关系数据库规范化
第7章 关系数据库规范化理论
7.2.1 关系模式中的码
例：
关系模式S(Sno,Sdept,Sage)，单个属性Sno是码
SC（Sno，Cno，Grade）中，（Sno，Cno）是码 关系模式R（P，W，A）
P：演奏者
W：作品
A：听众
一个演奏者可以演奏多个作品 某一作品可被多个演奏者演奏 听众可以欣赏不同演奏者的不同作品 码为(P，W，A)，即All-Key
Sno→SName
Sno→Sdept
Sno→Sage
例：SC（Sno, Cno, Grade）
（Sno, Cno）→Grade
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7.1.2 一些术语和符号
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
如不作特别说明，总是讨论非平凡函数依赖。
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7.1.2 一些术语和符号
若X→Y，则X称为这个函数依赖的决定属性
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7.2.1 关系模式中的码
外部码:用于关系表之间建立关联的属性（组）。 关系模式 R 中属性或属性组X 并非 R的码，但 X
是另一个关系模式的码，则称 X 是R 的外部码，也 称外码。
如在SC（Sno，Cno，Grade）中，Sno不是码，
但Sno是关系模式S（Sno，Sdept，Sage）的码， 则Sno是关系模式SC的外部码
关系数据库的规范化设计
第二范式
确保每个非主键列完全依赖于主键，消除非主键列之间的传递依赖。
第三范式
确保每个列只与键直接相关，消除非键列之间的传递依赖。
规范化设计的优点
1 数据一致性
通过消除数据冗余和重 复，确保数据库中的数 据一致性。
2 查询效率
通过优化数据结构，提 高查询性能，减少数据 操作的时间。
3 存储优化
通过合理的数据分解和 组织，减少数据存储空 间的占用。
规范化设计的挑战
复杂性
规范化设计需要考虑多个表之间的关系和依赖，增加了设计的复杂性。
性能折衷
规范化设计可能导致性能折衷，某些查询可能需要多个表的连接操作。
更新操作
规范化设计可能导致更新操作的复杂性，特别是在涉及多个表的更新操作时。
最佳实践和常见错误
最佳实践
• 了解业务需求和数据关系 • 谨慎添加冗余数据 • 使用正确的数据类型和约束
常见错误
• 拆分过分，导致过多的连接操作 • 忽略实际查询需求，导致性能问题 • 不正确地处理关联关系，导致数据不一致
总结和重点
1 规范化设计是优化关系数据库结ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
构的重要技术
3 规范化设计有优点和挑战，需要
权衡设计决策
2 三个范式规则用于确保数据的一
致性和查询效率
4 遵循最佳实践并避免常见错误是
实现成功的关键
关系数据库的规范化设计
在关系数据库设计中，规范化是一种重要的技术，它的目标是优化数据库结 构以提高数据的存储效率和查询性能。
规范化设计的概念和目的
规范化设计是一种组织和优化数据库结构的过程，通过将数据分解成更小的关系表，消除数据冗余和不 一致，以提高数据存储和查询效率。
关系数据库的规范化之第一范式、第二范式、第三范式以及BC范式
关系数据库的规范化之第⼀范式、第⼆范式、第三范式以及BC范式 关系数据库设计的⽅法之⼀就是设计满⾜适当范式的模式，通常可以通过判断分解后的模式达到⼏范式来评价模式规范化的程度。
范式有1NF,2NF,3NF,BCNF,4NF,5NF，其中1NF的级别最低。
这⼏种范式之间，5NF⊂4NF⊂BCNF⊂3NF⊂2NF⊂1NF成⽴。
通过分解，可以将⼀个低⼀级范式的关系模式转化成若⼲个⾼⼀级范式的关系模式，这个过程为规范化。
下⾯我们来看⼀个栗⼦（好吃），有错误的地⽅希望读者可以提出改正。
供应者和它所提供的零件信息，关系模式FIRST和函数依赖集F如下： FIRST(Sno,Sname,Status,City,Pno,Qty)（公司编号，名称，状态，城市，产品编号，数量） F={Sno->Sname,Sno->Status,Status->City,(Sno,Pno->Qty)} 可以很明显的看出，该关系中不含有可以再分的数据项（什么是可以再分的数据项？想象⼀张table，不应存在两个相同的字段，即两个相同的数据项。
如果存在了，就说明他有了可以再分的数据项，就不是关系模式的数据库了。
存在了可再分的数据项，就要考虑新增实体，将两个数据项分别放到两个实体上），所以该关系满⾜第⼀范式的条件。
1NF 第⼀范式 定义：若关系模式R的每⼀个分量是不可再分的数据项，则关系模式R属于第⼀范式 第⼀范式有四个缺点：（1）冗余度⼤（2）引起数据修改不⼀致（3）插⼊异常（4）删除异常此处对该四个缺点不进⾏详细描述 当我们使⽤第⼀范式设计数据库的时候，会发现我们以Sno作为主键（码）的时候，不能唯⼀标识⾮主键字段（⾮主属性）Qty，但是⾮主属性Sname，Status却可以被Sno唯⼀标识且和Pno没有关系，此时对于数据库的使⽤会存在影响，所以要消除这种部分函数依赖的情况。
消除了这种部分函数依赖关系后，所得到的两个关系中⾮主属性完全依赖于码，这种规范称为第⼆范式。
关系数据库规范化理论
规范化可以消除数据冗余，确保每个数据只在数据库中存储一次，从而提高数据的一致性。
第一范式 (1NF)
表结构
第一范式要求每个数据表都应具有原子性，即每 个表中的列不能再进一步分解。
主键
每个表必须具有一个唯一标识记录的主键，用于 保证数据的唯一性和关联性。
第二范式 (2NF)
1 函数依赖
数据表中出现函数依赖时，就需要进行第二范式的规范化。避免冗余数据。
关系数据库规范化理论
规范化是设计关系数据库中的一项重要理论，它能使数据存储结构更加合理、 高效。通过划分数据表，规范化能够消除数据冗余、提高数据一致性和查询 性能。
规范化定义
目的明确
规范化通过一定的规则将一个大的数据表拆分成多个小的数据表，以实现数据的高内聚和低 耦合。
数据准确性
规范化能确保数据的准确性，因为数据被划分为更小的范围，每个数据表只存储特定类型的 数据。
3 学生管理系统
拆分学生、课程、成绩等信息，确保学生信息的一致性和教务管理的高效性。
规范化的局限性及未来研究方向
局限性
规范化可能导致表结构复杂，加重查询和维护 的工作量。某些情况下，冗余数据可能是必要 的。
未Hale Waihona Puke 研究方向未来的研究可以探索如何在规范化的基础上平 衡数据一致性和查询性能，以及结合其他技术 实现更灵活的数据存储。
优点 数据一致性提高 数据冗余减少 数据更新更容易
缺点 可能会导致过度分解数据表，增加查询复杂性 可能引起频繁的表连接操作，影响查询性能 增加了设计和维护的复杂性
规范化的应用举例
1 在线购物系统
将用户、订单、商品等信息拆分为多个表，确保数据的一致性和查询效率。
数据库课件第4章关系数据库(RDB)规范化设计理论
3. 完全函数依赖与部分函数依赖
完全函数依赖： 在关系模式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完全函数依赖于X， 记作X f Y。 部分函数依赖： 若X→Y，但Y不完全函数依赖于X，则称Y部分函数依 p Y。 赖于X，记作X
例8： 学生(学号，姓名，所在系，系主任姓名，课程号，成绩) 学生关系模式存在的部分函数依赖： p (学号，课程号) 姓名 p 所在系 (学号，课程号) p (学号，课程号) 系主任姓名
教师姓 名
李林 78号
住址
课程号
C1
课程名
N1
李林
李林 汪佳 吴仪
78号
78号 59号 79号
C2
C3 C4 C5
N2
N3 N4 N5
师帆
76号
C6
N6
⑷当执行数据插入时，DB中的数据不能产生插入 异常现象 所谓“插入异常”是指希望插入的信息由于不 能满足数据完整性的某种要求而不能正常地被 插入到DB中的异常问题。 比如:上例中插入一个尚未安排授课的新进教师 信息. 原因： 因多种信息混合放在一个表中，可能造成因一 种信息被捆绑在其他信息上而产生的信息之间 相互依附存储的问题，使得信息不能独立插入。
第4章
关系数据库(RDB)规范化理论
4.1 关系模式规范化的必要性 4.2 数值依赖 4.3 范式与规范化 、关系分解原则
RDB规范化理论的目的是要设计“好的”RDB模式。要设计 好的关系模式，必须是关系满足一定的约束条件，此约束 形成了规范。 范式(Normal Form)：衡量DB规范的层次或深度，DB规范化 层次由范式来决定。简记作NF. 根据关系模式满足的不同性质和规范化的程度，将关系模 式分为第一范式(1NF)、第二范式(2NF)、第三范式(3NF)、 BC范式、第四范式(4NF)、第五范式(5NF)，范式越高规范 化程度越高。 规范化：低级关系模式通过模式分解转换为若干高级范式 的关系模式集合的过程。 规范化是在RDB中减少数据冗余的过程。
数据库中的关系规范化与优化
数据库中的关系规范化与优化随着现代信息技术的迅猛发展，数据管理和存储成为企业和机构关注的焦点。
数据库作为当前最为普遍和有效的数据存储技术，其重要性愈发凸显。
而在数据库中，关系规范化和优化是必不可少的环节。
本篇文章将着重探讨数据库中的关系规范化与优化，包括概念、作用、方法和注意事项等方面。
一、概念与作用关系规范化是数据库设计的核心环节之一，其主要目的是提高数据在数据库中的存储效率，同时减少数据冗余和数据不一致性等问题。
具体而言，关系规范化可以被理解为一个将原始数据表拆分成多个关联表的过程。
在这个过程中，设计人员需要根据一定的规则将原始表中的数据行分成若干个新的关联表，并保证每个表中只包含相关的数据。
关系规范化对数据库设计和管理的作用非常重要。
首先，它可以减少数据冗余并提高数据的存储效率，这就意味着数据库系统的整体性能将会得到提升。
其次，关系规范化还可以保证数据不会重复出现在多个表中，从而降低数据不一致性的发生率，保障了数据库的数据准确性。
最后，关系规范化还可以更加灵活地维护数据表之间的关联关系，让数据库的数据结构更加清晰、简洁。
二、基本步骤和方法一旦我们认识到关系规范化的重要性，就需要了解具体的规范化方法和流程。
在本节中，我们将简要介绍关系规范化的基本步骤和方法，以便更好地了解和实践这个技术。
1. 第一范式关系规范化的第一步通常是将原始数据表拆分成第一范式。
也就是说，所有数据表中的数据都应该是原子性的，即不可再分解为更小的单元。
这样做的好处是，可以避免重复数据、数据冗余和数据不一致等问题。
2. 第二范式在第一范式基础上，我们需要进一步拆分数据表，将所有非主键属性与主键属性之间的关系提取出来，作为一个新的数据表。
这样做的好处是，可以避免非主键属性对主键造成干扰，保持数据表的清晰度和规整性。
3. 第三范式第三范式是指，每个数据表中的属性都要与主键直接相关，并且每个数据表中只包含一个“事实”或“示例”。
数据库原理第五章关系数据库的规范化设计
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模式分解是关系规范化的 主要方法(二)
与TDC相比，分解为三个关系模式后，数据的冗余度明显 降低。 当新插入一个系时，只要在关系D中添加一条记录。 当某个教师尚未讲课，只要在关系T中添加一条教师记录， 而与TC授课关系无关，这就避免了插入异常。 当某个系的教师不再讲课时，只需在TC中删除该教师的 全部授课记录，而关系D中有关该系的信息仍然保留，从 而不会引起删除异常。 同时，由于数据冗余度的降低，数据没有重复存储，也不 会引起更新异常。
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2.2 完全函数依赖和部分函数依赖
例如：学生成绩表中
姓名 王一 王二 王三 王一
学号 1 2 3 4
年龄 16 15 16 16
籍贯 河北 山东 北京 天津
姓名不能推出年龄，学号也不能推出年龄，但是 姓名 + 学号能推出年龄，故完全依赖；
学号能直接推出籍贯，故是部分依赖
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2.3 传递函数依赖
当关系中的元组增加、删除或更新后都不能被破 坏这种函数依赖。因此，必须根据语义来确定属 性之间的函数依赖，而不能单凭某一时刻关系中 的实际数据值来判断。
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函数依赖的定义和性质（六）
函数依赖可以保证关系分解的无损连接性
设R(X,Y,Z)，X,Y,Z为不相交的属性集合，如果X Y或X Z，则有R(X,Y,Z)=R[X,Y]*R[X,Z]，其中，R[X,Y]表示关 系R在属性(X,Y)上的投影，即 R等于其投影在X上的自然连 接，这样便保证了关系R分解后不会丢失原有的信息，称为 关系分解的无损连接性
关系数据库的设计与规范化
关系数据库的设计与规范化关系数据库是一种基于关系模型的数据库系统，它以表格的形式存储和组织数据。
在设计和组织关系数据库时，规范化是一项关键任务。
规范化是一种数据组织方法，其目的是通过消除冗余和不一致性，提高数据库的性能和灵活性。
本文将探讨关系数据库的设计和规范化的重要性，以及规范化的常用规则和技巧。
1. 规范化的重要性关系数据库的设计和规范化对于数据的一致性、完整性和性能有着重要影响。
以下是规范化的重要性：1.1 数据一致性：规范化可以消除数据中的冗余信息，确保每个数据片段只有一次出现在数据库中。
这样可以避免数据冲突和不一致性，提高数据的一致性。
1.2 数据完整性：规范化可以帮助保持数据的完整性。
通过将数据分解为更小的表，并通过外键和主键建立关系，可以确保数据的完整性和准确性。
1.3 性能提升：规范化可以提高数据库的性能。
通过减少数据冗余，可以节省存储空间，并提高查询和更新的速度。
2. 规范化的规则和技巧规范化涉及到一系列规则和技巧，以确保数据的一致性和完整性。
以下是规范化的常用规则和技巧：2.1 第一范式（1NF）：确保表中的每个列都是原子的，即不可分解的。
每个列都应该只包含一个数据值，不允许有重复的列。
2.2 第二范式（2NF）：确保每个表中的非主键列只与主键有关，而不是与其他非主键列有关。
这样可以消除非主键列之间的数据冗余。
2.3 第三范式（3NF）：确保每个表中的非主键列只与主键有关，而不是与其他非主键列有关。
如果有一个非主键列与其他非主键列有关，应该将其移动到另一个表中。
2.4 层次化范式：将数据分解为多个逻辑层次上的表。
每个表都应该表示一个单独的实体或关系，避免表中信息的重复和冗余。
2.5 使用外键关系：通过外键约束来建立关系数据库中不同表之间的连接。
外键可以确保数据的完整性和一致性，同时还能提高查询性能。
2.6 避免主键冲突：在为表选择主键时，应确保每个记录都可以唯一地识别。
避免使用自然主键（如姓名、电话号码等），而是使用带有唯一性约束的人工主键。
关系数据库的规范化设计
关系数据库的规范化设计在当今数字化的时代，数据成为了企业和组织的重要资产。
关系数据库作为一种常用的数据存储和管理方式，其设计的合理性直接影响到数据的准确性、完整性和可用性。
而关系数据库的规范化设计则是确保数据库设计质量的关键步骤。
那么，什么是关系数据库的规范化设计呢？简单来说，就是通过一系列的规则和方法，对数据库中的表、字段、关系等进行优化，以减少数据冗余、避免数据不一致和提高数据操作的效率。
为什么要进行规范化设计呢？想象一下，如果我们的数据库设计不合理，会出现什么样的问题。
比如说，一个员工信息表中，既包含了员工的基本信息，又包含了员工的工作经历、薪资等详细信息。
这样的设计就会导致数据冗余，因为同一个员工的基本信息可能会在多条记录中重复出现。
这不仅浪费了存储空间，还容易在数据更新时出现不一致的情况。
比如，当我们修改一个员工的基本信息时，如果不小心只修改了其中的一部分记录，就会导致数据的混乱。
规范化设计的一个重要原则是消除数据冗余。
通过将相关的数据分离到不同的表中，并通过适当的关系进行连接，可以有效地减少冗余。
例如，将员工的基本信息放在一个表中，工作经历放在另一个表中，通过员工编号进行关联。
另一个重要原则是确保数据的一致性。
比如，在一个订单表中，订单的总金额应该等于订单中各个商品的金额之和。
如果数据库设计不合理，可能会导致计算总金额时出现错误，从而影响业务的准确性。
规范化设计还可以提高数据操作的效率。
合理的表结构和关系可以使查询、插入、更新和删除等操作更加高效。
比如，如果一个表中的字段过多，会导致数据存储和检索的效率降低。
在关系数据库的规范化设计中，通常会提到第一范式（1NF）、第二范式（2NF）、第三范式（3NF）等。
第一范式要求数据表中的每个字段都是不可再分的原子值。
比如说，一个“地址”字段不能同时包含省、市、区等信息，而应该将它们分别存储在不同的字段中。
第二范式要求数据表中的非主键字段完全依赖于主键。
关系数据库的规范化设计论述
关系数据库的规范化设计论述导言在规范化设计过程中，我们将关系数据库的数据结构优化为标准化的关系模式，以提高数据的一致性、完整性和可维护性。
本文将详细探讨关系数据库的规范化设计原则和方法。
1. 规范化基础关系数据库的规范化设计基于关系代数和关系理论，旨在消除数据冗余和数据更新异常，同时保证数据库的一致性和完整性。
规范化设计的基本原则包括：每个属性都应该是原子的，每个属性值都应该与其所在实体的其他属性值相对应，每个关系中应该存在一个主键唯一标识元组等。
2. 规范化级别关系数据库的规范化设计按照一定的规则和步骤进行，通常分为一至六个规范化级别。
2.1 第一范式（1NF）第一范式要求关系表的每个属性都是不可分的，即每个属性值都是原子值。
2.2 第二范式（2NF）第二范式要求关系表的所有非主属性完全依赖于主键，即没有部分依赖。
2.3 第三范式（3NF）第三范式要求关系表的所有非主属性既不传递依赖于主键，也不部分依赖于主键，即没有传递依赖。
2.4 巴斯-克特规范化（BCNF）巴斯-克特规范化是第三范式的扩展，要求关系表的每个决定因子都是候选键。
2.5 第四范式（4NF）第四范式要求关系表中的多值依赖关系建立在候选键之上，即没有多值依赖。
2.6 第五范式（5NF）第五范式要求关系表中的每个非平凡函数依赖都是自然连接无损连接的。
3. 规范化设计的步骤规范化设计的步骤包括：识别实体和属性、确定函数依赖关系、逐级分解关系、消除冗余关系、确定候选键和主键等。
3.1 识别实体和属性首先，我们需要识别出实体及其属性。
一个实体是现实世界中可区分的事物，属性是实体的特征。
3.2 确定函数依赖关系在确定关系表的属性之间的关系时，需要找出各属性之间的函数依赖关系。
函数依赖表示一个属性的值依赖于其他属性的值。
3.3 逐级分解关系根据函数依赖关系，我们可以将关系表逐级分解为满足不同范式要求的关系表。
3.4 消除冗余关系在逐级分解关系的过程中，可能会产生冗余关系。
关系数据库的设计原则
关系数据库的设计原则关系数据库是一种常用的数据库管理系统，它将数据以表格的形式进行组织和存储。
根据实际需求，设计一个高效且可靠的关系数据库非常关键。
以下是关系数据库设计的一些原则和指导：1. 数据库需求分析：在设计关系数据库之前，首先需要进行数据库需求分析。
这包括确定数据库中需要存储的数据类型、数据量以及数据之间的关系。
通过深入了解业务需求，可以确保数据库的准确性和完整性。
2. 数据库规范化：数据库规范化是关系数据库设计的基本原则之一。
它通过将数据分解成更小的、更规范的表来消除数据冗余和不一致性。
常用的规范化形式包括第一范式、第二范式和第三范式。
规范化能够提高数据库的性能和可维护性。
3. 主键设计：主键是用来唯一标识数据库表中每个记录的字段。
在设计关系数据库时，需要为每个表选择一个合适的主键。
主键应该具有唯一性和稳定性，并且不应该包含可变的信息。
常用的主键类型包括自增长整数、全局唯一标识符（GUID）等。
4. 外键关系：外键是用来建立不同表之间的关联关系的字段。
在设计关系数据库时，需要使用外键来确保数据的完整性和一致性。
外键能够实现表之间的关联查询和数据的级联操作，但需要注意外键的索引和性能优化。
5. 索引设计：索引是提高数据库查询性能的重要手段。
在设计关系数据库时，需要根据查询需求选择合适的索引字段。
索引应该选择具有高选择性的字段，并避免过多的索引和冗余的索引。
同时，需要定期对索引进行维护和优化。
6. 数据类型选择：在设计关系数据库时，需要选择合适的数据类型来存储数据。
常见的数据类型包括整数、字符、日期、时间等。
正确选择数据类型可以提高数据库的存储效率和查询性能。
7. 数据库安全性设计：数据库安全性是关系数据库设计的重要考虑因素之一。
在设计关系数据库时，需要考虑数据的访问权限、用户身份验证、数据加密等安全措施。
合理的安全设计可以保护数据库免受未经授权的访问和数据泄露的风险。
8. 性能优化设计：性能优化是关系数据库设计的关键目标之一。
关系数据库规范化理论
关系数据库规范化理论在当今数字化的时代，数据的管理和处理变得至关重要。
关系数据库作为一种广泛应用的数据存储和管理方式，其规范化理论是确保数据库设计的合理性、有效性和可靠性的重要基石。
那么，什么是关系数据库规范化理论呢？简单来说，它是一套用于设计关系数据库的原则和方法，旨在减少数据冗余、避免数据不一致性，并提高数据的完整性和存储效率。
让我们先从数据冗余这个问题说起。
想象一下，如果在一个数据库中，相同的信息被多次重复存储，这不仅会浪费存储空间，还可能导致数据更新时出现不一致的情况。
比如说，在一个学生管理系统中，如果学生的基本信息（如姓名、性别、出生日期等）在多个表中都有重复记录，当需要修改某个学生的信息时，就很容易出现有的地方改了，有的地方没改的混乱局面。
为了解决这个问题，规范化理论提出了一系列的范式，从第一范式（1NF）到第五范式（5NF），逐步提高数据库设计的质量。
第一范式要求数据表中的每个字段都应该是不可再分的原子值。
举个例子，如果有一个“地址”字段，包含了“省份、城市、区县、街道”等信息，这就不符合 1NF，应该将其拆分成多个字段，分别存储每个具体的部分。
第二范式则是在满足 1NF 的基础上，要求非主属性完全依赖于主键。
比如说，在一个订单表中，如果“订单号”是主键，而“商品名称”和“商品价格”等信息不完全依赖于“订单号”，而是还依赖于“商品编号”，那么就不符合 2NF，可能会导致数据冗余和更新异常。
第三范式进一步要求非主属性之间不存在传递依赖于主键的关系。
比如，在一个员工表中，如果“员工编号”是主键，“部门编号”依赖于“员工编号”，而“部门地址”又依赖于“部门编号”，这就存在传递依赖，不符合 3NF。
随着数据库设计的复杂度增加，还有更高阶的范式，如巴斯范式（BCNF）、第四范式（4NF）和第五范式（5NF），但在实际应用中，通常达到第三范式就能够满足大多数的需求。
规范化理论的好处是显而易见的。
第5章 关系数据库规范化理论
4． 更新异常（Update Anomalies）
由于存在大量数据冗余，系统要付出很大代价来维护数据库的完整性。 否则就带来数据不一致的危险。比如，当某系的系主任更换后，系统必 须修改与该系学生有关的每个元组。
所谓数据依赖（Data Dependency），是指一 个关系内部属性与属性之间的一种约束关系， 这种约束关系是通过关系中属性间值的相等与 否体现出来的数据间的相互关系。这种数据依 赖是现实世界中属性间相互联系的抽象，是数 据内在的性质，是语义的体现。 数据依赖有很多种，其中最重要的是函数依赖 （Functional Dependency,简称FD）和多值依 赖（Multivalued Dependency,简称MVD）。
5.1.1
问题的提出
现假设有如表5-1所示的关系模式XSCJ的一个具体实例。 表5-1 XSCJ表
Sno S1 S2 S3 S1 Sname 张强 王红 周颖 张强 Sdept 计算机系 电子系 计算机系 计算机系 Director 李军 宋鹏 李军 李军 Cno C01 C01 C01 C02 Cname 数据库 数据库 数据库 数据结构 Cscore 85 90 75 80
下面介绍一些术语和记号。
X→Y，但则称X→Y是非平凡的函数依赖。若不 特别声明，总是讨论非平凡的函数依赖。 X→Y，但YX则称X→Y是平凡的函数依赖。 若X→Y，则X叫做决定因素（Determinant）。 若X→Y，Y→X，则X与Y一一对应，记作X← →Y。 若Y函数不依赖于X，则记作 X Y
5.1.2
函数依赖的基本概念
定义5.1 设R（U）是属性集U上的关系模 式。X，Y是U的子集。 若对于R（U）的任意一个可能的关系r，r 中任意两个元组 t1 和 t2 ，如果 t1[X] = t2 [X]，则 t1[Y] = t2[Y] ，那么称X函数地 确定Y，或Y函数地依赖于X ，记作： X→Y。
关系数据库规范化理论
函数依赖示例
对于关系模式SCD
U={StudNo,StudName,StudSex,Deptment,DMasterNM, CourseID,StudScore}
F={StudNo→StudName，StudNo→StudSex， StudNo→Deptment}
一个StudNo有多个StudScore的值与其对应，因此 StudScore不能唯一地确定，即StudScore不能函数依 赖于StudNo，所以有： StudNo StudScore。
0
信息
王平 GDSX01
70
信息
王平 SJJG02
85
自动化 刘伟 SJKJC01
93
整理ppt
11.1.3 异常问题
(StudNo,CourseID)属性的组合能唯一标识一个元组， 为主关系键
在进行数据库的操作时，会出现以下几方面的问题
• 1. 数据冗余
• 系名、系主任姓名、学生姓名、性别重复，数据的冗余度
及应用
• 了解BCNF范式 • 能灵活应用范式理论进行关系模式的分解
整理ppt
11.1 规范化问题的提出
关系数据库的规范化理论最早是由关系数据库的创始 人E.F.Codd提出，后经许多专家学者深入的研究和发 展，形成了一整套有关关系数据库设计的理论
系统运行效率、成败的决定因素
• 如何设计一个适合的关系数据库系统，关键是关系数据
4. 更新异常
• 学生改名，则该学生的所有记录都要逐一修改StudName • 某系更换系主任，则属于该系的学生记录都要修改
DMasterNM的内容，稍有不慎，就有可能漏改某些记录， 这就会造成数据的不一致性，破坏了数据的完整性。
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。
关系数据库的设计原则
关系数据库的设计原则主要包括以下几个方面：1. 数据规范化：规范化是指将数据分解成最小、独立的实体，消除数据冗余和不一致。
规范化的目的是提高数据的完整性、一致性和可维护性。
常用的规范化方法包括第一范式（1NF）、第二范式（2NF）和第三范式（3NF）。
2. 数据抽象：抽象是指将现实世界的事物或概念转化为数据库中的表、字段和数据类型。
在设计数据库时，应根据现实世界的需求和目标，选择合适的抽象层次和数据结构，以便更好地表达实体及其之间的关系。
3. 数据完整性：数据完整性是指数据的准确性、一致性和可靠性。
在设计数据库时，需要确保数据的完整性，通过设置主键、外键、约束和触发器等手段来限制数据的输入、修改和删除操作，防止非法数据进入数据库。
4. 数据安全性：数据安全性是指保护数据库免受未经授权的访问、篡改和破坏。
在设计数据库时，需要考虑如何实现用户身份验证、权限控制、数据加密等安全机制，以确保数据的安全性。
5. 数据性能优化：性能优化是指提高数据库的查询速度和响应时间。
在设计数据库时，需要考虑如何优化表的结构、索引、查询语句等，以提高数据库的性能。
6. 数据扩展性：数据扩展性是指数据库能够适应未来数据量的增长和需求变化。
在设计数据库时，需要考虑如何实现数据表的分区、分片、水平拆分等扩展策略，以便在未来能够方便地扩展数据库。
7. 数据一致性：数据一致性是指在多个用户并发访问数据库时，确保数据的完整性和一致性。
在设计数据库时，需要考虑如何实现事务管理、锁定机制、并发控制等一致性策略，以确保数据的一致性。
综上所述，关系数据库的设计原则主要包括数据规范化、数据抽象、数据完整性、数据安全性、数据性能优化、数据扩展性以及数据一致性。
在设计关系数据库时，需要遵循这些原则，以确保数据库的质量、性能和安全性。
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。
第7章 关系数据库的规范化理论与数据库的设计
关系数据库的规范化理论与数据库设计E.F.CODD提出的数据库规范化理论1.1“不好”的关系模式中存在的问题可能存在的问题：数据冗余更新异常插入异常删除异常数据依赖：是可以作为关系模式的取值的任何一个关系所必须满足的一种约束条件，是通过一个关系中各个元组的某些属性值之间的相等与否体现出来的相互关系。
数据依赖包括：函数依赖和多值依赖和其他1.2函数依赖1.21函数依赖的定义设R(A1,A2,……..An)是一个关系模式，X,Y是{A1,A2……..An}的子集，若只要关系r是关系模式R的可能取值，则r中不可能有两个元组在X中的属性值相等，而在Y中的属性值不相等，则称”X函数决定Y”或”Y函数依赖于X”,记做X→Y。
（ps：一些属性决定另一些属性称为函数决定）只能根据语义来判断。
相关的属性：若X->Y, 但Y不属于X, 则称X->Y为非平凡依赖，否则为平凡依赖。
若X->Y, 则称X为决定元素。
若X->Y,Y->X, 则记做X←>Y若Y不函数依赖于X, 记做X不函数决定Y在关系模式R中，如果X->Y，并且对于X的任意一个真子集X` 都有X` 不函数决定Y，则称Y对X完全函数依赖，记做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，记做X__p___Y若X—>Y（Y不包含于X），Y不函数决定X，Y函数决定Z，则称Z 对X传递函数依赖。
把关系模式表示为R<U，F>，其中U是一组属性，F是属性组U上的一组数据依赖，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。
1.22 函数依赖的逻辑蕴含设R<U，F>是一个关系模式，X，Y是U中的属性组，若在R<U，F>的任何一个满足F中函数依赖的关系r上，都有函数依赖X->Y成立，则称F逻辑蕴含X->Y。
（ps:即是函数依赖组隐含决定的其他函数依赖关系）如关系模式R<U，F>中为F所逻辑蕴含的函数依赖的全体称作F的闭包，记做F+ .1.23 码设K为关系模式R<U，F>中的属性或属性组，若K->U在F闭包中，而找不到K 的任何一个真子集K` ,能使K`->U在F闭包中，则称K为关系模式R的候选码，当候选码多于一个时，选定其中一个做主码。
关系数据库规范化理论
关系数据库规范化理论篇一：关系数据库规范化理论第4章关系数据库规范化理论数据库设计的一个最基本的问题是怎样建立一个合理的数据库模式，使数据库系统无论是在数据存储方面，还是在数据操作方面都具有较好的性能。
什么样的模型是合理的模型，什么样的模型是不合理的模型，应该通过什么标准去鉴别和采取什么方法来改进，这是在进行数据库设计之前必须明确的问题。
为使数据库设计合理可靠、简单实用，长期以来，形成了关系数据库设计理论，即规范化理论。
它是根据现实世界存在的数据依赖而进行的关系模式的规范化处理，从而得到一个合理的数据库设计效果。
本章首先说明关系规范化的作用，接着引入函数依赖和范式等基本概念，然后介绍关系模式等价性判定和模式分解的方法，最后简要介绍两种数据依赖的概念。
4.1 关系规范化的作用4.1.1问题的提出从前面的有关章节可知，关系是一张二维表，它是涉及属性的笛卡尔积的一个子集。
从笛卡尔积中选取哪些元组构成该关系，通常是由现实世界赋予该关系的元组语义来确定的。
元组语义实质上是一个n目谓词（n是属性集中属性的个数）。
使该n目谓词为真的笛卡尔积中的元素（或者说凡符合元组语义的元素）的全体就构成了该关系。
但由上述关系所组成的数据库还存在某些问题。
为了说明的方便，我们先看一个实例。
【例4.1】设有一个关于教学管理的关系模式R(U)，其中U由属性Sno、Sname、Ssex、Dname、Cname、Tname、Grade组成的属性集合，其中Sno的含义为学生学号，Sname为学生姓名，Ssex为学生性别，Dname为学生所在系别，Cname为学生所选的课程名称，Tname为任课教师姓名，Grade为学生选修该门课程的成绩。
若将这些信息设计成一个关系，则关系模式为：教学（Sno，Sname，Ssex，Dname，Cname，Tname，Grade）选定此关系的主键为（Sno,Cname）。
由该关系的部分数据（如表4-1所示），我们不难看出，该关系存在着如下问题：1. 数据冗余（Data Redundancy）每一个系名对该系的学生人数乘以每个学生选修的课程门数重复存储。
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2013年9月16日星期一
2. 关系规范化可能出现的问题
在我们构造关系时，经常会发现数据冗余和更新异常等现象， 这是由关系中各属性之间的相互依赖性和独立性造成的。如果一 个关系没有经过规范化，可能会导致上述谈到的数据冗余大、数 据更新造成不一致、数据插入异常和删除异常问题。
例如，要求设计一个教学管理数据库，希望从该数据库中得到学 生学号、姓名、性别、年龄、所在系、系主任姓名、学生学习的 课程和该课程的成绩信息。若将此信息要求设计为一个关系，则 关系模式为：学生(学号，姓名，性别，年龄，所在系，系主任 姓名，课程名，成绩)。
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3. 完全函数依赖与部分函数依赖
完全函数依赖： • 在关系模式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完全函数依赖于X，记作X f Y。
部分函数依赖： • 若X→Y，但Y不完全函数依赖于X，则称Y部分函数依赖于X，记 作X p Y。
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1.关系模式应满足的条件
关系数据库是根据关系模式设计的。好的关系模式除了能满 足用户对信息存储和查询的基本要求外，还应当使它的数据库满 足如下要求。 • ⑴ 元组的每个分量必须是不可分的数据项 • 关系数据库特别强调，关系中的属性不能是组合属性，必须是基 本项，并把这一要求规定为鉴别表格是否为“关系”的标准。如 果表格结构的数据项都是基本项，则该表格为关系，它服从关系 模式的第一范式，以后可以在此基础上进一步规范化。否则，如 果表格结构中含有组合项，必须先使之转换为基本数据项。因为 关系的一切数学理论都是基于关系服从于第一范式基础之上的。
学号→所在系
所在系→系主任姓名 学号→系主任姓名
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2.4.3 关系的 范式及规范化
1. 第一范式(1NF) 2. 第二范式(2NF) 3. 第三范式(3NF) 4．BC范式 5．多值依赖 6．第四范式
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⑸ 数据库中的数据不能在执行删除操作时产生删除异常问题
删除异常是指在删除某种信息的同时把其他信息也删除了。 删除异常也是数据库结构不合理产生的毛病。和插入异常一样， 如果关系中多种信息捆绑在一起，当被删除信息中含有关系的 主属性时，由于关系要满足实体完整性，整个元组将全部从数 据库中被删除，即出现删除异常。
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⑶ DB设计者可对现实世界作强制规定
例：在学生关系中，设计者可强行规定不允许出现相同姓名的人， 因而使函数依赖“姓名→年龄”成立。 • 当插入某元组时，该元组上的属性值必须满足规定的函数依赖， 若发现有相同姓名的人存在，则拒绝插入该元组。
⑷ 若X→Y，则X称为这个函数依赖的决定属性集。
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由上述4条可见，学生关系尽管看起来很简单，但存 在的问题比较多，它不是一个合理的关系模式。
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2.4.2 数据依赖
1. 函数依赖 2. 平凡函数依赖与非平凡函数依赖 3. 完全函数依赖与部分函数依赖 4. 传递函数依赖
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存在以下的函数依赖： 学号→姓名 学号→性别 学号→年龄 学号→班级号 说明： ⑴ 函数依赖不是指关系模式R的某个或某些关系实例满足的约束条件，而是 指R的所有关系实例均要满足的约束条件。 ⑵ 函数依赖是RDB用以表示数据语义的机制。人们只能根据数据的语义来确 定函数依赖。 例：“姓名→年龄”这个函数依赖只有在没有相同姓名人的条件下成立。若 有相同姓名的人，则“年龄”就不再函数依赖于“姓名”了。
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函数依赖普遍地存在于现实生活中。例如，描述一个 学生的关系，可以有“学号”、“姓名”、“所在系”等 几个属性。由于一个学号只对应一个学生，一个学生只在 一个系。因而当“学号”值确定之后，姓名及其所在系的 值也就被唯一地确定了。
• 属性间的这种依赖关系类似于数学中的函数。因此说学号 函数决定姓名和所在系，或者说姓名和所在系函数依赖于 学号，记作：学号→姓名，学号→所在系。
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• ⑷ 当执行数据插入操作时，数据库中的数据不能产生插入异 常现象 • 所谓插入异常是指希望插入的信息由于不能满足数据完整性的 某种要求而不能正常地被插入到数据库的异常问题。
• 出现数据插入异常问题的主要原因是数据库设计时没有按“一 事一地”的原则进行。由于多种信息混合放在一个表中，就可 能造成因一种信息被捆绑在其他信息上而产生的信息之间相互 依附存储的问题，这是使得信息不能独立插入的关键所在。
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2.4.1 关系模式规范化的必要性
1. 关系模式应满足的条件 2. 关系规范化可能出现的问题
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• 关系数据库的设计主要是关系模式的设计。关系模式设计 的好坏将直接影响到数据库设计的成败。 • 将关系模式规范化，使之达到较高的范式是设计好关系模 式的唯一途径。否则，所设计的关系数据库会产生一系列 的问题。
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• 为了消除冗余和潜在的更新异常，关系数据库的规范化理论为关系模 式确定了多种范式。 • 所谓范式(Noranal Form)是指规范化的关系模式。由于规范化的程度 不同，就产生了不同的范式。 • 从1971年起，E.F.Codd相继提出了第一范式(1NF)、第二范式(2NF)、 第三范式(3NF)，Codd与Boyce合作提出了Boyce-Codd范式(BCNF)。 在1976～1978年间，Fagin、Delobe以及Zaniolo又定义了第四范式。到 目前为止，已经提出了第五范式(5NF)。 • 满足最基本规范化的关系模式叫第一范式，第一范式的关系模式再满 足另外一些约束条件就产生了第二范式、第三范式、BC范式等等。 每种范式都规定了一些限制约束条件。
• 数据之间存在的各种联系现象称为数据依赖(Data Dependency)，它是同 一关系中属性间的相互依赖和相互制约。 • 而数据冗余和更新异常等现象与数据依赖有着紧密的关联。
• 关系规范理论致力于解决关系模式中不合适的数据依赖问题。
• 在数据依赖中，函数依赖(Functional Dependency，FD)是最基本的一种 依赖形式，它反映了同一关系中属性间一一对应的约束，它是关系模式 中属性之间最常见的一种依赖关系，也是关系模式中最重要的一种约束。
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例8：
学生(学号，姓名，所在系，系主任姓名，课程号，成绩) 学生关系模式存在的部分函数依赖： (学号，课程号) p
(学号，课程号) p 所在系 p (学号，课程号) 系主任姓名
姓名
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4. 传递函数依赖
• 在关系模式R(U)中，如果X→Y，Y→Z，且Y X，Z Y，Y X， 则称Z传递函数依赖于X。 例9：学生(学号，姓名，所在系，系主任姓名，课程名，成绩)， 存在如下的函数依赖：
关系数据库的设计
一、关系数据库的规范化理论
二、关系数据库的设计过程
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2.4 关系数据库规范化理论
2.4.1 关系模式规范化的必要性
2.4.2 数值依赖
2.4.3 范式与规范化
2.4.4 关系分解原则
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• 关系数据库是以关系模型为基础的数据库，它利用关系描述现实 世界。一个关系即可用来描述一个实体及其属性，也可用来描述 实体间的一种联系。 • 关系模式是用来定义关系的，一个关系数据库包含一组关系，定 义这组关系的关系模式的全体就构成了该数据库的模式。 • 关系数据库的设计归根到底是如何构造关系，即如何把具体的客 观事物划分为几个关系，而每个关系又由哪些属性组成，就是要 构造“好的”、“合适”的关系模式，它涉及一系列的理论与方 法，形成了关系数据库的模式设计理论和技术。 • 由于合适的关系模式要符合一定的规范化要求，所以又称其为关 系数据库的规范化理论。
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关系模式的表示
• 关系模式的完整表示： R<U，D，DOM，F> – R为关系名，U为关系的属性集合 – D为属性集U中属性的数据域 – DOM为属性到域的映射 – F为属性集U的数据依赖集
• 简化表示：R<U,F>
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1. 函数依赖
• 假设R(U)是一个关系模式，U是R的属性集合，X和Y是U的子集。 对于R(U)的任意一个可能的关系r，如果r中不存在两个元组， 它们在X上的属性值相同，而在Y上的属性值不同，则称“X函 数确定Y”或“Y函数依赖于X”，记作X→Y。
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• ⑹ 数据库设计应考虑查询要求，数据组织应合理
•
在数据库设计时，不仅要考虑到数据自身的结构完整性， 还要考虑到数据的使用要求。为了使数据查询和数据处理高效 简洁，特别是对那些查询实时性要求高、操作频度大的数据， 有必要通过视图、索引和适当增加数据冗余的方法，来增加数 据库的方便性和可用性。
• 注意：X和Y都是属性组，如果X→Y，表示X中取值确定时，Y中 的取值惟一确定，即X决定Y或Y函数依赖于Y，X是决定因素。 • 函数依赖类似于数学中的单值函数，函数的自变量确定时，应 变量的值惟一确定。反映了关系模式中属性间的决定关系，体 现了数据间的相互关系。
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例7：学生（学号，姓名，性别，年龄，班级号）
此关系模式的主键为(学号，课程名)。仅从关系模式上看，该关系 已经包括了需要的信息，如果按此关系模式建立关系，并对它进 行深入分析，就会发现其中的问题所在。
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• 该关系存在着如下问题： • ⑴ 数据冗余大。每一个“所在系”和“系主任姓名”存储的次数等于该系 的学生人数乘以每个学生选修的课程门数。 • ⑵ 插入异常。一个新系没有招生时，“所在系”和“系主任姓名”无法插 入到数据库中，因为在这个关系模式中，主键是(学号，课程名)，而这时因 没有学生而使得学号无值，所以没有主属性值，关系数据库无法操作，因 此引起插入异常。 • ⑶ 删除异常。当一个系的学生都毕业了而又没招新生时，删除了全部学生 记录，随之也删除了“所在系”和“系主任姓名”。这个系依然存在，而 在数据库中却无法找到该系的信息，即出现了删除异常。 • ⑷ 更新异常。若某系更换系主任，数据库中该系的学生记录应全部修改。 如有不慎，某些记录漏改了，则造成数据的不一致出错，即出现了更新异 常。