Pengelolaan data di Access dapat menyebabkan masalah yang tidak terduga, terutama ketika berkaitan dengan kepatuhan terhadap normalisasi. Seringkali kita mendapati diri kita dalam situasi di mana kita menyimpan data secara redundan atau merepresentasikannya secara tidak akurat. Dalam tutorial ini, saya akan menunjukkan cara membuat tabel referensi lookup untuk pengelolaan kode pos (PLZ) dan tempat dengan efektif. Ini tidak hanya akan meningkatkan integritas data database Anda, tetapi juga secara signifikan mengurangi kemungkinan terjadinya kesalahan dan duplikat.
Temuan Terpenting
- Pembuatan tabel referensi untuk kode pos dan tempat meningkatkan kualitas data.
- Dengan tipe data yang benar, Anda dapat mencegah kesalahan saat memasukkan data.
- Bidang redundan dapat dihilangkan melalui tautan, yang menyederhanakan database.
Panduan Langkah-demi-Langkah
Pertama-tama Anda mungkin telah membuat tabel Anda, tetapi dalam prosesnya telah melanggar beberapa aturan normalisasi. Ini berlaku untuk baik database pelanggan maupun database pengemudi. Misalnya, jika Anda memasukkan kode pos dan tempat yang terkait dalam database pelanggan, ini dapat menyebabkan duplikat. Untuk menghindari kesalahan semacam itu, kita harus membuat tabel referensi.

Identifikasi Area Masalah
Masuk ke tampilan desain database pelanggan. Di sini Anda akan melihat bahwa kode pos pelanggan dan lokasi bersama-sama dalam satu entri data. Ini berarti Anda harus mendefinisikan kolom untuk kode pos tidak hanya sebagai angka sederhana, tetapi juga sebagai kolom teks agar kode pos dari negara asing dapat disimpan dengan benar.

Definisikan Tipe Data dengan Benar
Anda harus mengubah kolom untuk kode pos menjadi "teks pendek". Dengan demikian, kode pos dari negara-negara seperti Belanda atau Inggris dapat disimpan dengan benar. Kolom yang sesuai untuk lokasi juga harus menggunakan tipe data "teks pendek". Sementara di Jerman sebagian besar kode pos terdiri dari lima digit, beberapa yang internasional juga bisa lebih panjang.
Persyaratan untuk Tabel Referensi
Untuk mengoptimalkan database, penting agar tipe data dari kolom referensi sesuai. Dalam tabel referensi, buat kolom kode pos juga sebagai "teks pendek". Tentukan ukuran kolom sesuai dengan persyaratan; di Jerman, kode pos biasanya tidak lebih dari sepuluh karakter.
Membuat Tabel Referensi
Buat tabel baru dengan nama “Kode Pos” dan definisikan kolom yang diperlukan. Tambahkan kolom untuk kode pos dan satu lagi untuk lokasi. Jangan lupa menandai kode pos sebagai kunci utama untuk mencegah duplikat. Dengan demikian Anda menciptakan dasar yang jelas untuk database Anda.
Tautan Tabel Referensi
Setelah Anda membuat tabel referensi, kita dapat memasukkan lokasi dan kode pos dari tabel referensi ke dalam database pengemudi dan database pelanggan. Ini dilakukan dengan menjalin hubungan antara tabel, sehingga Anda dapat langsung mengakses kode pos.
Ringkasan – Membuat PLZ dan Tempat dengan Efektif di Access sebagai Tabel Referensi Lookup
Dalam tutorial ini, Anda telah belajar betapa pentingnya database yang terstruktur dan bagaimana Anda dapat memastikan integritas data dengan menerapkan tabel referensi untuk kode pos dan tempat. Anda juga telah mengetahui bagaimana memilih tipe data yang tepat dan langkah-langkah yang diperlukan untuk membuat tabel referensi. Dengan metodologi ini, Anda tidak hanya dapat meningkatkan database Anda, tetapi juga membuatnya lebih tahan masa depan dengan menghindari redundansi data yang rentan terhadap kesalahan.
Pertanyaan-Pertanyaan yang Sering Diajukan
Bagaimana saya mencegah duplikat di database saya?Dengan menetapkan tipe data untuk kode pos sebagai kunci utama.
Tipe data apa yang harus saya gunakan untuk kode pos?Tipe data "teks pendek" paling cocok untuk menangkap kode pos internasional.
Bagaimana saya mengubah tipe data di Access?Masuk ke tampilan desain dan pilih kolom yang sesuai untuk mengubah tipe data.
Ukuran kolom berapa yang ideal untuk kode pos Jerman?Ukuran 10 karakter biasanya cukup.
Mengapa saya membutuhkan tabel referensi?Tabel referensi atau tabel lookup mengurangi kemungkinan kesalahan dan secara signifikan meningkatkan kualitas data.