Was sind die Datenbankanomalien? Diskutieren Sie Anomalien beim Einfügen, Löschen und Ändern?

Datenbankanomalien sind in Wirklichkeit nicht übereinstimmende oder fehlende Informationen, die durch Einschränkungen oder Fehler in einer bestimmten Datenbank verursacht werden. Datenbanken dienen dazu, Daten zu sammeln und zu sortieren oder dem Endbenutzer auf bestimmte Weise zu präsentieren. Das Eingeben oder Löschen von Informationen, sei es eine Aktualisierung oder ein neuer Datensatz, kann Probleme verursachen, wenn die Datenbank eingeschränkt ist oder "Fehler" aufweist. 

Modifikationsanomalien oder Updateanomalien sind Dateninkonsistenzen, die aus Datenredundanz oder teilweiser Aktualisierung resultieren. Die aus der Datenredundanz in der Datenbanktabelle resultierenden Probleme werden als Update-Anomalien bezeichnet. Wenn nicht alle relevanten Zeilen geändert werden, wird die Datenbank inkonsistent. Jedes Einfügen, Löschen oder Ändern von Datenbanken, das die Datenbank in einem inkonsistenten Zustand belässt, soll also eine Aktualisierungsanomalie verursacht haben.

Einfügungsanomalien sind Probleme, die auftreten, wenn Sie zum ersten Mal Informationen in die Datenbank einfügen. Um die Informationen in die Tabelle einzufügen, müssen wir die richtigen Details eingeben, damit sie mit den Werten für die anderen Zeilen übereinstimmen. Fehlende oder falsch formatierte Einträge sind zwei der häufigsten Einfügefehler. Die meisten Entwickler erkennen an, dass dies passieren wird und bauen Fehlercodes ein, die Ihnen genau sagen, was schief gelaufen ist.

Bei Löschanomalien handelt es sich offensichtlich um Probleme beim Löschen von Daten, entweder beim Versuch zu löschen und durch einen Fehler gestoppt zu werden oder durch das unsichtbare Ablegen von Daten. Wenn wir eine Zeile aus der Tabelle löschen, die das letzte Datenelement darstellt, gehen auch die Details zu diesem Datenelement aus der Datenbank verloren. Diese werden am wenigsten erwischt oder hindern Sie am Fortfahren. Da viele Löschfehler über einen längeren Zeitraum unbemerkt bleiben, können sie in Bezug auf die Wiederherstellung am teuersten sein.

Datenbankanomalien sind eine Tatsache; wir alle werden ihnen in der einen oder anderen Form im Leben begegnen. Die Bedeutung von Backups, Offsite-Speichern und Datenkonsistenzprüfungen wird deutlich, wenn Sie bedenken, was verloren gehen könnte.

Datenbankanomalien
Datenbankanomalien sind die Probleme in Beziehungen, die aufgrund von Redundanz in den Beziehungen auftreten. Diese Anomalien wirken sich auf den Vorgang des Einfügens, Löschens und Änderns von Daten in den Beziehungen aus. Einige wichtige Daten können verloren gehen, wenn ein Elations aktualisiert wird, das Datenbankanomalien enthält. Es ist wichtig, diese Anomalien zu beseitigen, um problemlos unterschiedliche Verarbeitungen der Beziehungen durchführen zu können.

Arten von Anomalien.Es gibt folgende Arten von Datenbankanomalien:
Einfügeanomalie.Die Einfügeanomalie tritt auf, wenn ein neuer Datensatz in die Beziehung eingefügt wird. Bei dieser Anomalie kann der Benutzer erst dann einen Fakt über eine Entität einfügen, wenn er einen zusätzlichen Fakt über eine andere Entität hat.

Löschanomalie. Die Löschanomalie tritt auf, wenn ein Datensatz aus der Beziehung gelöscht wird. Bei dieser Anomalie löschte das Löschen von Fakten zu einer Entität automatisch die Fakten einer anderen Entität. Änderungsanomalie. Die Änderungsanomalie tritt auf, wenn der Datensatz in der Beziehung aktualisiert wird. Bei dieser Anomalie erfordert die Änderung des Werts eines bestimmten Attributs eine Änderung in allen Datensätzen, in denen dieser Wert vorkommt.

Bei Tabellen mit redundanten Daten treten Probleme auf, die als Anomalien bezeichnet werden. Datenredundanz ist also eine Ursache für eine Anomalie.

Redundanz ist die Duplizierung der Daten.

Es gibt 3 Arten von Anomalien.

Anomalie einfügen: Wenn Sie einen Datensatz einfügen, ohne ihn im zugehörigen Datensatz gespeichert zu haben.

Anomalie löschen: Wenn Sie einige Informationen löschen und gleichzeitig wertvolle zugehörige Informationen verlieren.

Update-Anomalie: Jede Änderung an Ihren Daten erfordert, dass Sie alle Datensätze scannen, um die Änderungen mehrmals vorzunehmen.

Bei Tabellen mit redundanten Daten treten Probleme auf, die als Anomalien bezeichnet werden. Datenredundanz ist also eine Ursache für eine Anomalie.

Redundanz ist die Duplizierung der Daten.

Es gibt 3 Arten von Anomalien.

Anomalie einfügen: Wenn Sie einen Datensatz einfügen, ohne ihn im zugehörigen Datensatz gespeichert zu haben.

Anomalie löschen: Wenn Sie einige Informationen löschen und gleichzeitig wertvolle zugehörige Informationen verlieren.

Update-Anomalie: Jede Änderung an Ihren Daten erfordert, dass Sie alle Datensätze scannen, um die Änderungen mehrmals vorzunehmen.

Eine Datenbankanomalie ist ein Datensatz in der Datenbank, der Daten enthält, die nicht ganz der Absicht des Datenbankentwurfs entsprechen. Daten können fehlen, mit sich selbst oder anderen Datensätzen inkonsistent, mehrdeutig oder einfach falsch (falsch nach dem Maß der objektiven Wahrheit) sein.

Ein Beispiel für eine Datenbank mit vielen Anomalien ist die BlurtIt-Fragendatenbank. Die Idee ist, dass es gut formulierte Fragen enthält, die klar formuliert sind, mit zugehörigen Antworten, die klar formuliert sind. Es sollte durchsuchbar sein, was bedeutet, dass die Fragen und Antworten richtig geschrieben und interpunktiert sein müssen. Die Fragen sollten vernünftig sein (eine gewisse Grundlage in einer Art Realität haben), ebenso wie die Antworten.

Ein Beispiel für eine Aufzeichnung von fragwürdiger Qualität ist diese hier. Das mehrdeutige Wort in der Frage gibt Anlass zu einer Interpretation. Eine andere Interpretation würde das Wort "starts" als "states" und nicht als "stars" disambiguieren. So oder so ist die "Union" auch mehrdeutig. Jemand, der nach einer Antwort auf die Anzahl der Sterne oder Staaten sucht, hat möglicherweise Schwierigkeiten, diesen Datensatz zu finden.

Sie können die Liste der täglich gestellten Fragen durchlesen und finden viele, die eine fragwürdige Rechtschreibung, Zeichensetzung und Wortverwendung aufweisen oder so unvollständig sind, dass sie nicht vernünftig beantwortet werden können.

Diese Anomalien sind von der Einfügung Löschung und Änderung betroffen
Einfügung = der neue Datensatz wird in die Anomalien-Klasse eingefügt, die die Einfügung verwendet.
Deletion= Wenn der Datensatz gelöscht wird, verwenden Sie zum Löschen die Option Automatisch den Datensatz löschen.
Modifikation=

Datenbankanomalien sind die aufgrund von Redundanz aufgetretenen oder aufgetretenen Probleme.
Es gibt drei verschiedene Arten von Anomalien, die im Allgemeinen aufgetreten sind.
Einfügeanomalie: Dies geschieht, wenn wir die Daten in die Relation einfügen.
Löschung anomal: Dies geschieht, wenn wir die Daten aus der Beziehung löschen.
Änderungsanomalie: Nach der Änderung ist einiges passiert.