The most common relationships are one-to-manyrelationships, just like the ones shown in Fig-
ure 20.10. They’re called one-to-many because each primary key may appear in multiple rows 
of the foreign table. Each category ID appears in multiple rows of the Products table. Likewise,
each supplier’s ID may also appear in multiple rows of the Products table—but a primary key is
unique in its table.
To view or edit the details of a relationship, right-click the line that represents the relationship
and you will see the following commands:
Delete relationship from database This command removes the relationship between the two
Property Pages This command will bring up the property pages of the primary table, where
you can specify additional relationships or constraints.
Earlier in this chapter, you saw that you couldn’t remove a row from the Categories table, because
this action conflicted with the FK_Products_Categories constraint. If you open the first diagram
you created in this section and examine the properties of the relation between the Product and Cate-
gories tables, you’ll see that its name is FK_Products_Categories and that the relation is enforced. If
you want to be able to delete Categories, you must delete all the products that are connected to the
specific category first. SQL Server can take care of deleting the related rows for you, if you check
Cascade Delete Related Records. This is a rather dangerous practice, and you shouldn’t check it
without good reason. For the case of the Products table, you shouldn’t enable cascade deletions. The
products are also linked to the Order Details table, which means that the corresponding detail lines
would also disappear from the database. Allowing cascade deletion in a database like Northwind will
result in loss of valuable information irrevocably.
There are other situations where cascade deletion is not such a critical issue. You can enable cas-
cade deletions in the Pubs database, for instance, so that each time you delete a title, the correspon-
ding rows in the TitleAuthor table will also be removed. When you delete a book, you obviously
don’t need any information about this book in the TitleAuthor table. If you insert the same book
into the database again, you may use a different ID and the old links to the Authors table will not
work—you’ll have to link the new title to its author(s) again anyway.
Figure 20.10
A database diagram
created with SQL
Server’s Enterprise
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Indexes/Keys Tab
You’ve created a few tables and have actually entered some data into them. Now the most impor-
tant thing you can do with a database is extract data from it (or else, why store the information
inthe first place?). We rarely browse the rows of a single table. Instead, we’re interested in sum-
mary information that will help us make business decisions. We need answers to questions like
“What’s the most popular product in California?” or “What month has the largest sales for a spe-
cific product?” To retrieve this type of information, you must combine multiple tables. To answer
the first question, you must locate all the customers in California, retrieve their orders, sum the
quantities of the items they have purchased, and then select the product with the largest sum
ofquantities. As you can guess, a DBMS must be able to scan the tables and locate the desired
rows quickly.
Computers use a special technique, called indexing, to locate information very quickly. This tech-
nique requires that the data be maintained in some order. The indexed rows need not be in a specific
physical order, as long as we can retrieve them in a specific order. If you want to retrieve the name of
the category of a specific product, the rows of the Categories table must be ordered according to the
CategoryID field. This is the value that links each row in the Products table to the corresponding
row in the Categories table. The DBMS will retrieve the CategoryID field of a specific product, and
then it will instantly locate the matching row in the Categories table, because the rows of this table
are indexed according to their CategoryID field.
Fortunately, you don’t have to maintain the rows of the tables in any order yourself. The DBMS
does it for you. You simply specify that a table be maintained in a specific order according to a col-
umn’s value, and the DBMS will take over. The DBMS can maintain multiple indexes for the same
table. You may wish to search the products by name and supplier. It’s customary to search for a cus-
tomer by name, city, postal code, country, and so on. To speed up the searches, you can maintain an
index for each field you want to search on.
Indexes are manipulated by the DBMS; all you have to do is define them. Every time a new row is
added or an existing row is deleted or edited, the table’s indexes are automatically updated. You can
use the index at any time to locate rows very quickly. Practically, indexes allow you to select a row
based on an indexed field instantly. When searching for specific rows, the DBMS will take into con-
sideration automatically any index that can speed the search.
Figure 20.11 shows the properties of the PK_Categories index of the Categories table. This index
is based on the column CategoryID of the table, and it maintains the rows of the Categories table in
ascending order according to their ID. The prefix PK stands for primary key. To specify that an index
is also the table’s primary key, you must check the option Create Unique. You can create as many
indices as necessary for each table, but only one of them can be the primary key. The Create Unique
box in Figure 20.11 is disabled, because the primary key is involved in one or more relationships—
therefore, you can’t change the table’s primary key because you’ll break some of the existing relation-
ships with other tables. To create a new index, click the New button, specify the column on which
the new index will be based, and then enter a name for the new index (or accept the default one).
You can create an index that uses multiple fields, but there are no multifield indices in the sample
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C# Create PDF from Tiff Library to convert tif images to PDF in C#
filePath). Description: Convert to PDF/TIFF with specified zoom value and save it on the disk. Parameters: Name, Description, Valid Value.
print pdf to tiff; how to convert pdf to tiff online
Check Constraints Tab
constraintis another important object of a database. The entity represented by a field may be sub-
ject to physical constraints. The Discount field, for example, should be a positive value no greater
than 1 (or 100, depending on how you want to store it). Prices are also positive values. Other fields
are subject to more complicated constraints. The DBMS can make sure that the values assigned to
those fields do not violate the constraints. Otherwise, you’d have to make sure that all the applica-
tions that access the same fields conform to the physical constraints.
Figure 20.12
The Check Con-
straints tab of the
property pages
Figure 20.11
The Indexes/Keys
tab of the property
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program convert pdf to tiff; batch convert pdf to tiff
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c# pdf to tiff; pdf to tiff conversion c#
To make a constraint part of the database, open the table that contains the field on which you want
to impose a constraint, in design view. Then right-click somewhere on the table and select Property
Pages. On the dialog box that appears, select the Check Constraints tab, as shown in Figure 20.12. This
figure shows one of the constraints of the Products table. To view another constraint, expand the
Selected Constraint drop-down list and select the name of another constraint. The names of the con-
straints start with the CK prefix, followed by an underscore, the name of the table, then another under-
score and finally the name of the field on which the constraint applies. The CK_Products_UnitPrice
constraint is the expression that appears in the Constraint Expression box: the UnitPrice field must be
positive. Constraints have a syntax similar to the syntax of SQL restrictions (I’ll get into SQL in the
following section) and are quite trivial.
So far, you should have a good idea about how databases are organized, what the relationships are
for, and why they’re so critical for the integrity of the data stored in the tables. Now we’re going to
look at ways to retrieve data from a database. To specify the rows and columns you want to retrieve
from one or more tables, you must use SQL statements, which is the topic of the following section.
Note There are visual tools for specifying the information you want to retrieve from a database, and these are the tools
of choice for many developers. The visual tools are nothing more than a user-friendly interface for specifying SQL state-
ments. In the background, they generate the appropriate SQL statement, and you will get the most out of these tools if you
understand the basics of SQL. I will start with an overview of SQL; after that I’ll show you how to use the Query
Builder utility to specify a few advanced queries.
Structured Query Language
SQL (Structured Query Language) is a universal language for manipulating tables, and every data-
base management system (DBMS) supports it, so you should invest the time and effort to learn it.
You can generate SQL statements with point-and-click operations (the Query Builder is a visual tool
for generating SQL statements), but this is no substitute for understanding SQL and writing your
own statements.
SQL is a nonprocedurallanguage. This means that SQL doesn’t provide traditional programming
structures like IF statements or loops. Instead, it’s a language for specifying the operation you want
to perform at an unusually high level. The details of the implementation are left to the DBMS. This
is good news for nonprogrammers, but many programmers new to SQL wish it had the structure of
a more traditional language. You will get used to SQL and soon be able to combine the best of both
worlds: the programming model of VB and the simplicity of SQL.
Tip SQL is not case-sensitive, but it’s customary to use uppercase for the SQL statements and keywords. In the examples
of this book, I use uppercase for SQL statements.
To retrieve all the company names from the Customers table of the Northwind database, you
issue a statement like this one:
SELECT CompanyName
FROM Customers
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If the Customers table happens to have multiple rows that refer to the same company, you can
request that the query return unique names by using the DISTINCT keyword:
FROM Customers
To select customers from a specific country, you issue the following statement:
SELECT CompanyName
FROM Customers
WHERE Country = ‘Germany’
The DBMS will retrieve and return the rows you requested. As you can see, this is not how you’d
retrieve rows with Visual Basic. With a procedural language, like VB, you’d have to specify the state-
ments to scan the entire table, examine the value of the Country column, and either select or reject
the row. Then you would display the selected rows. With SQL you don’t have to specify how the
selection operation will take place. You simply specify whatyou want the database to do for you—
not howto do it.
SQL statements are categorized into two major categories, which are actually considered separate
languages: the statements for manipulating the data, which form the Data Manipulation Language
(DML); and the statements for defining database objects, such as tables or their indexes, which form
the Data Definition Language (DDL). The DDL is not of interest to every database developer, and
we will not discuss it in this book. The DML is covered in depth, because you’ll use these statements
to retrieve data, insert new data to the database, and edit or delete existing data.
The statements of the DML part of the SQL language are also known as queries, and there are two
types of queries: selection queries and action queries. Selection queriesretrieve information from the
database. The queries return a set of rows with identical structure. The columns may come from dif-
ferent tables, but all the rows returned by the query have the same number of columns. Action queries
modify the database’s objects, or create new objects and add them to the database (new tables, rela-
tionships and so on).
Executing SQL Statements
If you are not familiar with SQL, I suggest that you follow the examples in this chapter and modify
them to perform similar operations. To follow these examples, you have two options, the Query
Analyzer and the Query Builder. The Query Analyzer executes SQL statements you design. The
Query Builder lets you build the statements with visual tools. After a quick overview of the SQL
statements, I will describe the Query Builder and show you how to use its interface to build fairly
elaborate queries.
Using the Query Analyzer
One of the applications installed with SQL Server is the Query Analyzer. To start it, select Start 
SQL Server 
Query Analyzer. Initially, its window will be empty. First, select the
desired database’s name in the Database drop-down list and then enter the SQL statement you want
to execute in the upper pane. The SQL statement will be executed against the selected database when
you press Ctrl+E, or click the Run button (the button with the green arrow on the toolbar).
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Alternatively, you can prefix the SQL statement with the USE statement, which specifies the data-
base against which the statement will be executed. To retrieve all the Northwind customers located
in Germany, enter this statement:
USE Northwind
SELECT CompanyName FROM Customers
WHERE Country = ‘Germany’
The USE statement isn’t part of the query; it simply tells the Query Analyzer the database
against which it must execute the query. I’m including the USE statement with all the queries so that
you know the database used for each example. Then select the Execute command from the Query
menu, or press Ctrl+E to execute the statement. The results will appear in the lower pane, as shown
in Figure 20.13. For a selection query, like the previous one, you will see the rows selected and their
count at the bottom of the Results pane. An action query that updates a table (adds a new row, edits,
or deletes an existing row) doesn’t return any rows; it simply displays the number of rows affected.
To execute another query, enter another statement in the upper pane or edit the previous state-
ment, and press Ctrl+E again. You can also save SQL statements into files, so that you won’t have
to type them again. To do so, open the File menu, select Save As or Save command, and enter the
name of the file where the contents of the Query pane will be stored. The statement will be stored
in a text file with the extension 
. The lengthier examples of this chapter can be found in this
chapter’s folder on the companion CD. Instead of typing the statements of the examples, you can
load the corresponding SQL file from the CD and execute it.
Figure 20.13
Executing queries
with the Query
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Selection Queries
We’ll start our discussion of SQL with the SELECT statement. Once you learn how to express the
criteria for selecting the desired rows with the SELECT statement, you’ll be able to apply this infor-
mation to other data-manipulation statements.
The simplest form of the SELECT statement is
SELECT fields
FROM tables
where fieldsand tablesare comma-separated lists of the fields you want to retrieve from the database
and the tables they belong to. To select the contact information from all the companies in the Cus-
tomers table, use this statement:
USE Northwind
SELECT CompanyName, ContactName, ContactTitle
FROM Customers
To retrieve all the fields, use the asterisk (*) or the ALL keyword. The statement
SELECT * FROM Customers
will select all the fields from the Customers table.
WHERE Clause
The unconditional form of the SELECT statement we used in last few examples is quite trivial. You
rarely retrieve data from all rows in a table. Usually you specify criteria, such as “All companies in
Germany,” “All customers who have placed three or more orders in the last six months,” or even
more complicated expressions. To restrict the rows returned by the query, use the WHERE clause
of the SELECT statement. The most common form of the SELECT statement is the following:
SELECT fields
FROM tables
WHERE condition
The fieldsand tablesarguments are the same as before. The syntax of the WHERE clause can get
quite complicated, so we’ll start with the simpler forms of the selection criteria.
The conditionargument can be a relational expression, like the ones you use in VB. To select all the
customers from Germany, use the following condition:
WHERE Country = ‘Germany’
To select customers from multiple countries, use the OR operator to combine multiple conditions:
WHERE Country = ‘Germany’ OR
Country = ‘Austria’
You can also combine multiple conditions with the AND operator.
It is also possible to retrieve data from two or more tables with a single statement (this is the
most common type of query, actually). When you combine multiple tables in a query, you can use
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the WHERE clause to specify how the rows of the two tables will be combined. Let’s say you want
a list of all product names, along with their categories. The information you need is not contained
in a single table. You must extract the product name from the Products table and the category name
from the Categories table and specify that the ProductID field in the two tables must match. The
USE Northwind
SELECT ProductName, CategoryName
FROM Products, Categories
WHERE Products.CategoryID = Categories.CategoryID
will retrieve the names of all products, along with their category names. Here’s how this statement is
executed. For each row in the Products table, the SQL engine locates the matching row in the Cate-
gories table and then appends the ProductName and CategoryName fields to the result.
If a product has no category, then it will not be included in the result. If you want all the products,
even the ones that don’t belong to a category, you must use the JOIN clause, which is described later
in this chapter. Using the WHERE clause to combine rows from multiple tables may lead to
unexpected results, because it can only combine rows with matching fields. If the foreign key in the
Products table is Null, this product won’t be selected. This is a fine point in combining multiple
tables, and many programmers abuse the WHERE clause. As a result, they retrieve fewer rows from
the database, and they don’t even know it. See the section “SQL Joins” later in this chapter for more
Note When fields in two different tables have the same names, you must prefix them with the table’s name to remove
the ambiguity. Also, some field names may contain spaces. These field names must appear in square brackets. The Publish-
ers table of the Pubs sample database contains a field named Publisher Name. To use this field in a query, enclose it in brack-
Publishers.[Publisher Name]
. The table prefix is optional (no other table contains a column by that name),
but the brackets are mandatory.
You can also combine multiple restrictions with logical operators. To retrieve all the titles pub-
lished by a specific publisher, use a statement like the following:
SELECT titles.title
FROM titles, publishers
WHERE titles.pub_id = publishers.pub_id AND publishers.pub_name = ‘New Moon Books’
This statement combines two tables and selects the titles of a publisher specified by name. To
match titles and publisher, it requests that
The publisher’s name in the Publishers table is New Moon Books, and
The pub_idfield in the Titles table matches the pub_idfield in the Publishers table.
Notice that we did not specify the publisher’s name (field pub_name) in the SELECT list; all the
desired books have the same publisher, so we need not include the publisher’s names in the 
result set.
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Knowing WHERE You’re Going
If you specify multiple tables without the WHERE clause, the SQL statement, will return an enormous cur-
sor. If you issue the following statement,
SELECT ProductName, CategoryName FROM Categories, Products
you will not get a line for each product name followed by its category. You will get a cursor with 616 rows,
which are all possible combinations of product names and category names. In this example, the Categories
table has eight rows and the Products table has 77 rows, so their cross-product contains 616 rows.
AS Keyword
By default, each column of a query is labeled after the actual field name in the output. If a table con-
tains two fields named CustLName and CustFName, you can display them with different labels
using the AS keyword. The SELECT statement
SELECT CustLName, CustFName
will produce two columns labeled CustLName and CustFName. The query’s output will look much
better if you change the labels of these two columns with a statement like the following one:
SELECT CustLName AS [Last Name],
CustFName AS [First Name]
It is also possible to concatenate two fields in the SELECT list with the concatenation operator.
Concatenated fields are not labeled automatically, so you must supply your own header for the com-
bined field. The following statement creates a single column for the customer’s name and labels it
Customer Name:
SELECT CustFName + ‘, ‘ + CustLName AS [Customer Name]
TOP Keyword
Some queries may retrieve a large number of rows, while you’re interested in the top few rows only.
The TOP N keyword allows you to select the first Nrows and ignore the remaining ones. Let’s say
you want to see the list of the 10 most wanted products. Without the TOP keyword, you’d have to
calculate how many items from each product have been sold, sort them according to items sold, and
examine the first 10 rows returned by the query.
The TOP keyword is used only when the rows are ordered according to some meaningful crite-
ria. Limiting a query’s output to the alphabetically top Nrows isn’t very practical. When the rows
are sorted according to items sold, revenue generated, and so on, it makes sense to limit the query’s
output to Nrows. You’ll see many examples of the TOP keyword later in this chapter, after you
learn how to order a query’s rows.
The DISTINCT keyword eliminates any duplicates from the cursor retrieved by the SELECT state-
ment. Let’s say you want a list of all countries with at least one customer. If you retrieve all country
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names from the Customers table, you’ll end up with many duplicates. To eliminate them, use the
DISTINCT keyword, as shown in the following statement:
FROM Customers
LIKE Operator
The LIKE operator uses pattern-matching characters, like the ones you use to select multiple files 
in DOS. The LIKE operator recognizes several pattern-matching characters (or wildcardcharacters)
to match one or more characters, numeric digits, ranges of letters, and so on; these are listed in 
Table 20.1.
Table 20.1:SQL Wildcard Characters
Wildcard Character
Matches any number of characters. The pattern program%will find program,
programming, programmer, and so on. The pattern %program%will locate
strings that contain the words program, programming, nonprogrammer,and 
so on.
(Underscore character) Matches any single alphabetic character. The pattern
b_ywill find boyand bay,but not boysenberry.
[ ]
Matches any single character within the brackets. The pattern Santa [YI]nez
will find both Santa Ynezand Santa Inez.
[^ ]
Matches any character not in the brackets. The pattern %q[^u]%will find words
that contain the character qnot followed by u(they are misspelled words).
[ - ]
Matches any one of a range of characters. The characters must be consecutive in
the alphabet and specified in ascending order (A to Z, not Z to A). The pattern
[a-c]%will find all words that begin with a, b,or c(in lowercase or uppercase).
Matches any single numeric character. The pattern D1##will find D100and
D139,but not D1000or D10.
You can use the LIKE operator to retrieve all titles about Windowsfrom the Pubs database, with
a statement like the following one:
SELECT titles.title
FROM titles
WHERE titles.title LIKE ‘%WINDOWS%’
The percent signs mean that any character(s) may appear in front of or after the word Windowsin
the title.
To include a wildcard character itself in your search argument, enclose it in square brackets. The
will match any field that contains the string “50%”.
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