Referential integrity is a property of data stating that all its references are valid. In the context of relational databases, it requires that if a value of one attribute (column) of a relation (table) references a value of another attribute (either in the same or a different relation), then the referenced value must exist.
For referential integrity to hold in a relational database, any column in a base table that is declared a foreign key can only contain either null values or values from a parent table's primary key or a candidate key. In other words, when a foreign key value is used it must reference a valid, existing primary key in the parent table. For instance, deleting a record that contains a value referred to by a foreign key in another table would break referential integrity. Some relational database management systems (RDBMS) can enforce referential integrity, normally either by deleting the foreign key rows as well to maintain integrity, or by returning an error and not performing the delete. Which method is used may be determined by a referential integrity constraint defined in a data dictionary.
The adjective 'referential' describes the action that a foreign key performs, 'referring' to a linked column in another table. In simple terms, 'referential integrity' guarantees that the target 'referred' to will be found. A lack of referential integrity in a database can lead relational databases to return incomplete data, usually with no indication of an error.
An inclusion dependency over two (possibly identical) predicates and from a schema is written , where the , are distinct attributes (column names) of and . It implies that the tuples of values appearing in columns for facts of must also appear as a tuple of values in columns for some fact of .
Such constraint is a particular form of tuple-generating dependency (TGD) where in both the sides of the rule there is only one relational atom. In first-order logic it is expressible as , where is the vector (whose size is ) of variables shared by and , and no variable appears multiple times neither in the TGD's body nor in its head.
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This course provides a deep understanding of the concepts behind data management systems. It covers fundamental data management topics such as system architecture, data models, query processing and op
Un langage de définition de données (LDD ; en anglais data definition language, DDL) est un langage de programmation et un sous-ensemble de SQL pour manipuler les structures de données d'une base de données, et non les données elles-mêmes. Il permet de définir le domaine des données, c'est-à-dire l'ensemble des valeurs que peut prendre une donnée : nombre, chaîne de caractères, date, booléen. Il permet aussi de regrouper les données ayant un lien conceptuel au sein d'une même entité.
Une base de données temporelle est une base de données avec des aspects de temps intégrés, c'est-à-dire un modèle de données temporel et une version temporelle du langage structuré de requêtes (Structured Query Language - SQL). Plus spécifiquement, les aspects temporels contiennent habituellement le temps-valide et le temps-transaction. Ces attributs marchent ensemble pour former une donnée bitemporelle. Le temps-valide dénote la période durant laquelle un fait est vrai par rapport à la réalité.
Dans le domaine des bases de données, une clé artificielle (en opposition à une clé naturelle), aussi parfois appelée clé de remplacement (de l'anglais surrogate key) désigne un ensemble de données adjointes aux données d'une table pour les indexer. La génération de la clé artificielle est effectuée par le concepteur de la table. Toute clé indexant chaque ligne de manière unique est valable. Parmi les méthodes de génération courantes de clé artificielle nous pouvons citer les clés incrémentales (les lignes sont numérotées au fur et à mesure de leur introduction dans la table).
Introduit le modèle relationnel, SQL, les clés, les contraintes d'intégrité, la traduction ER, les entités faibles, les hiérarchies ISA et SQL vs. noSQL.
Introduit les principes fondamentaux des systèmes de gestion des bases de données, couvrant le modèle relationnel, les options de stockage, l'intégrité des données, les requêtes et les langages de manipulation des données.
This article introduces the task of visual question answering for remote sensing data (RSVQA). Remote sensing images contain a wealth of information, which can be useful for a wide range of tasks, including land cover classification, object counting, or de ...
The popular isolation level multiversion Read Committed (RC) exchanges some of the strong guarantees of serializability for increased transaction throughput. Nevertheless, transaction workloads can sometimes be executed under RC while still guaranteeing se ...
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Streams and rivers are important components of the carbon cycle as they transport and transform dissolved organic matter (DOM). Using high resolution Fourier transform ion cyclotron resonance mass spectrometry, we studied the spatial distribution of DOM at ...