL เปน ภาษาทใ่ี ชงานไดต ้ังแตระดบั เคร่ืองคอมพิวเตอรส ว นบุคคลพีซไี ปจนถึงระดับเมนเฟรม ประเภทของคําส่ังในภาษา SQL (The
subdivision of sql) แบงออกเปน 3 ประเภท คอื 1) ภาษาสาํ หรับการนยิ ามขอ มูล (Data Definition Language : DDL) ประกอบดวยคําสง่ั ท่ีใชใ นการกําหนดโครงสรา ง
ขอมูลวา มคี อลมั นอะไร แตล ะคอลัมนเ ก็บขอ มูลประเภทใด รวมถึงการเพ่ิมคอลมั น การกาํ หนดดชั นี การกาํ หนดววิ หรือตารางเสมือนของผใู ช เปนตน2) ภาษาสําหรับการ
จัดการขอ มลู (Data Manipulation Language : DML) ประกอบดวยคาํ สัง่ ที่ใชใ นการเรยี กใชขอ มลู การเปลีย่ นแปลงขอ มลู การเพ่ิมหรอื ลบขอมลู เปนตน 3) ภาษา
ควบคุม (Data Control Language : DCL) : ประกอบดว ยคาํ สัง่ ทใี่ ชใ นการควบคุม การเกดิ ภาวะพรอมกนั หรือการปอ งกันการเกดิ เหตกุ ารณท่ผี ใู ชหลายคนเรยี กใชขอ มูล
พรอมกัน และคาํ สงั่ ที่เก่ียวของกับการควบคุมความปลอดภัยของขอมูลดว ยการกําหนดสิทธิของผใู ชท แ่ี ตกตา งกัน เปน ตน

การใชง านคาํ ส่ัง SQL พนื้ ฐาน

1. การสรา งตาราง การสรางตารางทม่ี ีคยี น อก (Foreign key)
1) สรา งตารางปลายทางกอ น (FRIENDS)
การสรางตารางท่ีมี primary key แบบเพิ่มคา อตั โนมตั ิ (Creating an automatically incrementing primary key)
CREATE TABLE friends (
CREATE TABLE staff ( fname TEXT NOT NULL,
staffid SERIAL NOT NULL PRIMARY KEY, lname TEXT NOT NULL,
fname TEXT NOT NULL, nickname TEXT NOT NULL,
lname TEXT NOT NULL, PRIMARY KEY(lname, nickname)
email TEXT NOT NULL
);
); --------------------------------------------------------------------------------- ----------------------------------------------------
การสรา งตารางทม่ี ี primary key ฟล ดเดียว (Creating a single-field primary key) 2) สรางตารางท่ตี องการเช่อื มโยงไปหรือตารางตน ทาง (staffs)
CREATE TABLE citizen (
ssid VARCHAR(9) NOT NULL PRIMARY KEY, CREATE TABLE staffs (
fname TEXT NOT NULL, staffid SERIAL NOT NULL PRIMARY KEY,
lname TEXT NOT NULL,
zipcode VARCHAR(10) NOT NULL email TEXT NOT NULL,
); lname TEXT,
---------------------------------------------------------------------------------
nickname TEXT,
การสรา งตารางทม่ี ี primary key หลายฟล ด (Creating a multiple-field primary key) FOREIGN KEY (lname,nickname) REFERENCES friends(lname,nickname)
CREATE TABLE friends (
fname TEXT NOT NULL, );
lname TEXT NOT NULL, ----------------------------------------------------
nickname TEXT NOT NULL, 3) ทดลองปอ นขอ มลู ในตารางปลายทางกอน (FRIENDS)
INSERT INTO FRIENDS VALUES ('Thanakorn', 'Samofak', 'OODDY');
PRIMARY KEY(lname, nickname)
);

ความรูพ้นื ฐานเกี่ยวกบั ฐานขอ มูลไมใชเ ชงิ สัมพนั ธ (SQL)

ฐานขอ มูล NoSQL (ไมใชเ ชิงสมั พันธ) ทาํ งานอยา งไรฐานขอมูล NoSQL ใชโ มเดลขอ มลู ท่ีหลากหลายสาํ หรับการเขาถงึ และจดั การขอมลู ฐานขอมูลประเภทนไี้ ดร ับการปรับปรงุ
ประสทิ ธภิ าพสาํ หรับแอปพลเิ คชันทีต่ อ งใชขอมลู ปรมิ าณมาก มเี วลาแฝงต่าํ และมีโมเดลขอมูลทยี่ ืดหยุน โดยเฉพาะ ซ่ึงเกิดขนึ้ โดยการผอนปรนขอจํากดั ความสมา่ํ เสมอขอ มูลของ
ฐานขอ มลู อ่นื ๆลองดูพิจารณาตัวอยา งการสรา งโมเดลแบบแผนสาํ หรบั ฐานขอ มูลหนงั สือแบบไมซบั ซอ น:ในฐานขอมลู เชงิ สมั พันธ บนั ทึกหนงั สือมกั ถูกแยกออกจากกนั (หรอื
“มาตรฐาน”) และจัดเก็บในตารางแยก สว นความสัมพนั ธจ ะถกู กําหนดโดยขอจาํ กัดคยี หลักและคียน อก ในตัวอยา งน้ี ตารางหนังสือมีคอลมั นสําหรบั ISBN, ช่อื หนงั สือ และคร้ังท่ี
พมิ พ ตารางผูเ ขยี นมีคอลัมนส าํ หรบั รหสั ผเู ขียนและชื่อผูเขยี น และสุดทายตาราง ISBN ของผูเขียนมคี อลมั นสาํ หรบั รหสั ผูเขยี นและ ISBN โมเดลเชงิ สัมพนั ธถูกออกแบบมาเพอื่
ทําใหฐานขอมลู สามารถบังคับใชความสมบูรณอา งองิ ระหวางตารางตา งๆ ในฐานขอ มูล ปรบั ใหเ ปน ปกติเพือ่ ลดความซาํ้ ซอ น และไดรับการปรบั ปรุงประสทิ ธิภาพสําหรบั พื้นที่จัด
เกบ็ อยางทั่วถึงในฐานขอ มูล NoSQL บันทกึ หนงั สอื มักจะถกู จดั เกบ็ เปนเอกสาร JSON สําหรบั หนงั สือแตละเลม รายการ, ISBN, ช่ือหนังสือ, ครง้ั ทีพ่ ิมพ, ชือ่ ผเู ขียน และรหสั ผู
เขยี นจะถูกจดั เก็บเปน คณุ ลักษณะในเอกสารเดียว ในโมเดลนี้ ขอ มูลไดรับการปรับปรุงประสทิ ธิภาพสําหรับการพฒั นาท่ีงายและความสามารถในการปรบั ขนาดแนวนอน