database多值依赖及4NF

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数据库五大范式详解

第一范式（1NF）第一范式，强调属性的原子性约束，要求属性具有原子性，不可再分解。

举个例子，活动表（活动编码，活动名称，活动地址），假设这个场景中，活动地址可以细分为国家、省份、城市、市区、位置，那么就没有达到第一范式。

第二范式（2NF）第二范式，强调记录的唯一性约束，表必须有一个主键，并且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。

举个例子，版本表（版本编码，版本名称，产品编码，产品名称），其中主键是（版本编码，产品编码），这个场景中，数据库设计并不符合第二范式，因为产品名称只依赖于产品编码。

存在部分依赖。

所以，为了使其满足第二范式，可以改造成两个表：版本表（版本编码，产品编码）和产品表（产品编码，产品名称）。

第三范式（3NF）第三范式，强调属性冗余性的约束，即非主键列必须直接依赖于主键。

举个例子，订单表（订单编码，顾客编码，顾客名称），其中主键是（订单编码），这个场景中，顾客编码、顾客名称都完全依赖于主键，因此符合第二范式，但是顾客名称依赖于顾客编码，从而间接依赖于主键，所以不能满足第三范式。

为了使其满足第三范式，可以拆分两个表：订单表（订单编码，顾客编码）和顾客表（顾客编码，顾客名称），拆分后的数据库设计，就可以完全满足第三范式的要求了。

值得注意的是，第二范式的侧重点是非主键列是否完全依赖于主键，还是依赖于主键的一部分。

第三范式的侧重点是非主键列是直接依赖于主键，还是直接依赖于非主键列。

修正的第三范式（BCNF）修正的第三范式，是防止主键的某一列会依赖于主键的其他列。

举个例子，每个管理员只能管理一个仓库，那么如果设计库存表（仓库名，管理员名，商品名，数量），主键为（仓库名，管理员名，商品名），这是满足前面三个范式的，但是仓库名和管理员名之间存在依赖关系，因此删除某一个仓库，会导致管理员也被删除，因此设计不合理。

第四范式（4NF）当一个表中的非主属性相互独立时（3NF)，这些非主属性不应该有多值。

数据库系统原理第七章答案

第十三页，编辑于星期五：九点九分。
例如，关系模式STJ(S，T，J)中，S表示学生，T表示教师，
J表示课程。语义为：每一教师只能讲授一门课程，每门课
程由若干教师讲授；每个学生选修某门课程就对应一个固
定的教师。由语义可以得到STJ模式的函数依赖为：
F={(S，J)→T，T→J} 显然：(S，J)和(T，S)都是关系的码；关系的主属性集为 {S，T，J}，非主属性为（空集）。由于STJ模式中无非主属性，所以它属于3NF；但因为存在T→J，由于T不是码，故STJBCNF。
第十六页，编辑于星期五：九点九分。
7.2 关系模式的分解算法
7.2.1 关系模式分解的算法基础
1. 函数依赖的逻辑蕴含
设F是R〈U〉函数依赖集，X和Y是属性集U的子集。如果从F中的函数依赖能推出X→Y，则称F逻辑蕴含 X→Y，或称X→Y是F的逻辑蕴含。
第十七页，编辑于星期五：九点九分。
2. Armstrong公理系统
(1) Armstrong公理系统:设U为属性集，F是U上的函数依赖集，于是有关系模式R〈U，F〉。 1) 自反律：若YXU，则X→Y为F所蕴含。 2) 增广律：若X→Y为F所蕴含，且ZU，则XZ→YZ为F所蕴含。 3) 传递律：若X→Y及Y→Z为F所蕴含，则X→Z为F所蕴含。
(2) Armstrong公理的三个推理
第二十三页，编辑于星期五：九点九分。
【例】设F={A→BC，B→AC，C→A}，对F进行极小化处理。
解：1) 把F中的函数依赖转换成右部都是单属性的函数依赖，分解后的函数依赖集仍用F表示。 F={A→B，A→C，B→A，B→C，C→A} 2) 去掉F中冗余的函数依赖。判断A→B。设：G1={ A→C，B→A，B→C，C→A}，得：AG1+=AC ∵ BAG1+ ∴ A→B不冗余判断A→C。设：G2={ A→B，B→A，B→C，C→A}，得：AG2+=ABC ∵ CAG2+ ∴ A→C冗余判断B→A。设：G3={ A→B，B→C，C→A}，得：BG3+=BCA ∵ ABG3+ ∴ B→A冗余判断B→C。设：G4={ A→B，C→A}，得：BG4+=B ∵ CBG4+ ∴ B→C不冗余判断C→A。设：G5={ A→B，B→C }，得：CG5+=C ∵ ACG5+ ∴ C→A不冗余 Fm={ A→B，B→C，C→A}

数据库系统与应用部分课后答案

1-4.什么是数据库？数据库中的数据有什么特点？数据库(Database,简称DB)是长期储存在计算机内、有组织的、可表现为多种形式的可共享的大量数据集合。

数据库特征：数据按一定的数据模型组织、描述和储存；可为各种用户共享；冗余度较小；数据独立性较高；易扩展。

1-5.什么是数据库管理系统？它的主要功能是什么？数据库管理系统（Database Management System，简称DBMS）是位于用户与操作系统之间的一层数据管理软件,它的职能是有效地组织和存储数据、获取和管理数据，接受和完成用户提出的访问数据的各种请求。

功能：数据定义功能，提供数据定义语言(DDL)，用于定义数据库中的数据对象；数据操纵功能，提供数据操纵语言(DML)，用于操纵数据实现对数据库的基本操作；数据库的运行管理，保证数据的安全性、完整性、多用户对数据的并发使用、发生故障后的系统恢复及数据库的内部维护；数据库的建立和维护功能，提供实用程序，完成数据库数据批量装载，数据库转储，介质故障恢复，数据库的重组织和性能监视等。

1-7.什么是数据的完整性？什么是数据的共享性？为什么要使数据库中的数据具有完整性和共享性？数据完整性是指数据的正确性、有效性和相容性。

数据的共享性是指由于数据库系统是从整体角度上看待和描述数据的，数据不再面向某个应用，而是面向整个系统。

数据的完整性高会使得数据库中的数据冗余度变小，从而避免了由于数据冗余度大带来的数据冲突问题，也避免了由此产生的数据维护麻烦和数据统计错误问题。

数据共享度高会提高数据的利用率，它使得数据更有价值和更容易、更方便地被使用。

1-8数据库系统阶段的数据管理有什么特点？数据管理是对数据进行分类、组织、编码、存储、检索和维护，是数据处理的中心问题。

（一）人工管理特点：数据的管理者，应用程序，数据不保存；数据面向的对象，某一应用程序；数据的共享程度，无共享、冗余度极大；数据的独立性，不独立，完全依赖于程序数据的结构化，无结构；数据控制能力，应用程序自己控制。

数据库教程（SQLServer）课后习题及答案

习题13、简述数据库系统的组成。

答：数据库系统一般由数据库、数据库管理系统（及其开发工具）、数据库管理员（DataBase Administrator ，DBA ）和用户组成。

4、试述数据库系统的三级模式结构。

这种结构的优点是什么？答：数据库系统的三级模式结构是指数据库系统是由外模式、模式和内模式三级构成，同时包含了二级映像，即外模式/模式映像、模式/内模式映像，如下图所示。

数据库应用1……外模式A 外模式B 模式应用2应用3应用4应用5……模式外模式/模式映像模式/内模式映像数据库系统的这种结构具有以下优点：（1）保证数据独立性。

将外模式与模式分开，保证了数据的逻辑独立性；将内模式与模式分开，保证了数据的物理独立性。

（2）有利于数据共享，减少了数据冗余。

（3）有利于数据的安全性。

不同的用户在各自的外模式下根据要求操作数据，只能对限定的数据进行操作。

（4）简化了用户接口。

按照外模式编写应用程序或输入命令，而不需了解数据库全局逻辑结构和内部存储结构，方便用户系统。

5、什么是数据的物理独立性与逻辑独立性？并说明其重要性。

答：（1）数据的物理独立性是指数据的物理结构（包括存储结构、存取方式等）的改变，存储设备的更换，物理存储的更换，存取方式改变等都不影响数据库的逻辑结构，从而不致引起应用程序的变化。

（2）数据的逻辑独立性是指数据库总体逻辑结构的改变，如修改数据模式，增加新的数据类型、改变数据间联系等，不需要相应修改应用程序。

（3）数据的独立性使得数据库中数据独立于应用程序而不依赖于应用程序，也就是说数据的逻辑结构、存储结构与存取方式的改变不影响应用程序。

相应的，数据的独立性也使得应用程序的编制不再依赖于数据的物理和逻辑结构，提高了应用程序的可移植性与鲁棒性。

从理论上说，数据的独立性可以使数据的组织和应用程序的编制完全分离。

8、什么是数据模型？答：数据模型（Data Model ）是一种抽象模型，是对现实世界数据特征的抽象。

2022年长沙师范学院计算机网络技术专业《数据库原理》科目期末试卷A(有答案)

2022年长沙师范学院计算机网络技术专业《数据库原理》科目期末试卷A（有答案）一、填空题1、在SQL Server 2000中，数据页的大小是8KB。

某数据库表有1000行数据，每行需要5000字节空间，则此数据库表需要占用的数据页数为_____页。

2、数据仓库主要是供决策分析用的______，所涉及的数据操作主要是______，一般情况下不进行。

3、如果多个事务依次执行，则称事务是执行______；如果利用分时的方法，同时处理多个事务，则称事务是执行______。

4、对于非规范化的模式，经过转变为1NF，______，将1NF经过转变为2NF，______，将2NF经过转变为3NF______。

5、若事务T对数据对象A加了S锁，则其他事务只能对数据A再加______，不能加______，直到事务T释放A上的锁。

6、在SQL Server 2000中，新建了一个SQL Server身份验证模式的登录账户LOG，现希望LOG在数据库服务器上具有全部的操作权限，下述语句是为LOG授权的语句，请补全该语句。

EXEC sp_addsrvrolemember‘LOG’，_____；7、数据库管理系统的主要功能有______________、______________、数据库的运行管理以及数据库的建立和维护等4个方面。

8、设某数据库中有作者表（作者号，城市）和出版商表（出版商号，城市），请补全如下查询语句，使该查询语句能查询作者和出版商所在的全部不重复的城市。

SELECT城市FROM作者表_____SELECT城市FROM出版商表；9、数据库系统在运行过程中，可能会发生各种故障，其故障对数据库的影响总结起来有两类：______和______。

10、从外部视图到子模式的数据结构的转换是由______________实现；模式与子模式之间的映象是由______________实现；存储模式与数据物理组织之间的映象是由______________实现。

数据库第四范式

数据库第四范式
数据库第四范式（4NF）是关系数据库设计中的一种范式，它建立在第三范式（3NF）的基础上。

第三范式要求所有的非关键字列都必须和所有的超键直接依赖，但是在某些情况下，数据库设计可能会出现类似于多对多的关系，使得依赖关系的复杂度增加。

此时，第四范式就可以帮助我们通过消除多值依赖和联合依赖等复杂关系，从而减少冗余数据，提高数据库的性能和查询效率。

在第四范式中，我们可以定义一个关系模式R（A，B，C，D），其中A是关系模式的主键（也可以是超键）。

若在该关系模式中存在以下两种情况之一，则该关系模式R符合第四范式要求：
1. 对于每个非主属性B，如果它与关系的其他非主属性C存在多值依赖，那么B可以被拆分成两个关系模式，其中一个包含属性B和A，另一个包含属性C和A。

2. 对于每个非主属性B和C，如果它们之间存在联合依赖，那么B和C可以被拆分成两个关系模式，其中一个包含属性B、A和C，另一个包含属性C和A。

通过将一个大的关系模式分解成多个小的关系模式，我们可以消除重
复的数据，提高数据库的性能和查询效率。

同时，第四范式也可以保证数据库的数据一致性和完整性，减少数据冗余和异常，避免数据的不一致性和混乱。

总之，数据库第四范式是关系数据库设计中的一种重要的范式，它可以有效地提高数据库的性能和查询效率，同时也可以保证数据库的数据一致性和完整性。

然而，在实际应用中，我们需要根据具体的业务需求和数据特点来选择不同的范式和设计方案，以达到最优的数据库设计效果。

数据库重要术语(中英文)

单词汇总（数据库专业一点的词汇其实主要就是每章后面review items的内容，在这里简单列一下，如果你实在没时间看书，至少这些单词要认识。

）：1.数据库系统：database system(DS),database management system(DBMS)2.数据库系统（DS），数据库管理系统（DBMS）3.关系和关系数据库table= relation，column = attribute属性，domain, atomic domain, row= tuple，relational database, relation schema, relation instance, database schema, database instance;4.表=关系，列=属性属性，域，原子域，排=元组，关系型数据库，关系模式，关系实例，数据库模式，数据库实例;1.key们: super key, candidate key, primary key, foreign key, referencing relation, referencedrelation;2.超码，候选码，主码，外码，参照关系，被参照关系5.关系代数(relational algebra)：selection, project, natural join, Cartesian product, set operations,union, intersect, set difference ( except\minus), Rename, assignment, outer join, grouping, tuple relation calculus6.（关系代数）：选择，项目，自然连接，笛卡尔积，集合运算，集，交集，集合差（除\负），重命名，分配，外连接，分组，元组关系演算7. sql组成：DDL：数据库模式定义语言，关键字：createDML：数据操纵语言，关键字：Insert、delete、updateDCL：数据库控制语言，关键字：grant、removeDQL：数据库查询语言，关键字：select8.3.SQL语言：DDL，DML，DCL，QL，sql query structure, aggregate functions, nested subqueries,exists(as an operator), unique(as an operator), scalar subquery, assertion, index(indices), catalogs, authorization, all privileges, granting, revoking, grant option, trigger, stored procedure, stored function4.SQL语言：DDL，DML，DCL，QL，SQL查询结构，聚合函数，嵌套子查询，存在（如运营商），独特的（如运营商），标量子查询，断言指数（指数），目录，授权，所有权限，授予，撤销，GRANT OPTION，触发器，存储过程，存储函数9.表结构相关：Integrity constraints, domain constraints, referential integrity constraints10.完整性约束，域名约束，参照完整性约束5.数据库设计(ER 模型)：Entity-Relationship data model, ER diagram, composite attribute,single-valued and multivalued attribute, derived attribute,binary relationship set, degree of relationship set, mapping cardinality,1-1, 1-m, m-n relationship set (one to one, one to many, many to many), participation, partial or total participation, weak entity sets, discriminator attributes, specialization and generalization6.实体关系数据模型，ER图，复合属性，单值和多值属性，派生属性，二元关系集，关系集，映射基数的程度，1-1，1-米，MN关系集合（一对一，一对多，多对多），参与部分或全部参与，弱实体集，分辨符属性，特化和概化11.函数依赖理论：functional dependence, normalization, lossless join (or lossless) decomposition,First Normal Form (1NF), the third normal form (3NF), Boyce-codd normal form (BCNF), R satisfies F, F holds on R, Dependency preservation保持依赖, Trivial, closure of a set of functional dependencies函数依赖集的闭包, closure of a set of attributes属性集闭包,Armstrong’s axioms Armstrong公理, reflexivity rule自反律, augmentation rule，增广率, transitivity传递律, restriction of F to R i ，F在Ri上的限定，canonical cover正则覆盖,extraneous attributes无关属性, decomposition algorithm分解算法.7.函数依赖，规范化，无损连接（或无损）分解，第一范式（1NF），第三范式（3NF）BC范式（BCNF），R满足F，F持有R，依赖保存，平凡，一组函数依赖封闭，一组属性，8.事务：transition, ACID properties ACID特性,并发控制系统concurrency control system,故障恢复系统recovery system,事务状态transition state, 活动的active, 部分提交的partially committed, 失败的failed, 中止的aborted, 提交的committed,已结束的terminated, 调度schedule,操作冲突conflict of operations, 冲突等价conflict equivalence,冲突可串行化conflict serializablity,可串行化顺序serializablity order,联级回滚cascading rollback,封锁协议locking protocol,共享（S）锁shared-mode lock (S-lock),排他（X）锁exclusive-mode lock (X-lock), 相容性compatibility, 两阶段封锁协议2-phase locking protocol, 意向锁intention lock, 时间戳timestamp, 恢复机制recovery scheme,日志log, 基于日志的恢复log-based recovery, 延迟的修改deferred modification, 立即的修改immediate modification, 检查点checkpoint.数据库系统DBS Database System数据库系统应用Database –system applications文件处理系统file-processing system数据不一致性data inconsistency一致性约束consistency constraint数据抽象Data Abstraction实例instance模式schema物理模式physical schema逻辑模式logical schema物理数据独立性physical data independence数据模型data model实体-联系模型entity-relationship model（E-R）关系数据模型relational data model基于对象的数据模型object-based data model半结构化数据模型semistructured data model数据库语言database language数据定义语言data-definition language数据操纵语言data-manipulation language查询语言query language元数据metadata应用程序application program规范化normalization数据字典data dictionary存储管理器storage manager查询管理器query processor事务transaction原子性atomicity故障恢复failure recovery并发控制concurrency-control两层和三层数据库体系结构two-tier/three-tier 数据挖掘data mining数据库管理员DBA database administrator表table关系relation元组tuple空值null value数据库模式database schema数据库实例database instance关系模式relation schema关系实例relation instance码keys超码super key候选码candidate key主码primary key外码foreign key参照关系referencing relation被参照关系referenced relation属性attribute域domain原子域atomic domain参照完整性约束referential integrity constraint 模式图schema diagram查询语言query language过程化语言procedural language非过程化语言nonprocedural language关系运算operations on relations选择元组selection of tuples选择属性selection of attributes自然连接natural join笛卡尔积Cartesian product集合运算set operations关系代数relational algebraSQL查询语言SQL query structureSelect 字句select clauseFrom 字句from clauseWhere 字句where clause自然连接运算natural join operationAs字句as clauseOrder by 字句order by clause相关名称(相关变量，元组变量) correlation name （correlation variable，tuple variable）集合运算set operationsUnionInterestExcept空值null values真值“unknown”truth “unknown”聚集函数aggregate functionsavg，min，max，sum，countgroup byhaving嵌套子查询nested subqueries集合比较set comparisons{《，《=，》，》=}{some，all}existsuniquelateral字句lateral clausewith字句with clause标量子查询scalar subquery数据库修改database modification删除deletion插入insertion更新updating参照完整性referential integrity参照完整性约束referential –integrity constraint 或子集依赖subset dependency可延迟的deferrable断言assertion连接类型join types内连接和外连接inner and outer join左外连接、右外连接和全外连接left 、right and full outer joinNatural 连接条件、using连接条件和on连接条件natural using and so on视图定义view definition物化视图materialized views视图更新view update事务transactions提交commit work回滚roll back work原子事务atomic transaction完整性约束integrity constraints域约束domain constraints唯一性约束unique constraintCheck 字句check clause参照完整性referential integrity级联删除cascading delete级联更新cascading updates断言assertions日期和时间类型date and time types默认值default values索引index大对象large object用户定义类型user-defined types域domains目录catalogs模式schemas授权authorization权限privileges选择select插入insert更新update所有权限all privileges授予权限granting of privileges收回权限revoking of privileges授予权限的权限privileges to privileges Grant option角色roles视图授权authorization on views执行授权execute authorization调用者权限invoker privileges行级授权row-level authorizationJDBCODBC预备语句prepared statements访问元数据accessing metadataSQL注入SQL injection嵌入式SQL embedded SQL游标cursors可更新的游标updatable cursors动态SQL dynamic SQLSQL函数SQL functions存储过程stored procedures过程化结构procedural constructs外部语言例程external language routines触发器triggerBefore 和after 触发器before and after triggers过渡变量和过渡表transition variables and tables递归查询recursive queries单调查询monotonic queries排名函数ranking functionsRankDense rankPartition by分窗windowing联机分析处理（OLAP）online analytical processing多维数据multidimensional data度量属性measure attributes维属性dimension attributes转轴pivoting数据立方体data cube切片和切块slicing and dicing上卷和下钻rollup and drill down交叉表cross-tabulation第七章实体-联系数据模型Entity-relationship data model实体和实体集entity and entity set属性attribute域domain简单和复合属性simple and composite attributes单值和多值属性single-valued and multivalued attributes空值null value派生属性derived attribute超码、候选码以及主码super key ,candidate key, and primary key 联系和联系集relationship and relationship set二元联系集binary relationship set联系集的度degree of relationship set描述性属性descriptive attributes超码、候选码以及主码super key ,candidate key, and primary key 角色role自环联系集recursive relationship setE-R图E-R diagram映射基数mapping cardinality一对一联系one-to-one relationship一对多联系one-to-many relationship多对一联系many-to-one relationship多对多联系many-to-many relationship参与participation全部参与total participation部分参与partial participation弱实体集和强实体集weak entity sets and strong entity sets分辨符属性discriminator attributes标识联系identifying relationship特化和概化specialization and generalization超类和子类superclass and subclass属性继承a ttribute inheritance单和多继承single and multiple inheritance条件定义的和用户定义的成员资格condition-defined and userdefined membership 不相交概化和重叠概化disjoint and overlapping generalization全部概化和部分概化total and partial generalization聚集aggregationUMLUML类图UML class diagram第八章E-R模型和规范化E-R model and normalization分解decomposition函数依赖functional dependencies无损分解lossless decomposition原子域atomic domains第一范式（1NF）first normal form(1NF)合法关系legal relations超码super keyR满足F R satisfies FF在R上成立F holds on RBoyce-Codd范式BCNF Boyce-Codd normal form(BCNF)保持依赖dependency preservation第三范式（3NF）third normal form(3NF)平凡的函数依赖thivial functional dependencies函数依赖集的闭包closure of a set of functional dependenciesArmstrong公理Armstrong ‘s axioms属性集闭包closure of attribute setsF在Ri上的限定restriction of F to Ri正则覆盖canonical cover无关属性extraneous attributesBCNF分解算法BCNF decomposition algorithm3NF分解算法3NF decomposition algorithm多值依赖multivalued dependencies第四范式（4NF）fourth normal form(4NF)多值依赖的限定restriction of a multivalued independency投影-连接范式（PJNF）project-join normal form(PJNF)域-码范式（DKNF）domain-key normal form(DKNF)泛关系universal relation唯一角色假设unique-role assumption 去规范化denormalization。

数据名词解释

1.数据(Data)是数据库中存储的基本对象2.数据库(Database,简称DB)是长期储存在计算机内、有组织的、可共享的大量数据的集合。

3.数据库的基本特征:数据按一定的数据模型组织、描述和储存可为各种用户共享冗余度较小数据独立性较高易扩展4.DBMS是位于用户与操作系统之间的一层数据管理软件。

是基础软件，是一个大型复杂的软件系统5.DBMS的主要功能：数据定义功能数据组织、存储和管理数据操纵功能数据库的事务管理和运行管理数据库的建立和维护功能(实用程序) 其它功能。

6.数据管理技术的发展过程A人工管理阶段(20世纪40年代中--50年代中)特点：应用程序管理数据a数据不保存b数据面向的对象：某一应用程序c无共享、冗余度极大d 不独立，完全依赖于程序e无结构f 应用程序自己控制B文件系统阶段(20世纪50年代末--60年代中)特点：文件系统管理数据，a数据可长期保存b数据面向的对象：某一应用程序c共享性差、冗余度大d记录内有结构,整体无结构e 独立性差，数据的逻辑结构改变必须修改应用程序应用程序自己控制C数据库系统阶段(20世纪60年代末--现在)特点：7.数据库系统的特点: a数据结构化b 数据的共享性高，冗余度低，易扩充c数据独立性高d数据由DBMS统一管理和控制8.数据模型的组成要素:a数据结构b 数据操作c完整性约束条件9.(1) 实体（Entity):客观存在并可相互区别的事物称为实体。

(2) 属性（Attribute）实体所具有的某一特性称为属性。

(3) 码（Key): 唯一标识实体的属性集称为码。

10.关系模式:对关系的描述称为关系模式。

11.关系模型：是一种用二维表格结构表示数据及数据之间联系的数据模型。

12.关系的完整性约束条件a实体完整性b参照完整性c用户定义的完整性13.关系数据模型的优缺点:优点a建立在严格的数学概念的基础上b概念单一c关系模型的存取路径对用户透明.缺点a存取路径对用户透明导致查询效率往往不如非关系数据模型b为提高性能，必须对用户的查询请求进行优化增加了开发DBMS的难度14.数据库系统的三级模式结构是指：模式外模式内模式。

数据库三大范式详解

数据库三大范式详解设计关系数据库时，遵从不同的规范要求，设计出合理的关系型数据库，这些不同的规范要求被称为不同的范式，各种范式呈递次规范，越高的范式数据库冗余越小。

目前关系数据库有六种范式：第一范式（1NF）、第二范式（2NF）、第三范式（3NF）、巴德斯科范式（BCNF）、第四范式(4NF）和第五范式（5NF，又称完美范式）。

满足最低要求的范式是第一范式（1NF）。

在第一范式的基础上进一步满足更多规范要求的称为第二范式（2NF），其余范式以次类推。

一般说来，数据库只需满足第三范式(3NF）就行了。

第一范式（1NF）无重复的列所谓第一范式（1NF）是指在关系模型中，对域添加的一个规范要求，所有的域都应该是原子性的，即数据库表的每一列都是不可分割的原子数据项，而不能是集合，数组，记录等非原子数据项。

即实体中的某个属性有多个值时，必须拆分为不同的属性。

在符合第一范式（1NF）表中的每个域值只能是实体的一个属性或一个属性的一部分。

简而言之，第一范式就是无重复的域。

说明：在任何一个关系数据库中，第一范式（1NF）是对关系模式的设计基本要求，一般设计中都必须满足第一范式（1NF）。

不过有些关系模型中突破了1NF的限制，这种称为非1NF的关系模型。

换句话说，是否必须满足1NF的最低要求，主要依赖于所使用的关系模型。

第二范式（2NF）属性在1NF的基础上，非码属性必须完全依赖于主键[在1NF基础上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记录必须可以被唯一地区分。

选取一个能区分每个实体的属性或属性组，作为实体的唯一标识。

例如在员工表中的身份证号码即可实现每个一员工的区分，该身份证号码即为候选键，任何一个候选键都可以被选作主键。

在找不到候选键时，可额外增加属性以实现区分，如果在员工关系中，没有对其身份证号进行存储，而姓名可能会在数据库运行的某个时间重复，无法区分出实体时，设计辟如ID等不重复的编号以实现区分，被添加的编号或ID选作主键。

2022年吉林农业大学数据科学与大数据技术专业《数据库系统原理》科目期末试卷A(有答案)

2022年吉林农业大学数据科学与大数据技术专业《数据库系统原理》科目期末试卷A（有答案）一、填空题1、在SQL Server 2000中，某数据库用户User在此数据库中具有对T 表数据的查询和更改权限。

现要收回User对T表的数据更改权，下述是实现该功能的语句，请补全语句。

_____UPDATE ON T FROM User；2、在SQL Server 2000中，新建了一个SQL Server身份验证模式的登录账户LOG，现希望LOG在数据库服务器上具有全部的操作权限，下述语句是为LOG授权的语句，请补全该语句。

EXEC sp_addsrvrolemember‘LOG’，_____；3、如图所示的关系R的候选码为；R中的函数依赖有；R属于范式。

一个关系R4、数据库系统在运行过程中，可能会发生各种故障，其故障对数据库的影响总结起来有两类：______和______。

5、数据库内的数据是______的，只要有业务发生，数据就会更新，而数据仓库则是______的历史数据，只能定期添加和刷新。

6、以子模式为框架的数据库是______________；以模式为框架的数据库是______________；以物理模式为框架的数据库是______________。

7、设有关系模式R（A，B，C）和S（E，A，F），若R.A是R的主码，S.A是S的外码，则S.A的值或者等于R中某个元组的主码值，或者______取空值，这是规则，它是通过______和______约束来实现的。

8、数据仓库创建后，首先从______中抽取所需要的数据到数据准备区，在数据准备区中经过净化处理______，再加载到数据仓库中，最后根据用户的需求将数据发布到______。

9、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______________，系关系的外码是______________，学生关系的主码是______________，外码是______________。

数据库第四范式

数据库第四范式第四范式是数据库设计中的一种规范，它强调了数据表中存在的多个关系之间的独立性。

该规范建议将一张数据表中的多个属性拆分成多个独立的表，以避免数据冗余和数据不一致的发生。

本文将介绍数据库第四范式的概念、目的、实现方法和其对数据库性能的影响。

1.概念数据库第四范式又称偏函数依赖范式，是对第三范式的进一步完善和提高。

第四范式规定的是任何一个非主属性（即不属于关系主键）都不能由部分主属性函数决定。

否则就需要将该属性单独拆分出来，构成一个新的关系。

2.目的使用第四范式可以避免数据冗余和数据不一致的发生。

例如，当一张数据表中包含了多个实体的属性时，可能会导致某些数据在多个记录中出现，这样会占用过多的存储空间，并且更新数据时可能会导致数据不一致。

而将这些属性拆分到独立的数据表中，可以减少数据冗余，并使得每张表只包含一个实体的属性，从而提高数据的一致性和可靠性。

3.实现方法实现第四范式需要进行逐一分析和整理数据表中的属性，将其拆分成多个独立的数据表。

在这个过程中，需要特别注意以下两点：（1）确定主键：每个新的数据表都需要定义一个主键，以保证数据的唯一性。

主键可以由单个属性或多个属性构成。

（2）确保数据的完整性：当数据被拆分成多个数据表后，需要通过引入外键来保持数据表之间的联系。

在这个过程中，需要确保数据的完整性，即每条记录的外键值都对应被引用表的主键值。

4.对数据库性能的影响数据库第四范式可以提高数据表的一致性和可靠性，但它也会带来性能上的损失。

因为在使用第四范式后，需要通过联结操作来获取相关的数据，这可能会导致查询的速度变慢。

同时，数据表之间的关系越复杂，联结操作的次数也会越多，对性能的影响也会越大。

因此，在设计数据库时需要在保持数据一致性的前提下，尽量减少数据表之间的复杂关系，以提高数据库的查询速度和性能。

综上所述，数据库第四范式是一种遵循最小化数据冗余的规范，它可以提高数据表的一致性和可靠性，但也会带来性能上的损失。

数据库四大范式

数据库四⼤范式⼀、概念在创建⼀个数据库的过程中，必须依照⼀定的准则，这些准则被称为范式，从第⼀到第六共六个范式。

⼆、背景数据库的规范化（上⼀篇博客有写到）的程度不同，便有了这么多种范式。

数据库范式是数据库设计必不可少的知识，没有对范式的理解，就⽆法设计出⾼效率、优雅的数据库，甚⾄设计出错误误的数据库。

三、⽬标⼀般数据库设计只要遵循第⼀范式，第⼆范式，和第三范式就⾜够了，满⾜这些规范的数据库是简洁的、结构明晰的，同时，不会发⽣插⼊（insert）、删除（delete）和更新（update）操作异常。

使⽤正确的数据结构，不仅有助于对数据库进⾏相应的存取操作，还可以极⼤地简化应⽤程序中的其他内容(查询、窗体、报表、代码等)，按照“数据库规范化”对表进⾏设计，其⽬的就是减少数据库中的数据冗余，以增加数据的⼀致性。

四、概念1、候选键：唯⼀识别该表的属性或属性组。

⽽其任何、⼦集都不能再标识，则称该属性组为（超级码）候选码。

例如：在学⽣实体中，“学号”是能唯⼀的区分学⽣实体的，同时⼜假设“姓名”、“班级”的属性组合⾜以区分学⽣实体，那么{学号}和{姓名，班级}都是（超级码）候选码。

2、所谓依赖，就是函数依赖，就是映射。

可以⼀对⼀，可以⼀对多，可以多对多。

五、六⼤范式第⼀范式（1NF）：属性不可拆分或⽆重复的列⼀个属性不允许再分成多个属性来建⽴列。

事实上，在⽬前的DBMS中是不可能拆分属性的，因为他们不允许这么做。

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。

第⼀范式的模式要求属性值不可再分裂成更⼩部分，即属性项不能是属性组合或是由⼀组属性构成。

简⽽⾔之，第⼀范式就是⽆重复的列。

例如，由“职⼯号”“姓名”“电话号码”组成的表(⼀个⼈可能有⼀部办公电话和⼀部移动电话)，这时将其规范化为1NF可以将电话号码分为“办公电话”和“移动电话”两个属性，即职⼯(职⼯号，姓名，办公电话，移动电话)。

1NF,2NF,3NF,4NF

大部分数据库从业人员都知道关系数据库有三个基本的范式，即：第一范式，第二范式，第三范式。

当然也有牛人知道BC范式，第四范式，第五范式，第六范式，甚至还有个DK范式。

本人对数据库的范式概念也是一知半解的，想想有些可笑，搞数据库的竟然不了解关系数据库的基础——范式。

这不最近查阅了不少资料，今天把这些东东总结一下。

范式：英文名称是Normal Form，它是英国人E.F.Codd（关系数据库的老祖宗）在上个世纪70年代提出关系数据库模型后总结出来的，范式是关系数据库理论的基础，也是我们在设计数据库结构过程中所要遵循的规则和指导方法。

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），第三范式（3NF）。

下面就简单介绍下这三个范式。

◆第一范式（1NF）：强调的是列的原子性，即列不能够再分成其他几列。

考虑这样一个表：【联系人】（姓名，性别，电话）如果在实际场景中，一个联系人有家庭电话和公司电话，那么这种表结构设计就没有达到1NF。

要符合1NF 我们只需把列（电话）拆分，即：【联系人】（姓名，性别，家庭电话，公司电话）。

1NF 很好辨别，但是2NF 和3NF 就容易搞混淆。

◆第二范式（2NF）：首先是1NF，另外包含两部分内容，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。

考虑一个订单明细表：【OrderDetail】（OrderID，ProductID，UnitPrice，Discount，Quantity，ProductName）。

因为我们知道在一个订单中可以订购多种产品，所以单单一个OrderID 是不足以成为主键的，主键应该是（OrderID，ProductID）。

显而易见Discount（折扣），Quantity（数量）完全依赖（取决）于主键（OderID，ProductID），而UnitPrice，ProductName 只依赖于ProductID。

数据库四范式

数据库四范式数据库四范式是指在关系型数据库中对数据进行规范化的四个级别。

规范化是指通过分解数据库中的数据，消除数据冗余和数据依赖，提高数据的完整性和一致性。

第一范式（1NF）：保证每个属性都是原子的，即不可再分。

这样可以避免数据的重复和冗余。

例如，一个学生表中的“姓名”属性应该只包含一个学生的姓名，而不是多个学生的姓名。

此外，每个属性的值都应该是唯一的，不重复的。

第二范式（2NF）：在满足第一范式的基础上，要求非主键属性完全依赖于主键。

也就是说，每个非主键属性都与主键相关，而不是与其他非主键属性相关。

例如，一个订单表中的“商品名称”属性应该与订单号相关，而不是与其他属性相关，如订单的日期或客户名称。

第三范式（3NF）：在满足第二范式的基础上，要求消除传递依赖。

传递依赖是指非主键属性依赖于其他非主键属性。

为了消除传递依赖，可以将非主键属性提取到单独的表中，并与主键相关联。

例如，一个员工表中的“部门名称”属性可以提取到一个独立的部门表中，与部门编号相关联。

第四范式（4NF）：在满足第三范式的基础上，要求消除多值依赖。

多值依赖是指一个关系中的属性依赖于其他属性的多个值。

为了消除多值依赖，可以将多值属性提取到单独的表中，并与主键相关联。

例如，一个学生表中的“课程成绩”属性可以提取到一个独立的成绩表中，与学生的学号相关联。

通过将数据规范化到四范式，可以提高数据库的性能和数据的完整性。

规范化可以减少数据的冗余和重复，确保数据的一致性和准确性。

此外，规范化还可以简化数据库的维护和查询操作，提高数据库的可扩展性和可靠性。

然而，过度规范化也会带来一些问题。

例如，在进行查询时，可能需要多次连接多个表，导致查询性能下降。

因此，在进行数据库设计时，需要根据实际需求和业务逻辑来进行规范化，避免过度规范化。

数据库四范式是关系型数据库中对数据进行规范化的四个级别。

通过规范化，可以提高数据库的性能和数据的完整性，减少数据的冗余和重复。

数据库第四范式

数据库第四范式一、什么是数据库第四范式1.1 第四范式的概念在数据库理论中，关系数据库设计的规范是由不同的范式来定义的，分别包括第一范式（1NF）、第二范式（2NF）、第三范式（3NF）以及第四范式（4NF）。

第四范式是在前三个范式的基础上进行的进一步优化和规范。

1.2 第四范式的目标第四范式的目标是要避免数据冗余和数据传递依赖，以提高数据库的完整性和性能。

它通过对原始数据表的分解，消除多值依赖和联合依赖，使得数据处理更加高效和精确。

二、第四范式的优势2.1 数据库结构的优化第四范式的设计可以消除冗余数据和多值依赖，对数据库结构进行了优化。

通过彻底解决各种数据依赖关系，可以减少数据存储空间，提高数据库的性能和响应速度。

2.2 数据一致性的保障第四范式的设计可以提高数据一致性的保障。

通过将关联的数据分离到不同的表中，可以确保数据的一致性和完整性。

任何对数据的更新操作都会被正确地应用到相应的表中，避免了数据冲突和不一致的情况。

2.3 数据处理的准确性第四范式的设计可以提高数据处理的准确性。

通过消除冗余和依赖，可以避免数据传递错误导致的数据处理错误。

数据的更新和查询操作都可以更加精确地进行，减少了数据处理的错误率。

三、第四范式的实现方法3.1 分解表结构第四范式的实现方法之一是对原始表结构进行分解。

根据多值依赖和联合依赖的规则，将原始表拆分成多个表，并建立相应的关联关系。

通过分解表结构，可以消除数据冗余，提高数据库性能。

3.2 建立关联关系在拆分表结构的同时，还需要建立相应的关联关系。

通过主键和外键的关联，确保数据的一致性和完整性。

在进行数据更新和查询操作时，需要同时更新和查询相关的表，以保证数据的准确性。

3.3 设计联合查询语句第四范式的实现还需要设计相应的联合查询语句。

通过联合查询可以将相关的表进行关联，并在查询时获取所需的数据。

联合查询语句的设计需要根据具体的业务需求和表关系来确定，以达到高效和准确的数据处理。

4nf分解算法

4nf分解算法在数据库设计中，关系模式（Relational Schema）需要通过分解（decomposition）的方式变为基本模式（Elementary Schema）来实际实现。

但是，如何进行分解是一个较为复杂的问题。

4NF（第四范式）分解算法便是解决这一问题的一种方法。

1. 什么是4NF分解算法？先对关系模式和分解进行简单的解释。

关系模式是表格形式的表示方法，包括了数据名称、数据类型和数据联系等信息。

而对于关系模式的分解，则是将原有的关系模式进行拆分，变成多个关系模式的组合。

这种分解是在保持信息的完整性的同时，实现优化的性能目标。

根据多年的经验和研究，学术圈已经提出了许多针对分解的算法。

其中，最为著名和实用的算法之一，便是4NF分解算法。

4NF是指第四范式，又称多值依赖范式（Multivalued Dependency Normal Form，MVD-NF）。

该算法通过分析关系模式中的依赖关系，来确定分解的方式和粒度。

2. 4NF分解算法的基本理论在4NF分解算法中，分解的目标就是消除多值依赖（MVD），以此实现各个关系模式的信息完整性。

所谓“MVD”依赖，是指某个属性值和其他属性值之间的依赖关系受到其它属性值的影响。

比如，如果一个关系模式中有"学生"属性和"课程"属性，那么就可能存在一对多的多值依赖。

即，一个学生可以选多个课程，但一个课程只能由一个学生选。

这样的多值依赖，会导致关系模式中的信息冗余。

所以我们需要利用4NF分解算法，将依赖关系进行分解，一定程度上提高数据查询和操作的效率。

3. 4NF分解算法的应用实例下面，让我们来看一个具体的例子，来了解4NF分解算法的应用实例。

比如，对于以下的关系模式：学生编号课程名称考试分数选课教师1 数学 80 张三1 语文 85 李四2 数学 90 王五2 英语 87 赵六关于多值依赖关系，我们可以用下图展示它们之间的相互依赖关系：[img]通过观察依赖关系图，我们可以发现一些规律。

数据库三级名词解释

◆ DB：数据库(Database),DB是统一管理的相关数据的集合。

DB能为各种用户共享，具有最小冗余度，数据间联系密切，而又有较高的数据独立性。

◆ DBMS：数据库管理系统(Database Management System)，DBMS 是位于用户与操作系统之间的一层数据管理软件，为用户或应用程序提供访问DB的方法，包括DB的建立、查询、更新及各种数据控制。

DBMS总是基于某种数据模型，可以分为层次型、网状型、关系型、面向对象型DBMS。

◆ DBS：数据库系统(Database System),DBS是实现有组织地、动态地存储大量关联数据，方便多用户访问的计算机软件、硬件和数据资源组成的系统，即采用了数据库技术的计算机系统。

◆ 1：1联系：如果实体集E1中的每个实体最多只能和实体集E2中的一个实体有联系，反之亦然，好么实体集E1对E2的联系称为‚一对一联系‛，记为‚1：1‛。

◆ 1：N联系：如果实体集E1中每个实体与实体集E2中任意个(零个或多个)实体有联系，而E2中每个实体至多和E1中的一个实体有联系，那么E1对E2的联系是‚一对多联系‛，记为‚1：N‛。

◆ M：N联系：如果实体集E1中每个实体与实体集E2中任意个(零个或多个)实体有联系，反之亦然，那么E1对E2的联系是‚多对多联系‛，记为‚M：N‛。

◆数据模型：表示实体类型及实体类型间联系的模型称为‚数据模型‛。

它可分为两种类型：概念数据模型和结构数据模型。

◆概念数据模型：它是独门于计算机系统的模型，完全不涉及信息在系统中的表示，只是用来描述某个特定组织所关心的信息结构。

◆结构数据模型：它是直接面向数据库的逻辑结构，是现实世界的第二层抽象。

这类模型涉及到计算机系统和数据库管理系统，所以称为‚结构数据模型‛。

结构数据模型应包含：数据结构、数据操作、数据完整性约束三部分。

它主要有：层次、网状、关系三种模型。

◆层次模型：用树型结构表示实体间联系的数据模型◆网状模型：用有向图结构表示实体类型及实体间联系的数据模型。

数据库1NF, 2NF, 3NF, 4NF, 5NF, BCNF的定义和区别

1NF, 2NF, 3NF, 4NF, 5NF, BCNF第一范式（1NF）无重复的列基本上现在的关系型数据库都会符合第一范式，不符合的也建立不了。

第二范式（2NF）属性完全依赖于主键要求数据库表中的每个实例或行必须可以被惟一地区分。

为实现区分通常需要为表加上一个列，以存储各个实例的惟一标识。

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惟一的，因此每个员工可以被惟一区分。

这个惟一属性列被称为主关键字或主键、主码。

所以员工的其它信息都依赖于员工编号。

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第三范式（3NF）属性不依赖于其它非主属性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。

修正的第三范式（BCNF）要求关系模型中所有的属性（包括主属性和非主属性）都不传递依赖于任何候选关键字。

也就是说，当关系型表中功能上互相依赖的那些列的每一列都是一个候选关键字时候，该满足BCNF。

BCNF实际上是在第三范式的基础上，进一步消除了主属性的传递依赖。

第四范式（4NF）当一个表中的非主属性互相独立时（3NF），这些非主属性不应该有多值。

若有多值就违反了第四范式。

定义比较抽象，可以参照下面的例子理解。

CUSTOMERID PHONE CELL10008828-123414908888888810008838-1234149099999999由于PHONE和CELL是互相独立的，而有些用户又有两个和多个值。

3NF、BCNF和4NF基本概念和分解

3NF、BCNF和4NF基本概念和分解⼀、第三范式（3NF）——相对于BCNF，允许存在主属性对候选码的传递依赖和部分依赖定义：如果关系模式R∈2NF，且每个⾮主属性都不传递函数依赖于R的主关系键，则称R属于第三范式，简称3NF。

1、把⼀个关系模式分解成3NF，使它具有保持函数依赖性算法如下：其中提到了最⼩函数依赖集，那么最⼩函数依赖集怎么求呢？⽅法如下：举个例⼦：在R（U，F）中，U=ABCDEG，F={B→D，DG→C，BD→E，AG→B，ADG→BC}1.1⾸先求最⼩依赖集（1）右部属性单⼀化，F={B→D，DG→C，BD→E，AG→B，ADG→B，ADG→C}（2）去掉左边多余属性，只针对⾮单属性DG→C，若去掉D，则（G）+=G不包含C，D保留（不冗余），若去掉G，（D）+=D不包含C，G保留BD→E，（D）+=D，（B）+=BDE包含E，则可以B→E代替此函数依赖AG→B，（G）+=G，（A）+=AADG→B，（DG）+=DGC，（AG）+=AGB包含B，则可以由AG→B代替ADG→C，（DG）+=DGC包含C，则可以由DG→C代替所以最⼩依赖集F={B→D，DG→C，B→E，AG→B}（3）去掉多余的依赖去掉B→D，（B）+=BE，不包含D，则不冗余，不去掉去掉DG→C，（DG）+=DG，不包含C去掉B→E，（B）+=BD，不包含E去掉AG→B，（AG）+=AG，不包含B所以最⼩依赖集F={B→D，DG→C，B→E，AG→B}1.2R中所有属性都在最⼩依赖集中出现，转下⼀步1.3按照具有相同左部的原则分为：R1=BDE，R2=DGC，R3=AGB所以最终分解为ρ={R1（BDE），R2（DGC），R3（AGB）}2、把⼀个关系模式分解成为3NF，使它具有保持函数依赖且⽆损算法：step1，求F的规范覆盖Fcstep2，初始化，置ρ={ }step3，逐个考察Fc中的每⼀个FD：X→Y，如果ρ中的每⼀个关系模式都不包含XY，则将XY加⼊ρ中step4，考察R的候选码，如果ρ中所有关系模式都不包含R的候选码，则将R的某个候选码加⼊ρ中2.1其中⽤到了规范覆盖，那么规范覆盖怎么求呢？如下：步骤1，合并函数依赖，将Fc中如α1→β1和α1→β2转换成α1→β1β2，得到新函数依赖集F1步骤2，去除⽆关属性，找出F1中α或β中含有⽆关属性的函数依赖α→β，去除⽆关属性后，代替原依赖集其中步骤2中的⽆关属性定义:有了⽆关属性的定义后，步骤2⽐较好解决了。

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