关系数据模型各范式特点

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第2章关系数据库数学模型

关系——二维表（行列），实体及其联系都用关系表示。在用户看来关系数据的逻辑模型就是一张二维表。
关系数据模型概述（续I）

关系操作查询： 1）选择Select； 4）除Divide； Intersection；编辑： 1）增加Insert； Update；
2）投影Project； 3）连接Join； 5）并Union； 6）交 7）差Difference；

三元关系的转换一般要引入分离关系如公司、产品和国家之间的m:n:p的三元关系及销售联系。
关系代数

关系代数概述关系代数的运算符集合运算符
并U 交∩ 差专门的关系运算符

笛卡尔积 × 选择σ 投影π 连接除算术比较符

> ≥ < ≤ = ≠ 逻辑运算符
EER模型到关系模式的转换（续IV）
为此，本例中引入一个分离关系On_Load(借出的书)，可以避免空值的出现。这样，存在以下三个关系模式： Borrower(B#,Name,Address,……) Book(ISBN,Title,……) On_Load(ISBN,B#,Date1,Date2) 只有借出的书才会出现在关系On_Load中，避免空值的出现，并把属性Date1和Date2加到关系On_Load中。

D1 x D2 x…x Dn={(d1,d2,…,dn) | di∈Di, i=1,2,…,n} (d1,d2,…,dn) --------n元组(n-tuple) di--------元组的每一分量（Component) Di为有限集时，其基数为mi，则卡积的基数为M=m1*m2*…*mn

关系数据库

数据库范式与关系模式示例

补充讲义一、范式举例BCNF.如：课程号与学号）例4：R(X,Y,Z),F={XY->Z},R为几范式？BCNF。

例5：R(X,Y,Z),F={Y->Z，XZ->Y},R为几范式？3NF。

R的候选码为{XZ,XY}，（R中所有属性都是主属性，无传递依赖）二、求闭包数据库设计人员在对实际应用问题调查中，得到的结论往往是零散的、不规范的（直观问题好办，复杂问题难办了），所以，这对分析数据模型，达到规范化设计要求，还有差距，为此，从规范数据依赖集合的角度入手，找到正确分析数据模型的方法，以确定关系模式的规范化程度。

例1．已知关系模式R(U、F)，其中，U={A,B,C,D,E}; F={AB→ C, B→ D, EC → B , AC→B} ,求（AB）+F.解：设X(0)=AB○1计算X(1),在F中找出左边为AB子集的FD,其结果是：AB→C,B→D∴X(1)=X(0)UB=ABUCD=ABCD 显然，X(1)≠X(0)○2计算X(2),在F中找出左边为ABCD子集的FD，其结果是：C→E,AC→B∴X(2)=X(1)UB=ABCDUBE=ABCDE 显然，X(2)=U所以，（AB）+ F=ABCDE.（等于U，所以AB是唯一候选关键字）例2．设有关系模式R(U、F)，其中U={A,B,C,D,E，I};F={A→D,AB→E,B→E,CD→I,E→C},计算（AE）+解：令X={AE},X(0)=AE○1在F中找出左边是AE子集的FD,其结果是：A→D,E→C∴X(1)=X(0)UB=X(0)UDC=ACDE 显然，X(1)≠X(0)○2在F中找出左边是ACDE子集的FD，其结果是：CD→I∴X(2)=X(1)UI=ACDEI显然，X(2)≠X(1)，但F中未用过的函数依赖的左边属性已含有X(2)的子集，所以不必再计算下去，即（AE）+=ACDEI.因为，X（3）＝X（2），所以，算法结束。

数据库第一范式,第二范式和第三范式

数据库第一范式,第二范式和第三范式
数据库是以某种数据模型为基础，组织数据的集合。

而数据库范式是指满足不同依赖
关系的要求。

目前有多种范式，其中较为常见的是第一范式、第二范式和第三范式，其分
别对数据集的性质进行了不同程度的要求，下面我们详细介绍这三种范式。

一、第一范式（1NF）
第一范式是所有范式中最基本且最重要的一种。

它要求数据库中的每个字段都是原子
性的，即每个字段只包含一个数据。

如果一个字段包含多个数据，则应该将其拆分成多个
字段。

这样可以方便数据的管理和维护，而且还能保证数据的唯一性，避免冗余数据。

例如，如果有一个学生表，包含了学生姓名和所选课程，如果一条记录中同时包含多
个课程，则应该将其拆分成多个记录，每个记录只包含一个课程。

第二范式是在第一范式的基础上进一步规范化的范式。

它要求数据库中的表必须满足
如下两个条件：
1.表的每个非主键字段必须完全依赖于主键。

2.表中不能存在部分依赖关系。

这样可以使得数据库表结构更加规范，同时也可以避免数据的冗余，提高数据的存取
效率。

例如，如果有一个订单表，包含了订单号、商品名、商品数量和单价四个字段。

其中，订单号是主键，商品名是非主键字段。

如果一个商品对应多个单价，则存在部分依赖关系。

这种情况下，应该将商品名和单价分别存储在两个表中，建立一对多的关系。

总的来说，不同的范式适用于不同的业务需求。

正确使用范式可以规范化数据，提高
数据管理的效率，同时也会降低数据冗余的程度，避免数据的不一致性。

数据库关系模式范式

数据库关系模式范式关系模型满⾜的确定约束条件称为范式，根据约束条件级别不同从低到⾼分为以下六种范式：第⼀范式（1NF）、第⼆范式（2NF）、第三范式（3NF）、巴斯-科德范式（BCNF）、第四范式(4NF）和第五范式（5NF，⼜称完美范式）。

六种范式⼀种⽐⼀种更加严格，满⾜某⼀种范式也要满⾜其前⾯所有范式。

越⾼的范式数据库冗余越⼩，⼀般数据库设计达到3NF就⾜够了。

3NF的关系模型已经能消除冗余和各种异常情况，得到⽐较满意的效果。

第⼀范式（1NF）通俗的讲就是⽆重复的域。

例：表A(b,c,d,d) 属性d有重复则不满⾜第⼀范式。

删除重复属性表A(b,c,d)，则满⾜。

第⼆范式（2NF）在第⼆范式的基础上，属性完全依赖主键。

学号，姓名，年龄，课程名，学分，成绩），这张表的主键是学号，但是成绩属性不能通过主键直接取得，同时依赖于课程名。

所以不符合属性完全依赖主键要求，所以不例：学⽣表（学号满⾜第⼆范式。

学号，课程名课程名，成绩）即可。

课程名，学分）选课表（学号学号，姓名，年龄）课程表（课程名上述表要改成：学⽣表（学号第三范式（3NF）在第⼆范式的基础上，任何⾮主属性不依赖于其它⾮主属性，即任何⾮主属性不得传递依赖于主属性。

学号，姓名，年龄，专业名，专业介绍），课程介绍是依赖于⾮主属性课程名，这样会造成数据冗余，所以不符合第三范式。

例：学⽣表（学号学号，姓名，年龄，专业名）专业表（专业名专业名，专业介绍）上述表改成：学⽣表（学号范式的优点主要是减少数据冗余，节约存储空间，来加快数据库操作的速度。

但有时候完全规范的数据库会造成需要更多的连接，从⽽影响到查询速度。

所以有时需要破坏规范规则，反规范化以上⾯使⽤过得表为例：学号，姓名，年龄）学⽣表（学号课程名，学分）课程表（课程名课程名，成绩）学号，课程名选课表（学号根据范式要求选课表不需要姓名属性，该属性是通过学号在学⽣表中查询的。

但是在反规范化设计中为了减少两表的连接操作，我们可以再选课表中增加冗余的姓名属性来减少连接。

关系模型特点

关系模型特点一、关系模型的基本概念关系模型是一种基于关系（表）的数据模型，它将数据组织成二维表格的形式，每一行代表一个元组（记录），每一列代表一个属性（字段）。

二、关系模型的特点（一）数据结构简单清晰1. 二维表格表示关系模型以简单直观的二维表来存储数据，这种结构易于理解和使用。

例如，一个存储学生信息的表，每行表示一个学生的记录，包括学号、姓名、年龄、性别等属性列。

无论是数据库管理员还是普通用户，都能很容易地对这种表格结构的数据进行操作和理解。

2. 逻辑独立性强关系模型中，数据的物理存储结构与逻辑结构是分离的。

这意味着当数据库的物理存储方式（如存储在磁盘上的文件结构、索引方式等）发生改变时，只要逻辑结构不变，应用程序就不需要进行大量修改。

例如，数据库从一种磁盘存储格式转换为另一种格式时，如果关系表的逻辑结构（表结构、列名、数据类型等）没有变化，那么基于该关系表的查询、插入、删除等操作的应用程序仍然可以正常运行。

（二）数据操作方便统一1. 关系代数操作关系模型提供了一套统一的关系代数操作，如选择（从表中选择满足特定条件的行）、投影（从表中选择特定的列）、连接（将多个表按照一定条件组合在一起）等。

例如，要查询成绩表中成绩大于80分的学生记录，可以使用选择操作；要查询学生表中的姓名和年龄两列，可以使用投影操作；要查询学生的选课信息（涉及学生表和选课表），可以使用连接操作。

2. SQL语言支持基于关系模型的数据库大多支持SQL（结构化查询语言）。

SQL是一种功能强大、简洁易用的数据库操作语言。

它可以用于定义关系表的结构（如创建表、修改表结构等），进行数据的查询、插入、更新和删除操作，还可以进行数据库的管理（如用户权限管理等）。

例如，“CREATE TABLE student (id INT, name VARCHAR(20), age INT);”用于创建一个名为student的表，“SELECT FROM student WHERE age > 18;”用于查询年龄大于18岁的学生记录。

目前最常见的数据库模型

目前最常见的数据库模型1. 引言数据库是存储和管理数据的系统，它是计算机应用中非常重要的一部分。

数据库模型是用于组织和表示数据的方式，不同的数据库模型有不同的特点和适用场景。

本文将介绍目前最常见的数据库模型，包括层次模型、网络模型、关系模型和面向对象模型。

2. 层次模型层次模型是最早的数据库模型之一，它使用树状结构来组织数据。

在层次模型中，每个数据项都有一个父节点和零个或多个子节点，这种父子关系代表了数据之间的层次结构。

层次模型的主要优点是查询效率高，在处理具有明确定义的层次结构的数据时非常有效。

然而，层次模型的缺点在于数据的结构是固定的，不适用于处理复杂的数据关系。

3. 网络模型网络模型是在层次模型的基础上进行了改进，它允许一个节点有多个父节点，这样就能更好地表示复杂的数据关系。

网络模型的主要优点是灵活性高，适用于表示多对多的关系。

然而，网络模型的缺点在于查询语言复杂，数据结构不易理解和维护。

4. 关系模型关系模型是目前最常见和广泛应用的数据库模型，它使用表格来组织和表示数据。

在关系模型中，数据被组织为若干个表，每个表由行和列组成。

表的每一行代表一个记录，表的每一列代表一个属性。

关系模型的主要优点是简单易于理解和使用，支持丰富的查询语言，适用于大部分应用场景。

关系模型的缺点在于对复杂的数据关系不太友好，性能可能存在瓶颈。

4.1 关系模型的基本概念•表（Table）：由行和列组成，用于存储数据。

•行（Row）：表中的每一行代表一个记录，也称为元组。

•列（Column）：表中的每一列代表一个属性，也称为字段。

•主键（Primary Key）：用于唯一标识表中的每一行记录的字段。

•外键（Foreign Key）：用于建立表与表之间关系的字段。

4.2 关系模型的范式范式是关系数据库设计中的一些规则，用于确保数据的组织和关系的正确性。

常见的范式包括第一范式（1NF）、第二范式（2NF）、第三范式（3NF）等。

数据模型设计方法

数据模型设计方法数据模型指的是抽象意义上的数据结构，在这个结构中可以描述数据的各个方面，包括数据的类型、属性、关系等等。

在设计数据模型的过程中，关键问题是如何有效地描述数据的本质特征，并且为数据构建可靠的结构，以使得数据的存储和管理变得更加容易和高效。

下面将介绍一些常用的数据模型设计方法。

1. 实体-关系模型实体-关系（ER）模型是最常见的数据模型之一，它描述了一个系统中的实体和实体之间的关系。

实体可以是现实中的人、物、事物等，也可以是计算机系统中的实体，如文件、用户等；而关系则定义了这些实体之间的联系，可以是一对一、一对多或多对多的关系。

实体-关系模型有助于描述数据的本质特征，可以在数据的不同方面建立一个模型，使得数据之间的关系更加清晰。

同时，它也提供了一个面向对象的数据模型，可以为对象的属性和方法提供一个良好的定义，实现了数据和应用程序的分离。

2. 第一范式模型第一范式模型是关系数据库模型的一种基本形式，它强制要求每个表中的所有数据都是原子性的，也就是说每个表中只能存储一个单一值的数据，不能包含复杂数据结构。

第一范式模型的优点在于保持了数据的简洁性和一致性，并且可以避免数据冗余和不必要的重复。

但缺点是无法处理复杂的数据结构，可能需要多个表才能刻画一个实体。

第二范式模型继承了第一范式模型的特点，同时要求所有的非主属性都必须完全依赖于主键（也就是键的全部属性），而不是部分属性。

如果某个非主属性仅仅依赖于部分主键，那么它就会存在数据冗余，违背了第二范式模型的要求。

第二范式模型的优点是保证了数据之间的高度一致性，并且消除了重复数据，方便了数据的管理和维护。

但它可能产生了更多的表，需要消耗更多的数据和存储空间。

第三范式模型要求每个非主属性都必须完全依赖于主键，而不是依赖于其他非主属性。

也就是说，每个字段都只存储一种数据，避免了数据的重复和冗余。

第三范式模型的优点是数据的条目很明确，表中每个字段只有一个含义，避免歧义并方便数据的管理和维护。

数据库模型：分析数据库模型的种类、特点和设计

数据库模型是数据库设计中的核心要素之一，它定义了数据库中数据的组织和结构。

不同的数据库模型适用于不同的应用场景，并具有各自的特点和设计原则。

在本文中，我将介绍数据库模型的种类、特点和设计方法，帮助读者更好地理解和应用数据库模型。

介绍什么是数据库模型数据库模型是对数据库中数据组织和结构的一种抽象表示。

它描述了数据库中的实体、关系、属性之间的对应关系，以及对数据进行存储、检索、修改和删除等操作的规则和约束。

数据库模型是数据库实际设计的基础，决定了数据的可靠性、稳定性和高效性。

数据库模型的重要性数据库模型对数据库的性能、扩展性和易用性有着重要影响。

一个好的数据库模型能够更好地满足应用的需求，提高数据的存储效率和操作效率，同时降低数据冗余和数据不一致性的风险。

因此，选择合适的数据库模型对于数据库设计来说非常重要。

数据库模型的分类数据库模型可以分为以下几种主要类型：层次模型、网状模型、关系模型、面向对象模型、文档模型和键值模型。

接下来，我们分别对这些模型进行详细介绍。

层次模型层次模型是数据库模型的一种最早的形式，它将数据组织成一个树状结构。

层次模型中的数据以父子关系进行组织，每个节点可以有多个子节点，但只能有一个父节点。

这种模型适用于嵌套关系比较简单的数据，例如组织机构、家族关系等。

层次模型的特点是简单直观，易于理解和操作，但对数据的表示能力有一定的限制。

网状模型网状模型是数据库模型的另一种较早期的形式，它将数据组织成一个图状结构。

网状模型中的数据以节点和边的形式表示，节点表示实体，边表示实体之间的关系。

不同于层次模型中只能有一个父节点的限制，网状模型中的节点可以有多个父节点和多个子节点。

这种模型适用于表示复杂的数据关系，例如供应链管理、电力系统等。

网状模型的特点是较好地解决了层次模型的限制，但对于数据操作的复杂性增加了一定的挑战。

关系模型关系模型是当前应用最广泛的数据库模型，它将数据以二维表的形式进行组织。

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。

关系模型的数据结构

关系模型的数据结构关系模型源于数学，它用二维表来组织数据，而这个二维表在关系数据库中称为关系。

关系数据库是表的集合用关系表示实体以及实体间的联系的模型，称为关系模型，下面我们来看看关系模型中的基本术语1.关系关系就是二维表，它满足以下几个条件1）关系表中的每一列都是不可再分的基本属性。

（有子属性，分开了，不是关系表）2）表中的各属性不能重名3）表中的行、列次序并不重要，即交换列的前后顺序（比如将性别放在年龄前面）不影响其表达的一个语义。

2.元组表中的每一行数据称为一个元组，它相当于一个记录值3.属性表中的每一列是一个属性值的集合，列可以命名，称为属性名，属性与前面讲到的实体属性（特征）或记录的字段意义相当。

关系表中的每一行数据不允许完全相同，因为存储值完全相同的两行或多行数据并没有实际意义4.主键主键也称主码或主关键字，是表中用于唯一确定一个元组的一个属性或最小属性组。

主键可以由一个属性组成，也可以由多个属性共同组成。

如表所示，学号就是此学生基本信息表的主键，因为它可以唯一地确定一个学生。

而表所示的关系的主键就由学号和课程号共同组成，因为一个学生可以选修多门课程，而且一门课程也可以有多个学生选修，因此，只有将学号和课程号结合起来才能共同的确定一行记录。

通常称由多个属性共同组成的主键为复合主键。

表的主键与其实际应用语义有关，与表设计者的意图有关，如表，用（学号，课程号）作为主键在一个学生对一门课程只能有一次考试的前提下是成立的，如果设定一个学生对一门课程可以有多次考试，则用（学号，课程号）作主键就不够了，因为一个学生对一门课程有多少次考试，则这个值就回重复多少遍，如果是这种情况，就必须为这个表添加一个“考试次数”列，同时作为主键有时一个表中可能存在多个可以作主键的属性，比如，对于学生信息表，如果能够保证姓名肯定不重复的话，那么姓名也可以作为学生基本信息的主键，如果表中存在多个可以作为主键的属性，则称这些属性为候选键属性，相应的键称为候选键，从中选一个作为主键都是可以的。

数据库关系模型

数据库关系模型数据库关系模型是一种用于构建和管理数据库的方法。

它通过定义实体（Entity）、属性（Attribute）和关系（Relationship）之间的联系，提供了结构化数据存储和查询的能力。

在数据库关系模型中，数据被组织成表格的形式，每个表格代表一个实体，每行代表一个实例，每列代表一个属性。

一、实体(Entity)实体是数据库中的一个具体对象，可以是一个人、一个地方、一本书等等。

每个实体在数据库中都有一个唯一的标识，称为主键。

主键可以是一个属性或属性组合，用于唯一标识该实体。

实体的属性描述了该实体的特征和属性，比如一个人的姓名、年龄、性别等。

二、属性(Attribute)属性是实体所具有的某种特征或性质。

一个实体可以有多个属性，每个属性有一个名称和一个定义域。

属性定义了属性的数据类型，如字符串、整数、日期等。

属性还可以具有约束条件，如唯一约束、非空约束等。

三、关系(Relationship)关系用于描述不同实体之间的关联。

关系由两个或多个实体之间的交互行为构成，可以是一对一、一对多或多对多的关系。

关系可以通过主键和外键进行连接。

外键是一个指向另一个表中的主键的属性，用于建立实体之间的关联。

四、数据库范式数据库范式是一种规范化的设计方法，用于减少数据冗余和提高数据库的性能和可维护性。

常用的数据库范式有一范式、二范式和三范式。

1. 一范式(1NF)一范式要求数据库中的每个属性都是原子的，不可分解的。

它消除了重复数据和重复属性的问题，确保数据的唯一性和完整性。

2. 二范式(2NF)二范式要求数据库中的每个非主属性都完全依赖于主键，而不是依赖于主键的一部分。

它消除了非主属性对主键的部分依赖，进一步提高了数据的一致性和完整性。

3. 三范式(3NF)三范式要求数据库中的每个非主属性都不依赖于其他非主属性。

它消除了非主属性对其他非主属性的传递依赖，确保了数据的独立性和冗余性的最小化。

五、常见数据库关系型模型在关系模型中，常见的数据库管理系统包括MySQL、Oracle、SQL Server等。

关系模型设计(范式)_图文

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∈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。
字段1
字段2
字段3
字段4
第一范式(1NF)
• 例如，如下的数据库表是符合第一范式的：
字段1 字段第2 一范式字(段13NF) 字段4
第二范式举例
• 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)
关系模式规范化的作用
•
关系数据库的设计主要是关
系模式设计。关系模式设计的好
坏直接影响到数据库设计的成败
。将关系模式规范化，是设计较
好的关系模式的惟一途径。
•
关系模式的规范化主要是
由关系范式来完成的。
关系范式
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，就产生了不同的范式。根据满足条件的不同，经常称某一关系模式Ｒ为“第几范式”。
• 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间的一种联系。
• 方法：将关系模式投影分解成两个或两个以上的关系模式。
• 要求：分解后的关系模式集合应当与原关系模式“等价” ，即经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。
关键字段 → 非关键字段x → 非关键字段y

数据库设计中的关系模型

数据库设计中的关系模型数据库设计是现代信息技术的重要组成部分，它是数据管理领域的核心内容之一。

关系模型作为数据库中最为基础的一种结构模型，也是数据库设计的核心和基石之一。

本文将结合实例进行阐述，详细介绍数据库设计中的关系模型以及其相关内容。

一、关系模型的定义和特点关系模型是一种用于数据库设计的模型，它采用了表格的形式来存储数据，并且采用了关系代数的思想来操作数据。

相对于其他数据结构模型，比如层次模型和网状模型，它具有以下几个特点：1、关系模型采用表格的形式来表示数据，可以更好的表达数据之间的关系，容易理解和操作。

2、关系模型的数据结构简单，易于实现和维护。

3、关系模型支持事务的一致性和复原，保证了数据的可靠性和安全性。

二、关系模型中的主键和外键在关系模型中，每张表都有一个主键，它用于唯一的标识表中的每一行数据。

主键是一种特殊的列，其中的值必须是唯一的，并且不能为空值。

使用主键可以更加方便地对数据进行查询和更新操作。

除了主键之外，关系模型还有外键这一概念。

外键是一种用于连接表格之间关系的机制，它实际上是另外一张表的主键。

例如，在一个订单表中，每一个订单都对应一个客户，订单表中就可以定义一个外键，来连接客户表中的主键。

这样，就可以通过订单表中的这个外键，来查询对应的客户信息。

三、关系模型中的范式在关系模型中，范式是指一种设计规范，它要求在一个表格中，每一个属性都应该只依赖于主键。

关系模型定义了一系列范式，包括1NF、2NF、3NF、BCNF等等。

其中，1NF是最为基础的范式，它要求表格中的每一个属性都是原子的，不可再分。

2NF要求表格中的每一个非主键属性都完全依赖于主键。

3NF要求表格中的每一个非主键属性都不依赖于其他非主键属性。

BCNF则要求表格中每一个函数依赖都满足一定的条件。

使用范式可以有效的减少数据冗余和不一致性，提高数据存储的效率和安全性。

四、关系模型中的重要性质在关系模型中，有两个重要的性质：ACID和CAP。

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。

关系数据模式的规范化理论

第一范式的原则和规则
第一范式要求数据库表中的每个属性都是原子性的，不可再分解，确保数据的唯一性。
第二范式的原则和规则第二范式要数据库表中的非主键属性必须完全依赖于主键，消除了数据冗余和更新异常。
第三范式的原则和规则
第三范式要求数据库表中的非主键属性不应相互依赖，消除了数据冗余和传递依赖。
逆范式的概念和应用
关系数据模式的规范化理论
本部分介绍关系数据模式的规范化理论，包括规范化理论的定义和关系数据库的基本概念。
规范化理论的定义
规范化理论是数据库设计中的基本原则，用于优化数据库结构，提高数据存储和操作的效率。
关系数据库的基本概念
关系数据库是按照关系模型组织的数据集合，具有集合、表、行和列等基本概念。
逆范式是指在某些情况下，有意将数据冗余存储在数据库中，以提高查询性能。
规范化理论的优缺点
规范化理论的优点是提高了数据的一致性和完整性，减少了数据冗余和更新异常。缺点是增加了数据库的复杂性和查询的复杂度。

关系模型概述

最重要的是函数依赖（Functional Dependency，简称FD）和多值依赖（Multivalued Dependency，简称MVD）。
3
数据库应用——电子商务
关系模型概述
2022年9月12日
（三）
函数依赖
所谓函数依赖是指一个或一组属性的值可以决定其它属性的值。例如，一个学生的学号可以决定一个学生的姓名；一个学生的学号和他所选课程的课程
为了消除部分函数依赖，将REPORT关系模式分解为REPORT1和COURSE这二个关系模式：
REPORT1(S#, C#, MARKS)
函数依赖是(S#, C#) →MARKS
COURSE(C#, TITLE, LNAME, ROOM#)
函数依赖是C#→TITLE, C#→LNAME, LNAME→ROOM#。
2022年9月12日
一、第一范式（1NF）
第一范式规定关系的每一个分量必须是一个不可分的数据项。
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数据库应用——电子商务
关系模型概述
2022年9月12日
例如：设有一关系模式R(S#，C#，G，TN，D)，其中 (S#)为学号，C#为课程号，G为成绩，TN为任课教师姓名，D为教师所在系名，这些数据具有下列语义：
1）学号是一个学生的标识，课程号是一门课程的标识。 2）一位学生所修的每门课程都有一个成绩。 3）每门课程只有一位任课教师，但一位教师可以教多门课。 4）教师中没有重名，每位教师只属于一个系。
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关系模型概述
2022年9月12日
下面是一个具体关系实例的数据，如表3- 3：表3- 3 关系实例1
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数据库基础知识入门

数据库基础知识入门数据库是指按照一定的数据模型组织、存储、管理和维护数据的系统。

它是企业信息化建设中至关重要的一环，广泛应用于各个行业和领域。

作为一个数据库的基础，了解数据库的基本知识非常重要。

下面将以1500字的篇幅，详细介绍数据库的基础知识。

1. 数据库概述- 数据库定义：数据库是按照一定的数据模型组织、存储、管理和维护数据的系统。

- 数据库管理系统（DBMS）：数据库管理系统是指对数据库进行管理和维护的软件系统。

- 数据模型：数据模型是描述数据、数据间联系、数据操作和数据完整性约束等的概念模型。

2. 关系型数据库- 关系模型：关系模型是一种以表格形式表示数据的数据模型，每个表格称为一个关系。

- 主键：主键是用于唯一标识关系中的每条记录的属性或属性组合。

- 外键：外键是指一个表格中的一个或多个属性，它们通过与另一个表格的主键相关联，用于建立关系模型中的关联关系。

- SQL语言：SQL（Structured Query Language）是一种用于关系数据库管理系统的数据库查询和程序设计的标准语言。

3. 非关系型数据库- 非关系型数据库的特点：非关系型数据库是一种不使用关系模型来表示数据的数据库。

- 键值数据库：键值数据库是将数据存储为键值对的形式，在许多Web应用中被广泛使用。

- 文档数据库：文档数据库是以文档形式存储数据的数据库，常用于存储复杂结构的数据。

- 列存储数据库：列存储数据库是将数据按列存储的数据库，适用于大数据量和高并发的场景。

- 图数据库：图数据库是用图的形式表示数据的数据库，适合处理复杂的关系网络。

4. 数据库设计与规范化- 数据库设计：数据库设计是指根据系统需求和数据模型，设计出数据库结构和相应的表格。

- 规范化：规范化是指通过将数据分解为更小的关系，来减少数据冗余和提高数据存储效率的过程。

- 第一范式（1NF）：要求数据库中的所有属性都是原子的，即不可再分。

- 第二范式（2NF）：要求数据库中的非主键属性完全依赖于主键。

关系的3种完整性约束+5种范式

关系的3种完整性约束+5种范式关系模型组成：关系数据库，关系操作集合，关系完整性约束。

关系的三类完整性约束：（1）实体完整性（必须）若属性A是基本关系R的主属性，则A不能取空值。

检查和违约处理：1）检查主码值是否唯⼀，如果不唯⼀则拒绝插⼊或修改。

2）检查主码的各个属性是否为空，只要有⼀个为空就拒绝插⼊或修改。

（2）参照完整性（必须）若属性F是基本关系R的外码，它与基本关系S的主码K相对应，则对于R中每个元组在F上的值要么为空值，要么等于S中某个元组的主码值。

检查和违约处理：被参照表参照表违约处理可能破坏参照完整性插⼊元组拒绝可能破坏参照完整性修改外码值拒绝删除元组可能破坏参照完整性拒绝/级连删除/设置为空值修改主码值可能破坏参照完整性拒绝/级连删除/设置为空值（3）⽤户定义的完整性（可选）⽐如唯⼀性、能否取空值等。

候选码：设K是R<U,F>的属性，若K->U，则K为R的候选码。

主码：从候选码中选择⼀个。

主属性：包含在任何⼀个候选码中的属性。

⾮主属性：不包含在任何码中的属性。

5NF<4NF<BCNF<3NF<2NF<1NF第⼀范式（1NF）：每⼀个分量必须是不可分的数据项。

存在问题：数据冗余太⼤，更新异常，插⼊异常，删除异常。

违反例⼦：F={Sno->Sdept, Sdept->Mname, (Sno, Cno)->Grade}分解为合格：S(Sno, Sdept, Sno->Sdept), SC(Sno, Cno, Grade, (Sno, Cno)->Grade), DEPT(Sdept, Mname, Sdept->Mname)第⼆范式（2NF）：若R属于1NF，且每⼀个⾮主属性完全函数依赖于码，则R属于2NF。

存在问题：插⼊异常，删除异常，修改复杂。

违反例⼦：{(Sno, Cno)->完全函数依赖Grade), Sno->Sdept, (Sno, Cno)->部分函数依赖Sdept, Sno->Sloc, (Sno, Cno)->部分函数依赖Sloc}。

第四范式与传统关系型数据库的对比分析

第四范式与传统关系型数据库的对比分析随着数据量的不断增长和数据处理需求的不断提高，数据库技术也在不断发展和演进。

在传统的关系型数据库的基础上，出现了一种新的数据处理技术，即第四范式。

本文将对第四范式和传统关系型数据库进行对比分析，探讨它们在不同方面的优劣势。

一、数据模型传统关系型数据库采用的是二维表结构，数据以行和列的形式存储。

而第四范式则采用的是图结构，数据以节点和边的形式进行存储。

这意味着在第四范式中，数据之间的关系可以更加灵活和复杂。

传统关系型数据库需要通过多个表和外键来表示复杂的关系，而第四范式可以通过节点和边的连接关系来表示，使得数据的组织和查询更加简便。

二、数据处理能力传统关系型数据库在处理大规模数据和高并发请求时存在一定的瓶颈。

由于其采用的是硬盘存储和基于行的查询方式，导致数据的读写速度相对较慢。

而第四范式采用的是内存存储和基于图的查询方式，使得数据的读写速度更快。

此外，第四范式还支持分布式存储和计算，可以将数据分散存储在多个节点上进行并行处理，提高了数据处理的能力。

三、数据一致性传统关系型数据库通过事务机制来保证数据的一致性。

但是在分布式环境下，由于网络延迟和节点故障等原因，事务的执行会变得更加复杂和困难。

而第四范式采用的是副本机制和一致性哈希算法来保证数据的一致性。

在数据写入时，第四范式会将数据的副本存储在多个节点上，通过一致性哈希算法来确定数据的存储位置。

当节点故障时，系统会自动将数据的副本迁移到其他节点上，保证数据的可用性和一致性。

四、应用场景传统关系型数据库适用于事务处理和数据分析等场景。

由于其成熟的数据模型和查询语言，以及丰富的生态系统，传统关系型数据库在企业级应用中得到广泛应用。

而第四范式适用于大规模数据处理和图计算等场景。

由于其高效的数据存储和查询方式，以及良好的分布式支持，第四范式在互联网、金融和生物医药等领域具有较大的优势。

综上所述，第四范式相较于传统关系型数据库在数据模型、数据处理能力、数据一致性和应用场景等方面具有一定的优势。