Cơ bản cơ sở dữ liệu | MinAI Learning

Lý thuyết

1/13•2 giờ

Đang tải...

Cơ bản cơ sở dữ liệu

Nền tảng cơ sở dữ liệu: RDBMS, Data Types, Keys, Constraints, Normalization, Schema và Data Dictionary

🎯 Mục tiêu bài học

TB5 min

Sau bài học này, bạn sẽ:

✅ Hiểu Database là gì, RDBMS hoạt động ra sao và tại sao dùng nó

✅ Phân biệt các Data Types phổ biến trong SQL Server

✅ Nắm vững Primary Key, Foreign Key, Composite Key và Relationships

✅ Áp dụng Constraints để bảo vệ tính toàn vẹn dữ liệu

✅ Hiểu Normalization (1NF → 2NF → 3NF) để thiết kế database tốt

✅ Đọc hiểu Schema và Data Dictionary của một database thực tế

Thời gian: 1.5 giờ | Độ khó: Cơ bản | Yêu cầu: Không

Task 0

📖 Bảng Thuật Ngữ Quan Trọng

TB5 min

Thuật ngữ	Tiếng Việt	Mô tả
Database	Cơ sở dữ liệu

Task 1

Tiếp: Cài đặt SQL Server & Khám phá AdventureWorks

💡 1. Database là gì?

TB5 min

📚 Định nghĩa

Database (Cơ sở dữ liệu) là tập hợp dữ liệu được tổ chức, lưu trữ và quản lý một cách có hệ thống để có thể truy xuất, cập nhật và phân tích dễ dàng.

💡 Ý nghĩa — Tại sao cần Database?

Hãy tưởng tượng bạn quản lý thông tin 10,000 khách hàng:

Không có Database	Có Database
Lưu trong Excel, dễ trùng lặp	Mỗi khách hàng có ID duy nhất
Nhiều file rời rạc, không liên kết	Các bảng liên kết chặt chẽ qua Keys
Ai cũng sửa được, không kiểm soát	Phân quyền truy cập, có ràng buộc dữ liệu
Chậm khi tìm kiếm	Index giúp truy vấn hàng triệu records trong milliseconds
Không thể phân tích phức tạp	SQL cho phép phân tích đa chiều

🏢 Ứng dụng thực tế

🏦 Ngân hàng: Quản lý tài khoản, giao dịch, khoản vay
🛒 E-commerce: Sản phẩm, đơn hàng, khách hàng, thanh toán
🏥 Bệnh viện: Hồ sơ bệnh nhân, lịch khám, đơn thuốc
📊 Data Analytics: Data warehouse cho phân tích kinh doanh

1.4 RDBMS — Relational Database Management System

RDBMS là phần mềm quản lý database theo mô hình quan hệ (relational model):

Dữ liệu được tổ chức thành tables (bảng)
Các bảng liên kết với nhau qua keys (khóa)
Truy vấn bằng ngôn ngữ SQL (Structured Query Language)

RDBMS	Nhà phát triển	Đặc điểm
SQL Server	Microsoft	Cấp doanh nghiệp, tích hợp Azure, T-SQL
PostgreSQL	Mã nguồn mở	Mạnh mẽ, mở rộng tốt, ANSI SQL
MySQL	Oracle	Phổ biến nhất, phù hợp web apps
Oracle DB	Oracle	Enterprise, banking, telco

Tại sao chọn SQL Server?

Khóa này dùng SQL Server vì: (1) Tích hợp BI tools mạnh (SSRS, SSAS, SSIS), (2) T-SQL có nhiều functions hữu ích cho analytics, (3) Azure-ready cho cloud analytics, (4) Được dùng rộng rãi trong doanh nghiệp Việt Nam.

Checkpoint

RDBMS lưu dữ liệu theo bảng (tables). Các bảng liên kết qua khóa (keys). Truy vấn bằng SQL. Ba khái niệm này là nền tảng — bạn ghi nhớ chưa?

Task 2

📊 2. Table, Row, Column — Cấu trúc cơ bản

TB5 min

📚 Định nghĩa

Một Table (bảng) là đơn vị lưu trữ chính trong RDBMS:

📊 Table: Employees (Nhân viên)

EmpID (INT)	FirstName (VARCHAR)	LastName (VARCHAR)	Department (VARCHAR)	Salary (MONEY)
1	Nguyễn	Văn A	IT	25,000,000
2	Trần	Thị B	HR	20,000,000
3	Lê	Minh C	Sales	22,000,000

↑ Mỗi cột (Column) là 1 thuộc tính — Mỗi hàng (Row) là 1 bản ghi (Record)

2.2 Các khái niệm

Khái niệm	Tương đương Excel	Ý nghĩa
Table	Sheet	Bảng chứa dữ liệu về 1 chủ đề
Row (Record)	Dòng	1 bản ghi / 1 đối tượng
Column (Field)	Cột	1 thuộc tính của đối tượng
Cell	Ô	1 giá trị cụ thể tại giao (row, column)

💡 Ý nghĩa

Table/Row/Column là ngôn ngữ chung của mọi relational database. Khi ai đó nói “table Customers có 50,000 rows”, bạn hiểu ngay: có 50,000 khách hàng. Hiểu cấu trúc này giúp bạn:

Đọc bất kỳ database nào (SQL Server, PostgreSQL, MySQL)
Hiểu ERD và Data Dictionary ngay lập tức
Viết SQL chính xác (biết SELECT lấy columns nào, FROM table nào)

🏢 Ứng dụng

Hệ thống	Tables chính	Rows (quy mô)
E-commerce	Customers, Products, Orders	Hàng triệu
Ngân hàng	Accounts, Transactions	Hàng tỷ
Bệnh viện	Patients, Appointments, Prescriptions	Hàng trăm nghìn
HR	Employees, Departments, Payroll	Hàng nghìn

2.3 Ví dụ thực tế — Database E-commerce

Cấu trúc Database E-commerce

🗄️Database: ShopOnline

📋Customers (Khách hàng)

CustomerID, Name, Email, Phone, Address

50,000 rows

📦Products (Sản phẩm)

ProductID, Name, Price, CategoryID, Stock

2,000 rows

🛒Orders (Đơn hàng)

OrderID, CustomerID, OrderDate, TotalAmount, Status

200,000 rows

📝OrderDetails (Chi tiết đơn hàng)

OrderDetailID, OrderID, ProductID, Quantity, UnitPrice

500,000 rows

Quy tắc đặt tên

Table: danh từ số nhiều (Customers, Products, Orders)
Column: mô tả rõ ràng (FirstName thay vì FN, OrderDate thay vì Date)
Tránh: khoảng trắng, ký tự đặc biệt, từ khóa SQL (SELECT, FROM...)

Checkpoint

Table = bảng, Row = hàng (1 bản ghi), Column = cột (1 thuộc tính). Một table "Orders" với 200,000 rows nghĩa là có 200,000 đơn hàng. Bạn thấy logic chưa?

Task 3

🔍 3. Data Types — Kiểu dữ liệu

TB5 min

📚 Định nghĩa

Data Type quy định loại giá trị mà một column có thể chứa. Chọn đúng data type giúp:

Tiết kiệm bộ nhớ (INT 4 bytes vs BIGINT 8 bytes)
Đảm bảo tính đúng đắn (không thể nhập text vào cột kiểu INT)
Tối ưu hiệu suất (query trên INT nhanh hơn trên VARCHAR)

💡 Ý nghĩa

Chọn sai data type là lỗi thiết kế phổ biến nhất và rất khó sửa sau khi database đã có dữ liệu:

Dùng VARCHAR cho tiếng Việt → mất dấu (“Nguyễn” → “Nguy?n”)
Dùng FLOAT cho tiền → sai số tích lũy (0.1 + 0.2 ≠ 0.3)
Dùng VARCHAR cho số → không thể SUM, không sort đúng (“9” > “10” vì so chuỗi)

🏢 Ứng dụng

Lĩnh vực	Ví dụ cần chọn đúng
Tài chính	Tiền → `DECIMAL(18,2)` (tuyệt đối không FLOAT)
HR	Tên tiếng Việt → `NVARCHAR` (không VARCHAR)
E-commerce	SĐT → `VARCHAR(15)` (text, có thể có +84, dấu -)
IoT/Sensors	Timestamp → `DATETIME2(3)` (chính xác millisecond)

3.2 Các Data Types phổ biến trong SQL Server

Số (Numeric)

Data Type	Kích thước	Phạm vi	Khi nào dùng
INT	4 bytes	-2.1 tỷ → 2.1 tỷ	ID, số lượng, tuổi
BIGINT	8 bytes	Rất lớn	ID hệ thống lớn
SMALLINT	2 bytes	-32,768 → 32,767	Giá trị nhỏ (tháng, ngày)
TINYINT	1 byte	0 → 255	Trạng thái, rating 1-5
DECIMAL(p,s)	5-17 bytes

SQL

1-- Ví dụ
2CREATE TABLE Products (
3    ProductID   INT,              -- ID sản phẩm: số nguyên
4    Price       DECIMAL(10, 2),   -- Giá: 10 chữ số, 2 sau dấu thập phân
5    Weight      FLOAT,            -- Cân nặng: số thập phân xấp xỉ
6    Rating      TINYINT           -- Đánh giá: 1-5 stars
7);

DECIMAL vs FLOAT

Dùng DECIMAL cho tiền và giá trị cần chính xác tuyệt đối. FLOAT có sai số nhỏ — 0.1 + 0.2 ≠ 0.3 trong FLOAT! Không bao giờ dùng FLOAT cho tiền.

Chuỗi (String)

Data Type	Kích thước	Ý nghĩa	Khi nào dùng
CHAR(n)	n bytes cố định	Chuỗi cố định	Mã quốc gia (VN), giới tính (M/F)
VARCHAR(n)	Thay đổi, max n	Chuỗi thay đổi	Tên, email, địa chỉ
VARCHAR(MAX)	Đến 2GB	Chuỗi rất dài	Mô tả sản phẩm, nội dung bài viết
NVARCHAR(n)	2× bytes, Unicode	Hỗ trợ Unicode	Tiếng Việt, tiếng Nhật, emoji

SQL

1-- Ví dụ
2CREATE TABLE Customers (
3    CustomerID   INT,
4    FirstName    NVARCHAR(50),     -- Unicode cho tiếng Việt
5    Email        VARCHAR(100),      -- Email chỉ có ASCII
6    Gender       CHAR(1),           -- 'M' hoặc 'F' — luôn 1 ký tự
7    Bio          NVARCHAR(MAX)      -- Giới thiệu bản thân — độ dài tùy ý
8);

VARCHAR vs NVARCHAR

Dữ liệu tiếng Việt (có dấu) bắt buộc dùng NVARCHAR. VARCHAR không lưu đúng được "Nguyễn", "Phạm", "Trần". Quy tắc: dữ liệu có thể chứa tiếng Việt → NVARCHAR.

Ngày giờ (Date/Time)

Data Type	Ý nghĩa	Ví dụ	Khi nào dùng
DATE	Chỉ ngày	2026-01-15	Ngày sinh, ngày đặt hàng
TIME	Chỉ giờ	14:30:00	Giờ bắt đầu ca, deadline
DATETIME	Ngày + giờ	2026-01-15 14:30:00	Timestamp chung
DATETIME2	Chính xác hơn	2026-01-15 14:30:00.1234567	Audit logs

Logic và khác

Data Type	Ý nghĩa	Khi nào dùng
BIT	0 hoặc 1	Cờ: IsActive, IsDeleted
UNIQUEIDENTIFIER	GUID	ID phân tán, không đoán được

3.3 Chọn Data Type đúng — Checklist

🧭 Checklist chọn Data Type

Câu hỏi	→ Data Type
Là số nguyên?	INT (hoặc BIGINT nếu > 2 tỷ)
Là tiền?	DECIMAL(p,s) hoặc MONEY
Là text tiếng Việt?	NVARCHAR(n)
Là text ASCII only?	VARCHAR(n)
Là ngày (không giờ)?	DATE
Là ngày + giờ?	DATETIME2
Là True/False?	BIT
Là mã cố định?

Checkpoint

Tiền → DECIMAL (không phải FLOAT). Tiếng Việt → NVARCHAR (không phải VARCHAR). True/False → BIT. Ba quy tắc này sẽ giúp bạn tránh 90% lỗi data type!

Task 4

🔑 4. Keys — Khóa trong Database

TB5 min

📚 Định nghĩa

Key (khóa) là column hoặc tổ hợp columns dùng để định danh duy nhất mỗi row và liên kết các bảng với nhau. Keys là xương sống của relational database.

4.2 Primary Key (PK) — Khóa chính

Định nghĩa: Column (hoặc tổ hợp columns) có giá trị duy nhất cho mỗi row, dùng để định danh row đó.

💡 Ý nghĩa: PK là “số CMND” của mỗi row — nhờ PK, bạn có thể tìm chính xác 1 row trong hàng triệu rows. Không có PK, bạn không thể phân biệt 2 “Nguyễn Văn A” khác nhau.

Quy tắc:

✅ Mỗi bảng chỉ có 1 Primary Key
✅ Giá trị phải duy nhất (unique) — không trùng
✅ Không được NULL — luôn phải có giá trị
✅ Thường là cột ID tự tăng (IDENTITY)

SQL

1-- Ví dụ tạo bảng với Primary Key
2CREATE TABLE Departments (
3    DepartmentID  INT IDENTITY(1,1) PRIMARY KEY,  -- Tự tăng: 1, 2, 3...
4    Name          NVARCHAR(100) NOT NULL,
5    GroupName     NVARCHAR(100) NOT NULL
6);

Ứng dụng: Khi bạn nói "nhân viên số 102", PK EmployeeID = 102 xác định chính xác 1 người duy nhất.

4.3 Foreign Key (FK) — Khóa ngoại

Định nghĩa: Column trong bảng này tham chiếu đến Primary Key của bảng khác, tạo mối quan hệ (relationship) giữa 2 bảng.

Ý nghĩa: FK đảm bảo dữ liệu tham chiếu luôn hợp lệ — không thể có đơn hàng của khách hàng không tồn tại.

SQL

1-- Orders có FK tham chiếu đến Customers
2CREATE TABLE Orders (
3    OrderID       INT IDENTITY(1,1) PRIMARY KEY,
4    CustomerID    INT NOT NULL,             -- FK → Customers.CustomerID
5    OrderDate     DATE NOT NULL,
6    TotalAmount   DECIMAL(12,2),
7    FOREIGN KEY (CustomerID) REFERENCES Customers(CustomerID)
8);

🔗 Foreign Key: Customers → Orders

Customers (Bảng cha)

CustomerID (PK)	Name
1	Nguyễn A
2	Trần B
3	Lê C

Orders (Bảng con) — CustomerID là FK tham chiếu đến Customers.CustomerID

OrderID (PK)	CustomerID (FK)	OrderDate
101	1 ← Nguyễn A	2026-01-01
102	1 ← Nguyễn A

🏢 Ứng dụng: FK được dùng trong mọi database có nhiều bảng: đơn hàng → khách hàng, nhân viên → phòng ban, bài viết → tác giả. Khi viết JOIN (bài sau), bạn sẽ luôn join qua FK.

4.4 Composite Key — Khóa tổ hợp

Định nghĩa: Primary Key gồm nhiều columns kết hợp — khi 1 column không đủ để định danh duy nhất.

SQL

1-- OrderDetails: mỗi row là 1 sản phẩm trong 1 đơn hàng
2-- Composite PK: (OrderID, ProductID) — cùng đơn hàng + cùng sản phẩm = unique
3CREATE TABLE OrderDetails (
4    OrderID    INT,
5    ProductID  INT,
6    Quantity   INT NOT NULL,
7    UnitPrice  DECIMAL(10,2) NOT NULL,
8    PRIMARY KEY (OrderID, ProductID),     -- Composite Key
9    FOREIGN KEY (OrderID) REFERENCES Orders(OrderID),
10    FOREIGN KEY (ProductID) REFERENCES Products(ProductID)
11);

💡 Ý nghĩa: Composite Key xuất hiện phổ biến trong các bảng trung gian (junction tables) của mối quan hệ Many-to-Many, và trong bảng chi tiết (OrderDetails, EnrollmentDetails).

🏢 Ứng dụng: OrderDetails dùng Composite Key (OrderID, ProductID) — nghĩa là cùng 1 đơn hàng + cùng 1 sản phẩm chỉ xuất hiện 1 lần.

4.5 Relationships — Các loại quan hệ

Quan hệ	Ý nghĩa	Ví dụ
One-to-One (1:1)	1 row bên A ↔ 1 row bên B	Employee ↔ EmployeeDetail
One-to-Many (1:N)	1 row bên A ↔ nhiều rows bên B	Customer → nhiều Orders
Many-to-Many (M:N)	Nhiều rows ↔ nhiều rows, qua bảng trung gian	Students ↔ Courses (qua Enrollments)

🔗 Các loại Relationship

One-to-Many (phổ biến nhất):

Customers (1)		Orders (N)
PK: CustID	─── 1:N ───▶	FK: CustID
1 khách hàng		nhiều đơn hàng

Many-to-Many (qua bảng trung gian):

Students		Enrollments		Courses
PK: StuID

Checkpoint

PK = định danh duy nhất 1 row. FK = liên kết đến PK bảng khác. Composite Key = PK từ nhiều columns. Mối quan hệ 1:N là phổ biến nhất (1 khách hàng → nhiều đơn hàng).

Task 5

🛡️ 5. Constraints — Ràng buộc dữ liệu

TB5 min

📚 Định nghĩa

Constraint (ràng buộc) là quy tắc áp dụng lên column hoặc table để đảm bảo tính toàn vẹn dữ liệu — ngăn chặn dữ liệu sai hoặc không hợp lệ được insert vào database.

💡 Ý nghĩa — Tại sao cần Constraints?

Không có constraints, dữ liệu có thể bị:

Nhập email trùng cho 2 khách hàng khác nhau
Đặt tuổi = -5 hoặc giá sản phẩm âm
Để trống tên khách hàng
Tham chiếu đến sản phẩm không tồn tại

5.3 Các loại Constraints

Constraint	Ý nghĩa	Ví dụ
NOT NULL	Không được để trống	Tên khách hàng bắt buộc
UNIQUE	Giá trị phải duy nhất	Email không được trùng
PRIMARY KEY	NOT NULL + UNIQUE	ID định danh mỗi row
FOREIGN KEY	Tham chiếu hợp lệ	OrderID phải tồn tại trong Orders
CHECK	Điều kiện logic	Tuổi >= 0, Giá > 0
DEFAULT	Giá trị mặc định	Status mặc định = 'Active'

5.4 Ví dụ tổng hợp

SQL

1CREATE TABLE Employees (
2    -- PRIMARY KEY: định danh duy nhất
3    EmployeeID    INT IDENTITY(1,1) PRIMARY KEY,
4
5    -- NOT NULL: bắt buộc nhập
6    FirstName     NVARCHAR(50) NOT NULL,
7    LastName      NVARCHAR(50) NOT NULL,
8
9    -- UNIQUE: không trùng
10    Email         VARCHAR(100) NOT NULL UNIQUE,
11
12    -- CHECK: kiểm tra điều kiện
13    Age           INT CHECK (Age >= 18 AND Age <= 100),
14    Salary        DECIMAL(12,2) CHECK (Salary > 0),
15
16    -- DEFAULT: giá trị mặc định
17    Status        VARCHAR(20) DEFAULT 'Active',
18    CreatedDate   DATETIME2 DEFAULT GETDATE(),
19
20    -- FOREIGN KEY: tham chiếu bảng khác
21    DepartmentID  INT NOT NULL,
22    FOREIGN KEY (DepartmentID) REFERENCES Departments(DepartmentID)
23);

5.5 Constraint trong thực tế

SQL

1-- ✅ Hợp lệ
2INSERT INTO Employees (FirstName, LastName, Email, Age, Salary, DepartmentID)
3VALUES (N'Nguyễn', N'Văn A', 'a.nguyen@company.com', 25, 15000000, 1);
4
5-- ❌ LỖI: Age < 18 → vi phạm CHECK constraint
6INSERT INTO Employees (FirstName, LastName, Email, Age, Salary, DepartmentID)
7VALUES (N'Trần', N'Thị B', 'b.tran@company.com', 15, 10000000, 1);
8
9-- ❌ LỖI: Email trùng → vi phạm UNIQUE constraint
10INSERT INTO Employees (FirstName, LastName, Email, Age, Salary, DepartmentID)
11VALUES (N'Lê', N'Minh C', 'a.nguyen@company.com', 30, 20000000, 2);
12
13-- ❌ LỖI: DepartmentID = 99 không tồn tại → vi phạm FOREIGN KEY
14INSERT INTO Employees (FirstName, LastName, Email, Age, Salary, DepartmentID)
15VALUES (N'Phạm', N'Đức D', 'd.pham@company.com', 28, 18000000, 99);

Thực hành tốt nhất

Luôn thêm constraints khi thiết kế bảng. Phát hiện lỗi dữ liệu ở đầu vào dễ hơn rất nhiều so với sửa dữ liệu sai đã nằm trong database.

🏢 Ứng dụng thực tế

Hệ thống	Constraint	Mục đích
E-commerce	`CHECK (Quantity > 0)`	Không cho đặt số lượng âm
Banking	`CHECK (Balance >= 0)`	Tài khoản không âm
HR	`UNIQUE (Email)`	Mỗi nhân viên 1 email duy nhất
Hospital	`NOT NULL (PatientName)`	Bắt buộc có tên bệnh nhân

Checkpoint

NOT NULL = bắt buộc. UNIQUE = không trùng. CHECK = điều kiện logic. DEFAULT = giá trị mặc định. Tất cả đều giúp ngăn dữ liệu xấu vào database.

Task 6

📐 6. Normalization — Chuẩn hóa Database

TB5 min

📚 Định nghĩa

Normalization là quy trình tổ chức dữ liệu trong database để:

Loại bỏ dữ liệu dư thừa (redundancy)
Tránh bất thường khi INSERT/UPDATE/DELETE (anomalies)
Đảm bảo tham chiếu toàn vẹn (data integrity)

💡 Ý nghĩa — Tại sao cần Normalization?

Bảng chưa chuẩn hóa:

OrderID	CustomerName	CustomerPhone	ProductName	Price	Qty
1	Nguyễn A	0901234567	Laptop Dell	25tr	1
2	Nguyễn A	0901234567	Chuột Logitech	500k	2
3	Trần B	0912345678	Laptop Dell	25tr	1

Vấn đề:

🔴 Dư thừa: "Nguyễn A" và SĐT lặp lại 2 lần
🔴 Update anomaly: Đổi SĐT Nguyễn A phải sửa ở nhiều rows
🔴 Delete anomaly: Xóa đơn hàng 3 → mất luôn thông tin Trần B
🔴 Insert anomaly: Không thể thêm khách mới chưa có đơn hàng

6.3 First Normal Form (1NF)

Quy tắc: Mỗi cell chỉ chứa 1 giá trị duy nhất (atomic values). Không có cột lặp lại.

❌ Vi phạm 1NF → ✅ 1NF

❌ Vi phạm: Nhiều giá trị trong 1 cell!

OrderID	Products
1	Laptop, Chuột, Bàn phím

✅ Đạt 1NF: Mỗi cell chỉ 1 giá trị

OrderID	Product
1	Laptop
1	Chuột
1	Bàn phím

6.4 Second Normal Form (2NF)

Quy tắc: Đã đạt 1NF + mọi non-key column phải phụ thuộc vào toàn bộ Primary Key (không chỉ 1 phần).

❌ Vi phạm 2NF → ✅ 2NF

❌ Vi phạm (PK: OrderID + ProductID):

OrderID	ProductID	CustomerName	ProductName	Qty

CustomerName chỉ phụ thuộc OrderID, không phụ thuộc ProductID!

✅ 2NF — Tách thành 2 bảng:

Orders: OrderID, CustID	OrderDetails: OrderID, ProductID, Qty

6.5 Third Normal Form (3NF)

Quy tắc: Đã đạt 2NF + không có phụ thuộc bắc cầu (transitive dependency).

❌ Vi phạm 3NF → ✅ 3NF

❌ Vi phạm:

EmpID	DeptID	DeptName	DeptLocation

DeptName và DeptLocation phụ thuộc vào DeptID, không phải EmpID! (EmpID → DeptID → DeptName: phụ thuộc bắc cầu)

✅ 3NF — Tách Department ra:

Employees: EmpID, DeptID	Departments: DeptID, DeptName, DeptLocation

6.6 Ví dụ chuẩn hóa hoàn chỉnh

Bảng gốc (chưa chuẩn hóa):

Sau khi chuẩn hóa (3NF):

Chuẩn hóa 3NF — E-commerce

Quy tắc nhớ nhanh

1NF: Mỗi cell = 1 giá trị (không nhồi list vào 1 ô)
2NF: Non-key columns phụ thuộc toàn bộ PK
3NF: Non-key columns chỉ phụ thuộc PK, không phụ thuộc lẫn nhau

🏢 Ứng dụng

Chuẩn	Ứng dụng thực tế
1NF	Tách “skills: Python, SQL” thành bảng riêng EmployeeSkills — mỗi row 1 skill
2NF	Tách thông tin khách hàng ra khỏi bảng đơn hàng — tránh lặp tên/SĐT
3NF	Tách Department (DeptID, DeptName, Manager) ra khỏi Employee — tránh phụ thuộc bắc cầu

Trong thực tế, đạt 3NF là đủ tốt cho hầu hết hệ thống. Các chuẩn cao hơn (BCNF, 4NF, 5NF) hiếm khi cần thiết.

Checkpoint

1NF: atomic values. 2NF: full dependency on PK. 3NF: no transitive dependency. Trong thực tế, hầu hết database đạt 3NF là đủ tốt. Bạn hiểu 3 mức này chưa?

Task 7

📁 7. Schema và Data Dictionary

TB5 min

7.1 Schema — Lược đồ

Định nghĩa: Schema là nhóm logic để tổ chức các bảng trong database, giống như "thư mục" phân loại tables.

Ý nghĩa: Trong database lớn (hàng trăm tables), schema giúp:

Phân loại tables theo chức năng kinh doanh
Quản lý quyền truy cập (phòng HR chỉ xem schema HumanResources)
Tránh xung đột tên (HR.Employee vs Sales.Employee)

Ví dụ — AdventureWorks:

Cấu trúc Schema — AdventureWorks

🗄️Database: AdventureWorks

📁Schema: HumanResources — Nhân sự

Employee

Department

EmployeePayHistory

Shift

📁Schema: Sales — Bán hàng

Customer

SalesOrderHeader

SalesOrderDetail

SalesTerritory

📁Schema: Production — Sản xuất

Product

ProductCategory

ProductSubcategory

ProductInventory

📁Schema: Purchasing — Mua hàng

Vendor

PurchaseOrderHeader

📁Schema: Person — Thông tin cá nhân

Person

Address

EmailAddress

PersonPhone

Cú pháp truy cập: Schema.TableName

SQL

1-- Truy cập table Employee trong schema HumanResources
2SELECT * FROM HumanResources.Employee;
3
4-- Truy cập table Product trong schema Production
5SELECT * FROM Production.Product;

7.2 Data Dictionary — Từ điển dữ liệu

Định nghĩa: Data Dictionary là tài liệu mô tả chi tiết cấu trúc database: mỗi table có những columns nào, data type gì, constraint gì, ý nghĩa ra sao.

Tại sao cần?

Data Analyst mới vào công ty đọc Data Dictionary để hiểu database
Developer tham khảo khi viết queries
Đảm bảo team cùng hiểu ý nghĩa dữ liệu

Ví dụ Data Dictionary cho table HumanResources.Employee:

Column	Data Type	Nullable	Key	Mô tả
BusinessEntityID	INT	NOT NULL	PK, FK	ID nhân viên, tham chiếu Person.Person
NationalIDNumber	NVARCHAR(15)	NOT NULL	UNIQUE	Số CMND/CCCD
LoginID	NVARCHAR(256)	NOT NULL		Tên đăng nhập domain
JobTitle	NVARCHAR(50)	NOT NULL

7.3 ERD — Entity Relationship Diagram

Định nghĩa: ERD là sơ đồ trực quan thể hiện các tables và relationships giữa chúng.

Ứng dụng: Nhìn ERD, bạn biết ngay:

Có những tables nào
Tables nào liên kết với nhau
Qua columns nào (PK-FK)
Loại quan hệ gì (1:1, 1:N, M:N)

AdventureWorks HR — ERD

Luôn đọc trước khi viết SQL

Trước khi viết bất kỳ câu SQL nào, hãy xem ERD và Data Dictionary trước. Bạn cần biết: (1) Dữ liệu nằm ở table nào? (2) Tables liên kết qua column nào? (3) Column có data type gì?

Checkpoint

Schema phân nhóm tables. Data Dictionary mô tả chi tiết columns. ERD cho thấy relationships. Ba công cụ này giúp bạn hiểu database trước khi viết 1 dòng SQL nào!

Task 8

🏋️ 8. Thực hành

TB5 min

Bài tập 1: Xác định Data Types

Cho các columns sau, hãy chọn Data Type phù hợp nhất:

Column	Mô tả	Data Type?
StudentID	ID sinh viên	?
FullName	Họ tên (tiếng Việt)	?
Email	Địa chỉ email	?
GPA	Điểm trung bình (0.00-4.00)	?
IsGraduated	Đã tốt nghiệp chưa	?
EnrollDate	Ngày nhập học	?
PhoneNumber	Số điện thoại	?

💡 Xem đáp án

Column	Data Type	Giải thích
StudentID	`INT IDENTITY(1,1)`	Số nguyên tự tăng
FullName	`NVARCHAR(100)`	Unicode cho tiếng Việt
Email	`VARCHAR(100)`	Email chỉ ASCII
GPA	`DECIMAL(3,2)`	Chính xác: 0.00-4.00
IsGraduated	`BIT`	True/False

Bài tập 2: Xác định Keys và Relationships

Cho hệ thống quản lý thư viện:

Books: BookID, Title, AuthorID, CategoryID, ISBN, PublishYear
Authors: AuthorID, Name, Nationality
Categories: CategoryID, CategoryName
Members: MemberID, Name, Email, JoinDate
BorrowRecords: BorrowID, MemberID, BookID, BorrowDate, ReturnDate

Câu hỏi:

PK của mỗi bảng là gì?
FK nằm ở đâu?
Relationships giữa các bảng?

💡 Xem đáp án

Primary Keys:

Books: BookID
Authors: AuthorID
Categories: CategoryID
Members: MemberID
BorrowRecords: BorrowID

Foreign Keys:

Books.AuthorID → Authors.AuthorID
Books.CategoryID → Categories.CategoryID
BorrowRecords.MemberID → Members.MemberID
BorrowRecords.BookID → Books.BookID

Relationships:

Authors → Books: 1:N (1 tác giả viết nhiều sách)
Categories → Books: 1:N (1 thể loại có nhiều sách)
Members → BorrowRecords: 1:N (1 thành viên mượn nhiều lần)
Books → BorrowRecords: 1:N (1 cuốn sách được mượn nhiều lần)

Bài tập 3: Phát hiện vi phạm Normalization

Bảng sau vi phạm 1NF, 2NF hay 3NF? Đề xuất cách sửa.

EmpID	EmpName	Skills	DeptID	DeptName	DeptManager
1	An	Python, SQL, Excel	10	IT	Bình
2	Cúc	SQL, Tableau	20	Analytics	Dũng
3	Hoa	Python, R	10	IT	Bình

💡 Xem đáp án

Vi phạm 1NF: Column "Skills" chứa nhiều giá trị (Python, SQL, Excel) → không atomic

Vi phạm 3NF: DeptName và DeptManager phụ thuộc vào DeptID, không phải EmpID (transitive dependency)

Cách sửa — tách thành 3 bảng:

SQL

1-- Table: Employees
2-- EmpID (PK), EmpName, DeptID (FK)
3
4-- Table: Departments
5-- DeptID (PK), DeptName, DeptManager
6
7-- Table: EmployeeSkills
8-- EmpID (FK), Skill
9-- PK: (EmpID, Skill)

Task 9

📋 9. Tổng kết

TB5 min

Kiến thức nền tảng đã học

Chủ đề	Nội dung chính	Tầm quan trọng
Database & RDBMS	Kho dữ liệu có tổ chức, quản lý bằng SQL	Nền tảng mọi thứ
Table/Row/Column	Cấu trúc lưu trữ cơ bản	Phải hiểu trước khi viết SQL
Data Types	INT, DECIMAL, NVARCHAR, DATE, BIT...	Chọn sai → lỗi dữ liệu
Keys (PK, FK)	Định danh và liên kết tables	Xương sống của JOIN
Constraints	NOT NULL, UNIQUE, CHECK, DEFAULT	Bảo vệ data integrity
Normalization	1NF → 2NF → 3NF	Thiết kế database tốt
Schema & Data Dict	Tổ chức và tài liệu hóa database	Hiểu trước khi viết query

Áp dụng vào khóa học

Từ bài tiếp theo, bạn sẽ:

✅ Cài đặt SQL Server và khám phá AdventureWorks database
✅ Đọc Data Dictionary của AdventureWorks trước khi viết queries
✅ Hiểu relationships giữa tables để viết JOINs đúng
✅ Biết data types để sử dụng functions phù hợp

Bài tiếp theo: Cài đặt SQL Server & Khám phá AdventureWorks

Câu hỏi tự kiểm tra

Primary Key (PK) và Foreign Key (FK) khác nhau như thế nào? Vai trò của mỗi loại trong việc liên kết các bảng là gì?
Ba mức chuẩn hóa (1NF, 2NF, 3NF) giải quyết những vấn đề gì? Trong thực tế, chuẩn hóa đến mức nào là đủ?
Tại sao việc chọn đúng Data Type (INT, NVARCHAR, DECIMAL, DATE...) lại quan trọng khi thiết kế database?
Schema trong SQL Server có vai trò gì? Tại sao nên dùng cú pháp Schema.TableName khi truy vấn?

🎉 Tuyệt vời! Bạn đã hoàn thành bài học Nền tảng Database!

📚 Tài liệu tham khảo

Nguồn	Nội dung	Link
W3Schools	Tham khảo cú pháp SQL cơ bản	SQL Tutorial
SQLBolt	Bài tập SQL tương tác cho người mới	SQLBolt
Mode Analytics	SQL Tutorial nâng cao	Mode SQL Tutorial
Microsoft T-SQL	Tài liệu chính thức T-SQL

Task 10