Antywzorce jezyka SQL Jak unikac pulapek podczas programowania baz danych

Tytuł oryginału: SQL Antipatterns: Avoiding the Pitfalls of Database Programming

Tłumaczenie: Mikołaj Szczepaniak

ISBN: 978-83-246-3482-8

All rights reserved. No part of this book may be reproduced or transmitted in any form or by any
means, electronic or mechanical, including photocopying, recording or by any information storage
retrieval system, without permission from the Publisher.

Wszelkie prawa zastrzeżone. Nieautoryzowane rozpowszechnianie całości lub fragmentu
niniej¬szej publikacji w jakiejkolwiek postaci jest zabronione. Wykonywanie kopii metodą
kserograficz¬ną, fotograficzną, a także kopiowanie książki na nośniku filmowym, magnetycznym
lub innym powoduje naruszenie praw autorskich niniejszej publikacji.

Wszystkie znaki występujące w tekście są zastrzeżonymi znakami firmowymi bądź towarowymi
ich właścicieli.

Autor oraz Wydawnictwo HELION dołożyli wszelkich starań, by zawarte w tej książce informacje
były kompletne i rzetelne. Nie biorą jednak żadnej odpowiedzialności ani za ich wykorzystanie, ani
za związane z tym ewentualne naruszenie praw patentowych lub autorskich. Autor oraz
Wydawnictwo HELION nie ponoszą również żadnej odpowiedzialności za ewentualne szkody
wynikłe z wykorzystania informacji zawartych w książce.

Pliki z przykładami omawianymi w książce można znaleźć pod adresem:
ftp://ftp.helion.pl/przyklady/antysq.zip

Wydawnictwo HELION
ul. Kościuszki 1c, 44-100 GLIWICE
tel. 32 231 22 19, 32 230 98 63
e-mail: helion@helion.pl
WWW: http://helion.pl (księgarnia internetowa, katalog książek)

Drogi Czytelniku!
Jeżeli chcesz ocenić tę książkę, zajrzyj pod adres
http://helion.pl/user/opinie/antysq
Możesz tam wpisać swoje uwagi, spostrzeżenia, recenzję.

Printed in Poland.

Księgarnia internetowa

•

Lubię to! » Nasza społeczność

Spis treci

Rozdzia 1. Wprowadzenie ................................................................. 11

1.1. Dla kogo jest ta ksika ............................................................................. 13

1.2. Co znajduje si w tej ksice ...................................................................... 14

1.3. Czego nie ma w tej ksice ........................................................................ 16

1.4. Konwencje ............................................................................................... 18

1.5. Przykadowa baza danych ......................................................................... 19

1.6. Podzikowania ......................................................................................... 22

Cz I. Antywzorce logicznego projektu bazy danych ....... 23

Rozdzia 2. Przechodzenie na czerwonym wietle ......................... 25

2.1. Cel: przechowywanie atrybutów wielowartociowych ................................... 26

2.2. Antywzorzec: listy elementów oddzielonych przecinkami ............................. 27

2.3. Jak rozpozna ten antywzorzec .................................................................. 31

2.4. Usprawiedliwione uycia tego antywzorca .................................................. 31

2.5. Rozwizanie: utworzenie tabeli czcej ..................................................... 32

Rozdzia 3. Naiwne drzewa ............................................................... 37

3.1. Cel: przechowywanie i uzyskiwanie hierarchii ............................................. 38

3.2. Antywzorzec: zawsze odwouj si do rodzica .............................................. 39

3.3. Jak rozpozna ten antywzorzec .................................................................. 43

3.4. Usprawiedliwione uycia tego antywzorca .................................................. 44

3.5. Rozwizanie: naley uy alternatywnych modeli drzew .............................. 46

Kup książkę

Poleć książkę

Antywzorce jzyka SQL

Rozdzia 4. Identyfikator potrzebny od zaraz ................................. 61

4.1. Cel: wypracowanie konwencji dla kluczy gównych ..................................... 62

4.2. Antywzorzec: jeden rozmiar dla wszystkich ................................................ 64

4.3. Jak rozpozna ten antywzorzec .................................................................. 69

4.4. Usprawiedliwione uycia tego antywzorca .................................................. 70

4.5. Rozwizanie: klucz skrojony na miar ..................................................... 70

Rozdzia 5. Wpis bez klucza ............................................................... 75

5.1. Cel: uproszczenie architektury bazy danych ................................................ 76

5.2. Antywzorzec: rezygnacja z ogranicze ....................................................... 77

5.3. Jak rozpozna ten antywzorzec .................................................................. 80

5.4. Usprawiedliwione uycia tego antywzorca .................................................. 81

5.5. Rozwizanie: deklarowanie ogranicze ...................................................... 81

Rozdzia 6. Encja-atrybut-warto .................................................... 85

6.1. Cel: obsuga zmiennych atrybutów ............................................................. 86

6.2. Antywzorzec: zastosowanie uniwersalnej tabeli atrybutów ........................... 87

6.3. Jak rozpozna ten antywzorzec .................................................................. 93

6.4. Usprawiedliwione uycia tego antywzorca .................................................. 94

6.5. Rozwizanie: modelowanie podtypów ........................................................ 95

Rozdzia 7. Zwizki polimorficzne .................................................. 103

7.1. Cel: odwoania do wielu rodziców ........................................................... 104

7.2. Antywzorzec: zastosowanie dwuzadaniowego klucza obcego ..................... 105

7.3. Jak rozpozna ten antywzorzec ................................................................ 109

7.4. Usprawiedliwione uycia tego antywzorca ................................................ 110

7.5. Rozwizanie: uproszczenie relacji ............................................................ 110

Rozdzia 8. Atrybuty wielokolumnowe .......................................... 117

8.1. Cel: przechowywanie atrybutów wielowartociowych ................................. 118

8.2. Antywzorzec: utworzenie wielu kolumn .................................................... 118

8.3. Jak rozpozna ten antywzorzec ................................................................ 122

8.4. Usprawiedliwione uycia tego antywzorca ................................................ 123

8.5. Rozwizanie: utworzenie tabeli zalenej ................................................... 124

Poleć książkę

Kup książkę

Spis treci

Rozdzia 9. Tribble metadanych ..................................................... 127

9.1. Cel: zapewnienie skalowalnoci ............................................................... 128

9.2. Antywzorzec: klonowanie tabel lub kolumn .............................................. 129

9.3. Jak rozpozna ten antywzorzec ................................................................ 134

9.4. Usprawiedliwione uycia tego antywzorca ................................................ 135

9.5. Rozwizanie: partycjonowanie i normalizacja ........................................... 137

Cz II. Antywzorce fizycznego projektu bazy danych ... 141

Rozdzia 10. Bdy zaokrgle ......................................................... 143

10.1. Cel: stosowanie liczb uamkowych zamiast liczb cakowitych .................... 144

10.2. Antywzorzec: stosowanie typu danych FLOAT .................................... 144

10.3. Jak rozpozna ten antywzorzec .............................................................. 149

10.4. Usprawiedliwione uycia tego antywzorca .............................................. 150

10.5. Rozwizanie: stosowanie typu danych NUMERIC ............................... 150

Rozdzia 11. 31 smaków ................................................................... 153

11.1. Cel: ograniczenie zakresu danych kolumny do okrelonych wartoci ......... 154

11.2. Antywzorzec: okrelanie wartoci w definicji kolumny ............................. 155

11.3. Jak rozpozna ten antywzorzec .............................................................. 159

11.4. Usprawiedliwione uycia tego antywzorca .............................................. 160

11.5. Rozwizanie: okrelanie akceptowanych wartoci na poziomie danych ..... 160

Rozdzia 12. Pliki-widma ................................................................. 165

12.1. Cel: przechowywanie obrazów i innych duych zasobów ......................... 166

12.2. Antywzorzec: przekonanie o koniecznoci stosowania plików ................... 167

12.3. Jak rozpozna ten antywzorzec .............................................................. 171

12.4. Usprawiedliwione uycia tego antywzorca .............................................. 172

12.5. Rozwizanie: stosowanie typów danych BLOB ..................................... 173

Rozdzia 13. Strzelanie indeksami ................................................... 177

13.1. Cel: optymalizacja wydajnoci ............................................................... 178

13.2. Antywzorzec: stosowanie indeksów bez adnego planu ........................... 179

13.3. Jak rozpozna ten antywzorzec .............................................................. 184

13.4. Usprawiedliwione uycia tego antywzorca .............................................. 184

13.5. Rozwizanie: zasada MENTOR dla indeksów ..................................... 185

Poleć książkę

Kup książkę

Antywzorce jzyka SQL

Cz III. Antywzorce zapyta .............................................. 193

Rozdzia 14. Strach przed nieznanym ............................................ 195

14.1. Cel: odrónianie brakujcych wartoci .................................................... 196

14.2. Antywzorzec: stosowanie NULL jako zwykej wartoci (lub odwrotnie) .... 197

14.3. Jak rozpozna ten antywzorzec .............................................................. 201

14.4. Usprawiedliwione uycia tego antywzorca .............................................. 202

14.5. Rozwizanie: stosowanie NULL jako unikatowej wartoci ..................... 203

Rozdzia 15. Niejasne grupy ............................................................ 209

15.1. Cel: uzyskiwanie wiersza z najwiksz wartoci w skali grupy ................. 210

15.2. Antywzorzec: odwoania do niegrupowanych kolumn ............................. 211

15.3. Jak rozpozna ten antywzorzec .............................................................. 214

15.4. Usprawiedliwione uycia tego antywzorca .............................................. 215

15.5. Rozwizanie: jednoznaczne stosowanie kolumn ...................................... 216

Rozdzia 16. Losowy wybór .............................................................. 223

16.1. Cel: uzyskiwanie przypadkowego wiersza ............................................... 224

16.2. Antywzorzec: losowe sortowanie danych ................................................ 225

16.3. Jak rozpozna ten antywzorzec .............................................................. 226

16.4. Usprawiedliwione uycia tego antywzorca .............................................. 227

16.5. Rozwizanie: brak ustalonej kolejnoci… ............................................... 228

Rozdzia 17. Wyszukiwarka ndzarza ............................................ 233

17.1. Cel: pene przeszukiwanie tekstu ........................................................... 234

17.2. Antywzorzec: predykaty dopasowywania wzorców .................................. 235

17.3. Jak rozpozna ten antywzorzec .............................................................. 236

17.4. Usprawiedliwione uycia tego antywzorca .............................................. 237

17.5. Rozwizanie: stosowanie narzdzi odpowiednio

dobranych do realizowanych zada ........................................................ 237

Rozdzia 18. Zapytanie-spaghetti ................................................... 251

18.1. Cel: ograniczenie liczby zapyta SQL-a ............................................. 252

18.2. Antywzorzec: rozwizanie zoonego problemu w jednym kroku .............. 253

18.3. Jak rozpozna ten antywzorzec .............................................................. 256

18.4. Usprawiedliwione uycia tego antywzorca .............................................. 257

18.5. Rozwizanie: dziel i zwyciaj ............................................................... 257

Poleć książkę

Kup książkę

Spis treci

Rozdzia 19. Ukryte kolumny .......................................................... 263

19.1. Cel: ograniczy ilo wpisywanego kodu ................................................. 264

19.2. Antywzorzec: skrót prowadzcy na manowce ......................................... 265

19.3. Jak rozpozna ten antywzorzec .............................................................. 267

19.4. Usprawiedliwione uycia tego antywzorca .............................................. 268

19.5. Rozwizanie: naley wprost nazywa kolumny ....................................... 269

Cz IV. Antywzorce wytwarzania aplikacji .................... 273

Rozdzia 20. Czytelne hasa ............................................................. 275

20.1. Cel: odzyskiwanie lub resetowanie hase ................................................. 276

20.2. Antywzorzec: przechowywanie hase w formie zwykego tekstu ................ 276

20.3. Jak rozpozna ten antywzorzec .............................................................. 279

20.4. Usprawiedliwione uycia tego antywzorca .............................................. 280

20.5. Rozwizanie: przechowywanie zabezpieczonych kodów hase .................. 281

Rozdzia 21. Wstrzykiwanie SQL-a ................................................. 289

21.1. Cel: pisanie dynamicznych zapyta jzyka SQL .................................... 290

21.2. Antywzorzec: wykonywanie niesprawdzonych danych

wejciowych jako kodu .......................................................................... 291

21.3. Jak rozpozna ten antywzorzec .............................................................. 299

21.4. Usprawiedliwione uycia tego antywzorca .............................................. 300

21.5. Rozwizanie: nie ufa nikomu ............................................................... 301

Rozdzia 22. Obsesja czystoci pseudokluczy ................................ 309

22.1. Cel: sprztanie danych .......................................................................... 310

22.2. Antywzorzec: wypenianie luk ............................................................... 311

22.3. Jak rozpozna ten antywzorzec .............................................................. 314

22.4. Usprawiedliwione uycia tego antywzorca .............................................. 314

22.5. Rozwizanie: zapomnie o problemie ................................................. 315

Rozdzia 23. Przymykanie oczu na zo ............................................ 321

23.1. Cel: pisa mniej kodu ........................................................................... 322

23.2. Antywzorzec: cinanie zakrtów ............................................................ 323

23.3. Jak rozpozna ten antywzorzec .............................................................. 326

Poleć książkę

Kup książkę

Antywzorce jzyka SQL

23.4. Usprawiedliwione uycia tego antywzorca .............................................. 327

23.5. Rozwizanie: elegancka obsuga bdów ................................................ 327

Rozdzia 24. Immunitet dyplomatyczny ........................................ 331

24.1. Cel: stosowanie najlepszych praktyk ................................................... 332

24.2. Antywzorzec: kod SQL-a jako obywatel drugiej kategorii ....................... 333

24.3. Jak rozpozna ten antywzorzec .............................................................. 334

24.4. Usprawiedliwione uycia tego antywzorca .............................................. 335

24.5. Rozwizanie: ustanowienie moliwie szerokiej kultury jakoci .................. 336

Rozdzia 25. Magiczna fasola ........................................................... 347

25.1. Cel: upraszczanie modeli w architekturze model-widok-komponent .......... 348

25.2. Antywzorzec: model jako rekord aktywny (Active Record) ..................... 350

25.3. Jak rozpozna ten antywzorzec .............................................................. 356

25.4. Usprawiedliwione uycia tego antywzorca .............................................. 357

25.5. Rozwizanie: model zawierajcy rekord aktywny .................................... 358

Dodatki ..................................................................................... 365

Dodatek A. Reguy normalizacji ...................................................... 367

A.1. Co to oznacza, e baza jest relacyjna? ..................................................... 368

A.2. Mity dotyczce normalizacji ................................................................... 371

A.3. Czym jest normalizacja? ......................................................................... 372

A.4. Zdrowy rozsdek .................................................................................. 383

Dodatek B. Bibliografia .................................................................... 385

Skorowidz ........................................................................................ 387

Poleć książkę

Kup książkę

Rozdzia 10.

Bdy zaokrgle

10,0 razy 0,1 prawie nigdy nie jest równe 1,0.

Brian Kernighan

asz szef prosi nas o wygenerowanie raportu podsumowujcego
koszty pracy programistów wedug projektów (koszt ma by wyzna-
czany na podstawie czasu powiconego na usuwanie poszczegól-

nych bdów). Kady programista reprezentowany w tabeli

Konta

otrzy-

muje inn stawk godzinow, zatem musimy nie tylko rejestrowa liczby
godzin potrzebnych do usunicia poszczególnych bdów (w tabeli

Bledy

ale te mnoy te wartoci przez atrybut

stawka_godzinowa

zdefiniowany dla

wyznaczonych programistów.

Plik Bdy-zaokrgle/wprowadzenie/cost-per-bug.sql

SELECT b.id_bledu, b.godziny * k.stawka_godzinowa AS koszt_bledu
FROM Bledy AS b
JOIN Konta AS k ON (b.przypisany_do = k.id_konta);

Obsuga tego zapytania wymaga utworzenia nowych kolumn w tabelach

Bledy

Konta

. Obie kolumny powinny obsugiwa wartoci uamkowe,

poniewa musimy ledzi koszty moliwie precyzyjnie. Decydujemy si
wic zdefiniowa nowe kolumny jako

FLOAT

, poniewa wanie ten typ

danych obsuguje wartoci uamkowe.

Poleć książkę

Kup książkę

144

Rozdzia 10. • Bdy zaokrgle

Plik Bdy-zaokrgle/wprowadzenie/float-columns.sql

ALTER TABLE Bledy ADD COLUMN godziny FLOAT;
ALTER TABLE Konta ADD COLUMN stawka_godzinowa FLOAT;

Obie kolumny aktualizujemy na podstawie zapisów w dziennikach prac
nad eliminowaniem bdów i stawek godzinowych programistów. Testu-
jemy jeszcze generowanie raportu i jestemy gotowi do codziennego przy-
gotowywania potrzebnych zestawie.

Nastpnego dnia do naszego gabinetu wchodzi szef z kopi raportu o kosz-
tach projektu. „Te liczby nie zgadzaj si” — wycedzi przez zacinite
zby. „Dla porównania wykonaem te obliczenia rcznie i okazao si, e
Twój raport jest nieprecyzyjny — nieznacznie, rónice wynosz kilka
zotych. Jak to wyjanisz?”. Jestemy przeraeni. Co moe nie zgadza si
w tak prostych obliczeniach?

10.1. Cel: stosowanie liczb uamkowych

zamiast liczb cakowitych

Liczba cakowita jest wyjtkowo przydatnym typem danych, ale umoliwia
reprezentowanie tylko wartoci cakowitoliczbowych, jak 1, 327 czy –19.
Ten typ danych nie oferuje moliwoci reprezentowania wartoci uamko-
wych, na przykad 2,5. Jeli wic potrzebujemy liczb gwarantujcych wik-
sz precyzj ni liczby cakowite, musimy zastosowa inny typ danych. Na
przykad kwoty pienine zwykle s reprezentowane przez liczby z dwoma
miejscami dziesitnymi, na przykad 19,95 z.

Naszym celem jest przechowywanie wartoci numerycznych niebdcych
liczbami cakowitymi i wykorzystywanie tych liczb w obliczeniach arytme-
tycznych. Istnieje jeszcze jeden cel, który jednak jest na tyle oczywisty, e
rzadko si o nim wprost mówi — wyniki naszych oblicze arytmetycznych
musz by prawidowe.

10.2. Antywzorzec: stosowanie typu

danych FLOAT

Wikszo jzyków programowania obsuguje typy danych dla liczb ca-
kowitych (zwykle pod nazw

float

lub

double

). Jzyk SQL obsuguje podob-

ny typ danych nazwany

FLOAT

. Wielu programistów odruchowo uywa typu

Poleć książkę

Kup książkę

10.2. Antywzorzec: stosowanie typu danych FLOAT

145

danych

FLOAT

SQL-a wszdzie tam, gdzie potrzebuj uamkowych danych

liczbowych, poniewa s przyzwyczajeni do programowania z wykorzysta-
niem tego typu danych.

Typ danych

FLOAT

jzyka SQL, tak jak typ danych

float

w wikszoci

jzyków programowania, koduje liczby rzeczywiste w formacie binarnym
zgodnie ze standardem IEEE 754. Efektywne uywanie tego typu wyma-
ga zrozumienia wybranych cech liczb zmiennoprzecinkowych reprezento-
wanych w tym formacie.

Zaokrglanie z koniecznoci

Wielu programistów nie zdaje sobie sprawy z istnienia pewnej wanej cechy
tego formatu liczb zmiennoprzecinkowych: nie wszystkie wartoci, które
moemy zapisywa w formie liczb dziesitnych, mog by reprezentowane
w formie binarnej. W tej sytuacji niektóre wartoci wymagaj zaokrglania
do bardzo zblionych wartoci.

Aby lepiej zrozumie kontekst tych zaokrgle, wystarczy przeanalizowa
przypadek prostej liczby wymiernej, na przykad jednej trzeciej, która jest
reprezentowana przez okresowy uamek dziesitny 0,333… Prawdziwej
wartoci nie mona reprezentowa w formie dziesitnej, poniewa musieli-
bymy zapisa nieskoczon liczb cyfr. Liczba cyfr po przecinku to tzw.
precyzja reprezentacji odpowiedniej wartoci, zatem w peni prawidowa re-
prezentacja uamka okresowego wymagaaby nieskoczonej precyzji.

Rozwizaniem kompromisowym jest stosowanie skoczonej precyzji,
tj. wybór wartoci liczbowej moliwie zblionej do oryginalnej liczby uamko-
wej, na przykad 0,333. Wad tego rozwizania jest to, e ta warto nie
jest dokadnie t sam liczb, któr chcemy reprezentowa.

1/3+1/3+1/3 = 1,000
0,333+0,333+0,333 = 0,999

Nawet jeli zwikszymy precyzj, suma trzech przyblie jednej trzeciej
wci nie bdzie równa oczekiwanej wartoci 1,0. Kompromis polegajcy
na stosowaniu skoczonej precyzji dla uamków okresowych jest jednak
niezbdny.

1/3+1/3+1/3 = 1,000000
0,333333+0,333333+0,333333 = 0,999999

Oznacza to, e niektóre prawidowe wartoci liczbowe, które moemy
sobie bez trudu wyobrazi, w ogóle nie mog by reprezentowane z zasto-
sowaniem metody skoczonej precyzji. Cz programistów uwaa, e

Poleć książkę

Kup książkę

146

Rozdzia 10. • Bdy zaokrgle

takie rozwizanie jest usprawiedliwione — skoro wartoci zoonych z nie-
skoczonej liczby cyfr i tak nie da si zapisa, kada zapisywana przez nas
liczba z natury rzeczy ma skoczon precyzj i tak te powinna by prze-
chowywana w formie binarnej, prawda? Niestety nie.

Zgodnie ze standardem IEEE 754 liczby zmiennoprzecinkowe s repre-
zentowane w systemie liczbowym o podstawie 2. Oznacza to, e wartoci
wymagajce nieskoczonej precyzji w systemie binarnym nie pokrywaj si
ze zbiorem wartoci, które wymagaj takiej reprezentacji w systemie dziesit-
nym. Niektóre wartoci, które wymagaj skoczonej precyzji w systemie
dziesitnym, na przykad 59,95, wymagaj nieskoczonej precyzji, jeli
miayby by dokadnie reprezentowane w systemie binarnym. Typ danych

FLOAT

nie oferuje takich moliwoci, zatem stosuje najblisz obsugiwan

warto w systemie liczbowym o podstawie 2, czyli warto odpowiadajc
liczbie 59.950000762939 w systemie dziesitnym.

Niektóre wartoci przypadkowo wymagaj skoczonej precyzji w obu for-
matach. Jeli zrozumiemy szczegóy przechowywania liczb w formacie
IEEE 754, teoretycznie bdziemy potrafili przewidywa, jak poszczególne
wartoci dziesitne bd reprezentowane w formacie binarnym. W prakty-
ce jednak wikszo programistów nie wykonuje podobnych oblicze dla
kadej stosowanej przez siebie liczby zmiennoprzecinkowej. Nie moemy
zagwarantowa, e kolumna

FLOAT

w bazie danych bdzie dostatecznie

precyzyjna, zatem nasza aplikacja powinna zakada, e kada warto
w tej kolumnie moga zosta zaokrglona.

Niektóre bazy danych obsuguj pokrewne typy danych nazwane

DOUBLE

PRECISION

REAL

. Precyzja oferowana przez te typy danych i sam typ

FLOAT

zaley co prawda od implementacji bazy danych, ale wszystkie te typy
reprezentuj wartoci zmiennoprzecinkowe ze skoczon liczb cyfr binar-
nych, zatem sposób zaokrglania liczb we wszystkich przypadkach jest
podobny.

Stosowanie typu FLOAT w jzyku SQL

Niektóre bazy danych kompensuj wspomnian niedokadno i wywie-
tlaj waciwe wartoci.

Plik Bdy-zaokrgle/anty/select-rate.sql

SELECT stawka_godzinowa FROM Konta WHERE id_konta = 123;

Zwraca:

59.95

Poleć książkę

Kup książkę

10.2. Antywzorzec: stosowanie typu danych FLOAT

147

Pozna format IEEE 754

Pierwsze propozycje dotyczce standardowego formatu binarnego
dla liczb zmiennoprzecinkowych pojawiy si jeszcze w 1979 roku.
Specyfikacja, która ostatecznie zyskaa status standardu w 1985 roku,
jest obecnie powszechnie implementowana w rozmaitych formach
oprogramowania, przede wszystkim w jzykach programowania
i mikroprocesorach.

Format skada si z trzech pól niezbdnych do zakodowania wartoci
zmiennoprzecinkowej: pola czci uamkowej, pola wykadnika,
do którego naley podnie t cz uamkow, oraz jednobitowego
pola znaku.

Jedn z zalet standardu IEEE 754 jest wanie stosowanie wykadnika,
dziki czemu mona w tym formacie reprezentowa zarówno bar-
dzo mae, jak i bardzo due wartoci. Format obsuguje nie tylko
liczby rzeczywiste, ale te duo wikszy przedzia wartoci ni tra-
dycyjne, staoprzecinkowe formaty reprezentacji liczb cakowitych.
Jeszcze wikszy przedzia reprezentowanych wartoci oferuje for-
mat podwójnej precyzji. Oznacza to, e opisywane formaty dobrze
sprawdzaj si w zastosowaniach naukowych.

Bodaj najbardziej popularnym zastosowaniem uamkowych warto-
ci liczbowych jest reprezentowanie kwot pieninych. Stosowanie
standardu IEEE 754 dla tego rodzaju wartoci nie jest konieczne,
poniewa opisany w tym rozdziale format skalowanych liczb dzie-
sitnych pozwala równie atwo i bardziej precyzyjnie obsugiwa
kwoty pienine.

Dobrymi ródami wiedzy o tym formacie s artyku opublikowany
na Wikipedii (http://pl.wikipedia.org/wiki/IEEE_754) oraz artyku Davida
Goldberga zatytuowany „What Every Computer Scientist Should
Know About Floating-Point Arithmetic” [Gol91].

Artyku Goldberga zosta te przedrukowany (jest dostpny pod
adresem http://www.validlab.com/goldberg/paper.pdf).

Rzeczywista warto przechowywana w kolumnie typu

FLOAT

nie musi

jednak odpowiada tej wartoci. Wystarczy pomnoy t warto przez
miliard, aby odkry pewne rozbienoci:

Plik Bdy-zaokrgle/anty/magnify-rate.sql

SELECT stawka_godzinowa * 1000000000 FROM Konta WHERE id_konta = 123;

Zwraca:

59950000762. 939

Poleć książkę

Kup książkę

148

Rozdzia 10. • Bdy zaokrgle

Mona byo oczekiwa, e warto zwrócona przez poprzednie zapytanie
po przemnoeniu wyniesie

59950000000,000

. Jak wida, warto

59,95

zo-

staa zaokrglona do wartoci, która moe by reprezentowana w systemie ze
skoczon precyzj oferowanym przez format binarny IEEE 754. W tym
przypadku rónica jest mniejsza ni jedna milionowa, zatem jej dokad-
no powinna wystarczy na potrzeby wielu oblicze.

Przyblienie nie gwarantuje jednak wystarczajcej dokadnoci dla innych
oblicze. Dobrym przykadem jest uycie wartoci typu

FLOAT

w wyraeniu

porównujcym liczby.

Plik Bdy-zaokrgle/anty/inexact.sql

SELECT * FROM Konta WHERE stawka_godzinowa = 59.95;

Wynik: zbiór pusty, brak pasujcych wierszy

Jak wiemy, warto przechowywana w kolumnie

stawka_godzinowa

w rze-

czywistoci jest nieznacznie wiksza ni

59.95

. W tej sytuacji, mimo e

przypisalimy tej kolumnie warto

59.95

w wierszu z identyfikatorem konta

123, zapytanie nie jest dopasowywane do powyszego zapytania.

Typowym obejciem tego problemu jest traktowanie wartoci zmienno-
przecinkowych jako „praktycznie równe”, jeli dzielca je rónica nie
przekracza jakiego niewielkiego progu. Wystarczy odj jedn warto od
drugiej i uy dostpnej w jzyku SQL funkcji wartoci bezwzgldnej

ABS()

, aby uzyskana rónica bya dodatnia. Jeli wynik jest równy zero,

obie wartoci s dokadnie równe. Jeli wynik jest dostatecznie may, obie
wartoci mona traktowa jako praktycznie równe. Ponisze zapytanie
prawidowo odnajduje interesujcy nas wiersz:

Plik Bdy-zaokrgle/anty/threshold.sql

SELECT * FROM Konta WHERE ABS(stawka_godzinowa - 59.95) < 0.000001;

Rónica jest jednak na tyle dua, e porównanie z nieco wiksz precyzj
zakoczy si niepowodzeniem:

Plik Bdy-zaokrgle/anty/threshold.sql

SELECT * FROM Konta WHERE ABS(stawka_godzinowa - 59.95) < 0.0000001;

Dobór waciwego progu zaley od konkretnej liczby, poniewa warto
bezwzgldna rónicy dzielcej wartoci dziesitne od zaokrglonych repre-
zentacji binarnych jest róna w przypadku poszczególnych liczb.

Poleć książkę

Kup książkę

10.3. Jak rozpozna ten antywzorzec

149

Innym przykadem problemu wynikajcego z nieprecyzyjnego charakteru
typu

FLOAT

s obliczenia polegajce na agregowaniu wielu wartoci. Jeli

na przykad uyjemy funkcji

SUM()

do dodania wszystkich wartoci zmien-

noprzecinkowych w jakiej kolumnie, bdy zaokrgle poszczególnych
liczb skumuluj si w wyznaczonej sumie.

Plik Bdy-zaokrgle/anty/cumulative.sql

SELECT SUM(b.godziny * k.stawka_godzinowa) AS koszty_projektu
FROM Bledy AS b
JOIN Konta AS k ON (b.przypisany_do = k.id_konta);

Skumulowany efekt niedokadnoci liczb zmiennoprzecinkowych jest jesz-
cze bardziej widoczny podczas wyznaczania zagregowanego iloczynu
zbioru liczb (zamiast ich sumy). Poszczególne rónice wydaj si niewiel-
kie, ale z czasem mocno rosn. Jeli na przykad pomnoymy warto 1
przez wspóczynnik równy dokadnie 1,0, wynik zawsze bdzie wynosi 1.
Nie ma znaczenia, ile razy zastosujemy ten mnonik. Jeli jednak uyjemy
wspóczynnika 0,999, wynik bdzie inny. Jeli kolejno pomnoymy liczb 1
przez warto 0,999 tysic razy, otrzymamy wynik równy okoo 0,3677. Im
wicej operacji mnoenia wykonamy, tym wiksza bdzie ta rozbieno.

Dobrym przykadem stosowania operacji wielokrotnego mnoenia jest
wyznaczanie cznego oprocentowania na potrzeby kalkulacji finanso-
wych. Uywanie niedokadnych liczb zmiennoprzecinkowych powoduje
bdy, które pocztkowo wydaj si zupenie niegrone, ale z czasem, sku-
mulowane, zaczynaj stwarza powane problemy. Stosowanie precyzyj-
nych wartoci w aplikacjach finansowych jest wic bardzo wane.

10.3. Jak rozpozna ten antywzorzec

Niemal kade uycie typów danych

FLOAT

REAL

lub

DOUBLE PRECISION

jest

podejrzane. Wikszo aplikacji korzystajcych z liczb zmiennoprzecinko-
wych w rzeczywistoci nie potrzebuje przedziau wartoci obsugiwanego
przez formaty zgodne ze standardem IEEE 754.

Korzystanie z typów danych

FLOAT

w jzyku SQL wydaje si o tyle natural-

ne, e podobny typ (czsto nawet pod t sam nazw) wystpuje w wik-
szoci jzyków programowania. Okazuje si jednak, e mona wybra
lepszy typ danych.

Poleć książkę

Kup książkę

150

Rozdzia 10. • Bdy zaokrgle

10.4. Usprawiedliwione uycia

tego antywzorca

FLOAT

jest dobrym typem danych w sytuacji, gdy potrzebujemy liczb rze-

czywistych z przedziau wikszego ni ten obsugiwany przez typy

INTEGER

NUMERIC

. Naukowe aplikacje czsto wskazuje si jako przykad uzasadnio-

nego stosowania typu

FLOAT

W systemie Oracle typu danych

FLOAT

uywa si do wyraania dokadnie

skalowanych wartoci liczbowych, za do reprezentowania niedokadnych
wartoci numerycznych stosuje si typ danych

BINARY_FLOAT

(zgodny ze stan-

dardem kodowania IEEE 754).

10.5. Rozwizanie: stosowanie typu

danych NUMERIC

Zamiast typu

FLOAT

i typów pokrewnych moemy stosowa typy danych

NUMERIC

lub

DECIMAL

jzyka SQL dla liczb uamkowych staej precyzji.

Plik Bdy-zaokrgle/roz/numeric-columns.sql

ALTER TABLE Bledy ADD COLUMN godziny NUMERIC(9,2);

ALTER TABLE Konta ADD COLUMN stawka_godzinowa NUMERIC(9,2);

Wymienione typy danych umoliwiaj dokadne reprezentowanie wartoci
numerycznych z maksymaln precyzj okrelon podczas definiowania
odpowiednich kolumn. Precyzj naley okreli w formie argumentu typu
danych — obowizujca skadnia przypomina troch sposób okrelania
dugoci typu danych

VARCHAR

. Precyzja to czna liczba cyfr dziesitnych,

których moemy uywa dla wartoci w tak zdefiniowanej kolumnie. Precy-
zja równa 9 oznacza, e moemy przechowywa takie wartoci jak

123456789

ale najprawdopodobniej nie bdziemy mogli obsuy wartoci równej

1234567890

W niektórych systemach baz danych rozmiar tej kolumny jest zaokrglany w gór
do najbliszego bajta, sowa lub podwójnego sowa, zatem w pewnych przypadkach
maksymalna warto w kolumnie typu

NUMERIC

moe skada si z wikszej liczby

cyfr, ni to wynika ze wskazanej precyzji.

Poleć książkę

Kup książkę

10.5. Rozwizanie: stosowanie typu danych NUMERIC

151

Istnieje te moliwo okrelenia skali za porednictwem drugiego argu-
mentu tego typu danych. Skala decyduje o liczbie cyfr na prawo od prze-
cinka oddzielajcego cz cakowit od uamkowej. Cyfry skali s odli-
czane od liczby cyfr precyzji, zatem precyzja 9 ze skal 2 oznaczaj, e
moemy przechowywa takie wartoci jak

1234567.89

, ale ju nie wartoci

12345678.91

czy

123456.789

Okrelane przez nas precyzja i skala s stosowane dla danej kolumny we
wszystkich wierszach tabeli. Innymi sowy, nie moemy przechowywa
wartoci ze skal 2 w czci wierszy i wartoci ze skal 4 w pozostaych.
W jzyku SQL to naturalne, e typ danych kolumny jest konsekwentnie
stosowany dla wszystkich wierszy (tak jak w przypadku kolumny typu

VARCHAR(20)

, gdzie kady wiersz moe zawiera acuch okrelonej dugoci).

Zalet typów

NUMERIC

DECIMAL

jest moliwo przechowywania liczb wymier-

nych bez ryzyka ich zaokrglania (jak w przypadku typu

FLOAT

). Po zapi-

saniu wartoci

59.95

moemy by pewni, e w bazie danych jest przecho-

wywana dokadnie ta liczba. Jeli porównamy j ze sta wartoci

59.95

okae si, e obie wartoci s sobie równe.

Plik Bdy-zaokrgle/roz/exact.sql

SELECT stawka_godzinowa FROM Konta WHERE stawka_godzinowa = 59.95;

Zwraca:

59.95

Podobnie, jeli pomnoymy t warto przez miliard, otrzymamy oczeki-
wan warto:

Plik Bdy-zaokrgle/roz/magnify-rate-exact.sql

SELECT stawka_godzinowa * 1000000000 FROM Konta WHERE stawka_godzinowa = 59.95;

Zwraca:

59950000000

Typy danych

NUMERIC

DECIMAL

zachowuj si identycznie; nie powinny

wystpowa adne rónice w ich dziaaniu. Istnieje te synonim

DEC

dla

typu danych

DECIMAL

Nadal nie moemy przechowywa wartoci wymagajcych nieskoczonej
precyzji, na przykad jednej trzeciej. Proponowane typy umoliwiaj nam
jednak przechowywanie dokadnej reprezentacji liczb w formie, w której
zapisujemy je w systemie dziesitnym.

Poleć książkę

Kup książkę

152

Rozdzia 10. • Bdy zaokrgle

Jeli wic potrzebujemy dokadnych wartoci dziesitnych, powinnimy posu-
giwa si typem danych

NUMERIC

. Typ danych

FLOAT

nie moe reprezento-

wa wielu dziesitnych liczb wymiernych, zatem wartoci tego typu naley
zawsze traktowa jako niedokadne.

Jeli tylko moemy tego unikn, nie powinnimy uywa typu

FLOAT

Poleć książkę

Kup książkę

Skorowidz

.dump, 169
1NF, Patrz pierwsza posta normalna
2NF, Patrz druga posta normalna
3NF, Patrz trzecia posta normalna
4NF, Patrz czwarta posta normalna
5NF, Patrz pita posta normalna

ABS(), 148
Active Record, 109, 350, 351, 352,

353, 357, 358

Adams, Douglas, 85
adjacency list, Patrz lista ssiedztwa
agregujce zapytania, tworzenie, 28, 33
aktualizacje kaskadowe, 82, 83
algorytm

SHA-1, 282
SHA-256, 281

Anemic Domain Model,

Patrz antywzorzec, anemiczny model
dziedzinowy

anomalia, 375
ANSI SQL, standard, 180

antywzorzec, 14, 16

31 smaków, 153

rozpoznawanie, 159
usprawiedliwione uycie, 160

anemiczny model dziedzinowy, 353
atrybuty wielokolumnowe, 117, 123

rozpoznawanie, 122
usprawiedliwione uycie, 123

bdy zaokrgle, 143

rozpoznawanie, 149
usprawiedliwione uycie, 150

czytelne hasa, 275

rozpoznawanie, 279
usprawiedliwione uycie, 280

encja-atrybut-warto, 85, 86

rozpoznawanie, 93
usprawiedliwione uycie, 94
zwizki encji, 88

identyfikator potrzebny od zaraz, 61

rozpoznawanie, 69
usprawiedliwione uycie, 70

immunitet dyplomatyczny, 331

rozpoznawanie, 334
usprawiedliwione uycie, 335

Poleć książkę

Kup książkę

388

Antywzorce jzyka SQL

antywzorzec

losowy wybór, 223

rozpoznawanie, 226
usprawiedliwione uycie, 227

magiczna fasola, 347

rozpoznawanie, 356
testowanie architektury MVC, 355
usprawiedliwione uycie, 357

naiwne drzewa, 37

rozpoznawanie, 43
usprawiedliwione uycie, 44

niejasne grupy, 209

rozpoznawanie, 214
usprawiedliwione uycie, 215

obsesja czystoci pseudokluczy, 309

rozpoznawanie, 314
usprawiedliwione uycie, 314

pliki-widma, 165

rozpoznawanie, 171
usprawiedliwione uycie, 172

przechodzenie na czerwonym

wietle, 25, 26, 123
rozpoznawanie, 31
usprawiedliwione uycie, 31

przymykanie oczu na zo, 321

rozpoznawanie, 326
usprawiedliwione uycie, 327

strach przed nieznanym, 195

rozpoznawanie, 201
usprawiedliwione uycie, 202

strzelanie indeksami, 177, 185

rozpoznawanie, 184
usprawiedliwione uycie, 184

tribble metadanych, 127

rozpoznawanie, 134
usprawiedliwione uycie, 135

ukryte kolumny, 263

rozpoznawanie, 267
usprawiedliwione uycie, 268

wpis bez klucza, 75

rozpoznawanie, 80
usprawiedliwione uycie, 81

wstrzykiwanie SQL-a, 289

rozpoznawanie, 299
usprawiedliwione uycie, 300

wyszukiwarka ndzarza, 233

rozpoznawanie, 236
usprawiedliwione uycie, 237

zapytanie-spaghetti, 251

rozpoznawanie, 256
usprawiedliwione uycie, 257

zotego motka, 351
zwizki polimorficzne, 103

diagram zwizków encji, 105
podobiestwo do antywzorca

encja-atrybut-warto, 106

rozpoznawanie, 109
usprawiedliwione uycie, 110

Apache Lucene, 245
archiwizacja, 135
atrybuty wielowartociowe,

przechowywanie, 118

AUTO_INCREMENT, 63
AVG(), 28

Babbage, Charles, 177
Baruch, Bernard, 309
bazy danych

kopie zapasowe, 169
relacyjne, 368
spójno, 79
uproszczenie architektury, 76
wydajno, 178

BCNF, Patrz Boyce’a-Codda,

posta normalna

Berkeley DB, 94

Poleć książkę

Kup książkę

Skorowidz

389

BLOB, 173, 174
bdy, obsuga, 327
Bohr, Niels, 11
Born, Max, 209
Boyce’a-Codda, posta normalna, 377,

378

Cassandra, 94
CAST(), 295
CATSEARCH(), 239
CHECK, 155, 157, 159, 160
Class Table Inheritance, 99
close(), 327
closure table, Patrz tabela domknicia
COALESCE(), 113, 207
Codd, E. F., 86, 201
COMMIT, 168
common table expression, Patrz

wspólne wyraenie tablicowe

Concrete Table Inheritance, 97, 98
CONNECT BY PRIOR, 45, 58
CONTAINS(), 240, 241
CONTEXT, 239
ConText, modu, 239
ConvertEmptyStringToNull, 203
Cosby, Bill, 182
CouchDB, 94
COUNT(), 28, 41
covering index, Patrz indeksy

pokrywajce

Coveyou, Robert R., 223
CREATE INDEX, 180
CRUD, 350
CTE, Patrz wspólne wyraenie

tablicowe

CTI, Patrz Concrete Table Inheritance
CTXCAT, 239

CTXRULE, 240
CTXXPATH, 240
czwarta posta normalna, 379, 380

dane hierarchiczne, przechowywanie,

58, 59

dane pocztkowe, 341
dane semistrukturalne, 100
DAO, 359
Date, C. J., 201
DEC, Patrz DECIMAL
DECIMAL, 150, 151

zalety, 151

deklaratywny jzyk programowania, 12
DELETE, 168, 179
denormalizacja, 31
diagram interakcji klas, 355
diagram zwizków encji, 18, 19

dla listy ssiedztwa, 39
dla tabeli czcej, 32

DISTINCT, 214
DKNF, Patrz dziedzina-klucz, posta

normalna

dug techniczny, 332
dokumentacja, 336

bezpieczestwo SQL-a, 338
diagram zwizków encji, 337
infrastruktura bazy danych, 339
odwzorowania obiektowo-relacyjne,

339

procedury skadowane, 338
relacje, 338
tabela, kolumny, perspektywy, 337
wyzwalacze, 338

domain-Key normal form, Patrz

dziedzina-klucz, posta normalna

Don't Repeat Yourself, Patrz nie

powtarzaj si, zasada

Poleć książkę

Kup książkę

390

Antywzorce jzyka SQL

dopasowywanie wzorców, 235, 236, 237
DOUBLE PRECISION, 146
druga posta normalna, 374, 375
DRY, Patrz nie powtarzaj si, zasada
drzewiasta struktura danych, 38

korze, 38
licie, 38
przykady stosowania, 38
wze, 38
wzy niebdce limi, 38

drzewo

dodawanie lici, 42
usunicie poddrzewa, 42
usunicie wza, 42, 43
zmiana pooenia wza

lub poddrzewa, 42

dynamiczny SQL, 290
dziedzina-klucz, posta normalna, 382

EAW, Patrz antywzorzec, encja-

atrybut-warto

entity relationship diagram, Patrz

diagram zwizków encji

Entity-Attribute-Value, Patrz

antywzorzec, encja-atrybut-warto

ENUM, 155, 157, 159, 160
enumeracja cieki, 46, 49, 58

wady, 48
wstawianie wza, 48

ER, Patrz diagram zwizków encji
ETL, 158
execute(), 324

fetch(), 324
FILESTREAM, 172
find(), 350

FLOAT, 144, 145, 146
Forster, E. M., 263
Fowler, Martin, 350, 353
FTS, rozszerzenia, 242
full-text search, Patrz wyszukiwanie

penotekstowe

functional dependency, Patrz zalenoci

funkcjonalne

funkcja skrótu, 281
funkcje okien, 315

generalized inverted index,

Patrz uogólniony indeks odwrotny

GENERATOR, 63
generowanie kodu, 261
GIN, Patrz uogólniony indeks

odwrotny

Glass, Robert L., 349
globally unique identifier, Patrz

globalnie unikatowy identyfikator

globalnie unikatowy identyfikator, 316
Gonzalez, Albert, 289, 290
GRANT, 170
GROUP BY, 210, 211, 214
GROUP_CONCAT(), 220
GUID, Patrz globalnie unikatowy

identyfikator

Hadoop, 94
hash function, Patrz kryptograficzna

funkcja skrótu

hash(), 286
hasa

algorytm SHA-1, 282
algorytm SHA-256, 281
kryptograficzna funkcja skrótu, 281

Poleć książkę

Kup książkę

Skorowidz

391

MD5(), 282
przechowywanie, 276, 277
przechowywanie zabezpieczonych

kodów hase, 281

resetowanie, 286
sól, 284
uwierzytelnianie, 278
wysyanie poczt elektroniczn, 279

HBase, 94
Hibernate, framework, 109, 110
hierarchia, 59
Hooper, Grace Murray, 331
horizontal partitioning sharding,

Patrz partycjonowanie poziome

id, kolumna, 64, 65
IDENTITY, 63
IEEE 754, standard, 146, 147
iloczyn kartezjaski, 253, 254
impedance mismatch, Patrz

niezgodno impedancji

indeks odwrócony, 246
indeks penotekstowy, 238
indeksy, 178, 179, 182, 191

bdy, 179
brak, 179
pokrywajce, 190
selektywno, 185
stosowanie bez planu, 179
zbyt wiele, 181

INSERT, 161, 179, 266
integralno danych, zarzdzanie, 130
integralno odwoa, 76, 77

zarzdzanie, 133

intersection table, Patrz tabela czca
inverted index, Patrz indeks odwrócony
IS DISTINCT FROM, 205, 206

IS NOT NULL, 205
IS NULL, 205
ISO/IEC 11179, standard, 71

Jaywalking, Patrz antywzorzec,

przechodzenie na czerwonym wietle

jeden-do-wielu, relacja, 27
jzyk definiowania danych, 15
jzyk przetwarzania danych, 15
JOIN, 67
join dependency, Patrz zalenoci

zczeniowe

kaskadowe aktualizacje, 82, 83
Kernighan, Brian, 143
Kirk, James T., 127
klucz gówny, 62, 63, 69, 70, 315

czemu jest wany, 64
niejasnoci, 62
unikatowo, 132
warunki, 64
wybieranie nazwy, 70, 71
wybór, 63

klucz naturalny, 72, 314, 318
klucz obcy, 62, 68, 73, 82, 83

koszty rezygnacji, 77
niech, 76, 79
wybieranie nazwy, 71
zalety, 84

klucz zastpczy, Patrz pseudoklucz
klucz zoony, 65, 68, 69, 72
kod

generowanie, 261
system kontroli, 341

kolumny, klonowanie, 129
kontrola jakoci, 336

Poleć książkę

Kup książkę

392

Antywzorce jzyka SQL

konwencja ponad konfiguracj, 70
korze, 38
kryptograficzna funkcja skrótu, 281

LAST_INSERT_ID(), 48, 68
law of parsimony, Patrz prawo prostoty
leaky abstractions, Patrz nieszczelne

abstrakcje

leaves, Patrz licie
Letwin, Gordon, 78
liczby cakowite, 144, 317
liczby zmiennoprzecinkowe, 145, 146,

147

LIKE, 189, 235
LIMIT, 230
lista ssiedztwa, 40, 41, 44, 57, 58
lista, ograniczenie dugoci, 35
licie, 38
LOAD_FILE(), 174
log_min_duration_statement, 187
LONG, 174
long_query_time, 186
Lucene, Patrz Apache Lucene

Marx, Groucho, 289
MATCH(), 238
MAX(), 212
MD5(), 282
MEDIUMBLOB, 174
Mencken, H. L., 347
MENTOR, 185, 186

mierzenie, 186
optymalizacja, 191
przebudowa, 191
testowanie, 191
wskazanie, 189
wyjanienie, 188

metadane, 155

zmiana, 158

Microsoft SQL Server, wyszukiwanie

penotekstowe, 240

mieszanie danych z metadanymi, 106,

129

migracja, 340, 341
mistake-proofing, Patrz poka-yoke
Model-View-Controller,

Patrz model-widok-komponent

model-widok-komponent, 349, 360
MongoDB, 95
MVC, Patrz model-widok-komponent
mysqldump, 169

nadmiarowo, 375, 377
Neumann, John von, 367
NF, Patrz postacie normalne
nie powtarzaj si, zasada, 357
nieskoczona precyzja, 145
nieszczelne abstrakcje, 351
niezgodno impedancji, 13
node, Patrz wze
noleaf nodes, Patrz wzy niebdce

limi

normal form, Patrz postacie normalne
normalizacja

cele, 372
mity, 371
reguy, 367, 383

NOT NULL, 200, 206
NULL, 196, 197, 201

w parametrach zapyta, 198
w wyraeniach, 197
w wyraeniach logicznych, 204
w wyraeniach skalarnych, 203
wyszukiwanie wartoci, 205

Poleć książkę

Kup książkę

Skorowidz

393

NULLIF(), 120
NUMERIC, 150, 151

zalety, 151

obiektowy diagram klas, 87
obiektowy model programowania, 86
object-relational mapping, Patrz

odwzorowania obiektowo-relacyjne

obrazy, przechowywanie, 166, 172,

173, 174, 175

obsuga bdów, 327
Ockham, William, 251, 257
odwzorowania obiektowo-relacyjne, 267
okien, funkcje, 315
ON, 67
ON DELETE CASCADE, 43
optymalizacja wydajnoci, 178
Oracle, indeksowanie tekstu, 239
ORDER BY, 369
ORM, Patrz odwzorowania

obiektowo-relacyjne

Orwell, George, 61
otwarty schemat, 88
outer join, Patrz zczenie zewntrzne

Paine, Thomas, 117
para nazwa-warto, 88
partycjonowanie

pionowe, 138
poziome, 137

PDO::quote(), 303
perspektywy, 337
perspektywy systemowe, 156
pg_dump, 169
pgFouine, 187

pita posta normalna, 380, 382
pierwsza posta normalna, 373, 374
plan wykonania zapytania, 188
pliki, 167, 168, 169, 170
podzapytania skorelowane, 217
poka-yoke, 81, 82
polimorfizm, 114
Polymorphic Associations,

Patrz zwizki polimorficzne

Popper, Karl, 165
postacie normalne, 372

Boyce’a-Codda, 377, 378
czwarta posta normalna, 379, 380
druga posta normalna, 374, 375
dziedzina-klucz, 382
hierarchia, 373
pita posta normalna, 380, 382
pierwsza posta normalna, 373, 374
szósta posta normalna, 383
trzecia posta normalna, 376, 377

PostgreSQL, wyszukiwanie tekstu, 241
prawo oszczdnoci, 257, 258
prawo prostoty, 257
precyzja

nieskoczona, 145
skoczona, 145

prepare(), 324
PRIMARY KEY, 125
procedury skadowe, 297
projekt bez schematu, 88
projektowanie defensywne, 367
promiscuous asssociation, Patrz zwizek

mieszany

pseudoklucz, 63, 70, 71, 72, 315, 317,

319

standardy, 63
terminologia, 63

Poleć książkę

Kup książkę

394

Antywzorce jzyka SQL

QEP, Patrz plan wykonania zapytania
query execution plan, Patrz plan

wykonania zapytania

quote(), 294

race condition, Patrz sytuacja wycigu
RAND(), 225
Ratcliffe, Mitch, 313
RAW, 174
Reagan, Ronald, 37
REAL, 146
Redis, 95
regua jednej wartoci, 211, 213

naruszenie, 214

relacja, 368

jeden-do-wielu, 27
wiele-do-jednego, 27
wiele-do-wielu, 32, 69

REVOKE, 170
rman, 169
ROLLBACK, 169
root, Patrz korze
Ross, Blake, 25
ROW_NUMBER(), 230, 315
ROWID, 63
Ruby on Rails, 71, 109, 340, 351
Rumsfeld, Donald, 195

salt, Patrz sól
SAMPLE, 231
SCOPE_IDENTITY(), 68
seed data, Patrz dane pocztkowe
sekwencje, 68
semistrukturalne dane, 100

separator, wybór, 34
SEQUENCE, 63
SequenceName.CURRVAL(), 68
SERIAL, 63
Serialized LOB, 100
SHA-1, algorytm, 282
SHA-256, algorytm, 281
Single Table Inheritance, 96, 97
single-value rule, Patrz regua jednej

wartoci

skanowanie tabeli, 226
skoczona precyzja, 145
skrótu, funkcja, 281
Solr, 246
sortowanie, 225, 226, 228
sól, 284
Sphinx Search, 244, 245
Spolsky, Joel, 351
SQL injection, Patrz wstrzykiwanie

SQL-a

SQL Server Profiler, 186
SQL Trace, 186
SQL, jzyk, 12

automatyczne pisanie kodu, 261
dopasowywanie do wzorca, 28
dynamiczny, 290

SQL:2003, standard, 315
SQL-99, standard, 45, 205, 235
SQLite, wyszukiwanie penotekstowe,

242

standard

ANSI SQL, 180
IEEE 754, 146, 147
ISO/IEC 11179, 71
SQL:2003, 315
SQL-99, 45, 205, 235

START WITH, 45
STI, Patrz Single Table Inheritance
stored procedures, Patrz procedury

skadowe

Poleć książkę

Kup książkę

Skorowidz

395

SUM(), 28, 41, 149
surrogate key, Patrz pseudoklucz
symbol ucieczki, 294
symbole wieloznaczne, 264, 268, 271

koszty, 266

symbole zastpcze parametrów, 295
synchronizacja danych, 131
synchronizacja metadanych, 133
sytuacja wycigu, 68
szósta posta normalna, 383

tabela atrybutów, 87

atrybut, 87
encja, 87
warto, 88

tabela domknicia, 46, 53, 57, 58

ilustracja, 54

tabela czca, 32, 65, 69

diagram zwizków encji, 32
zalety, 35

tabela pochodna, 217, 218
tabela wiele-do-wielu, Patrz tabela

czca

tabela wirtualna, 242
tabela wyszukiwania, 163

aktualizowanie wartoci, 161

tabele

klonowanie, 129
skanowanie, 226

table scan, Patrz skanowanie tabeli
TABLESAMPLE, 231
technical debt, Patrz dug techniczny
testowanie, 342

dane pocztkowe, 344
izolacja, 342
klasy odwzorowa

obiektowo-relacyjnych, 345

ograniczenia, 344
procedury skadowane, 344
tabele, kolumny, perspektywy, 343
wyzwalacze, 344
zapytania, 344

testy negatywne, 343
TKProf, 186
Tokyo Cabinet, 95
trzecia posta normalna, 376, 377
typy definiowane przez uytkownika,

156

Tzu, Sun, 75

UDT, Patrz typy definiowane

przez uytkownika

unikatowo, 132
UNION, 133, 259
uogólniony indeks odwrotny, 242
UPDATE, 179
user-defined types, Patrz typy

definiowane przez uytkownika

USING, 67
uytkownik

identyfikacja, 280
uwierzytelnianie, 280

Valéry, Paul, 153

wczesne wywoywanie awarii, zasada,

270

wze, 38
wzy niebdce limi, 38
WHERE, 198
wiele-do-jednego, relacja, 27

Poleć książkę

Kup książkę

396

Antywzorce jzyka SQL

wiele-do-wielu, relacja, 32, 69
wizy integralnoci, 76
wildcard, Patrz symbole wieloznaczne
WITH, 45, 58
wspólne wyraenie tablicowe, 45
wstrzykiwanie SQL-a, 290, 291, 292,

293

zabezpieczenia, 301

wydajno, 178

optymalizacja, 178

wyraenia regularne, 235, 236
wyraenie, 18
wyszukiwanie penotekstowe, 238

Microsoft SQL Server, 240
SQLite, 242

wzorce, dopasowywanie, 28, 235, 236,

237

zalenoci funkcjonalne, 216
zalenoci zczeniowe, 383
zaokrglanie, 145
zapytania agregujce, tworzenie, 28, 33

zapytania rekurencyjne, 58
zapytania, czas wykonywania, 186
zapytanie, 18
Zawinski, Jamie, 233
zbiory zagniedone, 46, 49, 53, 57,

ilustracja, 50
wstawianie wza, 52
zalety, 51

zczenie, 219

zewntrzne, 219

zwizek mieszany, 105
zwizki polimorficzne, 105

definiowanie, 105
odwracanie odwoa, 110
zapytania, 106

Poleć książkę

Kup książkę