Strona główna › Pytania INF.03 › Pytanie 1194
INF.03 · pytanie #1194
Które ograniczenie w bazach danych, należy przypisać kolumnie tabeli, aby wartości wpisywane do niej nie powtarzały się?
- ASINGLE
- BNO REPEAT
- CUNIQUE
- DNOT NULL
Poprawna odpowiedź: C. UNIQUE
Kliknij odpowiedź, którą uważasz za poprawną.
Wyjaśnienie
Poprawnie – w relacyjnych bazach danych to właśnie ograniczenie UNIQUE zapewnia, że wartości w danej kolumnie nie będą się powtarzały. Technicznie rzecz biorąc, UNIQUE to constraint integralności, który wymusza unikalność danych w obrębie wskazanej kolumny lub zestawu kolumn. Jeżeli spróbujesz wstawić rekord z wartością, która już istnieje w tej kolumnie, silnik bazy (np. MySQL, PostgreSQL, SQL Server) zgłosi błąd naruszenia ograniczenia unikalności. Można to zobaczyć na prostym przykładzie: CREATE TABLE uzytkownicy ( id INT PRIMARY KEY, email VARCHAR(255) UNIQUE, login VARCHAR(50) UNIQUE ); Tutaj zarówno email, jak i login nie mogą się duplikować. W praktyce to jest standardowa dobra praktyka: na polach takich jak email, numer PESEL, NIP, numer indeksu, numer seryjny urządzenia czy nawet nazwa użytkownika bardzo często zakłada się UNIQUE, żeby w systemie nie pojawiły się dwa różne konta z tym samym identyfikatorem. Moim zdaniem, przy projektowaniu bazy danych warto od razu zastanowić się, które pola mają pełnić rolę „identyfikatorów biznesowych” i od razu nadać im ograniczenie UNIQUE. Warto też wiedzieć, że UNIQUE nie oznacza „klucz główny”. PRIMARY KEY automatycznie jest unikalny i nie może być NULL, natomiast UNIQUE pozwala na NULL (zależnie od silnika bazy, ale zazwyczaj wiele NULL-i jest dozwolonych). To pozwala projektować tabele bardziej elastycznie, np. kolumna może być opcjonalna, ale jeśli już ktoś poda wartość, to musi być ona niepowtarzalna. W praktyce UNIQUE często łączy się z indeksami – większość systemów bazodanowych automatycznie zakłada indeks unikalny na takiej kolumnie, co przyspiesza wyszukiwanie i walidację danych. To rozwiązanie jest zgodne z dobrymi praktykami normalizacji i kontroli spójności danych w systemach produkcyjnych.
🤖 Wyjaśnienie generowane przez AI – weryfikuj w oficjalnych źródłach.