Ugrás a fő tartalomra

Adatbázis tervezés segítése ChatGPT-vel





 Most egy speciális területet nézünk meg. Az adatbázis objektumok világába 'eveztünk' át.


Nézzük hogyan ismeri az oracle adatbázist a AI/MI? 


Hogyan tud segíteni egy informatikai probléma megoldásában.



Kérdezzük meg előszór Őt:

prompt : Miben tud segíteni a mesterséges intelligencia az adatbázis fejlesztés területén?

=>

A mesterséges intelligencia (MI) rengeteg módon segíthet az adatbázis fejlesztés területén. Itt néhány példa:


Adattisztítás: Az adatbázisokban gyakran találhatóak hibás, hiányzó vagy elavult adatok. Az MI algoritmusok segíthetnek az ilyen adatok azonosításában és javításában, ezzel javítva az adatbázis minőségét és megbízhatóságát.


Adatmodellezés: Az adatmodellezés az adatbázis tervezésének fontos része. Az MI lehetővé teszi az adatok automatikus csoportosítását és kategorizálását, ami megkönnyíti a hatékony adatmodell kialakítását.


Adatkinyerés: Az MI algoritmusok segíthetnek az adatok automatikus kinyerésében és összesítésében különböző forrásokból, például weboldalakról, hogy azokat az adatbázisba lehessen integrálni.


Lehetőségek előrejelzése: Az MI lehetővé teszi az adatok alapján történő előrejelzést és modellezést, ami segít az adatbázisok fejlesztésében, mivel fel lehet mérni, hogy milyen irányba kell elmozdulni az adatbázis fejlesztése során.


Biztonság: Az MI lehetővé teszi a különböző adatbiztonsági szintek beállítását az adatbázisokban, például a hozzáférési engedélyek kezelését vagy az adatok védelmét a jogosulatlan hozzáféréstől.


Összességében az MI alkalmazása az adatbázis fejlesztés területén sokkal hatékonyabbá és hatékonyabbá teheti az adatbázisokat, ami hozzájárul a vállalati hatékonyság és az üzleti eredmények növeléséhez.



Nézzünk specialitásokat


-- adatbázis művelet megtervezése 1.

prompt : hogyan lehet oracle adatbázisban triggert létrehozni

=>

Az Oracle adatbázisban triggereket lehet létrehozni az adatbázisban tárolt adatok automatikus kezelésére és manipulálására. A triggerek olyan speciális tárolt eljárások, amelyek az adatbázis egy adott eseményére reagálva futnak le.


Az Oracle adatbázisban a triggerek létrehozása a következő módon történik:


Először hozzunk létre egy új triggert az adatbázisban a CREATE TRIGGER utasítással.


Adja meg a trigger nevét, amelynek el kell indulnia, amikor a trigger eseménye bekövetkezik.


Az AFTER vagy az INSTEAD OF kulcsszóval határozzuk meg, hogy a trigger milyen esemény után fut le.


A FOR EACH ROW kulcsszóval határozzuk meg, hogy az egyes sorokon belül fut-e a trigger, vagy az egész táblára vonatkozik.


A trigger testében megadhatjuk az SQL utasításokat, amelyeket a trigger elindulása után futtatni szeretnénk.


Végül le kell zárni a trigger definícióját a END kulcsszóval.


Az alábbi példa bemutatja, hogyan hozható létre egy egyszerű trigger az Oracle adatbázisban, amely az INSERT műveletet végrehajtó utasítás után fut le a "mytable" táblában, és egy üzenetet ír ki a konzolra:


--- sql ---  Copy code

CREATE OR REPLACE TRIGGER mytrigger

AFTER INSERT ON mytable

FOR EACH ROW

BEGIN

   DBMS_OUTPUT.PUT_LINE('Az adatok sikeresen hozzáadva a mytable táblához!');

END;

/

Fontos megjegyezni, hogy a trigger létrehozásához szükség van a megfelelő felhasználói jogosultságokra az adatbázisban.






-- adatbázis müvelet megtervezése 2.


prompt : egy tábla történeti adatait egy másik táblába akarom eltárolni trigger segítségével oracle adatbázisban milyen parancsokkal tudom ezt megoldani?

=>

Ahhoz, hogy egy tábla történeti adatait eltároljuk egy másik táblában az Oracle adatbázisban, 

létre kell hoznunk egy trigger-t, amely az eredeti táblára vonatkozó módosításokat követi és ezeket átmásolja a történeti táblába. 

A következőkben bemutatok egy példát arra, hogyan hozzuk létre ezt a triggert az Oracle adatbázisban.


Tegyük fel, hogy a következő táblánk van:


--- sql ---  Copy code

CREATE TABLE mytable (

  id NUMBER PRIMARY KEY,

  name VARCHAR2(50),

  age NUMBER

);

A történeti adatokat egy másik táblában szeretnénk tárolni, amelynek struktúrája megegyezik az eredeti táblával, 

de van néhány plusz mező, amelyek az eredeti adatok változásait rögzítik. 

A történeti tábla létrehozása a következőképpen történhet:


--- sql ---  Copy code

CREATE TABLE mytable_history (

  id NUMBER,

  name VARCHAR2(50),

  age NUMBER,

  change_type VARCHAR2(10),

  change_date DATE,

  changed_by VARCHAR2(50)

);

Az új történeti tábla az eredeti tábla mellett fogja tárolni az adatok változásait, 

továbbá a "change_type", "change_date" és "changed_by" mezőkkel is kiegészül, 

amelyek rögzítik a változás típusát, dátumát és a felhasználót, aki a változást végrehajtotta.


Most hozzuk létre a triggert, amely átmásolja az eredeti tábla módosításait a történeti táblába:


--- sql ---  Copy code

CREATE OR REPLACE TRIGGER mytable_trigger

AFTER INSERT OR UPDATE OR DELETE ON mytable

FOR EACH ROW

DECLARE

  change_type VARCHAR2(10);

BEGIN

  IF INSERTING THEN

    change_type := 'INSERT';

    INSERT INTO mytable_history(id, name, age, change_type, change_date, changed_by)

    VALUES(:new.id, :new.name, :new.age, change_type, SYSDATE, USER);

  ELSIF UPDATING THEN

    change_type := 'UPDATE';

    INSERT INTO mytable_history(id, name, age, change_type, change_date, changed_by)

    VALUES(:new.id, :new.name, :new.age, change_type, SYSDATE, USER);

  ELSIF DELETING THEN

    change_type := 'DELETE';

    INSERT INTO mytable_history(id, name, age, change_type, change_date, changed_by)

    VALUES(:old.id, :old.name, :old.age, change_type, SYSDATE, USER);

  END IF;

END;

/

A trigger ebben az esetben az "AFTER INSERT OR UPDATE OR DELETE" eseményekre reagál. 

Az "IF INSERTING", "ELSIF UPDATING" és "ELSIF DELETING" utasítások meghatározzák, hogy melyik m


------ Itt meg állt a válasz. tehát noszogatni kell. be kell írni a promtba : folytasd és már nyomja tovább


prompt : folytasd

=>

ódosítás típusára reagáljon a trigger. Ha az esemény INSERT, akkor a trigger beilleszti az új rekordot a történeti táblába, ha UPDATE, akkor frissíti az új adatokat, ha pedig DELETE, akkor törli az adott rekordot a történeti táblából.

Az "SYSDATE" függvénnyel rögzítjük a változás dátumát, a "USER" függvénnyel pedig azt az Oracle felhasználót, aki a változást végrehajtotta.

Ezután elmenthetjük a triggert, és az automatikusan aktiválódni fog, amikor az eredeti táblán változtatás történik.

Remélem, ez a példa segített megérteni, hogyan hozható létre egy trigger az Oracle adatbázisban a történeti adatok eltárolására. Azonban fontos megjegyezni, hogy a trigger használatakor meg kell győződni arról, hogy az nem befolyásolja a rendszer teljesítményét vagy stabilitását, és hogy megfelelően kezeli az adatokat.



Kérdezzük a negatív, árny oldalról

prompt : Melyek a legfőbb korlátai a mesterséges intelligenciának az adatbázis tervezésnél?

=>

Az adatbázis tervezés során a mesterséges intelligencia (MI) számos kihívással és korlátozással szembesülhet. Néhány ilyen korlát közül a legfontosabbak a következők:

Adatok minősége: A MI rendszerek hatékonysága és pontossága nagymértékben függ az adatok minőségétől. Ha az adatok hibásak vagy hiányosak, az MI rendszer hibás eredményeket adhat.

Adatok mennyisége: Az adatok mennyisége szintén kritikus tényező a MI rendszerek hatékonyságában. Az adatok számának növelése javíthatja az MI rendszer pontosságát és megbízhatóságát.

Adatok diverzitása: Az adatok sokfélesége, azaz az adatok sokfélesége és változatossága, szintén kihívást jelent az MI számára. Az MI rendszereknek képesnek kell lenniük megfelelően kezelni és értelmezni az eltérő adattípusokat és adatkészleteket.

Adatok felügyelete: Az MI rendszereknek szükségük van felügyeletre, hogy biztosítsák az adatok biztonságát és a jogi követelményeknek való megfelelést.

Skálázhatóság: Az MI rendszerek skálázhatósága, azaz képessége a nagyobb adathalmazok feldolgozására és kezelésére, szintén fontos korlát lehet az adatbázis tervezésnél.

Számítási kapacitás: Az MI rendszerek nagy számítási kapacitást igényelnek a nagyobb adathalmazok feldolgozásához és az összetett feladatok elvégzéséhez.

Ezen korlátok megoldása és kezelése az MI adatbázis tervezési folyamatának kulcsfontosságú eleme. Az adatok minőségének javítása, a diverzitás kezelése, a skálázhatóság és a számítási kapacitás biztosítása, valamint a jogi követelményeknek való megfelelés szempontjából a megfelelő adatbázis-tervezői eszközök és infrastruktúra kiválasztása és bevezetése is fontos lehet.





-------------------------------- hát nekem tetszett a válasz ---------------------------------


Érdekes lehet még :

https://platform.openai.com/ai-text-classifier




Megjegyzések