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  • 数据库 关系模式和关系区别

    千次阅读 2020-03-07 13:54:17
    D1 × D2 × ··· × Dn 的子集叫做在域D1,D2,···,Dn 上的关系,表示为 R(D1,D2,···,Dn ),其中R就是关系名,n就是目或度。 一个关系对应一张二维表,二维表就是关系名关系模式(Relation Schema...

    定义

    关系(Relation

    D1 × D2 × ··· × Dn 的子集叫做在域D1,D2,···,Dn 上的关系,表示为 R(D1,D2,···,Dn ),其中R就是关系名,n就是目或度。
    一个关系对应一张二维表,二维表就是关系名。

    关系模式(Relation Schema

    在二维表中的行定义,即对关系的描述称为关系模式。

    • 一般表示为(属性1,属性2,…,属性n)
    • 例如:老师的关系模型可以表示为教师(教师号,姓名,性别,年龄,职称,所在系)。

    区别

    • 关系关系模式在某一时刻的状态或内容。
    • 关系模式是静态的;关系是动态的。
    • 关系模式是二维表的表头属性等,即一个二维表的主要架构。由于二维表的属性名一般不会修改,所以呈现出静态。
    • 关系是一张二维表的具体数据,除去表头外各数据间的联系。由于二维表中是数据会时常修改,所以呈现出动态。

    资料参考

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  • 关系模式的解剖

    2017-11-16 23:23:27
     关系模式(Relation Schema)是对 关系的描述,比如一个事物有那些属性,这些属性的关系又是怎么样的。模式的实例就是模式的具体值,模式反应的是数据的结构和联系,是相对稳定的一种型。而实例反应的则是关系在...
    1、定义
           关系模式(Relation Schema)是对 关系的描述,比如一个事物有那些属性,这些属性的关系又是怎么样的。模式的实例就是模式的具体值, 模式反应的是数据的结构和联系,是相对稳定的一种型。而实例反应的则是关系在某一时刻的值,是相对变动的一种状态。
    关系模式可以形式化地表示为:
    R(U,D,dom,F)
    其中R为关系名,U为组成该关系的属性名集合,D为属性组U中属性所来自的域,dom为属性向域的映象集合,F为属性间数据的依赖关系集合。

    例如:

                   student(U , D , DOM , F)

                   U={ studentID , name , sex, department}

                   

                   D:D1={数字或字符组成的字符串}

                       D2={英文或汉字}

                       D3={男,女}

                       D4={院系}

                   

                   DOM:DOM{studentID}=D1

                            DOM{name}=D2

                            DOM{sex}=D3

                            DOM{department}=D4


                   F:studentID--->name

                      studentID--->sex

                      studentID--->department

     ps:数据库模型分为数据模型、E-R模型、关系模型、层次模型和网状模型,其中关系模型是无数个关系模式的集合,关系模式是对关系的描述。

          2、规范化

               我们可以通过设计适当的范式的模式来进行关系数据库的设计,我们主要有6种范式,分为1NF、2NF、3NF、BCNF、4NF和5NF,一般我们将一个低级的关系模式转换成若干个高级范式,这种过程就叫规范化。

                   (1)第一范式(1NF)

                                在关系模式R中,当且仅当所有域只包含原子值,即每个分量都是不可再分的数据项,则称关系模式R属于第一范式。所谓的不可再分就是实体的该属性不能含有多个值或者是不能有重复的属性值,如果有重复的属性值出现,那么就要定义一个新的实体,新的实体由重复的属性构成,并且新实体与实体之间是一对多的关系。

                    ps:在关系数据库中,任何关系数据库都必须满足第一范式,不满足第一范式的数据库就不是关系数据库。        

                     例如:student{ studentID , name , name, sex, department },这个学生表就不符合第一范式,因为name属性重复了

                               正确的表:

                                student{ studentID , name , sex, department }

                (2)第二范式(2NF)

                                第二范式的前提是必须满足第一范式,如关系模式R满足了第一范式,并且每个非主属性完全依赖于码,则关系模式R属于第二范式。也就是说在满足第一范式的条件下,关系模式R要求的实体的属性必须完全依赖于主键,完全依赖是说不能存在仅依赖主键一部分的属性。倘若存在,那么这个属性和主键的这部分就得分离出来重新定义一个实体,新实体与原实体之间是一对多的关系。为了区分通常要在表上加上一列来存储各个实例的唯一标识。

    例如:有一张学生课程成绩表:

               student{stuNo,stuName,age,sex,courseNo,courseName,credit,score} 如图:



                  从上图得知该表有两个主键,因此该表的主键是联合主键(stuNo,courseName),从表可以看出,主键stuNo和courseName可以唯一确定score属性值,符合第二范式要求,但是,表中其他的属性,比如stuName属性可以直接由stuNo唯一确定,courseName属性可以直接由courseNo唯一确定,这就出现了仅依赖主键的一部分,不符合完全依赖,所以不符合第二范式,因此这张表就不符合第二范式。

                  如果想要让这表符合第二范式,那么就要将这张表进行拆分,前面提到进行拆分时要将依赖主键一部分的属性和主键分离出来建立新表,分离结果如下:


                  stuName、age、sex都是依赖部分主键stuNo






                courseName、credit都依赖部分主键courseNo





              分离到最后的原表为:





            (3)第三范式(3NF)

            如果关系模式R满足第二范式(2NF)并且R中的非主属性都不传递依赖与R中的候选码,则称该关系模式R为第三范式(3NF)。也就是说在满足第二范式的条件下,只要满足不存在X在属性组Y及非主属性Z(Z⊄Y)使得X->Y,Y->Z就说明该关系模式为第三范式。

        例如:

            这有一张员工信息表,Employee(emp_id,emp_name,emp_age,dept_id,dept_name,dept_info)

        如图:


     

        从表中我们可以看出主键是emp_id,它能唯一标识确定其他所有属性,所以dept_id在这里是属于非主属性,但是,我们发现dept_name依赖于dept_id,而dept_id又依赖于emp_id,因此这就存在了传递依赖,此外传递依赖存在一个很大的缺点,数据冗余。

       我们的解决方法是将存在传递依赖的属性分离出来,重新定义一个表,这里的dept_name和dept_info存在传递依赖,所以将这两个属性删掉然后新建一个表,如图:

       

       删除后的原表:



                   新建的表:



      (4)巴克斯范式(BCNF)

          当3NF消除了主属性对码的部分依赖和传递依赖,则称为BCNF。BCNF是实质上是3NF的升级版,3NF只是考虑了非主属性对键的依赖情况,而BCNF除此之外还考虑了主属性对键的依赖情况,BCNF要求的条件比3NF的要高,因此如果关系模式是BCNF的,则该关系模式必然3NF,反之则不成立。特性如下:

          1.所有非主属性对每一个码都是完全函数依赖。

          2.所有的主属性对每一个不包含它的码,也是完全函数依赖。

          3.没有任何属性完全函数依赖于非码的任何一组属性。


              例如:

                       假设仓库管理关系表为StorehouseManage(仓库ID, 存储物品ID, 管理员ID, 数量),且有一个管理员只在一个仓库工作;一个仓库可以存储多种物品。这个数据库表中存在如下决定关系:

              (仓库ID, 存储物品ID) →(管理员ID, 数量)

              (管理员ID, 存储物品ID) → (仓库ID, 数量)

            所以,(仓库ID, 存储物品ID)和(管理员ID, 存储物品ID)都是StorehouseManage的候选关键字,表中的唯一非关键字段为数量,它是符合第三范式的。但是,由于存在如下决定关系:

              (仓库ID) → (管理员ID)

              (管理员ID) → (仓库ID)

    即存在关键字段决定关键字段的情况,所以其不符合BCNF范式。

    把仓库管理关系表分解为二个关系表:

              仓库管理:StorehouseManage(仓库ID, 管理员ID);

              仓库:Storehouse(仓库ID, 存储物品ID, 数量)。

              这样的数据库表是符合BCNF范式的。

       (5)第四范式(4NF)

          4NF是限制关系模式的属性间不允许有非平凡且非函数的多值依赖。由于第四范式软考不怎么考,所以在这里就不详细讲解。


    PS:如果还没看明白可以看看别的大神的理解:点击打开链接

           


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  • 关系与关系模式的区别 关系在数据库系统语言中,就是由不同有联系的属性组成的表。表中的数据是随着时间的推移而变化的,所以关系也是动态的,随时间不断变化。 关系模式是对这个表的结构进行叙述。它可以形象化的...

    关系与关系模式的区别

    关系在数据库系统语言中,就是由不同有联系的属性组成的表。表中的数据是随着时间的推移而变化的,所以关系也是动态的,随时间不断变化。

    关系模式是对这个表的结构进行叙述。它可以形象化的表示为
    【R(U,D,DOM,F)
    R为关系名,U为组成该关系的属性名集合,D为U中属性所来自的域,DOM为属性向域的映像集合,F为属性间数据的依赖关系集合。】以上,对于我们刚入门的小白而言都为屁话。

    关系模式通常简记为R(U)或R(A1,A2,A3,…,An) [注:A1-An为属性名]
    例:Student(Sno, Sname, Sage, Ssex, Sdept)
    由于关系模式是对表(关系)的构成模式进行的总结叙述,所以是静态的、稳定的。

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  • 关系模式的规范化

    2020-03-30 17:47:56
    关系模式:关系模式相当于一张二维表的框架,在这个框架下填入数据,称为关系模式的一个实例,或者叫关系(R) R(A1,A2,A3..Ai):R是关系名,Ai是关系的属性名。一个关系名对应一张表,关系名对应表名,属性对应...

    了解关系模式规范化的作用

    掌握第一范式-重点

    掌握第二范式-重点

    掌握第三范式-重点

    回顾关系模式

    关系模式:关系模式相当于一张二维表的框架,在这个框架下填入数据,称为关系模式的一个实例,或者叫关系(R)

    R(A1,A2,A3..Ai):R是关系名,Ai是关系的属性名。一个关系名对应一张表,关系名对应表名,属性对应表中的列名。

    关系模型的简化表示法: R<U,F>

     

    关系模式规范化的作用

    关系型数据库的设计主要是关系模式的设计。关系模式设计的好坏直接影响关系型数据库设计的成败。将关系模式规范化是设计好关系型数据库的唯一途径。

    关系模式的规范化主要有范式来完成。

     

    关系模式

    所谓范式(Normal Form, NF)是指规范化的关系模式。由规范化程度不同而产生不同的范式。根据满足条件不同,经常称某一关系模式R为“第几模式”。

     

    为什么要设计规范化的数据库?

    未经规范化的数据库一般都有下述缺点:

    较大的数据冗余,数据一致性差,数据修改复杂,对表进行更新,插入,删除是会报异常。规范化的作用就在于尽量去除冗余,使数据保持一致,使数据修改简单,除去在表中进行插入、删除时产生的异常,规范化后的表一般都较小。

     

    第一范式(1NF)

    在任何一个关系数据库中,第一范式(1NF)是对关系模式的基本要求,不满足第一范式(1NF)的数据库就不是关系型数据库。

    定义:在关系模型中的每一个具体关系R中,如果每个属性都是不可再分的,则称R属于第一范式(1NF),记作R属于1NF。

    第一范式(1NF):数据库表中的字段都是单一属性的,不可再分。

    e.g.如下的数据库表是符合第一范式的:

    字段1   字段2   字段3   字段4

    而这样的数据库表是不符合第一范式的:

    字段1   字段2   字段3(字段3.1,字段3.2)   字段4

    如职工号,姓名,电话号码组成一个表(一个人可能有一个办公室电话和一个家里的电话号码)规范成为1NF。

    总结:不能有重复的列,列不可再分。

    不满足第一范式条件的关系为非范式关系,在关系数据库中,凡非范式关系必须要化成范式关系。

     

    第二范式(2NF)

    第二范式是在第一范式的基础上建立起来的,即满足第二范式必须先满足第一范式(1NF)。

    定义:如果关系模式R属于1NF,且每一个非主属性都完全依赖于主码,则称关系R是属于第二范式的,记作R属于2NF。

    第二范式(2NF)说明:要求实体的属性完全依赖于主关键字。所谓完全依赖是指不能存在仅依赖于主关键字的一部分的属性,如果存在,那么这个属性和主关键字的这一部分应该分离出来形成一个新的实体,新实体与原实体之间是一对多的关系。

    e.g.

    假定选修课关系表为SelectCourse(学号,姓名,年龄,课程名称,成绩,学分),关键字为组合关键字(学号,课程名称),因为存在如下决定关系:

    (学号,课程名称)->(姓名,年龄,成绩,学分)

    这个数据库表不满足第二范式,因为存在如下决定关系:

    (课程名称)->(学分)

    (学号)->(姓名,年龄)

    即存在学分和姓名,年龄部分依赖于主关键字。

    由于不符合2NF,这个选课关系表会存在如下问题:

    (1)数据冗余:

    同一门课程会有N个学生选修,“学分”就会重复N-1次;同一个学生选修了M门课程,那姓名和年龄会重复M-1次。

    (2)更新异常:

    若课程的学分更新,那必须把表中所有的学分值都更新,不然会出现同一课程出现不同的学分。

    (3)插入异常:

    假设要开设一门新的课程,但是目前还没有学生选修这门课程,由于没有学号导致数据无法录入到数据库中。

    (4)删除异常:

    假设一批学生已经完成课程的选修,这些选修记录就应该从数据库中删除,但是,同时,课程名称和学分信息也被删除了。很显然,这也会导致插入异常。

    所以我们将设计修改了一下,把选课关系表SelectCourse改为如下三个表:

    学生:Student(学号,姓名,年龄)

    课程:Course(课程名称,学分)

    选课关系:SelectCourse(学号,课程名称,成绩)

    这样的数据库表是符合第二范式的,消除了数据冗余,更新,插入,删除异常。

    注:所有的单关键字的数据库表都符合第二范式,因为不可能存在组合关键字,也就不可能存在非主属性部分依赖于主关键字了。

     

    第三范式

    定义:如果关系模式R属于2NF,并且R中的非主属性不传递依赖与R的候选码,则称关系R是属于第三范式的。(个人总结,非主属性必须直接依赖于候选码,不能存在通过其他非主属性传递依赖于主码)

    所谓传递依赖,就是A依赖于B,B依赖于C,则A传递依赖于C。

    因此,满足第三范式的数据库表应该不存在如下依赖关系:

    关键字段->非关键字段x->非关键字段y

    e.g.

    假定学生关系表为Student(学号,姓名,年龄,所在学院,学院地点,学院电话),关键字为单一的学号,所以肯定符合第二范式,但是因为存在非关键字学院地点和学院电话依赖于所在学院,即传递依赖于学号,所以此关系表不符合第三范式。同样会导致数据冗余,DDL操作异常等问题。

    所以我们可以对其进行修改:

    学生:(学号,姓名,年龄,所在学院)

    学院:(学院,地点,电话)

    这样的数据库表就符合第三范式了。

     

    总结:

    a. 规范化目的是使结构更合理,消除存储异常,减少数据冗余,便于插入,删除,更新。

    b. 原则:遵从概念单一化“一事一地”原则,即一个关系模式描述一个实体或实体建的一种联系。

    c. 方法:将关系模式投影,分解成两个或两个以上的关系模式。

    d. 分解后的关系模式集合应当与原关系模式保持等价关系,即通过自然联接可以恢复原关系而不丢失信息,并保持属性间合理的联系。

    注意:一个关系模式结合分解可以得到不同关系模式集合,也就是说分解方法不是唯一的。最小冗余的要求必须以分解后的数据库能够表达原来数据库所有信息为前提来实现的。其根本膜表是节省存储空间,避免数据不一致性,提供对关系的操作效率,同事满足应用需求。实际上,并不一定要求全部模式都达到BCNF不可。有时候故意保留部分冗余可能更方便数据查询。尤其对于那些更新频度不高,查询频率极高的数据库系统更是如此。在关系数据库中,除了函数依赖之外还有多值依赖,联接依赖的问题,从而提出了第四范式,第五范式等更高一级的规范化要求。

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

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