Caracteres llamado Finn

A medida que los alumnos leen, un guión gráfico puede servir como un útil registro de referencia de personajes. Este registro (también llamado mapa de caracteres) permite a los estudiantes recordar información relevante sobre personajes importantes.Con el mapeo de caracteres, es fácil para los estudiantes seguir y captar las sutilezas que hacen que la lectura sea más agradable. Cuando Samuel Clemens era un niño en Hannibal, Missouri, era amigo de un chico local llamado Tom Blankenship. En su autobiografía, Mark Twain escribió: “En ‘Huckleberry Finn’ Me han llamado Tom Blankenship exactamente como estaba era ignorante, sin lavar, insuficientemente alimentados, pero tenía tan buen corazón como siempre cualquier niño tenía sus libertades eran totalmente ... Skákajúci Finn v SK; ... 2017 HTML5 Un juego de reflejos pegadiza en el que juegas como un elefante bebé llamado Olli. 80% 1.2k juega. Zombies Head Up Publicado: Dec 21st, 2016 Flash Un gran juego para poner a prueba tus reflejos. Cuenta con 21 niveles! ... Número mínimo de caracteres: 3 ... Tiene un hermano llamado Nick Wolfhard. ... de Noah Schnapp y de los caracteres de Caleb McLaughlin en cosas más extrañas. Comentarios. Listas en las que esta Finn Finn Wolfhard no esta aún en ninguna lista; Fotos de Finn Wolfhard Videos de Finn Wolfhard No hay videos de Finn Wolfhard por el momento. Los fans de Finn Wolfhard también vieron ... Novela publicada en 1884 que narra las impetuosas aventuras por el río Mississippi de un muchacho llamado Huckleberry Finn y un esclavo negro de nombre Jim, cuando aquel escapa de su casa y éste intenta conseguir la libertad con su ayuda. “Las aventuras de Huckleberry Finn” es en su esencia una novela de aventuras la “Huckleberry Finn” es un niño de Missouri que vive con una bondadosa viuda y su hermana. Después de haber puesto en escena su propia muerte, Huck se escapa y se encuentra con la amabilidad de un esclavo llamado Jim (Paul Winfield). Juntos viajan por el río Mississippi en busca de la libertad de Jim. El Lich es un ser maligno de Hora de Aventura y probablemente el mas poderoso. Su primera aparición es en 'Su Héroe' durante un flashback sobre las grandes aventuras del gran héroe Billy. Él interpreta al villano principal en 'Amor Loco' y 'Amor Peligroso'. En el episodio 'Su Héroe' Billy usó su Guantelete que lo derribó, y en 'Amor Loco' se muestra que él fue encarcelado en una ...

Reparacion de ordenadores

2015.09.18 11:56 inforepar1 Reparacion de ordenadores

Las bases de datos son una característica omnipresente de la vida en la era moderna, y sin embargo, la definición más que todo lo abarca del término "base de datos" - un sistema que permite el almacenamiento y recuperación de información eficiente - parecería desmentir que la modernidad. El diseño de estos sistemas ha sido un pilar de la actividad humanística durante siglos; las semillas de la base de datos computarizada moderna es totalmente evidente en las muchas taxonomías basadas en texto y sistemas de indexación que se han desarrollado desde la Edad Media. Siempre que los humanistas han acumulado suficiente información para hacer la recuperación (o comprensión global) engorroso, tecnólogos de cualquier época han tratado de exponer ideas sobre cómo representar esa información de una forma más manejable.
La base de datos informatizada, mientras que un nuevo desarrollo en este amplio esquema histórico, sin embargo, apareció más o menos al mismo tiempo que el uso temprano de las computadoras en ambientes académicos y comerciales. En tales contextos, el problema esencial de la organización y recuperación eficiente (generalmente entendida como cayendo bajo la rúbrica de estructuras de datos y algoritmos, respectivamente) se complica por la necesidad de sistemas que facilitan la interacción con múltiples usuarios finales, proporcionar representaciones independientes de la plataforma de datos, y permitir una inserción dinámica y supresión de la información. El uso de la tecnología de bases de datos entre los humanistas se ha fortalecido mediante la realización - común, tal vez, a muchas otras convergencias similares - que una serie de problemas fascinantes y oportunidades intelectuales se esconden debajo de estas cuestiones aparentemente prácticos. La inclusión de ciertos datos (y la exclusión concomitante de otros), el mapeo de las relaciones entre las entidades, la naturaleza a menudo en colaboración de la creación de base de datos, y la eventual visualización de patrones de información, todos implican una hermenéutica y un conjunto de posibles metodologías que son ellos mismos objetos dignos de estudio y reflexión.
En este capítulo se ofrece una introducción a estos temas, trabajando a través del diseño e implementación de una base de datos relacional sencillo (nuestro ejemplo almacena la información básica acerca de los libros impresos). La intención, por supuesto, es para eliminar algunas de las complejidades e idiosincrasias de datos del mundo real con el fin de que los detalles técnicos y conceptuales de diseño de bases de datos podrían surgir más fácilmente. Los datos a los que están acostumbrados los eruditos humanistas - obras literarias, eventos históricos, recensiones textuales, fenómenos lingüísticos - son, por supuesto, raramente simple. Haríamos bien, sin embargo, tener en cuenta que lo que podría ser visto como una inadecuación fundamental ha demostrado a menudo para ser la atracción principal de los sistemas de bases de datos relacionales para el erudito humanista. En lugar de la explotación de una congruencia natural entre ontologías relacionales y datos humanísticos, los eruditos a menudo han buscado una visión de las muchas formas en que la estructura relacional hace cumplir un cierto alejamiento de lo natural. Los términos que usamos para describir los libros en una librería (autores, obras, editores) y las relaciones entre ellos (publicados por, creado por, publicado en) poseen una aparente estabilidad para los que el modelo relacional es ideal. El más emocionante trabajo en la base de datos informática para las humanidades necesariamente lanza al menos territorio determinado. Cuando el profesional de negocios podría tratar de capturar la venta de boletos de avión o datos de los empleados, el erudito humanista busca captar acontecimientos históricos, reuniones entre los personajes, ejemplos de formaciones dialécticas, o ediciones de novelas; donde el contador podría expresar las relaciones en términos como "tiene un seguro" o "es el supervisor de", el humanista interpone las incertidumbres sugerentes de "fue influenciado por", "es simultáneo con", "se parece", "se deriva de".
Este tipo de relaciones como éstas tienen la posibilidad no sólo de una mayor capacidad para almacenar y recuperar información, sino de una mayor autoconciencia crítica y metodológica. Si la base de datos permite a uno en casa en un hecho o relación de forma rápida, permite asimismo la conexión casual para venir. Bases de datos relacionales en el estudio humanístico son, en este sentido, los mecanismos de pre-interpretativos no tanto como formaciones para-interpretativo. Al igual que con tantas actividades similares en las humanidades digitales, el acto de la creación es a menudo tan vital para el significado de la experiencia del esfuerzo académico como el uso del producto final.
Sistemas de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS) representan la forma más popular de la creación de ontologías de búsqueda, tanto entre los humanistas de computación y entre los profesionales de otras áreas de la investigación y la industria, por lo que este capítulo se refiere principalmente con el diseño e implementación de sistemas de bases de datos utilizando lo relacional modelo. Aún así, el moderno paisaje base de datos sigue evolucionando. Por lo tanto, una cierta consideración de las bases de datos donde todavía pueden estar pasando (y donde humanistas pueden estar pasando con la tecnología de base de datos) es apropiado también.
El Modelo Relacional
EF Codd propuso por primera vez el modelo relacional en un artículo de 1970 en Communications of the ACM titulado "Un modelo relacional de datos para grandes bancos de datos compartidos." La propuesta de Codd se esforzó por superar las limitaciones de los sistemas anteriores, que habían sufrido dificultades relacionadas tanto a la ineficiencia (que es decir lento) acceso y mecanismos de almacenamiento difíciles de manejar - ineficiencias que a menudo resultaron de despidos en la representación de datos subyacente. Modelo de Codd hizo grandes avances en ambas áreas, y sin embargo, su logro es quizás más aguda evidente en la presentación matemática de sus ideas. Un investigador, que se refiere al papel de 1970 como "probablemente el más famoso de papel en toda la historia de la gestión de base de datos", señala:
Fue muy gran penetración de Codd que una base de datos podría ser considerado como un conjunto de relaciones, que una relación, a su vez podría ser considerado como un conjunto de proposiciones ..., y de ahí que todos los aparatos de la lógica formal podrían aplicarse directamente a el problema del acceso de base de datos y problemas relacionados.
(Fecha 2001) Esta idea fundamental ha generado una amplia literatura dedicada a la teoría de la base de datos, y si bien se han realizado varias adiciones importantes al modelo relacional, las bases de datos relacionales de hoy seguirá funcionando sobre la base de las ideas de Codd.
Diseño de base de datos
El propósito de una base de datos es almacenar información sobre un dominio particular (a veces llamado el universo del discurso) y para permitir una para hacer preguntas sobre el estado de ese dominio. Supongamos, por ejemplo, que estamos creando una base de datos que contendrá información sobre las ediciones actuales de las novelas americanas. Nuestro objetivo será la creación de un sistema que puede almacenar información sobre autores, obras y editores, y nos permitirá hacer preguntas como "¿Qué hicieron publicaciones Biblioteca productos Moderno en 1992?" y "¿Qué funciona por Herman Melville Actualmente en la impresión?" La base de datos más simple de todos simplemente enumerar los datos en forma de tabla (ver tabla 15.1).
Esta base de datos podría ser ampliado para incluir una vasta colección de autores y obras. Con la incorporación de un mecanismo con el que almacenar y consultar los datos, podemos imaginar fácilmente un sistema capaz de responder a las preguntas que nos gustaría plantear. Sin embargo, las ineficiencias, que los esfuerzos modelo relacionales para superarse, son evidentes incluso en este sencillo ejemplo. Una búsqueda de "Mark Twain", será necesario que el sistema continúe iteración a través de las filas después de que ha encontrado su primer éxito con el fin de asegurarse de que se han encontrado los partidos relevantes. Esto se debe a que nuestro modelo de datos permite - y, de hecho, exige - que el nombre del autor se introducirá en cada fila en la que se introduce un nuevo trabajo. Redundancias similares ocurren con fechas de publicación, los nombres de editores y direcciones editor. Por otra parte, un cambio de nombre de un autor (por ejemplo, la decisión de entrar en "Samuel Clemens" en lugar del nombre de la pluma del autor), será necesario que actualizamos todos los campos en los que aparece el nombre original. Incluso si ideamos algún mecanismo para asegurar una cierta vigilancia por parte de la máquina, todavía nos quedamos con una versión del mismo problema: tener que ir a "lugares en lugar de sólo uno En nuestro ejemplo, la redundancia parece problemático -. cualquier máquina puede hacer el trabajo rápido de una base de datos con seis puntos ". En un sistema que contiene miles o tal vez millones de artículos, el tiempo y el espacio extra que se requiere para llevar a cabo los algoritmos de búsqueda pueden convertirse en una responsabilidad grave.
Tabla 15.1
Última Primera YOB YOD Título bar Año Editorial Pub Dirección Mark Twain 1835 1910 Huckleberry 1986 Pingüino EE.UU. Nueva York Mark Twain 1835 1910 Tom Sawyer 1987 Vikingo Nueva York Cather Willa 1873 1947 Mi Antonia 1995 Library of America de Nueva York Hemingway Ernest 1899 1961 The Sun Also Rises 1995 Scribner Nueva York Wolfe Thomas 1900 1938 Look Homeward, Angel 1.995 Scribner Nueva York Faulkner William 1897 1962 El sonido y la Furry 1990 Random House de Nueva York Modelado relacional intenta factorizar estos despidos fuera del sistema. Podemos empezar modificando nuestro diseño original mediante el aislamiento de las entidades individuales en el dominio en un nivel más abstracto; es decir, mediante la localización de los tipos de información que varían independientemente uno de otro. El esbozo preliminar se muestra en la figura 15.1 puede surgir como una representación posible del dominio.
Cada una de las cajas en la figura 15.1 ilustra una entidad en particular con un conjunto de atributos asociados. Hemos conservado toda la información desde el diseño original, pero hemos secuestrado las diversas entidades entre sí de acuerdo a ciertas agrupaciones lógicas: autores (que tienen apellidos, nombres y fechas de nacimiento y muerte), las obras (que tienen títulos y año de publicación), y editores (que tienen nombres y ciudades donde tienen su sede). A menudo, los nombres que utilizamos para describir el dominio y la repetición de la palabra "que" ayuda a establecer estas entidades y sus atributos. Con este esquema básico también podemos agregar un conjunto de frases verbales que describen la naturaleza de las relaciones entre las entidades. Por ejemplo, los autores crean obras, y las obras son, a su vez, publicados por las editoriales. La incorporación de esta información puede dar lugar a lo que se llama una relación de entidad (ER) diagrama (ver figura 15.2).
Este diagrama captura las relaciones básicas que hemos aislado, pero queda por decir cuántas instancias de una sola entidad puede estar asociada con otras entidades en el modelo. Por ejemplo, un autor puede contratar con varias editoriales, y un editor puede ofrecer muchas obras diferentes por múltiples autores. Hay varias maneras de capturar estas características diagrammatically1. Simplemente vamos a utilizar el número "1" para indicar una sola instancia y una "M" para indicar varias instancias (ver figura 15.3). Podemos entonces leer la línea de relación que conecta autores y obras en el sentido de "Un autor tiene muchas obras."
Figura 15.1
Hasta ahora, hemos estado siguiendo el diseño lógico de la base de datos - un diseño totalmente independiente tanto de la representación de la máquina eventual de los datos y de la vista del usuario final de la información contenida en él. Haríamos bien en este momento para imaginar cómo esta estructura lógica podría estar llena con los casos particulares del primer modelo. Para ello, tenemos que hacer un cambio mental sutil en la forma en que vemos el diagrama entidad-relación. Podríamos estar tentados a ver las distintas cajas como áreas de almacenamiento que pueden contener los casos de los apellidos de los autores, trabajar títulos, y así sucesivamente. Sin embargo, hemos sido realmente el modelado de la forma genérica de que los casos particulares de los datos se llevará. La base de datos está poblada adecuadamente concebido como un conjunto de tablas con filas y columnas, en la que cada fila corresponde a las entidades y cada columna con los atributos del diagrama ER. Estas filas se refieren generalmente como los registros y la intersección de filas y columnas como campos. Tabla 15.2, por ejemplo, es una maqueta de una base de datos poblado construido de acuerdo a los términos del diagrama ER.
Esta visión más concreta de nuestra base de datos capta las entidades, pero no hace mención de las relaciones. Con el fin de representar las relaciones entre los registros, necesitamos introducir alguna variable que puede contener estas conexiones.
Nuestra capacidad de hacer esto se mejorará significativamente si podemos idear alguna forma de referirse a cada caso individual de una entidad en particular como un dato único. Después de todo, la base de datos final no simplemente conectar autores a las obras de alguna manera genérica, pero reflejará el hecho de que, por ejemplo, el autor Mark Twain creó tanto Huckleberry Finn y Tom Sawyer. El método habitual para el establecimiento de esta singularidad es crear una clave principal para cada registro - un valor único asociado a cada registro individual en una tabla2. Este valor es simplemente un nuevo atributo que se puede añadir a nuestro diagrama ER, y por extensión, una nueva columna en la base de datos final para cada tipo de registro. La entidad autor, por ejemplo, puede ser modificado como se muestra en la figura 15.4.
Figura 15.2
Figura 15.3
Tabla 15.2
AUTORES Apellido Nombre Año de nacimiento Año de la Muerte Mark Twain 1835 1910 Cather Willa 1873 1947 Hemingway Ernest 1899 1961 Wolfe Thomas 1900 1935 Faulkner William 1897 1962 TRABAJOS Título PubYear Las aventuras de Huckleberry Finn 1986 Tom Sawyer 1987 Mi Antonia 1,995 The Sun Also Rises 1995 Mira Hacia el Hogar, Angel 1995 El sonido y la furia 1990 EDITORES Nombre de la ciudad Pingüino EE.UU. Nueva York Library of America de Nueva York Schribner Nueva York Vikingo Nueva York Random House de Nueva York
Figura 15.4
La tabla de base de datos resultante sería entonces incluir una nueva columna para mantener este valor (véase el cuadro 15.3). Con las otras entidades modificadas del mismo modo, ahora tenemos una forma de referirse a cada registro individual en una mesa sin ambigüedad.
El siguiente paso es realmente en el corazón del modelo relacional. Con el fin de capturar el uno-a-muchos (1: M) relación entre autores y obras, se introduce un segundo atributo clave para las entidades en el lado "varios" de la relación - que puede contener una referencia (o puntero) de nuevo a la entidad en el lado "uno" de la relación. Esta referencia es, como la clave principal, simplemente otro atributo llamado una clave externa. Tabla 15.4, por ejemplo, muestra cómo la mesa "Obras" vería con campos adicionales para claves primarias y externas.
El campo de clave externa contiene la clave principal del registro con el que está asociado. Así, los registros para Las aventuras de Huckleberry Finn y Tom Sawyer (que se han asignado las claves principales 1 y 2, respectivamente) ahora contienen referencias de clave externa en el registro de los "autores" de mesa que lleva primaria tecla 1 (el récord de "Mark Twain "). De esta manera, la base de datos es capaz de retener una referencia para el autor "Mark Twain". La redundancia que obstaculiza el diseño original ha sido eliminado.
Desafortunadamente, la base de datos contiene todavía otros casos de redundancia. Por ejemplo, todos los editores en nuestra base de datos se encuentra en Nueva York, lo que significa que esta información se repite para todos los seis registros editor. Teóricamente, esta situación podría haberse evitado si nosotros mismos habíamos mantenido a una interpretación muy estricta de los "tipos de información que varían independientemente unos de otros", en nuestro diagrama inicial ER. En la práctica, tales redundancias son a menudo difíciles de discernir en el análisis inicial del dominio. Incluso puede ser que algunos despidos sólo aparecen después de una cantidad considerable de datos ya se ha entrado en un sistema prototipo.
Tabla 15.3
AUTORES Autor Identificación Apellido Nombre Año de nacimiento Año de la Muerte 1 Mark Twain 1835 1910 2 Cather Willa 1,873 1,947 3 Hemingway Ernest 1,899 1,961 4 Wolfe Thomas 1900 1938 5 Faulkner William 1,897 1,962
Tabla 15.4
TRABAJOS Identificación Trabajo Título PubYear Autor ID 1 Las aventuras de Huckleberry Finn 1.986 1 2 Tom Sawyer 1987 1 3 Mi Antonia 1995 2 4 The Sun Also Rises 1995 3 5 Look Homeward, Angel 1995 4 6 El sonido y la furia 1990 5 En cualquier caso, la eliminación de la redundancia en los "editores" de mesa es simplemente una cuestión de romper la "City" atributo apagado en su propia mesa, la asignación de un valor de clave principal para cada instancia de registro, y proporcionando un nuevo campo de clave externa en el " mesa de editores "que puede contener una referencia a la ciudad correcta. En otras palabras, tenemos que tomar uno de nuestros atributos y elevarlo a la condición de entidad (véase el cuadro 15.5).
Dado que los valores de clave principal en una tabla puede hacer referencia de varias tablas como claves externas, esta reestructuración puede tener un efecto secundario útil si alguna vez decide añadir "Lugar de nacimiento" de la tabla Authors.
Tabla 15.5
EDITORES Bar ID Nombre City ID 1 Pingüino EE.UU. 1 2 Biblioteca de América 1 3 Scribner 1 4 de Viking 1 5 Random House 1 CIUDADES CityId City 1 Nueva York Hay otro tipo de relación en este ámbito que no está representado; a saber, la de muchos a muchos (M: H) relación. Esta situación podría surgir fácilmente si varias editoriales lanzan ediciones de la misma obra. Nos describe de forma natural esta relación como ser, al igual que todas las relaciones en el diseño actual, de uno a muchos, pero en este caso, ya hay una relación uno-a-muchos en la otra dirección (de "editores" para " Trabajos"). Uno podría estar tentado simplemente para introducir un señalador clave externa a "Obras" de "editores" para complementar la que apunta la clave externa de "Editores" a "Obras". Sin embargo, la solución más conveniente es abstraer la relación en una nueva entidad llama (o tabla de unión) asociación. Una asociación es simplemente una nueva tabla que contiene las dos claves externas relacionadas (ver tabla 15.6). Esta asociación refleja el hecho de que EE.UU. Pingüino (ID bar 1) publica Las aventuras de Huckleberry Finn (ID de trabajo 1) y una edición de Tom Sawyer (ID Trabajo 2).
Cada registro en una asociación se le puede asignar una clave principal, pero en este caso (y en el caso de la mayoría de asociaciones) se entiende la combinación de las dos claves primarias para representar una combinación única. Por lo tanto, La mayoría de los RDBMS permiten declarar el par de valores para ser la clave principal para ese registro (la creación de estas claves compuestas se discutirá en la próxima sección).
Ahora hemos analizado nuestro dominio con el modelado entidad-relación y hemos comenzado a factorizar los mayores despidos en el modelo. Los lectores interesados ​​en la explicación formal de estas metodologías encontrarán recursos abundantes en la literatura académica del campo, y si bien no es necesario para entrar en estas cuestiones aquí, al menos un aspecto de la discusión más técnica merece mencionar incluso en un contexto de introducción.
Teóricos de base de datos (y diseñadores graves) a menudo hablan de bases de datos como estar en una de las cinco formas normales. Las formas normales pueden ser expresados ​​en términos teóricos establecidos, pero también pueden indicarse más simplemente como criterios de diseño por el cual juzgar la solidez del diseño de uno. Por ejemplo, un libro prácticamente mentalidad parafrasea la primera forma normal al afirmar que "en cada intersección de fila y columna, debe haber uno y sólo un valor, y ese valor debe ser atómica: no puede haber grupos que se repiten en una tabla que satisface la primera forma normal "(Bowman et al. 1999).
En el momento en una base de datos está en forma normal quinto, toda la redundancia se ha eliminado; como Bowman dice, "Las tablas normalizadas en este sentido consisten en poco más que las claves principales" (Bowman et al. 1999). Esto tiene la ventaja de hacer más fácil para el RDBMS para garantizar la integridad general de los datos, pero uno puede encontrar que las consultas sobre esos datos se convierten en algo confuso para componer. Al igual que con la mayoría de los asuntos relacionados con la programación de computadoras, hay que equilibrar los objetivos de corrección contra las exigencias prácticas del sistema y sus usuarios.
Tabla 15.6
TABLA EDITOR-WORKS Identificación bar Work ID 1 1 1 2 2 2 3 3 4 4 Esquema de Diseño
Hasta ahora, nuestras meditaciones sobre el diseño de bases de datos se han limitado a lo que normalmente podría realizar en la pizarra. La aplicación efectiva del diseño es mucho más parecido a la programación. Afortunadamente, hay poco en la etapa de implementación que requiere nuevos conceptos; en su mayor parte, simplemente tenemos que traducir nuestro diseño en una representación inteligible para la máquina. Esta representación se refiere generalmente como un esquema de base de datos y se crea utilizando Structured Query Language (SQL) 3.
Hay una serie de excelentes RDBMS-SQL compatible disponible para el erudito humanista. La mayoría de las humanidades computación proyectos que utilizan bases de datos emplean sistemas libres (open source), de los cuales los más populares son MySQL, mSQL, y Post-greSQL. También hay un número de sistemas comerciales en uso (Oracle, Microsoft Access, IBM DB2). Los sistemas difieren algo en sus conjuntos de características y en la cantidad de documentación disponible, pero todos proporcionan implementaciones eficientes, ricos en funciones del modelo relacional con las funciones de seguridad y gestión avanzada. Para nuestra base de datos, vamos a utilizar PostgreSQL - gratis los RDBMS, bien apoyado para sistemas Unix que se pueden descargar sobre el Internet.4
El esquema de base no es más que una representación legible por la máquina del diagrama ER. Podemos empezar por trazar las diversas entidades y sus atributos, pero ya que estamos dando instrucciones a la máquina, tenemos que ser más específica sobre la naturaleza precisa de los datos que deben registrarse:
Como la mayoría de los lenguajes de programación, SQL incluye la noción de un tipo de datos. Declaraciones de tipos de datos ayudan a la máquina para utilizar el espacio de manera más eficiente y también proporcionar una capa de verificación para cuando se introduce los datos reales (de modo que, por ejemplo, un usuario no puede entrar en datos de caracteres en un campo de fecha). En este ejemplo, hemos especificado que el last_name, first_name, título, los campos de la ciudad, y nombrar contendrán datos de caracteres de longitud variable (no más de 80 caracteres), y que el year_of_birth, year_of_cleath, y campos pub_year contendrá datos enteros. Otros tipos de datos posibles incluyen FECHA (por día, mes y año de datos), texto (por grandes bloques de texto de longitud indeterminada), y BOOLEANA (para los verdaderos valores / falso). La mayoría de ellos se puede especificar aún más para dar cuenta de la variación formatos de fecha, bases numéricas, y así sucesivamente. PostgreSQL, en particular, es compatible con una amplia gama de tipos de datos, incluyendo los tipos de formas geométricas, direcciones de Internet y cadenas binarias.
Las bases de datos a menudo difieren en la forma en que representan (y asegurar la integridad de las claves principales). En PostgreSQL, el método habitual es crear un mecanismo independiente para generar y hacer el seguimiento de los valores numéricos únicos, y para tener las tablas que contienen las entidades recuperar un valor de ese mecanismo cada vez que se crea un nuevo registro. Así, por ejemplo, para crear una clave principal para la tabla de autores, primero creamos lo que se llama una tabla de secuencias que contendrá el conjunto de valores únicos para esa tabla:
A continuación, puede agregar un nuevo campo a la mesa de autor, que tendrá como valor predeterminado el valor siguiente llamada de la secuencia adecuada:
Por tanto, esta nueva línea asciende a la siguiente declaración sobre el campo author_icl: la author_icl tendrá como valor predeterminado un número entero que corresponde al siguiente valor proporcionado por la secuencia de llamada author_seq.5
También queremos declarar este valor específicamente como la clave principal de la tabla. Esto se logra con la siguiente adición:
Una clave foránea es simplemente otro campo de datos, que, como el campo de clave principal, ha sido designado específicamente como una clave. Con el fin de captar la relación de uno a varios entre obras y autores, por ejemplo, podríamos modificar la tabla de trabajos de la siguiente manera:
La PRIMARY KEY () especificador también hace que sea fácil de declarar el editor y el trabajo identificadores en nuestra asociación editor / trabajo como una clave compuesta:
La designación de claves primarias y externas es uno de los aspectos más importantes del diseño de esquema, porque ayuda al sistema para lograr lo que se llama la integridad referencial. La integridad referencial se ve comprometida cuando borramos un registro que contiene una referencia a otro registro. Así, por ejemplo, si tuviéramos que eliminar un autor de la tabla authors, podríamos dejar una referencia a ese autor en la tabla de obras sin un referente. Un buen RDBMS utilizará las referencias claves primarias y externas, ya sea para evitar que esto ocurra o para avisar al administrador de la base de que la operación dará lugar a una referencia que cuelga (a veces llamado un puntero nulo).
El método para la creación de una base de datos vacía y conseguir este esquema en el RDBMS varía de un sistema a otro. La mayoría de los RDBMS ofrecen herramientas de línea de comandos para la creación de bases de datos y para la ejecución de comandos a través de un intérprete de comandos interactivo. La documentación para el RDBMS particular discutir estos asuntos en detail6.
Importación de datos
Importación de datos en este esquema requiere el uso de otro conjunto de comandos SQL. La más útil de éstos es la palabra clave INSERT, que agrega un registro a una de las tablas especificadas en el esquema:
La estructura de este comando es tal que los campos de destino se declaran en el primer conjunto de paréntesis y los valores reales en el segundo (la estructura del comando DELETE, para la eliminación de datos de una base de datos, utiliza la misma sintaxis). En la mayoría de los sistemas, las cadenas de caracteres deben ir entre comillas. Observe también que la sentencia INSERT no incluye una clave primaria porque nuestro esquema de base de datos ya ha dado instrucciones al sistema para utilizar el siguiente valor en la tabla de secuencias como predeterminado. Un registro de trabajo se puede añadir en la misma forma:
En este caso, sin embargo, tenemos que añadir un valor de clave externa que contiene una clave principal de la tabla autores. Hay tres maneras de lograr esto. La primera es simplemente para buscar el registro apropiado en la tabla de autores antes de ejecutar la sentencia INSERT para el trabajo, tenga en cuenta su clave primaria, y agregue esto a la declaración. La segunda manera es llevar a cabo una instrucción UPDATE después de haber creado el registro, lo que añade la clave principal para el autor a la author_icl campo de clave externa del registro de trabajo. La tercera y quizás la forma, más eficiente, es incorporar la declaración de que busca la clave primaria correspondiente en la instrucción INSERT para añadir un registro de trabajo. Los tres de estos métodos requieren que tenemos una comprensión de cómo consultar la base de datos para obtener información, por lo que vamos a aplazar esta discusión por un momento mientras exploramos los comandos de consulta de SQL.
Las consultas de bases de datos
El administrador de la base de datos se puede consultar la base de datos utilizando el comando SELECT. Para recuperar todos los apellidos actualmente en la tabla de autores, por ejemplo, se podría ejecutar el siguiente comando:
La mayoría RDBMS producirá la salida que se ve algo como esto:
En la mayoría de circunstancias, sin embargo, queremos crear una consulta más compleja que nos deje en casa en un registro en particular. Aquí, por ejemplo, es una sentencia SELECT que sólo selecciona los autores nacidos después de 1890:
Esta declaración comienza aislando dos campos que deben ser devueltos al usuario, pero luego agrega una cláusula WHERE que califica la búsqueda de acuerdo a criterios particulares - en este caso, a los expedientes en los que el valor entero contenido en el campo year_of_birth es mayor que ( o igual a) 1890. El resultado es una lista de autores:
Suponiendo que ya hemos creado registros de Mark Twain y de Las Aventuras de Huckleberry Finn, ahora podemos utilizar la sintaxis de consulta para descubrir la clave principal de Mark Twain y utilizarlo para llenar el campo de clave externa para sus obras. La primera se lleva a cabo con una sentencia SELECT:
El sistema devuelve el valor "1" Ahora podemos usar una instrucción UPDATE para modificar el registro de trabajo correspondiente:
El método más eficiente aludido más arriba - la carga de un registro en la tabla de obras con la clave externa apropiada en un comunicado - utiliza lo que se llama una subselección:
Esta declaración sigue la sintaxis habitual de la sentencia INSERT, excepto que el último valor en el segundo conjunto de paréntesis (la relativa a author_id) es en sí mismo una declaración SELECT diseñada para devolver un solo valor: la clave principal para el registro de autor con el palabra "Twain" en el campo apellidos.
Consultas de bases de datos pueden alcanzar un importante nivel de complejidad; la cláusula WHERE puede aceptar los operadores booleanos (eg''WHERE yearof_birth> 1890 Y year_of al nacer <1,900 ''), y la mayoría de las implementaciones de SQL ofrecer palabras clave para cambiar el orden de la salida (por ejemplo, ORDER BY year_of_birth). Aprovechando al máximo el modelo relacional, por otra parte, requiere que seamos capaces de reunir información de varias tablas y presentarlo en una lista de resultados. Esta operación se llama una unión.
Supongamos que queremos devolver un conjunto de resultados único que enumera los nombres de los autores, títulos y editores de todos los trabajos en la base de datos. Si lo hace, será necesario que nos reunimos la información de las tablas de autor, los editores, y de trabajo, y también de la asociación que une a los editores de obras. La sintaxis para la construcción de esta consulta se desprende la plantilla general de SELECT ... DESDE DONDE ... ... pero con una peculiaridad:
Cualquier base de datos de complejidad no trivial tendrá nombres de columnas equivalentes repartidos en varias mesas. Esta equivalencia se producirá de forma natural con columnas que representan conceptos comunes (como "fecha"), sino que se producirá inevitablemente con las teclas (ya que la etiqueta de clave principal en una tabla menudo ocurrirá que la etiqueta de clave externa en varios otros). La clave para entender esta unión consulta radica en la cláusula FROM, donde cada tabla que participa en la unión es un alias a una variable corta. En esta consulta, la variable a se interpondrá en la tabla authors, w para las obras, y así sucesivamente. Así, podemos leer la primera parte de la consulta como diciendo "Seleccione el campo last_name de la tabla de los autores, el campo first_name de la tabla de autores, el campo Nombre de la tabla de los editores, y el campo de título de la tabla de trabajos." La cláusula WHERE luego trata de hacer coincidir las columnas de clave adecuadas: la PUBLISHER_ID en los editores y pub_works tablas deben coincidir con el work_id en las obras y pub_works tablas deben coincidir, y los author_ids en los autores y obras tablas deben coincidir. El RDBMS volverá entonces todos los registros que coinciden con todos estos criterios en el orden en que fueron solicitados en la primera parte de la consulta:
Restricción esta consulta a un solo autor es simplemente una cuestión de añadir otra restricción a la cláusula WHERE: pair. last_name = d 'Twain'.
La necesidad de unirse a las operaciones (y subconsultas, que a menudo se puede utilizar para lograr la misma cosa) aumenta a medida que las bases de datos se acercan a la plena normalización. Los administradores de bases de datos que desean sacar el máximo provecho de un buen diseño relacional querrán estudiar las características particulares de su aplicación SQL de cerca.
Administración de la base de datos
Un buen RDBMS incluirá todas las facilidades necesarias para la implementación de un esquema, la importación de datos en el sistema, y ​​la realización de consultas. Sin embargo, tales instalaciones representan sólo una parte del conjunto general de las funciones y capacidades necesarias para la creación de un sistema de producción.
La prudencia sugiere que sólo unos pocos privilegiados usuarios deben poseer la capacidad de crear y destruir las bases de datos, y que un conjunto más amplio (pero no ilimitado) de los usuarios de poder agregar los datos de las bases de datos existentes. También puede haber datos administrativos almacenados en la base de datos que no están destinados para los usuarios normales del sistema.
submitted by inforepar1 to informatica [link] [comments]


Canción Mi Vida Es Asín Hora De Aventura (Latino) Hora de Aventuras Un Heroe llamado Finn (Castellano) - YouTube Hora de aventuras - El fin de un heroe llamado Finn Hora de Aventura finn YouTube Hora De Aventura  Héroes Del Ritmo - Parte 3 - Lacayo (Finn) Adventure Time Cake

Actividad de Personajes de Huckleberry Finn: Quién es Quién

  1. Canción Mi Vida Es Asín Hora De Aventura (Latino)
  2. Hora de Aventuras Un Heroe llamado Finn (Castellano) - YouTube
  3. Hora de aventuras - El fin de un heroe llamado Finn
  4. Hora de Aventura finn
  5. YouTube
  6. Hora De Aventura Héroes Del Ritmo - Parte 3 - Lacayo (Finn)
  7. Adventure Time Cake
  8. Garrison's NCLEX Tutoring - YouTube
  9. 10 [NUEVAS] Curiosidades Sobre Finn - Hora De Aventura

Enjoy the videos and music you love, upload original content, and share it all with friends, family, and the world on YouTube. This was my first time making a cake ^__^ It was fun, but fondant is really nasty .-. It's tastes like rusty marshmallow vomit :D Oh, sorry this video wasn't posted on Monday. It was my birthday ... Mas clip en cartoon network .es. Canción 'Finn y Jake buscan casa' en español - Desahuciados Hora de Aventuras Cartoon Network - Duration: 1:39. Hora de Aventuras - Adventure Time 476,086 views This video is unavailable. Watch Queue Queue. Watch Queue Queue Soy Un Pie. Un Heroe Llamado Finn For tutoring please call 856.777.0840 I am a registered nurse who helps nursing students pass their NCLEX. I have been a nurse since 1997. I have worked in a... Hora de Aventuras Un Heroe llamado Finn (Castellano) - Duration: 1:22. Eneko Ibañez 143,649 views. 1:22. Super Mario vs Sonic the Hedgehog - Duration: 15:26. Canción Mi Vida Es Asín Hora De Aventura (Interpretada Por Finn) Este vídeo se hace sin animo de lucro y es propiedad de hora de aventura. En el episodio piloto de hora de aventura Finn fue llamado nepe digo Pen , fue el primer nombre que le dio su creador y este de deriva del apodo de pendleton ward ya que a él así le decían 4.-