PolyU | データベースの原理
リレーショナルデータ操作、正確なシステム状態の保持、AI時代におけるSQL検証を通じてデータベースの原理を探求する学部レベルのコースです。
コース概要
内容概要
AIの時代における、リレーショナルデータ操作、厳密なシステム状態の保存、SQL検証を通じてデータベースの原理を探求する学部生向けコース。
データ操作で考え、SQLで表現する。
著者: Ran Cheng
謝辞: DSAI2202 データベース原理の講義資料に基づく。
学習目標
- 学習者は、デジタルデータとは何か、そしてそれがどのように現実世界の情報を表現するかを理解する。
- 学習者は、長期的なデータ保存における永続ストレージの必要性を理解する。
- 学習者は、現代のデータベース管理システムが担当する主要な運用業務を理解する。
- 学習者は、データベース、永続ストレージ、AIがどのように相互作用するかについての理解を深める。
- 学習者は、現実世界の領域がどのように分析されてデータ要件を捕捉するかを理解する。
- 学習者は、完全な概念ERモデルを構築するために必要な手順を理解する。
- 学習者は、一意性の強制と行識別における主キーの役割を理解する。
- 学習者は、概念ドメインモデルからリレーショナルテーブルへの移行の核となる原理を復習する。
- 学習者は、データベースから特定のデータを取得する基本的な目的を理解する。
- 学習者は、比較演算子を適用して、完全一致または範囲ベースの条件を指定する。
- 学習者は、クエリによって返される行数を制限する。
- 学習者は、データベースデータの取得とフィルタリングの基礎的な原理を復習する。
レッスン
Lab
This lab introduces the fundamentals of PostgreSQL, guiding students through the installation of the database server and the pgAdmin 4 management tool. Students will learn how to connect to their local database, execute basic SQL queries, and understand the core architecture of a relational database management system.
This lesson explains why flat spreadsheets are inefficient for managing complex data due to issues like redundancy and update anomalies. It introduces relational database design as a solution, teaching students how to identify entities and structure tables to ensure data integrity and consistency.
This lab teaches students how to identify and filter student-progress data in PostgreSQL by categorizing fields into identity, risk evidence, and decision status. Students will learn to construct queries that select specific columns and apply logical conditions to prioritize support for at-risk students.
This lab teaches how to safely maintain a PostgreSQL student database by handling four requests—adding, updating, standardizing, and deleting records—while ensuring only the intended rows are affected. You'll learn to inspect table constraints, restore a known starting state, and use INSERT, UPDATE, and DELETE statements with correct targets and expected row counts.
In Lab 5, students learn how to group and summarise data in PostgreSQL using a university course performance dataset. Key topics include writing aggregate functions like COUNT, SUM, AVG, MIN, and MAX, handling NULL values, and using DISTINCT to generate accurate registrar reports.
本实验旨在学习如何使用 PostgreSQL 中的 INNER JOIN 将学生、课程和选课表关联起来，从而生成包含完整信息的选课报告。通过实践，学生将掌握如何利用外键匹配相关数据，并理解连接操作如何根据匹配条件合并多表记录。
This lab explores how to use different SQL join types—INNER, LEFT, RIGHT, FULL, and CROSS—to control which rows are retained when reconciling data between a student registry and an LMS roster. Students will learn to manage unmatched records and generate specific reports by selecting the appropriate join based on the desired output requirements.
Students learn how to compose data operations in PostgreSQL by investigating student performance declines across different academic periods using scalar subqueries, filters, and baseline comparisons.
Topic
This lesson introduces database transactions as single, indivisible units of work that ensure data integrity through atomicity, durability, and visibility control. Students learn how transactions manage failure handling and state boundaries using commit and rollback operations.