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  • -学完本章,看待数据会有一种规范/格式化的视角 -方法论:从Python角度理解文件和数据表示 -实践能力:学会编写带有文件输入输出的程序 1. 数据组织的维度 维度:一组数据的组织形式-线性还是二维或更高维 一维数据:...

    本章导言

    什么是数据格式化
    在这里插入图片描述

    前言:
    -学完本章,看待数据会有一种规范/格式化的视角
    -方法论:从Python角度理解文件和数据表示
    -实践能力:学会编写带有文件输入输出的程序

    1. 数据组织的维度

    维度:一组数据的组织形式-线性还是二维或更高维

    一维数据:由对等关系的有序或无序数据构成,采用线性方式组织

    二维数据:由多个一维数据构成,是一维数据的组合形式(表格是典型的二维数据,表头是二维数据的一部分)

    多维数据:由一维或二维数据在新维度上扩展形成

    2. 数据的操作周期

    存储<->表示<->操作 -共三个阶段
    在这里插入图片描述

    3. 一维数据的表示

    有序,则使用列表
    无序,则使用集合

    使用列表和集合都可以用for遍历数据

    4. 一维数据的存储

    方式一:使用一个或多个空格分隔,不换行
    如:中国 美国 日本 意大利
    限制:数据中不能存在空格

    方式二:使用英文半角逗号进行分隔,不换行
    如:中国,美国,日本,意大利
    限制:数据中不能有英文逗号

    其他方式:采用特殊符号进行分隔

    5. 一维数据的处理

    例1
    在这里插入图片描述

    f = open("E:/code/python/821/fname.txt",encoding="utf-8")
    txt = f.read()
    ls = txt.split()
    f.close()
    print(ls)
    输出
    ['中国', '美国', '日本', '意大利', '德国', '法国', '英国', '意大利']
    

    例2

    ls = ['新疆','北京','大连']
    f = open("E:/code/python/821/fname.txt","w",encoding="utf-8")
    f.write(" ".join(ls))
    f.close()
    

    此时查看文件
    在这里插入图片描述

    总结:读出-split() 写入-join()

    6. 二维数据的表示

    一般使用二维列表-本身和列表中的每个元素都是列表
    使用两层for循环遍历每个元素

    7. CSV格式与二维数据存储

    CSV:Comma-Separated Values 由逗号分隔的值
    -国际通用的一二维数据存储格式,一般.csv扩展名
    -每行一个一维数据,采用逗号分隔,无空行
    -Excel和一般编辑软件都可以读入或另存为.csv文件
    约定
    -如果某个元素缺失,逗号仍要表格
    -二维数据的表头可以作为数据存储,也可以另行存储

    如果某一元素包含逗号,需要在元素两侧加引号,表明逗号不是用来分割元素的

    一般索引习惯:先行后列 ls[row]column

    8. 二维数据的处理

    例1 读出

    fo = open(fname)
    
    ls = []
    
    for line in fo:
        line = line.replace("\n","")#根据每行结束都有回车的习惯
        ls.append(line.split(","))#括号内得到由,分隔开的列表
    
    fo.close()
    

    例2 将数据写入CSV格式的文件

    ls = [[],[],[]] #二维列表
    
    f = open(fname,'w')
    
    for item in ls:
        f.write(','.join(item) + "\n")
    f.close()
    

    例3 遍历

    ls = [[1,2],[3,4],[5,6]] #二维列表
    
    for row in ls:
        for column in row:
            print(column)
    输出
    1
    2
    3
    4
    5
    6
    

    出处:北理工Python慕课

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  • 逻辑设计:模型校验,设计规范化(生成关系表/二维表) 什么不好的关系模式   函数依赖 数据依赖:在计算机科学中,数据依赖一种状态,当程序结构导致数据引用之前处理过数据时状态。其中最重要的是...

    PS:涉及到关系代数部分,需要查阅离散数学知识。

    概念设计:数据模型的设计(生成ER图)

    逻辑设计:模型校验,设计规范化(生成关系表/二维表)

    什么是不好的关系模式

     

    函数依赖

    数据依赖:在计算机科学中,数据依赖是指一种状态,当程序结构导致数据引用之前处理过的数据时的状态。其中最重要的是函数依赖和多值依赖

    函数依赖

    理解方式1:设X,Y是关系R的两个属性集合,当任何时刻R中的任意两个元组中的X属性值相同时,则它们的Y属性值也相同,则称X函数决定Y,或Y函数依赖于X。

    理解方式2:某个属性集决定另一个属性集时,称另一属性集依赖于该属性集。 函数依赖是由数学派生的术语,它表征一个属性或属性集合的值对另一个属性或属性集合的值的依赖性。

    函数依赖定义

    设R(U)是一个属性集U上的关系模式,X和Y是U的子集

    若对于R(U)的任意两个可能的关系r1、r2,若r1[x]=r2[x],则r1[y]=r2[y],或者若r1[y]不等于r2[y],则r1[x]不等于r2[x],称X决定Y,或者Y依赖X。


    必要时再查阅:

    平凡函数依赖

    当关系中属性集合Y是属性集合X的子集时(Y⊆X),存在函数依赖X→Y,即一组属性函数决定它的所有子集,这种函数依赖称为平凡函数依赖。

    非平凡函数依赖

    当关系中属性集合Y不是属性集合X的子集时,存在函数依赖X→Y,则称这种函数依赖为非平凡函数依赖。

    完全函数依赖

    设X,Y是关系R的两个属性集合,X’是X的真子集,存在X→Y,但对每一个X’都有X’!→Y,则称Y完全函数依赖于X。

    例子:学生基本信息表R(学号,班级,姓名)假设不同的班级学号有相同的,班级内学号不能相同,在R关系中,(学号,班级)->(姓名),但是(学号)->(姓名)不成立,(班级)->(姓名)不成立,所以姓名完全函数依赖与(学号,班级);

    部分函数依赖

    设X,Y是关系R的两个属性集合,存在X→Y,若X’是X的真子集,存在X’→Y,则称Y部分函数依赖于X。

    举个例子:学生基本信息表R中(学号,身份证号,姓名)当然学号属性取值是唯一的,在R关系中,(学号,身份证号)->(姓名),(学号)->(姓名),(身份证号)->(姓名);所以姓名部分函数依赖于(学号,身份证号);

    传递函数依赖

    设X,Y,Z是关系R中互不相同的属性集合,存在X→Y(Y !→X),Y→Z,则称Z传递函数依赖于X。

    例子:在关系R(学号 ,宿舍, 费用)中,(学号)->(宿舍),宿舍!=学号,(宿舍)->(费用),费用!=宿舍,所以符合传递函数的要求;


     

    函数依赖的蕴含逻辑

    设R<U,F>是属性集U上的一个关系模式,X和Y都是U中属性组,若在R<U,F>在任何一个满足F中函数依赖的关系r上,都有函数依赖X->Y成立,称F逻辑蕴含X->Y。

    如果函数依赖X->U在关系模式R(U)上成立,并且不存在X的任意真子集X‘,使得X'->U成立,那么称X是模式R的一个候选码/候选键,当候选码多于一个时,选定其中一个作为主码/主键

    R的属性一般分为两类,一类是键的属性,称为主属性;另一类是不属于任何键的属性,称为非主属性

    函数依赖的公理系统

    设有关系模式R(U),F是R上成立的FD(函数依赖)集,W、X、Y、Z是属性集U的子集,则有如下推理规则:

    1. 自反律:若Y \subseteq X \subseteq U,则X \rightarrow Y在R上成立
    2. 增广律:若X \rightarrow Y,则WX \rightarrow WY在R上成立
    3. 传递律:若X \rightarrow Y , Y \rightarrow Z,则X \rightarrow Z在R上成立
    4. 合并规则:若X \rightarrow Y , Y \rightarrow Z,则X \rightarrow YZ在R上成立
    5. 分解规则:若X \rightarrow Y,且Z \subseteq Y,则X \rightarrow Z在R上成立
    6. 伪传递规则:若X \rightarrow Y , Y \rightarrow Z,则WX \rightarrow Z在R上成立

    1NF、2NF、3NF、BCNF

    范式:数据库设计的模式规范。

    各范式定义/要求:

    1. 第一范式(1NF):各属性值不可分解,关系模式的基本要求
    2. 第二范式(2NF):消除部分依赖,(必须有一个主键,没有包含在主键的属性不能只依赖与主键的一部分;通过拆表实现)
    3. 第三范式(3NF):消除传递依赖,(拆表实现)
    4. Boyce-Codd范式(BCNF):进一步消除传递依赖(包括消除主属性的传递依赖)

    1NF \supseteq 2NF \supseteq 3NF \supseteq BCNF \supseteq 4NF \supseteq 5NF


    以下转载自:https://blog.csdn.net/u014458048/article/details/56678698?utm_source=copy

    1NF 一言以蔽之:“第一范式的数据表必须是二维数据表”,第一范式是指数据库的每一列都是不可分割的基本数据项,强调列的原子性,试题中某一属性不能拥有几个值。比如数据库的电话号码属性里面不可以有固定电话和移动电话值,如下图:
    违反第一范式的示例

    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。

    2NF 第二范式建立在第一范式的基础上,即满足第二范式一定满足第一范式,第二范式要求数据表每一个实例或者行必须被唯一标识。除满足第一范式外还有两个条件,一是表必须有一个主键;二是没有包含在主键中的列必须完全依赖于主键,而不能只依赖于主键的一部分。

    每一行的数据只能与其中一列相关,即一行数据只做一件事。只要数据列中出现数据重复,就要把表拆分开来。

    举例来说:当数据表中是联合主键,但是有的列只依赖联合主键中的一个或一部分属性组成的联合主键,此时需要拆表才能复合第二范式。

    3NF 若某一范式是第二范式,且每一个非主属性都不传递依赖于该范式的候选键,则称为第三范式,即不能存在:非主键列 A 依赖于非主键列 B,非主键列 B 依赖于主键的情况。

    举例来说:Employee(emp_id,emp_name,emp_age,dept_id,dept_name,dept_info),当员工表中emp_id能够唯一确定员工员工信息,但是dept_name可由dept_id唯一确定,此时,该表不符合第三范式,此时可以删除除了dept_id之外的其他部门信息,把所有部门信息单独建立一张部门表。

    BCNF 在第三范式的基础上,数据库表中如果不存在任何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。

    (1)所有非主属性对每一个码都是完全函数依赖;
    (2)所有的主属性对于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意一个组合。

    R属于3NF,不一定属于BCNF,如果R属于BCNF,一定属于3NF。

    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。

     


    多值依赖和4NF(*未掌握)

    多值依赖:多值依赖属4nf的定义范围,比函数依赖要复杂得。 在关系模式中,函数依赖不能表示属性之间的一对联系,这些属性之间有些虽然没有直接关系,但存在间接的关系,把没有直接联系、但有间接的联系称为多值依赖的数据依赖。 在函数依赖中,X与Y是否存在函数依赖关系,只需考察X,Y的两组属性,与别的属性无关。

    第四范式(4NF):属性之间不允许有非平凡且非函数依赖的多值依赖。

    关系模式的分解(重头在这里,需要进一步掌握)

    把一个关系模式分解成若干个关系模式的过程,称为关系模式的分解。

    https://blog.csdn.net/f815501810/article/details/25824047

    https://blog.csdn.net/wonz5130/article/details/80466282

    https://www.cnblogs.com/MRRAOBX/articles/4138045.html

    https://blog.csdn.net/lee18254290736/article/details/79423455

    关系模式分解必须遵守两个准则
           (1)无损联接性:信息不失真(不增减信息)。
           (2)函数依赖保持性:不破坏属性间存在的依赖关系

    数据库的设计过程

    数据库设计过程分为6个阶段:需求分析、概念结构设计、逻辑结构设计、物理结构设计、数据库实施和数据库运行与维护。

    需求分析:需求分析阶段的任务是在调查分析的基础上明确用户对系统的需求,包括信息需求和处理需求。需求分析阶段成果是产生系统需求说明书,系统需求说明书主要包括数据流图、数据字典的雏形表格、各类数据的统计表格、系统功能结构图。

    概念结构设计:概念结构设计阶段的任务是设计概念模型,比较著名的是ER图。概念模型应具备以下特点:有丰富的语义表达能力;易于交流和理解;易于变动;易于向各种数据模型转换。

    逻辑结构设计:逻辑结构设计的任务是把概念模型转化为特定DBMS的逻辑结构(模式和外模式)。

    物理结构设计:物理结构设计的任务是设计合适的物理(存储)数据库结构。内容包括存储记录的格式设计;存储方法设计;存取方法设计。

    数据库实施:数据库实施阶段值得是基于数据库逻辑结构设计和物理结构设计的结果,在计算机上建立起实际数据库结构,装入数据,并进行测试和试运行的过程。

    数据库的运行与维护:由DBA负责,主要工作包括:数据库的转储和恢复;数据库的安全性、完整性控制;数据库性能的监督、分析和改造;数据库的重组织和重构造。

    规范化理论都在数据库设计中的应用

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  • 数据库的规范化与非规范化比较

    千次阅读 2014-10-02 18:36:54
    数据库设计的规范化与非规范化: ...规范化设计过程就是按不同范式,将一个二维表不断地分解成多个二维表并建立表之间关联,最终达到一个表只描述一个实体或者实体间的一种联系目标。
    数据库设计的规范化与非规范化:


    (1)表格与面向对象:
    表格包含各个字段,面向对象也是包含多个成员变量。两者有相似之处。
    (2)E-R图向关系图转换:
    一对一:
    一对多:
    多对多:


    (3)规范化与非规范化:
    1)规范化:
    规范化设计的过程就是按不同的范式,将一个二维表不断地分解成多个二维表并建立表之间的关联,最终达到一个表只描述一个实体或者实体间的一种联系的目标。
    在工程中3NF、BCNF应用得最广泛,推荐采用 3 NF作为标准。


    2)规范化的优点与缺点:
    优点:
    消除数据冗余,比如插入,更新不会有数据冗余以及不一致的地方出现。
    缺点:
    将一个大的二维表分为多个子二维表,多个子二维表之间相互联系,但是在查找的时候会子表连接会浪费时间。
    数据库规范化的程度越高,其中表的数量越多,表的数量越多,表的连接运算也越多;连接运算增多,必然降低数据库执行的速度,影响数据库的性能。


    3)非规范化:
    1.定义:
    非规范化要求适当地降低甚至抛弃关系模式的范式,不再要求一个表只描述一个实体或者实体间的一种联系。其主要目的在于提高数据库的运行效率。
    2.方法:
    非规范化处理的主要技术包括增加冗余或派生列,对表进行合并、分割或增加重复表。
    3.适用情况:
    (1)大量频繁的查询过程所涉及的表都需要进行连接;
    (2) 主要的应用程序在执行时要将表连接起来进行查询;
    (3)对数据的计算需要临时表或进行复杂的查询。


    4)非规范化的优点与缺点:
    优点:
    减少了查询操作所需的连接;减少了外部键和索引的数量;
    可以预先进行统计计算,提高了查询时的响应速度。
    缺点:
    增加了数据冗余;影响数据库的完整性;
    降低了数据更新的速度;增加了存储表所占用的物理空间。
    非规范化设计的最大问题是难以保证数据库中数据的一致性,存在着破坏数据的危险。
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  • 2.关系:一张规范的二维表 3.域:是一组具有相同的数据类型的值的集合 4.域的基数:用白话说就是域中不重复取值的域的个数 5.关系可以有三类型:基本关系(又称基本表或基表)、查询表和视图表 6.关系是笛卡尔积的...

    ❤️ 关系数据结构及形式化定义

    1.笛卡尔积:当做一个表来说,就是一行是一个元组,一列是一个域,是域的基数的相乘
    2.关系:一张规范的二维表
    3.域:是一组具有相同的数据类型的值的集合
    4.域的基数:用白话说就是域中不重复取值的域的个数
    5.关系可以有三种类型:基本关系(又称基本表或基表)、查询表和视图表
    6.关系是笛卡尔积的有限子集
    7.候选码:关系中的某一属性组的值能唯一地标识一个元组,而子集不能,则称该属性组(人话:有好几个属性可以作为一行(元祖)的标识,例如序号,课程号,身份证号,那么这三个都是候选码)
    8.主码:从候选码选定其中一个为主码
    9.主属性:候选码的诸属性称为主属性
    10.非主属性(也叫非码属性):不包含在任何候选码中的属性。
    11. 主码=主键=主关键字,关键字=候选码 候选关键字=候选码中除去主码的其他候选码
    12.全码:关系模式中的所有属性都是这个关系模式的候选码
    13关系模式是型,关系是值,关系模式是对关系的描述
    14.关系数据库的型也称为关系数据库模式,是对关系系数据库的描述。关系数据库的值是这些关系模式在某一时刻对应的关系的集合,通常就称为关系数据库

    ❤️ 关系操作

    15.关系模型中的常用的关系操作包括:查询操作和插入,删除,修改
    16.关系代数的运算有:选择,投影,并,差,笛卡尔积
    17.关系操作的特点:集合操作,操作的对象和结果都是集合。
    18.关系数据语言分为:关系代数语言,关系演算语言,SQL语言
    19.SQL语言:是一种高度非过程化的语言,存取路径的选择由关系数据库管理系统的优化机制来完成,提高查询效率

    ❤️ 关系的完整性

    20.关系模型中有三类完整性约束:实体完整性,参照完整性和用户定义的完整性
    21.实体完整性:若属性(一个或一组属性)A是关系R的主属性,则A不能取空值。所谓空值就是“不知道”或“不存在”或“无意义”
    22.参照完整性:就是定义与主码之间的引用规则
    23.外码:就是在表A中不是主码,但在表B中为主码,
    24.外码上的值:可取空值,或者等于某个表中的主码值
    25.用户定义的完整性:针对某一具体关系数据库的约束条件,它反映某一具体应用所涉及的数据必须满足的语义要求。如年龄的取值0—100。
    26.

    ❤️ 习题

    一、单选题
    1.关于码的说法,正确的是()。
    A、能够唯一标记实体的单一属性
    B、能够唯一标记实体的属性集
    C、码就是随机选取的实体属性
    D、无法唯一标记实体
    正确答案: B

    2.从数学集合论的角度上看,关系是()的子集。
    A、.笛卡儿积
    B、基数
    C、元组
    D、表格
    正确答案: A

    3.在一个关系中如果有这样一个属性存在,它的值能惟一地标识关系中的每一个元组,称为()。
    A、码
    B、关键字
    C、数据项
    D、.主码
    正确答案: A

    4.对关系描述正确的是()。
    A、关系可以有多个候选码,但主码只有一个
    B、只要属性组能唯一标识一个元组,则该属性组就为候选码
    C、只有主码的属性被称为主属性
    D、关系是笛卡儿积的子集,表的每行称为域
    正确答案: A

    5.以下对各元组在关系数据库文件中顺序,描述正确的是()。
    A、前后顺序不能任意颠倒,一定要按照输入的顺序排列
    B、前后顺序可以任意颠倒,不影响库中的数据关系
    C、前后顺序可以任意颠倒,但排列顺序不同,统计处理的结果就可能不同
    D、前后顺序不能任意颠倒,一定要按照关键字段值的顺序排列
    正确答案: B

    6.具有相同数据类型的值的集合,被称为()。
    A、域
    B、关系
    C、元组
    D、笛卡儿积
    正确答案: A

    7.关于SQL语言,下列说法正确的是()。
    A、数据控制功能不是SQL语言的功能之一
    B、SQL采用的是面向记录的操作方式,以记录为单位进行操作
    C、SQL是非过程化的语言,用户无须指定存取路径
    D、SQL作为嵌入式语言语法与独立的语言有较大差别
    正确答案: C

    8.现有如下关系: 患者(患者编号,患者姓名,性别,出生日期,所在单位)、医生(医生编号,医生姓名,性别,出生日期,所在单位)、 医疗(患者编号,医生编号,诊断日期,诊断结果) 其中,医疗关系中的外码是
    A、患者编号、医生编号两个外码
    B、患者姓名
    C、患者编号和患者姓名
    D、医生编号和患者编号组合起来的一个外码

    正确答案: A

    9.在student关系中,要求年龄取值必须大于0,这样的完整性属于()。
    A、实体完整性
    B、参照完整性
    C、用户定义的完整性
    D、非空
    正确答案: C

    10.外码的完整性要求,体现的是()。
    A、实体完整性
    B、参照完整性
    C,用户定义的完整性
    D、必须唯一
    正确答案: B

    二、多选题
    1.以下对关系的描述正确的是()。
    A、关系中的列,可以交换
    B、关系中的行,可以交换
    C、关系中的分量必须取原子值,不可再分
    D、关系中的列,可以继续划分子列
    正确答案: ABC

    2.下列描述正确的是()。
    A、关系是集合
    B、关系和关系的运算结果都是集合
    C、关系不能做笛卡儿积运算,域才能做笛卡儿积运算
    D、关系可以进行选择运算
    正确答案: ABD

    3.以下说法正确的是()。
    A、关系模式是型,关系是值
    B、关系数据库模式是型,关系数据库是值
    C、关系模式和关系是同一回事
    D、关系数据库模式模式就是关系数据库
    正确答案: AB

    4.关系数据语言可以分为三类()、()和()。
    A、关系逻辑语言
    B、关系代数语言
    C、关系演算语言
    D、结构化查询语言
    正确答案: BCD

    5.外码取值的规则是()。
    A、可以为空
    B、可以重复
    C、不为空,任意取值
    D、可以不为空,但必须是所参照关系的主码值
    正确答案: ABD

    三、填空题
    1.一个关系模式的定义主要包括________、_______ 、___

    第一空:
    关系名
    第二空:
    属性名
    第三空:
    属性类型;属性长度
    第四空:
    属性长度;属性类型

    2.一个关系模式的定义格式为________。
    关系名(属性名1,属性名2,…,属性名n);R(属性名1,属性名2,…,属性名n);R(U)

    3.关系代数运算中,基本的运算是并,差,_____,投影,选择。
    笛卡儿积;

    4.职工(职工号,姓名,年龄,部门号)和部门(部门号,部门名称)存在引用关系,其中____ 是参照关系, ____是外码
    第一空:
    职工

    第二空:
    部门号;

    5.已知系(系编号,系名称,系主任,电话,地点)和学生(学号,姓名,性别,入学日期,专业,系编号)两个关系,系关系的主码是________,学生关系的主码是________,学生关系的外码是________。
    第一空: 系编号
    第二空: 学号
    第三空: 系编号

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  • 结构数据:指的是二维表结构来逻辑表达和实现数据,严格遵循数据格式与长度规范,也称作为行数据,因此关系型数据库完美契合结构数据特点。例如: 非结构数据:指的是数据结构不规则或不完整,没有...
  • 关系模型的数据结构二维表结构,它是关系型数据库的基础。 关系数据模型由关系数据结构、关系操作和关系完整性约束三部分组成。 关系必须是规范化的,满足一定的规范条件。 关系数据库必须满足1NF范式,即...
  • 是一关系内部属性与属性之间的一种约束关系 通过属性间值相等与否体现出来数据间相互联系 是现实世界属性间相互联系抽象 是数据内在性质 是语义体现 分为函数依赖和多值依赖 一个糟糕的表结构例子 ...
  • 数据库基础:关系模型

    千次阅读 2017-09-25 23:46:39
    目前,数据库领域中最常用的数据模型有: - 层次模型 - 网状模型 - 关系模型 - 面向对象模型 - 对象关系模型 其中层次模型与网状模型统称为...没给个关系的数据结构一张规范的二维表。现在以学生登记表为
  • 1.1oracle发展史概述1.2关系型数据库的基本理论...列名称为属性名,属性名不能相同,列的取值范围称为域,可唯一标识中不同行的属性或属性组称为主键或复合主键关系是一种规范化的二维表格,具有如下性质:a、属性...
  • 符合每一个分量都是不可分的数据项这一条件条件的二维表就是第一范式 数据依赖 数据依赖可以分为函数依赖以及多值依赖两种 函数依赖说白了,其实更像是一种映射的关系 这张关系表中就出现了以下几种问题: 数据...
  • 作为二维表关系要符合一个最基本条件: 每个分量必须是不可分开数据项。 满足了这个条件的关系模式就属于第一范式(1NF) 数据依赖 是一关系内部属性与属性之间的一种约束关系 : (1)通过属性间值相等...
  • 、从数据结构说起生活中的数据大多分为两:结构数据与非结构数据。...对于结构数据搜索,因为它们有特定的结构,可以通过关系型数据库mysql等的二维表的方式存储和搜索,也可以建立索引。对于非结构数据...
  • Redis(1): SQL or NoSql

    万次阅读 2021-01-31 23:12:22
    开始Redis之旅~~~ 、前言 你是否在为系统数据库来波大流量...结构数据指的是二维表结构来逻辑表达和实现数据,严格遵循数据格式与长度规范,也称作为行数据,特点为:数据以行为单位,行数据表示个.
  • C.音乐数字化时使用取样频率通常比语音数字化时使用取样频率高D.扩展名为.mid和.wav文件都是PC机...关系是一种规范化二维表中行集合D.常用关系操作有并、交、差、插入、更新、删除、选择、投影和连接...
  • 栈(stack)是一种特殊线性表,是限定只在一端进行插入与删除线性表。 在栈中,一端是封闭,既不允许进行插入元素,也不允许删除元素;另一端是开口,允许插入和删除元素。通常称插入、删除这一端为栈顶,...
  • 指由二维表结构来逻辑表达和实现数据,严格地遵循数据格式与长度规范,主要通过关系型数据库进行存储和管理 非结构数据 指数据结构不规则或不完整,没有预定义数据模型,不方便用数据库二维逻辑表来表现...
  •  关系模型关系组成的,每个关系的数据结构一张规范化的二维表关系关系通常对应一张表 元组:表中行即为个元组 属性:列 码:某个属性组可以唯一确定个元组 域:属性的取值范围 ...
  • 结构数据:也称作行数据,二维表结构来逻辑表达和实现数据,严格地遵循数据格式与长度规范,主要通过关系型数据库进行存储和管理。指具有固定格式或有限长度数据,如数据库,元数据等。 非结构数据:又...
  • Elasticsearch理解

    2019-09-22 10:29:33
    结构数据:也称行数据,二维表来逻辑 表达和实现数据,严格遵循数据格式和长度规范,主要通过关系型数据库进行存储和管理。只具有固定格式或有限长度数据。 非结构数据:也称全文数据,不定长和无固定...
  • 第六章总结

    2021-05-02 11:05:08
    作为一个二维表,每一个分量必须是不可分数据项,满足这个条件的关系模式就属于第一范式。 数据依赖是一关系内部属性与属性之间的一种约束关系 主要包括:函数依赖 和 多值依赖。 规范化 函数依赖 定义 设R(U)...
  • 数据库第六章

    2021-04-29 20:05:05
    文章目录问题提出规范化函数依赖码范式2NF3NFBCNF多值依赖4NF候选码...二维表每个分量必须是不可分开数据项,满足了这个条件的关系模式就属于:第一范式(1NF) 数据依赖 1.是一关系内部属性与属性之间的一种.
  • 数据库中的数据高度结构化的,也就是说,数据库不仅要考虑...在用户看来,关系模型的逻辑结构一张二维表,它由行和列组成。在关系模型中,实体和实体的联系都用关系来表示。关系模型要求关系必须是规范化的...
  • 大数据之始

    2017-08-07 22:26:25
    1.什么是大数据大数据是一种方法论,一句话概括,就是通过... 结构数据也称作行数据,是由二维表结构来逻辑表达和实现数据,严格地遵循数据格式与长度规范,主要通过关系型数据库进彳存储和管理。 结构数据特点
  • 数据库-多值依赖

    2021-03-29 19:33:11
    如果对此规范化的二维表进行增删改很不方便,数据的冗余也十分的明显,仔细思考这类关系模式,发现它具有一种称为多值依赖的数据依赖。 设R(U)属性集U上的一个关系模式,X,Y,ZU的子集,并且z=U-x-y。关系模式R(U...

空空如也

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关系是一种规范化的二维表