To do test #4
 |
| รูปที่1 ภาพประกอบ |
- เเนวคิดในการค้นหาข้มูลภายในเว็บ
- ก่อนอื่นต้องทราบก่อนว่ามื่อผู้ประกาศขายจะทำการประกาศขายจะต้องทำตามขั้นตอนดังนี้
- เขียนประกาศ
- รอการตรวจสอบประกาศจากผู้ดูเเลระบบ
- รอประกาศอนุมัติ
- จากขั้นตอน รอการตรวจสอบประกาศจากผู้ดูเเลระบบ นั้นเองที่ผู้ดูเเลระบบจะทำการตรวจสอบขอมูลเเละความถูกต้องของประกาศเมื่อผ่านการตรวจสอบข้มจะถูกที่การเเสดงให้เห็นผ่านทางหน้าเว็บพร้อมกันนี้ระบบจะทำการตัดคำเเละทำการสร้าง index ของคำนั้นขึ้นมาเพื่อใช้ในการค้นหาของผู้ซื้อเเละจัดการเเสดงผลตามลำดับดังนี้
ออกเเบบ ER DIAGRAM การค้นหา #1
- จากแนวคิดข้างต้นสามารถเขียน ER DIAGRAM ได้ดั้งรูป
รูปที่2 แสดง ER DIAGRAM ที่ออกแบบได้
- เอนทิตี้ ของคำใช้ในการเก็บคำเพียงคำเดียวเพื่อใช้ในการอางอิงไปยัง index ของคำๆนั้นว่าอยู่ที่ประกาศขายไหนบ้าง
- เอนทิตี้ ของตำเเหน่งใช้ในการเก็บข้อมูลของตำเเหน่งที่คำๆนั้นอยู่
- จากแนวคิดข้างต้นสามารถเขียน ER DIAGRAM ได้ดั้งรูป
 |
| รูปที่2 แสดง ER DIAGRAM ที่ออกแบบได้ |
- เอนทิตี้ ของคำใช้ในการเก็บคำเพียงคำเดียวเพื่อใช้ในการอางอิงไปยัง index ของคำๆนั้นว่าอยู่ที่ประกาศขายไหนบ้าง
- เอนทิตี้ ของตำเเหน่งใช้ในการเก็บข้อมูลของตำเเหน่งที่คำๆนั้นอยู่
อธิบายความสัมพันธ์ของ ER DIAGRAM
- ความสัมพันธ์ของ คำ กับ ตำเเหน่ง มีความสัมพันธ์กันดั้งนี้ : คำหนึ่งคำสามารถที่จะอยู่ได้ในหลายๆประกาศ
รูปที่3 แสดงความสัมพันธ์ของ คำ กับ ตำเเหน่ง
- Degree : Binary relationship เป็นความสัมพันธ์ที่มี Entity เกี่ยวข้องด้วย 2 Entity คือ คำ กับ ต่ำเเหน่ง
- Participation : เป็น Total ทั้งสองฝั่งเพราะในการเก็บคำ จำเป็นที่จะต้องมีต่ำเเหน่งของคำๆนั้นด้วย
- Cardinality : เป็นแบบ 1 : N เพราะคำหนึ่งคำสามารถมีได้หลายตำเเหน่ง
- ความสัมพันธ์ของ คำ กับ ตำเเหน่ง มีความสัมพันธ์กันดั้งนี้ : คำหนึ่งคำสามารถที่จะอยู่ได้ในหลายๆประกาศ
 |
| รูปที่3 แสดงความสัมพันธ์ของ คำ กับ ตำเเหน่ง |
- Degree : Binary relationship เป็นความสัมพันธ์ที่มี Entity เกี่ยวข้องด้วย 2 Entity คือ คำ กับ ต่ำเเหน่ง
- Participation : เป็น Total ทั้งสองฝั่งเพราะในการเก็บคำ จำเป็นที่จะต้องมีต่ำเเหน่งของคำๆนั้นด้วย
- Cardinality : เป็นแบบ 1 : N เพราะคำหนึ่งคำสามารถมีได้หลายตำเเหน่ง
ER DIAGRAM TO RELATIONS #1
- Step 1: Mapping Entity
- words (คำ)
รูปที่4 Mapping Entity words (คำ)
- index (ตำเเหน่ง)
รูปที่5 Mapping Entity index (ตำเเหน่ง)
- Step 2: Mapping Weak Entity
- ไม่มี
- Step 3: Mapping One - to - One Relation
- ไม่มี
- Step 4: Mapping One - to - Many Relation
- ในการแปลง Relational 1:N จะทำโดยการเลือกเพิ่มข้อมูลด้าน N โดยเลือก Pimary key ของอีกฝั่งมาเพิ่มในตารางฝั่ง N
รูปที่6 Mapping words กับ index เเบบ 1:N
- Step 5: Mapping Many - to - Many Relation
- ไม่มี
- Step 6: Mapping Multivalued Attribute
- ไม่มี
- Step 6: Mapping of N-ary relation type
- ไม่มี
- Step 1: Mapping Entity
- words (คำ)
 |
| รูปที่4 Mapping Entity words (คำ) |
- index (ตำเเหน่ง)
 |
| รูปที่5 Mapping Entity index (ตำเเหน่ง) |
- Step 2: Mapping Weak Entity
- ไม่มี
- Step 3: Mapping One - to - One Relation
- ไม่มี
- Step 4: Mapping One - to - Many Relation
- ในการแปลง Relational 1:N จะทำโดยการเลือกเพิ่มข้อมูลด้าน N โดยเลือก Pimary key ของอีกฝั่งมาเพิ่มในตารางฝั่ง N
 |
| รูปที่6 Mapping words กับ index เเบบ 1:N |
- Step 5: Mapping Many - to - Many Relation
- ไม่มี
- Step 6: Mapping Multivalued Attribute
- ไม่มี
- Step 6: Mapping of N-ary relation type
- ไม่มี
ไม่มีความคิดเห็น:
แสดงความคิดเห็น