关系数据库的规范化设计
数据库设计中的关系型数据库规范方法
数据库设计中的关系型数据库规范方法关系型数据库是一种基于关系模型的数据库，它使用表格和键值对来组织和存储数据。
在数据库设计中，规范方法是非常重要的，它可以确保数据库的性能、稳定性和可靠性。
本文将介绍一些数据库设计中的关系型数据库规范方法，并探讨它们的优势和应用场景。
首先，我们将讨论数据库设计中的范式规范方法。
范式是一种数据结构的规范化方法，它用于消除数据库中的冗余数据，并改善数据的一致性和完整性。
常见的范式包括第一范式（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原子的，也就是说它们不能再分解。
这样可以避免数据的冗余，并提高数据库的查询性能。
第二范式要求数据表中的非主键字段必须完全依赖于主键。
这意味着数据表中的每个非主键字段必须与主键相关联，而不是与其他非主键字段相关联。
这样可以保证数据的一致性，并减少数据的冗余。
第三范式要求数据表中的非主键字段不能相互依赖。
换句话说，数据表中的每个非主键字段应该只与主键相关联，而不是与其他非主键字段相关联。
这样可以确保数据的完整性，并减少数据之间的关联性。
其次，我们将探讨数据库设计中的索引规范方法。
索引是一种数据结构，它可以加快数据库的查询速度。
在设计数据库时，我们应该根据数据的特征选择适当的索引。
首先是主键索引，它将主键列的值与数据表中的物理位置相匹配，并确保每个键值对具有唯一性。
主键索引可以加速数据的检索和排序。
其次是唯一索引，它将非主键列的值与数据表中的物理位置相匹配，并确保每个键值对具有唯一性。
唯一索引可以加速数据的检索和去重操作。
还有聚簇索引，它根据表的主键将数据存储在物理上相邻的位置。
聚簇索引可以加速范围查询和排序操作。
另外还有非聚簇索引，它根据非主键列的值将数据存储在物理上相邻的位置。
非聚簇索引可以加速数据的检索和排序操作。
最后，我们将讨论数据库设计中的约束规范方法。
约束是一种规则，它用于限制和保护数据库的数据完整性。
数据库规范化设计方法与技巧
数据库规范化设计方法与技巧在现今信息化发展的时代，数据是企业最重要的资产之一，如何合理规划数据库，运用数据库规范化设计方法与技巧有效地提高数据的存取效率和安全性，在企业的信息化建设和管理中扮演着至关重要的角色。
数据库规范化设计是指根据关系数据库的一些基本原则，将一个不符合规范的数据库设计转变为依据规范的结构化数据表，达到减少冗余数据、消除数据更新异常、提高数据的一致性等一系列目的的过程。
在进行数据库规范化设计时，需要遵循以下几个步骤：第一步：识别实体在数据库的设计中，实体指的是数据库中要存储的对象，例如企业中的员工、客户、供应商等，都可以视为实体。
第二步：识别实体间的联系在设计数据库时，不同实体之间需要进行关联，例如员工和客户之间存在“销售”这一联系，客户和供应商之间存在“供应”这一联系等。
第三步：规范化表结构通过消除冗余数据和合并表项，把一个不符合规范的数据库设计转变为符合规范的结构化数据表。
常用的规范化模式有第一范式、第二范式、第三范式等。
第四步：确定主键主键是一个唯一标识符，用于在多个表项中唯一标识每个实体，识别唯一性是数据库的基础，主键可以是单一的，也可以是组成的。
第五步：定义关系在数据库设计中，不同的实体之间需要进行关联，此时需要定义关系。
企业通常拥有很多不同的实体，比如员工、客户、供应商、产品等，这些实体之间的关系往往不同，需要在数据库设计中进行详细的定义。
在进行数据库规范化设计时，还需要注意以下几个技巧：第一条：避免使用超过3个表结构的联接查询为了提高数据库的效率，在进行联接查询时，应尽量避免使用超过3个表结构的联接查询。
联接查询过程中，连接表中记录的数量越多，处理时间也就越长，这会增加系统的负载。
第二条：避免使用多余的索引索引可用于快速查找数据库表中的记录，但是如果创建过多的索引，会占用过多的存储空间，降低数据的插入和更新操作的速度，因此在设计数据库时，需要避免使用过多的索引。
第三条：避免使用NULL值NULL值意味着没有值，会占用额外的磁盘空间。
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。
关系数据库的规范化理论与数据库设计
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13
几个术语和符号
如果 X→Y，则 X 叫做决定因素（Determinant） 如果 X→Y ， Y → X ，则记作： X ←→ Y
如果Y不函数依赖于X，则记作： X→Y
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二、平凡函数依赖与非平凡函数依赖 如果 X→Y，但 Y X，则称 X→Y 是非平凡的函数 依赖
关系模式的规范化：解决插入、删除和更 新异常，尽量消除数据冗余，消除不合适 的数据依赖
这就要求关系模式应该满足一定的条件
关系模式满足不同的条件，称为不同的范 式
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1NF范式
如果关系模式R的所有属性都是不可再分解 的，则称R属于第一范式，简称1NF，记做 R∈1NF。
满足1NF的关系为规范化的关系，否则为非规 范化的关系
U，则【1】为F所逻辑蕴含
XZ->ZY 2008.09 3、下列关于部分函数依赖的叙述中，哪条是正确的？ A、若X->Y,且存在Y的真子集Y’,X->Y’,则Y对X部分函数依赖 B、若X->Y,且存在Y的真子集Y’,X->Y’,则Y对X部分函数依赖 C、若X->Y,且存在X的真子集X’，X’->Y,则Y对X部分函数依赖 D、若X->Y,且存在X的真子集X’，X’->Y,则Y对X部分函数依赖
CNAME 机械设计 高等数学 管道工程 数据结构
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6
该关系模式可能出现如下 问题：
异常（多个记录更新，刘宏
容易产生数据不一致） 王明
插入异常：TNAME,CNO码， 李红
某个教师没上课，CNO为
空，不能插入）
ADDRESS CNO 18栋302 043
21栋503 056 18栋302 041 17栋503 002
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。
数据库设计中的冗余与规范化
数据库设计中的冗余与规范化随着信息化的深入，数据库已经成为企业信息化建设的重要组成部分。
在数据库设计中，冗余与规范化是两个核心概念。
本文将从这两个方面出发，为大家详细解析。
一、冗余冗余（Redundancy）在数据库中指的是重复信息的存储。
由于冗余造成的数据重复不仅浪费存储空间，而且容易导致数据不一致。
如何避免冗余就成为了数据库设计的关键。
冗余主要有以下两种：1.数据存储冗余数据存储冗余是指在数据库中，同样的数据被存储多次。
例如，在一张订单表中，同一个商品信息被多次存储，由于商品信息发生变化，可能会造成数据不一致的情况。
为了避免数据存储冗余，我们可以采用外键约束。
例如，在订单表中存储商品信息的时候，可以采用关联技术，存储商品的编号，而不是存储商品的详细信息。
这样，在订单表和商品表中，就不会出现重复存储同一件商品信息的情况。
2.数据计算冗余数据计算冗余是指将计算结果存储到数据库中，造成数据重复的情况。
例如，在订单表中，存储订单金额和商品价格，如果商品价格被修改了，订单金额却没有及时更新，就可能会导致数据不一致的情况。
为了避免数据计算冗余，我们可以采用视图技术。
例如，在订单表和商品表之间创建一张视图，通过关联查询得出订单金额，而不是将订单金额存储在订单表中。
二、规范化规范化（Normalization）是一种消除冗余的方法，通过将一个大的表拆分成多个小表，从而提高数据库的数据完整性和一致性。
规范化中一般指的是关系数据库规范化，可分为一到五阶段。
1.第一范式（1NF）第一范式，是指数据库表中的每一列（属性）都是最小单位的不可分割的数据项。
例如，在一张订单表中，如果包含了商品名称这个列，那么商品名称这个列就需要拆分成商品编号和商品名称两个独立的列。
2.第二范式（2NF）第二范式，是指数据库表中的每个非主键列都必须完全依赖于主键。
例如，在一张订单表中，如果商品表中的商品名称和商品价格与订单表的订单日期和客户姓名直接相关，而不是与商品编号相关，那么应该将商品名称和商品价格从订单表中移除，建立一个独立的商品表。
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。
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(05)
5.3 函数依赖
关系模式S(S# , SN , SD , DEAN , C# , G)
根据一般的事实，有： 一个系有若干学生，而一个学生只属于一个系；
一个系只有一名系主任；一个学生可以选修多门课 程，每门课程也可以由多个学生选修；每个学生的 每门课程都只有一个成绩。据此语义，可以得到一 组FD F
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5.2 数据依赖
G
SNO
DN
CN
DM
关系的规范化理论就是用于改造关系模式，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。
10
5.3 函数依赖
函数依赖
设R(U)是属性集U上的关系模式，X , Y U， r是 R(U) 上的任意一个关系，如果成立
对t , s r，若t[X] = s[X]，则t[Y] = s[Y] 那么称“X函数决定Y”，或“Y函数依赖于X”，记 作XY 称X为决定因素
如S# SN， （S#，C#） G
不存在t , s r，t[X] = s[X]，但t[Y] ≠ s[Y]
11
5.3 函数依赖
A
B
C
D
a1
b1
c1
d1
a1
快速热身
关系模式R（A，B，C，D），码为AB，给出它的一个函数 依赖集，使得R属于2NF而不属于3NF
33
5.4 .4 BC范式(BCNF)
STC(S# , T# , C#)
每位老师只教授一门课
T# C#
某学生选定一门课，就对应一位老师
(S#，C#) T#
候选码
(S#，T#)，(S#，C#)
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5.4 .3 3NF
S# SN SD DEAN S01 杨明 D01 思齐 S02 李婉 D01 思齐 S03 刘海 D02 述圣 S04 安然 D02 述圣 S05 乐天 D03 省身
数据库设计和规范化的基本原则和技巧
数据库设计和规范化的基本原则和技巧一、引言数据库设计是指从现实世界中选取有意义的数据，通过建立数据模型和设计数据库结构，以支持应用系统对数据的存储、操作和管理。
在数据库设计中，规范化是一个非常重要的步骤，其目的是消除冗余数据，提高数据存储的效率和完整性。
本文将介绍数据库设计和规范化的基本原则和技巧。
二、数据库设计的基本原则1.数据一致性在数据库设计中，要确保数据的一致性。
这意味着相同的数据在数据库中只能存储一次，不会出现数据冗余或者不一致的情况。
一致性原则可以通过合理地划分数据表和设定相应的主键外键关系来实现。
2.数据完整性数据完整性是指数据库中存储的数据必须符合既定的约束条件。
在数据库设计中，可以通过定义字段的数据类型、长度和相关的约束条件来保证数据的完整性。
例如，可以设定主键字段不能为空，或者设置外键字段的引用完整性约束。
3.数据灵活性在数据库设计中，要考虑到数据的灵活性，以适应不同的需求和变化。
例如，可以采用灵活的数据模型，如关系型、面向对象和NoSQL等，以满足不同类型的数据存储和查询需求。
4.性能和效率数据库设计应该考虑到性能和效率方面的要求。
这包括设计适当的索引，避免过多的联接操作和合理划分表和分区等。
同时，在数据库设计中，还可以考虑选择合适的存储引擎和优化查询语句，以提高数据库的性能和效率。
三、数据库规范化的基本原则1.第一范式（1NF）第一范式要求数据库表中的每个字段不可再分，每个字段只能存储一个属性的值。
在第一范式中，每个字段都具有原子性。
例如，对于一个"学生"表，应该将"姓名"和"性别"等属性分开存储，不要将它们放在一个字段中。
2.第二范式（2NF）第二范式要求数据库表中的非主键字段必须完全依赖于主键，而不能依赖于部分主键。
如果某个表中存在非主键字段只依赖于部分主键的情况，应该将这部分字段单独提取出来，建立一个新的表。
数据库设计中的规范化及反规范化技巧
数据库设计中的规范化及反规范化技巧随着信息时代的到来，数据的重要性越来越被人们所认识到。
在各种应用领域中，数据库扮演着重要的角色，它存储和管理着组织、企业或个人的大量数据。
数据库设计的合理性直接关系到数据的可靠性和有效性。
在数据库设计中，规范化和反规范化是两个重要的概念，掌握它们对数据库设计至关重要。
规范化是一种数据库设计的方法，通过对关系数据库中的表结构进行逻辑和功能上的分解，以达到简化数据管理、提高数据存储效率和减少数据冗余的目的。
规范化的核心思想是将数据分解为更小、更简单的部分，并通过关系来描述它们之间的联系。
这种方法有助于提高数据的一致性、准确性和可靠性。
规范化的过程可以分为一至五个范式，分别是第一范式（1NF）、第二范式（2NF）、第三范式（3NF）、BC范式（BCNF）和第五范式（5NF）。
第一范式要求数据库中的每个列都是原子的，即不可再分。
这样可以避免数据冗余和数据更新异常。
第二范式要求数据库中的每个非主键列完全依赖于主键列。
通过这种方式，可以避免数据插入异常和数据删除异常。
第三范式要求数据库中的每个非主键列都不依赖于其他非主键列。
这种规范化的方式可以避免数据更新异常。
BC范式要求数据库中的每个非主键列都依赖于主键或者是主键的一部分。
通过这种方式，可以避免数据插入异常和删除异常。
第五范式要求数据库中的每个非主键列都依赖于主键，而不依赖于主键的一部分。
这种规范化的方式可以提高数据的一致性和完整性。
尽管规范化有助于提高数据的完整性和一致性，但也存在一些缺点。
规范化会导致数据的冗余和复杂性增加。
在某些情况下，这可能会降低查询性能，并增加对多表连接的需求。
为了解决规范化带来的性能问题，可以使用反规范化的技巧。
反规范化是一种将规范化的数据库结构进行逆操作的方法，通过合并表、引入冗余和增加索引来提高数据库查询性能。
反规范化的技巧有很多，具体应根据具体情况选择。
常用的反规范化技巧包括合并表、添加冗余列、创建汇总表和增加索引。
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。
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。
数据库设计与规范化
数据库设计与规范化数据库设计与规范化是指在信息系统开发中，根据实际需求建立数据库的过程，以及对数据库进行规范化处理的方法。
好的数据库设计与规范化能够提高数据存储和检索的效率，确保数据的完整性和一致性，减少数据冗余和错误。
一、数据库设计的基本原则1. 根据实际需求建立关系模型在数据库设计过程中，首先需要根据实际需求建立关系模型。
关系模型是一种用来描述实体、属性和实体之间关系的数学模型，可以有效地对实际业务进行抽象和建模。
通过分析实体、属性和关系，可以确定数据库中需要建立的表和字段，为后续的数据存储提供基础。
2. 定义适当的数据类型和字段长度在定义表的字段时，需要选择适当的数据类型和字段长度。
数据类型决定了字段所能存储的数据范围和精度，如整型、字符型、日期型等。
字段长度则决定了存储数据的最大容量，需要根据实际需求进行合理的设置，既满足数据存储的需求，又减少存储空间的浪费。
3. 设计有效的索引和约束索引是数据库中用于提高数据检索效率的一种数据结构，可以加快数据查询的速度。
在数据库设计中，需要根据实际的查询需求来选择适当的索引方式，如主键索引、唯一索引、组合索引等。
约束则是用来保护数据完整性和一致性的一种机制，如主键约束、外键约束、唯一约束等。
4. 考虑数据的冗余和一致性在数据库设计中，需要尽量避免数据的冗余，即相同的数据在数据库中出现多次。
冗余数据会占用存储空间，增加数据的更新和维护的难度，同时也容易造成数据不一致的问题。
通过合理的表结构设计和关系模型的建立，可以尽量减少数据的冗余，并确保数据的一致性。
二、数据库规范化的步骤数据库规范化是指按照一定的规则和原则对数据库进行优化的过程，旨在消除数据冗余、提高数据的完整性和一致性。
常用的数据库规范化方法有三范式和BC范式。
1. 第一范式（1NF）第一范式要求数据库表中的每个字段都是不可再分的，即每个字段中都只能存储一个值。
同时，表中的记录要求不可重复，每条记录都要有唯一的标识符。
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Sno
Cname
Grade
Sdept
Mname
关系模式Student<U, F>中存在的问题 ⒈ 数据冗余太大
浪费大量的存储空间
例：每一个系主任的姓名重复出现
⒉ 更新异常
数据冗余 ，更新数据时，维护数据完整性代价大。 例：某系更换系主任后，系统必须修改与该系学生有 关的每一个元组
关系模式Student<U, F>中存在的问题
规范化设计理论对关系数据库结构的设 计起着重要的作用。
4.1 问题的提出
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
一、概念回顾
关系：描述实体、属性、实体间的联系。 从形式上看，它是一张二维表，是所涉及属性的笛卡 尔积的一个子集。
一、函数依赖（简记为FD）
定义4.1 (函数依赖的直观定义)
如果有一个关系模式R(A1,A2,…,An)，X和Y为 {A1,A2,…,An}的子集，那么对于关系R中的任意一个X 值，都只有一个Y值与之对应，则称X函数决定Y，或 Y函数依赖于X，并用X→Y表示。
X称为这个函数依赖的决定属性集。
函数依赖（例）
关系模式：用来定义关系。 关系数据库：基于关系模型的数据库，利用关系来描述
现实世界。 从形式上看，它由一组关系组成。 关系数据库的模式：定义这组关系的关系模式的全体。
二、关系模式的形式化定义
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
3. 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
四、关系模式的简化表示
● 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
第四章关系数据库的规范化设计
4.1 问题的提出 4.2 规范化 4.3 数据依赖的公理系统 4.4 模式的分解 4.5 小结
前言
关系数据库的规范化设计是指面对一个 现实问题，如何选择一个比较好的关系模式 集合。
规范化设计理论主要包括三个方面的内 容：数据依赖、范式和模式设计方法。其中 数据依赖起着核心的作用。数据依赖研究数 据之间的联系，范式是关系模式的标准，模 式设计方法是自动化设计的基础。
函数依赖的定义（例）
例4.2 R关系
A1 A2 A3 A4
A
aced
3
t[x] 8 b c f t[y] j
t
klmd
t
r
s[x] 8 9 7 f s[y] 6
s
说明：
1.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。 2. 函数依赖是语义范畴的概念。只能根据数据的语义 来确定函数依赖。例如“姓名→年龄”这个函数依 赖只有在不允许有同名人的条件下成立 3. 数据库设计者可以对现实世界作强制的规定。例如 规定不允许同名人出现，函数依赖“姓名→年龄” 成立。所插入的元组必须满足规定的函数依赖，若 发现有同名人存在， 则拒绝装入该元组。
原因：由存在于模式中的某些数据依赖引起的 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。
4.2 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。
4.2.1 函数依赖
一、函数依赖 二、平凡函数依赖与非平凡函数依赖 三、完全函数依赖与部分函数依赖 四、传递函数依赖
系模式 R（U, F）的一个关系
五、数据依赖对关系模式的影响
例：描述学校的数据库：
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 ｝
⒊ 插入异常 该插的数据插不进去 例，如果一个系刚成立，尚无学生，我们就无法把这个 系及其系主任的信息存入数据库。
⒋ 删除异常 不该删除的数据不得不删 例，如果某个系的学生全部毕业了， 我们在删除该系学 生信息的同时，把这个系及其系主任的信息也丢掉了。
数据依赖对关系模式的影一个好的模式。 • “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。
数据依赖对关系模式的影响（续）
学校数据库的语义：
⒈ 一个系有若干学生， 一个学生只属于一个系； ⒉ 一个系只有一名主任； ⒊ 一个学生可以选修多门课程， 每门课程有若干学
生选修； ⒋ 每个学生所学的每门课程都有一个成绩。
数据依赖对关系模式的影响（续）
属性组U上的一组函数依赖F：
F ＝｛ Sno → Sdept, Sdept → Mname, (Sno, Cname) → Grade ｝
函数依赖（例）
例: Student(Sno, Sname, Ssex, Sage, Sdept)
例：对仓库关系 仓库(仓库号,城市,面积)
有函数依赖：
仓库号→城市（城市函数依赖于仓库号） 仓库号→面积（面积函数依赖于仓库号）
函数依赖的定义（准确定义）
定义4.1 设有关系模式R（U），X和Y 是属性集U的子集，函数依赖是形为 X→Y的一个命题，只要r是R的当前关 系，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。
三、什么是数据依赖
1. 完整性约束的表现形式
限定属性取值范围：例如学生成绩必须在0-100之间 定义属性值间的相互关连:（主要体现于值的相等与否）
2. 数据依赖
数据依赖是通过一个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。它是现实世界属性间相互 联系的抽象，是数据内在的性质，是语义的体现。它 是数据库模式设计的关键