数据库设计的完整性约束表现在哪些方面

10线程同时操作,频繁出现插入同样数据的问题.虽然在插入数据的时候使用了: insert inti tablename(fields....) select @t1,@t2,@t3 from tablename where not exists (select id from tablename where t1=@t1,t2=@t2,t3=@t3) 当时还是在高并发的情况下无效.此语句也包含在存储过程中.(之前也尝试线判断有无记录再看是否写入,无效). 因此,对于此类情况还是需要从数据库的根本

本文分析了SQL Server创建数据库和数据表的相关约束实现方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 创建约束语法如下: CREATE DATABASE [test] ON (NAME=N'test',FILENAME=N'd:\SQL2kt_Data\test.mdf',SIZE=3mb,MAXSIZE=UNLIMITED,FILEGROWTH=1MB) LOG ON (NAME=N'test_log',FILENAME=N'd:\SQL2kt_Data\test_log.ldf',SIZE=

下面给大家分享下sql server建库.建表.建约束技巧,下文介绍有文字有代码. --创建School数据库之前:首先判断数据库是否存在,若存在则删除后再创建,若不存在则创建-- --exists关键字:括号里边能查询到数据则返回'true' 否则返回'false' if exists(select * from sysdatabases where name = 'School') --exists返回'true'则执行删除数据库操作-- drop database School --exi

实体完整性 1.建表时定义主键 Create table 表名    (         Sno int identity(1,1),         Sname nvarchar(20),         --设置主键         Primary key (Sno)    )   2.添加主键 alter table 表名     add constraint PK_表名_Sno     primary key(id) 参照完整性1.建表时定义外键 create table 表名   (

1.查询当前数据库所有表 复制代码 代码如下: SELECT     O.object_id AS TableId,    TableName=O.name  ,    TableDesc= O.type FROM sys.columns C    INNER JOIN sys.objects O        ON C.[object_id]=O.[object_id]            AND O.type='U'            AND O.is_ms_shipped=0   

在许多情况下,对外键使用更复杂的逻辑表达式是非常有用的. 此外,在某些情况下能够在索引视图创建约束也将非常实用. 我将举例说明,同时我希望针对此文的投票链接会尽快加上.当外键中需要更为复杂的逻辑表达式时 考虑下面的简单常识: 您的设备的最大电流不能超过您插入到它的电路的最大电流. 假设下面的表存储电路和设备数据: 复制代码 代码如下: CREATE TABLE Data.Curcuits(CurcuitID INT NOT NULL CONSTRAINT PK_Curcuits PRIMARY

1. 原始单据与实体之间的关系 可以是一对一.一对多.多对多的关系.在一般情况下,它们是一对一的关系:即一张原始单据对应且只对应一个实体.在特殊情况下,它们可能是一对多或多对一的关系,即一张原始单证对应多个实体,或多张原始单证对应一个实体.这里的实体可以理解为基本表.明确这种对应关系后,对我们设计录入界面大有好处. [例1]:一份员工履历资料,在人力资源信息系统中,就对应三个基本表:员工基本情况表.社会关系表.工作简历表.这就是"一张原始单证对应多个实体"的典型例子. 2. 主键与外键

在基于关系型数据库设计时候,通常要为每张表指定一个主键,所谓主键就是能够唯一标识表中某一行记录的属性或属性组,一个表只能有一个主键,但可以有多个候选索引.因为主键可以唯一标识某一行记录,所以可以确保执行数据更新.删除.修改时不出现错误.当然,其它字段可以辅助我们在执行这些操作时消除共享冲突,不是本文讨论的重点,不再赘述.主键除了上述作用外,常常与外键构成参照完整性约束,防止出现数据不一致.所以数据库在设计时,主键起到了很重要的作用.常见的数据库主键选取方式有: 自动增长式.手动增长式 .Uniq

弓在箭要射出之前,低声对箭说道,"你的自由是我的".Schema如箭,弓似Python,选择Python,是Schema最大的自由.而自由应是一个能使自己变得更好的机会. Schema是什么? 不管我们做什么应用,只要和用户输入打交道,就有一个原则--永远不要相信用户的输入数据.意味着我们要对用户输入进行严格的验证,web开发时一般输入数据都以JSON形式发送到后端API,API要对输入数据做验证.一般我都是加很多判断,各种if,导致代码很丑陋,能不能有一种方式比较优雅的验证用户数据呢

若符合这两个条件,则可以说明这个数据库的规范化水平还是比较高的.当然这是两个泛泛而谈的指标.为了达到数据库设计规范化的要求,一般来说,需要符合以下五个要求. 要求一:表中应该避免可为空的列. 虽然表中允许空列,但是,空字段是一种比较特殊的数据类型.数据库在处理的时候,需要进行特殊的处理.如此的话,就会增加数据库处理记录的复杂性.当表中有比较多的空字段时,在同等条件下,数据库处理的性能会降低许多. 所以,虽然在数据库表设计的时候,允许表中具有空字段,但是,我们应该尽量避免.若确实需要的话,我们可以

1. 设计数据库之前(需求分析阶段)     1) 理解客户需求,询问用户如何看待未来需求变化.让客户解释其需求,而且随着开发的继续,还要经常询问客户保证其需求仍然在开发的目的之中.     2) 了解企业业务可以在以后的开发阶段节约大量的时间.     3) 重视输入输出.     在定义数据库表和字段需求(输入)时,首先应检查现有的或者已经设计出的报表.查询和视图(输出)以决定为了支持这些输出哪些是必要的表和字段.     举例:假如客户需要一个报表按照邮政编码排序.分段和求和,你要保证其中

作项目分析,数据库设计是一个很重要也很难的问题, 完全按照范式有可能不符合用户需求,不利于编程, 看来是具体问题具体分析,数据库设计是范式和需求的折中. 在上学时,没觉得数据类型有多重要,现在发觉了解数据类型 的具体内容也是很重要的,可以知道不同数据库之间的兼容问题 该怎么处理. 数据库设计技巧: 第2 部分- 设计表和字段 1. 检查各种变化 我在设计数据库的时候会考虑到哪些数据字段将来可能会发生变更.比方说,姓氏就是如此(注 意是西方人的姓氏,比如女性结婚后从夫姓等).所以,在建立系统存储客