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  • 数仓3NF模型

    2020-03-16 13:36:26
    3NF的基本解释 (1)1NF-无重复的列  数据库表的每一列都是不可分割的基本数据项,同一列中不能有多个值,即实体中的某个属性不能有多个值或者不能有重复的属性。  如果出现重复的属性,就可能需要定义一个新的...

    3NF的基本解释
    (1)1NF-无重复的列

      数据库表的每一列都是不可分割的基本数据项,同一列中不能有多个值,即实体中的某个属性不能有多个值或者不能有重复的属性。

      如果出现重复的属性,就可能需要定义一个新的实体,新的实体由重复的属性构成,新实体与原实体之间为一对多关系。在第一范式(1NF)中表的每一行只包含一个实例的信息。简而言之,第一范式就是无重复的列。

      说明: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数据库。

    (2)2NF-部分依赖

      非主属性完全依赖于主键[消除非主属性对主码的部分函数依赖]。

      第二范式(2NF)是在第一范式(1NF)的基础上建立起来的,即满足第二范式(2NF)必须先满足第一范式(1NF)。第二范式(2NF)要求数据库表中的每个实例或行必须可以被唯一地区分。为实现区分通常需要为表加上一个列,以存储各个实例的唯一标识。例如员工信息表中加上了员工编号(emp_id)列,因为每个员工的员工编号是唯一的,因此每个员工可以被唯一区分。这个唯一属性列被称为主关键字或主键、主码。

      第二范式(2NF)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主关键字一部分的属性,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。为实现区分通常需要为表加上一个列,以存储各个实例的唯一标识。简而言之,第二范式就是属性完全依赖于主键。

    (3)3NF-传递依赖

     属性不依赖于其它非主属性[消除传递依赖]。

      满足第三范式(3NF)必须先满足第二范式(2NF)。简而言之,第三范式(3NF)要求一个数据库表中不包含已在其它表中已包含的非主关键字信息。例如,存在一个部门信息表,其中每个部门有部门编号(dept_id)、部门名称、部门简介等信息。那么在的员工信息表中列出部门编号后就不能再将部门名称、部门简介等与部门有关的信息再加入员工信息表中。如果不存在部门信息表,则根据第三范式(3NF)也应该构建它,否则就会有大量的数据冗余。简而言之,第三范式就是属性不依赖于其它非主属性。

    三、实例

      下面以一个学校的学生系统为例分析说明,这几个范式的应用。首先第一范式(1NF):数据库表中的字段都是单一属性的,不可再分。这个单一属性由基本类型构成,包括整型、实数、字符型、逻辑型、日期型等。在当前的任何关系数据库管理系统(DBMS)中,傻瓜也不可能做出不符合第一范式的数据库,因为这些DBMS不允许你把数据库表的一列再分成二列或多列。因此,你想在现有的DBMS中设计出不符合第一范式的数据库都是不可能的。

      首先我们确定一下要设计的内容包括那些。学号、学生姓名、年龄、性别、课程、课程学分、系别、学科成绩,系办地址、系办电话等信息。为了简单我们暂时只考虑这些字段信息。我们对于这些信息,说关心的问题有如下几个方面。

      学生有那些基本信息

      学生选了那些课,成绩是什么

      每个课的学分是多少

      学生属于那个系,系的基本信息是什么。

      3.1 第二范式(2NF)实例分析

      首先我们考虑,把所有这些信息放到一个表中(学号,学生姓名、年龄、性别、课程、课程学分、系别、学科成绩,系办地址、系办电话)下面存在如下的依赖关系。

      问题分析

      因此不满足第二范式的要求,会产生如下问题

      数据冗余: 同一门课程由n个学生选修,”学分”就重复n-1次;同一个学生选修了m门课程,姓名和年龄就重复了m-1次。

      更新异常:

      1)若调整了某门课程的学分,数据表中所有行的”学分”值都要更新,否则会出现同一门课程学分不同的情况。

      2)假设要开设一门新的课程,暂时还没有人选修。这样,由于还没有”学号”关键字,课程名称和学分也无法记录入数据库。

      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表中删除。但是,与此同时,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。

      解决方案

      把选课关系表SelectCourse改为如下三个表:

      学生:Student(学号,姓名, 年龄,性别,系别,系办地址、系办电话);

      课程:Course(课程名称, 学分);

      选课关系:SelectCourse(学号, 课程名称, 成绩)。

      3.2第三范式(3NF)实例分析

      接着看上面的学生表Student(学号,姓名, 年龄,性别,系别,系办地址、系办电话),关键字为单一关键字”学号”,因为存在如下决定关系:

      (学号)→ (姓名, 年龄,性别,系别,系办地址、系办电话)

      但是还存在下面的决定关系

      (学号) → (所在学院)→(学院地点, 学院电话)

      即存在非关键字段”学院地点”、”学院电话”对关键字段”学号”的传递函数依赖。

      它也会存在数据冗余、更新异常、插入异常和删除异常的情况。 (数据的更新,删除异常这里就不分析了,可以参照2.1.1进行分析)

      根据第三范式把学生关系表分为如下两个表就可以满足第三范式了:

      学生:(学号, 姓名, 年龄, 性别,系别);

      系别:(系别, 系办地址、系办电话)。 
      

    数据仓库的3NF的特点
    数据仓库之父Immon的方法从全企业的高度设计一个3NF模型,用实体加关系描述的数据模型描述企业业务架构,在范式理论上符合3NF,它与OLTP系统中的3NF的区别,在于数据仓库中的3NF上站在企业角度面向主题的抽象,而不是针对某个具体业务流程的实体对象关系抽象,它更多的是面向数据的整合和一致性治理,正如Immon所希望达到的:“single version of the truth”。

    但是要采用此方法进行构建,也有其挑战:

    需要全面了解企业业务和数据
    实施周期非常长
    对建模人员的能力要求也非常高

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  • 范式是符合某一种级别的关系模式的集合,表示一个关系内部各属性之间的联系的合理化程度。图1:E-R图范式的目标· 减少数据冗余;· 消除异常-插入、更新、删除等...数据库范式也分为1NF,2NF,3NF,BCNF,4NF,5...

    范式是符合某一种级别的关系模式的集合,表示一个关系内部各属性之间的联系的合理化程度。

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    图1:E-R图

    范式的目标

    • · 减少数据冗余;
    • · 消除异常-插入、更新、删除等异常;
    • · 数据更加规范化。

    什么是范式

    范式是符合某一种级别的关系模式的集合,表示一个关系内部各属性之间的联系的合理化程度。简单来说,就是用于存储数据的表结构所符合的某种设计标准的级别。数据库范式也分为1NF,2NF,3NF,BCNF,4NF,5NF。一般在我们设计关系型数据库的时候,最多考虑到BCNF就够。符合高一级范式的设计,必定符合低一级范式,例如符合2NF的关系模式,必定符合1NF。

    第一范式(1NF)

    所谓第一范式(1NF)是指表中不能有多个值或者不能有重复的属性。如果出现重复的属性,就可能需要定义一个新的实体,新的实体由重复的属性构成,新实体与原实体之间为一对多关系。在第一范式(1NF)中表的每一行只包含一个实例的信息。

    例如:用户信息表中如果用户有两个手机号码(13200000000,13245678912),此时如果将两个手机号码存储在一个域里,则不符合第一范式。

    在任何一个关系型数据库中,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数据库。

    第二范式(2NF)

    第二范式(2NF)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主关键字一部分的属性。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。为实现区分通常需要为表加上一个列,以存储各个实例的唯一标识。简而言之,第二范式就是非主属性非部分依赖于主关键字。

    假定选课关系表为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)即存在组合关键字中的字段决定非关键字的情况。

    第三范式(3NF)

    满足第三范式(3NF)必须先满足第二范式(2NF)。简而言之,第三范式(3NF)要求一个数据库表中不包含已在其它表中已包含的非主关键字信息。在第二范式的基础上,数据表中如果不存在非关键字段对任一候选关键字段的传递函数依赖则符合第三范式。

    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),关键字为单一关键字"学号",因为存在如下决定关系:(学号) → (姓名,年龄,所在学院,学院地点,学院电话)这个数据库是符合2NF的,但是不符合3NF,因为存在如下决定关系:(学号) → (所在学院) → (学院地点,学院电话)即存在非关键字段"学院地点"、"学院电话"对关键字段"学号"的传递函数依赖。它也会存在数据冗余、更新异常、插入异常和删除异常的情况,读者可自行分析得知。把学生关系表分为如下两个表:学生:(学号,姓名,年龄,所在学院);学院:(学院,地点,电话)。这样的数据库表是符合第三范式的,消除了数据冗余、更新异常、插入异常和删除异常。

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  • 关系型数据库管理系统中实现的维度模型称为星型模型,其中每个维度表都直接和事实表连接,数据存在冗余。 星型模型的两个关键部件 1、 事实表 事实表存储组织业务过程事件的性能度量结果。来源于同一个业务过程的...

    一、星型模型

    在关系型数据库管理系统中实现的维度模型称为星型模型,其中每个维度表都直接和事实表连接,数据存在冗余。

    星型模型的两个关键部件

    1、 事实表

    事实表存储组织业务过程事件的性能度量结果。来源于同一个业务过程的底层度量结果应该存储在一个维度模型中。并允许多个组织的业务用户访问一个单一的集中式数据仓库,一个是因为数据量巨大,避免重复而浪费资源,另一个是能确保同一个企业中使用的业务数据的一致性。

    2、 维度表

    维度表包含与业务过程度量事件有关的文本环境。

    如一个销售事实,包含产品维度、商店维度、日期维度等。


    二、联机分析处理(OLAP)多维数据库

    在多维数据库环境中实现的维度模型通常称为联机分析处理多维数据库

    数据在被加载到多维数据库时,使用维度设计的格式和技术。并且采用预计算、索引策略等方法实现高性能查询。OLAP多维数据库还提供大量健壮的分析函数。


    三、雪花模型
    通过规范化的方法构建的数据维度模型称为雪花模型,其满足第三范式的要求,所有维度表不都是与事实表直接相连。
    维度表通常是非规范化的,不一定要满足第三范式,一个维度表中通常存在这多对一的关系,主要为方便使用和提高查询性能。

    不管哪种模型,星型模型或者雪花模型,其表示的都是事实表与维度表在数据库中的逻辑排列关系。星型模型和雪花模型的区别在于是否规范化,因为星型模型存在一定的冗余,在查询操作中,可以避免很多连接操作,因此其查询性能会高一些。

    四、3NF

    数据库中的3NF主要强调消除冗余,规范化的3NF将数据划分为多个不同的实体,每个实体之间构成一个关系表。

    第一范式:要求数据库表中的每一行都是唯一的,这通常通过主键来确定。并且要求属性是原子性的,不能再细分。

    第二范式:在第一范式的基础上,还要求每个非键属性必须完全函数依赖于整个候选键,例如一个学生表(姓、名、年龄、身高),想要知道年龄,必须通过姓和名两个候选键,而不能只通过名就知道其年龄。

    第三范式:在第二范式的基础上,还要求每个非键属性必须非传递依赖于候选键,也就是说所有非键属性之间相互独立。这里边怎么理解呢?可以认为在一张表中,不能通过一个非键属性就能知道另一个非键属性。

    在进行维度建模的过程中,必须遵循的一个原则是同一事实表中的所有度量行必须具有相同的粒度,并且必须注意其简单性和对称性。维度属性的好坏直接决定着数据仓库的好坏,DW/BI的分析能力也直接取决于维度属性的质量和深度。维度属性设计的好,能直接体现在分片-分块分析能力。

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  • 数据仓库的3NF模型

    千次阅读 2018-09-11 14:42:24
    3NF的基本解释 (1)1NF-无重复的列  数据库表的每一列都是不可分割的基本数据项,同一列中不能有多个值,即实体中的某个属性不能有多个值或者不能有重复的属性。  如果出现重复的属性,就可能需要定义一个新的...

    3NF的基本解释

    (1)1NF-无重复的列

      数据库表的每一列都是不可分割的基本数据项,同一列中不能有多个值,即实体中的某个属性不能有多个值或者不能有重复的属性。

      如果出现重复的属性,就可能需要定义一个新的实体,新的实体由重复的属性构成,新实体与原实体之间为一对多关系。在第一范式(1NF)中表的每一行只包含一个实例的信息。简而言之,第一范式就是无重复的列。

      说明: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数据库。

    (2)2NF-部分依赖

      非主属性完全依赖于主键[消除非主属性对主码的部分函数依赖]。

      第二范式(2NF)是在第一范式(1NF)的基础上建立起来的,即满足第二范式(2NF)必须先满足第一范式(1NF)。第二范式(2NF)要求数据库表中的每个实例或行必须可以被唯一地区分。为实现区分通常需要为表加上一个列,以存储各个实例的唯一标识。例如员工信息表中加上了员工编号(emp_id)列,因为每个员工的员工编号是唯一的,因此每个员工可以被唯一区分。这个唯一属性列被称为主关键字或主键、主码。

      第二范式(2NF)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主关键字一部分的属性,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。为实现区分通常需要为表加上一个列,以存储各个实例的唯一标识。简而言之,第二范式就是属性完全依赖于主键。

    (3)3NF-传递依赖

     属性不依赖于其它非主属性[消除传递依赖]。

      满足第三范式(3NF)必须先满足第二范式(2NF)。简而言之,第三范式(3NF)要求一个数据库表中不包含已在其它表中已包含的非主关键字信息。例如,存在一个部门信息表,其中每个部门有部门编号(dept_id)、部门名称、部门简介等信息。那么在的员工信息表中列出部门编号后就不能再将部门名称、部门简介等与部门有关的信息再加入员工信息表中。如果不存在部门信息表,则根据第三范式(3NF)也应该构建它,否则就会有大量的数据冗余。简而言之,第三范式就是属性不依赖于其它非主属性。

    三、实例

      下面以一个学校的学生系统为例分析说明,这几个范式的应用。首先第一范式(1NF):数据库表中的字段都是单一属性的,不可再分。这个单一属性由基本类型构成,包括整型、实数、字符型、逻辑型、日期型等。在当前的任何关系数据库管理系统(DBMS)中,傻瓜也不可能做出不符合第一范式的数据库,因为这些DBMS不允许你把数据库表的一列再分成二列或多列。因此,你想在现有的DBMS中设计出不符合第一范式的数据库都是不可能的。

      首先我们确定一下要设计的内容包括那些。学号、学生姓名、年龄、性别、课程、课程学分、系别、学科成绩,系办地址、系办电话等信息。为了简单我们暂时只考虑这些字段信息。我们对于这些信息,说关心的问题有如下几个方面。

      学生有那些基本信息

      学生选了那些课,成绩是什么

      每个课的学分是多少

      学生属于那个系,系的基本信息是什么。

      3.1 第二范式(2NF)实例分析

      首先我们考虑,把所有这些信息放到一个表中(学号,学生姓名、年龄、性别、课程、课程学分、系别、学科成绩,系办地址、系办电话)下面存在如下的依赖关系。

      问题分析

      因此不满足第二范式的要求,会产生如下问题

      数据冗余: 同一门课程由n个学生选修,”学分”就重复n-1次;同一个学生选修了m门课程,姓名和年龄就重复了m-1次。

      更新异常:

      1)若调整了某门课程的学分,数据表中所有行的”学分”值都要更新,否则会出现同一门课程学分不同的情况。

      2)假设要开设一门新的课程,暂时还没有人选修。这样,由于还没有”学号”关键字,课程名称和学分也无法记录入数据库。

      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表中删除。但是,与此同时,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。

      解决方案

      把选课关系表SelectCourse改为如下三个表:

      学生:Student(学号,姓名, 年龄,性别,系别,系办地址、系办电话);

      课程:Course(课程名称, 学分);

      选课关系:SelectCourse(学号, 课程名称, 成绩)。

      3.2第三范式(3NF)实例分析

      接着看上面的学生表Student(学号,姓名, 年龄,性别,系别,系办地址、系办电话),关键字为单一关键字”学号”,因为存在如下决定关系:

      (学号)→ (姓名, 年龄,性别,系别,系办地址、系办电话)

      但是还存在下面的决定关系

      (学号) → (所在学院)→(学院地点, 学院电话)

      即存在非关键字段”学院地点”、”学院电话”对关键字段”学号”的传递函数依赖。

      它也会存在数据冗余、更新异常、插入异常和删除异常的情况。 (数据的更新,删除异常这里就不分析了,可以参照2.1.1进行分析)

      根据第三范式把学生关系表分为如下两个表就可以满足第三范式了:

      学生:(学号, 姓名, 年龄, 性别,系别);

      系别:(系别, 系办地址、系办电话)。
      

    数据仓库的3NF的特点

    数据仓库之父Immon的方法从全企业的高度设计一个3NF模型,用实体加关系描述的数据模型描述企业业务架构,在范式理论上符合3NF,它与OLTP系统中的3NF的区别,在于数据仓库中的3NF上站在企业角度面向主题的抽象,而不是针对某个具体业务流程的实体对象关系抽象,它更多的是面向数据的整合和一致性治理,正如Immon所希望达到的:“single version of the truth”。

    但是要采用此方法进行构建,也有其挑战:

    • 需要全面了解企业业务和数据
    • 实施周期非常长
    • 对建模人员的能力要求也非常高
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    范式:英文名称是 Normal Form,它是英国人 E.F.Codd(关系...目前有迹可寻的共有8种范式,依次是:1NF,2NF,3NF,BCNF,4NF,5NF,DKNF,6NF。通常所用到的只是前三个范式,即:第一范式(1NF),第二范式(2NF)
  • 范式:英文名称是 Normal Form,它是英国人 E.F.Codd(关系...目前有迹可寻的共有8种范式,依次是:1NF,2NF,3NF,BCNF,4NF,5NF,DKNF,6NF。通常所用到的只是前三个范式,即:第一范式(1NF),第二范式(2NF)
  • 概述 范式:英文名称是 Normal Form,它是英国人 E.F.Codd...目前有迹可寻的共有8种范式,依次是:1NF,2NF,3NF,BCNF,4NF,5NF,DKNF,6NF。通常所用到的只是前三个范式,即:第一范式(1NF),第二范式(2NF...
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  • 数据库 分解3NF

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空空如也

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关系模型3nf