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  • 数据库关系模式的规范化

    千次阅读 2021-04-03 15:23:11
    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。 所谓第一范式(1NF)是指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...

    前言:

    在关系型数据库中,规范化理论成为范式。范式是符合某一级别的关系模式集合。关系数据库中的关系必须满足一定的要求。即满足不同的范式。在关系数据库原理中规定了以下几种范式:第一范式,第二范式,第三范式,Boyee-Codd范式,第四范式,第五范式和第六范式,在进行关系数据库设计时,至少要符合1NF的要求,在1NF的基础上进一步满足就是2NF,一般来说,只需满足第三范式就行了。

    1、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数据库。

    2、第二范式(2NF)

    **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)。
    第二范式要求数据库表中的每个实例或行必须能被唯一地区分。在第二范式中,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,如果存在依赖关键字一部分的属性,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。简单地说,第二范式就是属性完全依赖于主关键字。

    3、第三范式(3NF)
    **满足第三范式(3NF)必须先满足第二范式(2NF)。
    第三范式就是在第二范式的基础上建立起来的,第三范式要求关系表中不存在非关键字对任一候选关键字的传递函数依赖。传递函数依赖是指如果存在“A-B-C”的决定关系,则C传递函数依赖于A。也就是说,第三范式要求关系表不包含其他表中已包含的非主关键字段信息。

    书上都是这样的长篇大论,反正我看晕了
    根据关系数据库规范范理论,关系数据库中的关系要满足第一范式,
    在部门关系中,因哪个属性而使它不满足第一范式?()
    A. 部门号
    B. 部门名
    C. 部门总经理
    D. 部门成员

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  • 数据库系统】关系模式

    千次阅读 2020-04-08 11:48:27
      数据库系统学习第六篇:关系模式。 文章目录前言数据库模式和关系模式基本概念关系模式深入了解码合理设计关系模式 前言   关系模型是常用的数据模型,它主要包括三方面的内容,即: 数据结构:表 数据操作:...

      数据库系统学习第六篇:关系模式。

    前言

      关系模型是常用的数据模型,它主要包括三方面的内容,即:

    1. 数据结构:表
    2. 数据操作:DDL DML DCL(DBAs常用)
    3. 完整性约束:实体完整性、参照完整性、自定义完整性。

      下面将进一步分析关系模式 。

    数据库模式和关系模式基本概念

      谈这两个之前,需要知道 模式指的是设计,实例指的是某一时刻的快照
      数据库模式即是对数据库的设计,数据库实例指的是某一特定时刻整个数据库数据的快照,同理,关系模式是对关系,也就是表的设计,关系实例就是某一特定时刻整个表数据的快照
      如下图所示 ,即数据库的模式
    在这里插入图片描述
      数据库实例就是某一个特定时刻,数据库数据的集合。

      以student表为例,它的关系模式即是下面标绿的地方。
    在这里插入图片描述
      关系实例指的是某一特定时刻,表的数据的集合。
    如下
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    关系模式深入了解

      关系模式可以理解为对表的属性的设计。一个关系模式 是由属性序列和属性的域组成,如下表示:
    在这里插入图片描述
      其中Ai 代表第i个属性 ,di表示第i个属性所对应的域。
    通常 我们表示一个关系模式时,不用展现属性的域是什么,举例如下:
    在这里插入图片描述

      属性的域应当是原子性的,即属性不应该再分,我认为不是原子性主要指两个方面,

    1. 属性指代不明
    2. 属性仍可分割

    1.如联系方式 指代不明 ,你可以分成QQ 微信 私人电话等等。
    2.如地址 仍可分割 ,如地址可以下分为 省 市 区 … 门牌号等等。

      通常我们要让一些属性的取值能唯一确定一个元组,这些属性的集合称为超码

    我们按范围来分的话,大概可以这么分,
      超码>=候选码 = 主码+备选码

      超码(SK)能唯一确定一个元组 ,候选码(CK) 也是超码 ,不过候选码的任意真子集不能确定唯一的元组。而主码(PK)是我们主观选定的候选码,而备选码(AK)则是除了主码以外的候选码。
      另外还一个码,叫做外码(FK),一个表的外码要么为null ,要么必然在另外一张表以主码的形式出现。这也就是参照完整性约束。

      以学生为例 ,它的属性可以有 学号 入学年份 院系 姓名 宿舍楼层 宿舍号。(我们忽略同一个寝室同名的极端情况

    超码可以是学号 入学年份 院系 姓名 宿舍楼层 宿舍号。
    候选码可以是学号 或是 入学年份 院系 姓名 宿舍楼层 宿舍号。
    主码我们可以挑 学号 或是 学年份 院系 姓名 宿舍楼层 宿舍号。
    备选码就是候选码 减去主码。

      我们挑选主码主要从性能方面考虑,如下所示:

    1. 单属性码优于组合码(显然学号作为主码更好)
    2. 整数优于字符串。

    合理设计关系模式

      关系模式的设计优劣与增删改查的效率高低密切相关。
      比如我们可以在一个表里存储所有信息,这不是不行,但是问题就是,会造成数据的大量重复。比如两个人共享一个账户,那么这个账户的信息就重复了。除此外,大量的null值会造成许多问题,如对某一个属性的所有元组进行计算 却因为null值的存在导致计算失败等等。

      写完收工。

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  • 数据库模式设计与建立, 1、设计数据库的概念模型 2、设计数据库的逻辑模型 3、使用 CREATE 语句创建数据库 4、使用 CREATE 语句创建基本表
  • 数据库 - 关系模式函数依赖

    万次阅读 2015-05-07 09:09:45
    关系数据库逻辑设计 ...关系模式由五部分组成,即它是一个五元组: R(U, D, DOM, F) R: 关系名 U: 组成该关系的属性名集合 D: 属性组U中属性所来自的域 DOM: 属性向域的映象集合 F: 属性间数据的

    关系数据库逻辑设计
    针对具体问题,如何构造一个适合于它的数据模式
    数据库逻辑设计的工具──关系数据库的规范化理论
    关系模式由五部分组成,即它是一个五元组:

                        R(U, D, DOM, F)
    R:      关系名
    U:       组成该关系的属性名集合
    D:       属性组U中属性所来自的域
    DOM: 属性向域的映象集合
    F:       属性间数据的依赖关系集合

    数据依赖

    一个关系内部属性与属性之间的约束关系
    现实世界属性间相互联系的抽象
    数据内在的性质
    语义的体现
    2. 数据依赖的类型
    函数依赖(Functional Dependency,简记为FD)
    多值依赖(Multivalued Dependency,简记为MVD)
    其他

    关系模式R(U, D, DOM, F)
        简化为一个三元组:
                        R(U, F)
    当且仅当U上的一个关系r满足F时,r称为关系模式 R(U, F)的一个关系

    数据依赖对关系模式的影响

    [例1]建立一个描述学校教务的数据库:
        学生的学号(Sno)、所在系(Sdept)
        系主任姓名(Mname)、课程名(Cname)
        成绩(Grade)
    
    单一的关系模式 :   Student <U、F>
    U ={ Sno, Sdept, Mname, Cname, Grade }
    
       属性组U上的一组函数依赖FF ={ Sno → Sdept,  Sdept → Mname, 
                    (Sno, Cname) → Grade }
    

    关系模式Student(U, F)中存在的问题
    1. 数据冗余太大
    2. 更新异常(Update Anomalies)
    3. 插入异常(Insertion Anomalies)
    4. 删除异常(Deletion Anomalies)
    结论:
    Student关系模式不是一个好的模式。
    “好”的模式:
    不会发生插入异常、删除异常、更新异常,
    数据冗余应尽可能少
    原因:由存在于模式中的某些数据依赖引起的(这也是对关系
    模式进行分解的根本理由)
    解决方法:通过分解关系模式来消除其中不合适的数据依赖

    分解关系模式

    把这个单一模式分成3个关系模式:
         S(Sno,Sdept,Sno → Sdept);
         SC(Sno,Cno,Grade,(Sno,Cno) → Grade);
         DEPT(Sdept,Mname,Sdept→ Mname)
    

    规范化

    规范化理论正是用来改造关系模式,通过分解关系模式来消除其中不合适的数据依赖,以解决插入异常、删除异常、更新异常和数据冗余问题。最终使各关系模式达到某种程度的分离,即“一事一地”的模式设计原则
    

    函数依赖

    函数依赖(Functional Dependency,FD)
    平凡函数依赖与非平凡函数依赖
    完全函数依赖与部分函数依赖
    传递函数依赖

    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)的任意一个可能的关系r,r中不可能存在两个元组在X上的属性值相等, 而在Y上的属性值不等, 则称 “X函数确定Y” 或  “Y函数依赖于X”,记作X→Y。  
    
    设有关系模式R(U),X和Y是属性集U的子集,函数依赖(functional dependency,简记为FD)是形为X→Y的一个命题,若对于R(U)的任意一个可能的关系r ,对r中任意两个元组t和s,都有t[X]=s[X]蕴涵
        t[Y]=s[Y],那么称FD X→Y在关系模式R(U)中成立。
    
    1. 所有关系实例均要满足
    2. 语义范畴的概念

    例如:姓名→年龄这个函数依赖只有在该部门没有
    同名人的条件下成立

    平凡函数依赖与非平凡函数依赖

    在关系模式R(U)中,对于U的子集X和Y,
    如果X→Y,但Y  X,则称X→Y是非平凡的函数依赖
    若X→Y,但Y  X,   则称X→Y是平凡的函数依赖
    例:在关系SC(Sno, Cno, Grade)中,
                非平凡函数依赖: (Sno, Cno) → Grade
                平凡函数依赖:     (Sno, Cno) → Sno 
                                              (Sno, Cno) → Cno
    
    若X→Y,则X称为这个函数依赖的决定属性组,也称为决定因素(Determinant)。
    若X→Y,Y→X,则记作X←→Y。
    若Y不函数依赖于X,则记作X→Y。
    

    完全函数依赖与部分函数依赖

    在R(U)中,如果X→Y,并且对于X的任何一个真子集X’,都有X’     Y, 则称Y对X完全函数依赖,记作
         X F  Y。
      若X→Y,但Y不完全函数依赖于X,则称Y对X部分函数依赖,记作X   P   Y。
    
    
    [例1] 中(Sno,Cno)→Grade是完全函数依赖,
                 (Sno,Cno)→Sdept是部分函数依赖
                  因为SnoSdept成立,且Sno是(SnoCno)的真子集
    

    传递函数依赖

    在R(U)中,如果XY,(YX) ,YX YZZY, 则称ZX传递函数依赖。
        记为:XZ
    
     注: 如果YX, 即X←→Y,则Z直接依赖于X。
    
    例: 在关系Std(Sno, Sdept, Mname)中,有:
          Sno → Sdept,Sdept → Mname
          Mname传递函数依赖于Sno
    
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  • 数据库管理系统(Database ...大部分DBMS提供数据定义语言DDL(Data Definition Language)和数据操作语言DML(Data Manipulation Language),供用户定义数据库模式结构与权限约束,实现对数据的追加、删除等操作。
  • 关系模式(1)什么是关系模式(2)定义关系模式3.关系模式和关系的对比4.关系数据库 0.思维导图 1. 关系 什么是关系? 单一的数据结构----关系 现实世界的实体以及实体间的各种联系均用关系来表示 逻辑结构----二...


    0.思维导图

    在这里插入图片描述

    1. 关系

    什么是关系?

    • 单一的数据结构----关系
      现实世界的实体以及实体间的各种联系均用关系来表示
    • 逻辑结构----二维表
      从用户角度,关系模型中数据的逻辑结构是一张二维表
    • 建立在集合代数的基础上

    (1)域(Domain)

    • 是一组具有相同数据类型的值的集合。例:
      整数
      实数
      介于某个取值范围的整数
      长度指定长度的字符串集合
      {‘男’,‘女’}
      ………………

    (2)笛卡尔积(Cartesian Product)

    • 笛卡尔积
      给定一组域D1,D2,…,Dn,这些域中可以有相同的。
      D1,D2,…,Dn的笛卡尔积为:
      在这里插入图片描述
      所有域的所有取值的一个组合
      不能重复;

    • 元组(Tuple)
      笛卡尔积中每一个元素(d1,d2,…,dn)叫作一个n元组(n-tuple)或简称元组(Tuple);
      (张清玫,计算机专业,李勇)、(张清玫,计算机专业,刘晨)等都是元组 ;

    • 分量(Component)
      笛卡尔积元素(d1,d2,…,dn)中的每一个值di叫作一个分量;
      张清玫、计算机专业、李勇、刘晨等都是分量 ;

    • 基数(Cardinal number)
      可以把基数看做笛卡尔积元素的个数,及元组的个数;
      若Di(i=1,2,…,n)为有限集,其基数为mi(i=1,2,…,n),则D1×D2×…×Dn的基数M为:
      在这里插入图片描述

    • 笛卡尔积的表示方法:
      笛卡尔积可表示为一个二维表;
      表中的每行对应一个元组,表中的每列对应一个;
      在这里插入图片描述

    (3)关系(Relation)

    • 关系
      ·笛卡尔积·D1×D2×…×Dn的子集叫作在D1,D2,…,Dn上的关系,表示为:
      在这里插入图片描述
      R:关系名
      n:关系的(Degree)

    • 元组
      ·关系·中的每个元素是关系中的元组,通常用t表示。

    • 单元关系与二元关系
      当n=1时,称该关系为单元关系(Unary relation)或一元关系 ;
      当n=2时,称该关系为二元关系(Binary relation);

    • ·关系的表示·
      关系也是一个二维表,表的每行对应一个元组,表的每对应一个
      在这里插入图片描述

    • 属性
      关系中不同列可以对应相同的域;
      为了加以区分,必须对每起一个名字,称为属性(Attribute);
      n目关系必有n个属性;

      • 候选码(Candidate key)
        若关系中的某一属性组的值能唯一地标识一个元组,则称该属性组为候选码;
        简单的情况:候选码只包含一个属性;
      • 全码(All-key)
        最极端的情况:关系模式的所有属性组是这个关系模式的候选码,称为全码(All-key);
      • 主码
        若一个关系有多个候选码,则选定其中一个为主码(Primary key);
      • 主属性
        候选码的诸属性称为主属性(Prime attribute);
        不包含在任何侯选码中的属性称为非主属性( Non-Prime attribute)或非码属性(Non-key attribute) ;
        在这里插入图片描述
    • D1,D2,…,Dn的笛卡尔积的某个子集才有实际含义
      ·例:·表2.1 的笛卡尔积没有实际意义
      取出有实际意义的元组来构造关系
      关系:SAP(SUPERVISOR,SPECIALITY,POSTGRADUATE)
      假设:导师与专业:1:1, 导师与研究生:1:n
      主码:POSTGRADUATE(假设研究生不会重名)
      SAP关系可以包含三个元组:{ (张清玫,计算机专业,李勇), (张清玫,计算机专业,刘晨),(刘逸,信息专业,王敏) }

    (4)三类关系

    • 基本关系(基本表或基表)
      实际存在的表,是实际存储数据的逻辑表示
    • 查询表
      查询结果对应的表
    • 视图表
      由基本表或其他视图表导出的表,是虚表,不对应实际存储的数据
    • 在 SQL 中,视图是基于 SQL 语句的结果集的可视化的表
    • 视图包含行和列,就像一个真实的表。视图中的字段就是来自一个或多个数据库中的真实的表中的字段。
    • 我们可以向视图添加 SQL 函数、WHERE 以及 JOIN 语句,我们也可以提交数据,就像这些来自于某个单一的表。
    • 注释:数据库的设计和结构不会受到视图中的函数、where 或 join 语句的影响。
    • 基本关系(二维表)的性质
      ① 列是同质的(Homogeneous);
      ② 不同的列可出自同一个域,其中的每一列称为一个属性,不同的属性要给予不同的属性名;
      ③ 列的顺序无所谓,列的次序可以任意交换;
      ④ 任意两个元组的候选码不能相同;
      ⑤ 行的顺序无所谓,行的次序可以任意交换;
      ⑥ 分量必须取原子值,这是规范条件中最基本的一条; 表2.3  非规范化关系

    2.关系模式

    (1)什么是关系模式

    关系模式(Relation Schema)是
    关系是
    关系模式是对关系描述:

    • 元组集合的结构
      • 属性构成
      • 属性来自的域
      • 属性与域之间的映象关系
    • 元组语义以及完整性约束条件
    • 属性间的数据依赖关系集合

    (2)定义关系模式

    关系模式可以形式化地表示为:

    • R(U,D,DOM,F)
    • R 关系名
    • U 组成该关系的属性名集合
    • D 属性组U中属性所来自的域
    • DOM 属性向域的映象集合
    • F 属性间的数据依赖关系集合

    ·例:·
    导师和研究生出自同一个域——人,取不同的属性名,并在模式中定义属性向域的映象,即说明它们分别出自哪个域;
    DOM(SUPERVISOR-PERSON)= DOM(POSTGRADUATE-PERSON)=PERSON

    关系模式通常可以简记为
    R (U) 或 R (A1,A2,…,An)
    R: 关系名
    A1,A2,…,An : 属性名
    注:域名及属性向域的映象常常直接说明为属性的类型、长度

    3.关系模式和关系的对比

    • 关系模式
      对关系的描述
      静态的、稳定的
    • 关系
      关系模式在某一时刻的状态或内容
      动态的、随时间不断变化的
      关系模式和关系往往统称为关系

    在数据库学科中可以把关系模式理解为表的结构、属性之间的关系、约束条件,把关系理解为二维表

    4.关系数据库

    • 关系数据库·
      在一个给定的应用领域中,所有·关系的集合·构成一个关系数据库
    • ·关系数据库模式包括
      若干域的定义;
      在这些域上定义的若干关系模式;
    • 关系数据库的··与
      关系数据库的: 关系数据库模式, 对关系数据库的描述。
      关系数据库的: 关系模式在某一时刻对应的关系的集合,简称为关系数据库
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  • 关系模式设计中的问题关系数据库设计要解决的主要问题 什么样的数据库模式才合理? 怎么分解才能满足要求? 衡量的标准是什么? 理论基础是什么? 如何进行实现? 关于好的数据库模式好的数据库模式是不会发生插入...
  • 这是一个数据库实验报告,仅供参考一下 题目:数据库模式设计及建立
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  • 关系数据库设计:谈谈规范化技术

    千次阅读 多人点赞 2020-08-19 21:42:31
    通过实际案例介绍关系数据库设计中的规范化技术(Normalization),为什么需要规范化,常见的第一范式、第二范式和第三范式,反规范化应用的场景以及外键的取舍问题。
  • 数据库三级模式两级映像

    千次阅读 2019-12-19 23:18:47
    (不局限于关系数据库) 1.如果从DBMS来看,数据库通常采用三级模式结构,也就是说DBMS内部的系统结构是三级模式结构。 2.如果从数据库最终用户角度来看,数据库的结构可分为:单用户结构,分布式结构,客户端/...
  • 数据库四种设计模式

    千次阅读 2018-08-01 09:25:41
    主扩展模式通常用来将几个相似的对象的共有属性抽取出来,形成一个”公共属性表“,且“公共属性表”与“专有属性表”是“一对一”的关系。  “专有属性表”可以看做是“公共属性表”的 扩展,两者合在一起就是对...
  • 上篇博文提到:关系数据库系统支持三级模式结构,其模式、外模式和内模式中的基本对象有数据库模式、表、索引、视图等。相应的,SQL的数据定义功能包括数据库模式定义、表定义、索引定义和视图定义。 本篇博文主要...

空空如也

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数据库关系模式的建立