数据库模式设计及其规范化

E-R模型转化为关系模式

实体转换规则
强实体集转换为具有同样属性的关系模式 弱实体集转换为包含自身属性、它所依赖的
强实体集的主码属性

主外码约束：外码约束保证表示弱实体的每个元 组都有一个表示相应强实体的元组与之对应。
E-R模型转化为关系模式

联系转换规则


冗余模式：连接弱实体集和相应强实体集的联系集是多对一的，且没 有属性；弱实体集的主码包括了强实体集的主码。其对应模式是冗余 的,不用转化。 联系集（m:n）转换为关系模式时，包含自身属性、各个参与实体集 的主码属性；码为各实体码的组合。 模式的合并， 1:n,1:1联系集对应的关系模式可与实体集对应的关系模式合并。 合并后模式的主码是其模式中融入了联系集模式的那个实体集的 主码。 多对一：将完全参与联系的实体集与联系集合并。一般是将 该联系与n端实体所对应的关系模式合并。合并时需要在n端 实体的关系模式的属性中加入1端实体的码和联系本身的属 性。如果“多”端是部分参与，会引起空值 一对一：将联系与任意一端实体所对应的关系模式合并，需 要在该关系模式的属性中加入另一个实体的码和联系本身的 属性。
E-R模型转化为关系模式

属性转换规则
一般属性，照搬 派生属性，要去掉 为复合属性的每个子属性创建单独的属性。
Βιβλιοθήκη Baidu

实体集 E 的多值属性 M 使用单独的模式 EM 表示 模式 EM 含与 E 的主码相应的属性，以及与多值属性M相 应的属性 将多值属性的每一个值映射为模式EM 的一个元组 此处多值属性不同于后面的多值依赖！

没有足够的属性以形成主码；

如，payment 的payment_number（还款序列号，部分码）针对 贷款，不同贷款 payment_number可以相同

弱实体集，与另一个称为标识实体集（属主实体集） 的实体集关联才有意义

弱实体集与其标识实体集相关联的联系成为标识性联系 标识性联系是从弱实体集到标识实体集的多对一联系，并且弱 实体集全部参与联系
Unnormalized Normal Form (UNF)

Definition: A relation is un-normalized when it has not had any normalisation rules applied to it, and it suffers from various anomalies.
E-R模型转化为关系模式

参考论文：ER模型转换为关系模式的实用规则 （潘文林 ）

E-R图所表达的数据库，可用关系模式集合 表示，一般而言(要看具体情况)：


对于每个实体集和联系集，都有唯一的关系模 式与之对应，关系模式名即为相应的实体集和 联系集的名称 每一关系模式有多个属性，属性有其唯一名称

数据库模型设计

联系


可以有属性 分类

二元联系 多元联系 有向直线()指向“一”方， 无向直线(—)表示“多”。 三种：1:n,n:1,m:n

在实体集和联系集之间，用箭头或线段表示基数约束：


基数约束

数据库模型设计

实体集在联系集中的参与
个联系

完全参与 (用双线表达)：实体集中的每个实体参与联系集中的至少一

Data anomalies are inconsistencies in the data stored in a database as a result of an operation such as update, insertion, and/or deletion（三种数据异常）


We can prevent such anomalies by implementing 7 different level of normalization called Normal Forms (NF) 范式
数据库

数据库由多个关系（表）构成，表达系统的信息。

关系模式与关系实例 码（key，键） 三种模型

概念模型（E-R模型） 逻辑模型（关系模式） 物理模型（存储结构）：索引，存储，化简访问瓶颈
关系模式和关系实例
关系的描述称作关系模式，包括关系名、关系中的属性名、属性向域的映象、属 性间的数据依赖关系等 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，直接说明为属性的类型、长度等 F 属性间的数据依赖关系集合 某一时刻对应某个关系模式的内容(元组的集合)称作关系实例，简称为关系
如，borrower中的 loan 是完全参与
每项
loan 通过borrower必须有一个客户与之相关联

角色


实体在联系中的作用称为实体的角色 同一个实体集在一个联系集中参与的次数大于1时，则每次参与具有不同 的角色（自环联系集） 在E-R 图中，通过对连接菱形和矩形的直线做标签来显示角色 角色标签是可选的，用于澄清联系的语义

大纲

数据库模式的定义 数据库模型设计（E-R图） 从E-R模型向关系模式转换 数据库设计的规范化(bottom-up)

数据冗余和数据异常 基于码和数据依赖的规范化 数据依赖


函数依赖 多值依赖 投影依赖，…… 规范化的结果：一系列小表

查询优化：反规范化
数据库模式的定义


弱实体集的分辨符(或称部分码)是用于区分某个弱实 体集的所有实体的属性集合（如还款序列号） 弱实体集的主码由标识实体集的主码加上弱实体集的 分辨符构成
数据库模型设计

弱实体集用双矩形表示，标识性联系使用 双菱形表示

使用虚下划线标识弱实体集的分辨符（部分码）
payment_number ：payment实体集的分辨符 payment 主码 ：(loan_number, payment_number)

Redundant data is where we have stored the same ‘information’ more than once.

i.e., the redundant data could be removed without the loss of information.
规范化的原则与目的

规范化遵从概念单一化即“一事一地”的 原则：

一个关系只描述一个实体或者实体间的联系。 若多于一个实体，就把它“分离”出来。

规范化实质上是概念的单一化

一个关系表示一个“实体”。

规范化的目的就是使结构合理，消除存储 异常，使数据冗余尽量小，便于插入、删 除和更新。
数据库设计的规范化（Normalization）


Relational Database Design: All attributes in a table must be atomic, and solely dependant upon the fully primary key of that table. THE KEY, THE WHOLE KEY, AND NOTHING BUT THE KEY!（码，完整的码）这是规范化的标准

实现机制：模式定义，约束（取值范围），触发器（业务规则）等
数据库模型设计

从概念模模型(E-R图)开始 基于E-R联系

实体

强实体与弱实体（如还款项）
按参与联系的实体数目分类


联系

二元联系与多元联系 1:1，1:m(m:1)，m:n

按基数分类（针对二元联系）


工具

Powerdesigner，ERWIN等
数据库模型设计
矩形表示强实体集 菱形表示联系集 直线将属性和实体集/联系集、实体集和联系集联系在一起
椭圆表示属性，三种特殊属性：
双椭圆表示多值属性 虚线椭圆表示派生属性
复合属性：属性上的属性：姓名=姓+名；地址=区域+街道+号码
下划线表示主码属性
数据库模型设计

强实体集：有主码的实体集 弱实体集：单独不能存在或意义不完整的实体


关系模式是型，是稳定的； 关系是某时刻的值，是不断变化的，是一种快照，如同我们夜间仰望星空 ！
表示实体、实体之间的联系

元组的语义

关系模式的码

按组成

简单码 组合码 全码（所有属性都是码的组成）
主码（在用） 候选码（够条件，备用） 码 超码（最小的超码为候选码）

按使用情况


按包含关系


按关联关系


主码 外码
关系模式的完整性

三种完整性

实体完整性

唯一，不能重复； 不能为空，若属性A是关系R的主属性，则A不能取空值。

参照完整性

体现实体之间的联系
如属性取值，或其它业务规则，如何实现？

用户自己定义的完整性（约束机制）


系统的支持性

实体完整性和参照完整性由系统自动支持 系统应提供定义和检验用户定义的完整性的机制
In order to comply with the relational model it is necessary to


1) remove repeating groups 2) avoid redundancy and data anomalies by removing：



partial functional dependencies. transitive functional dependencies. 多值依赖，投影依赖等
数据库模式设计及其规范化
杨德仁 2011年11月15日 西部CA
数据库设计的两个途径

自底向上

从报表开始

报表是一个视图或复杂的关系模式
需要规范化

如何规范化？

自上而下（“详细设计”阶段）

从类或对象开始

联系在何体现？ E-R图 扩展的E-R图（ISA关系） 转化规则在何？

实体和联系需要转换

具有相同码的关系模式要合并
数据库设计的规范化（Normalization）

The main goal of Database Normalization is to restructure(重构) the logical data model of a database to:




Eliminate redundancy :To avoid redundancy by storing each ‘fact’ within the database only once. Organize data efficiently:To put data into a form that conforms to relational principles (e.g., single valued attributes, each relation represents one entity) - no repeating groups. To put the data into a form that is more able to accurately accommodate change. Reduce the potential for data anomalies: To avoid certain updating ‘anomalies’. To facilitate the enforcement of data constraints.

This only tends to occur where the relation has been designed using a ‘bottom-up approach’. i.e., the capturing of attributes to a ‘Universal Relation’ from a screen layout, manual report, manual document, etc...
Such inconsistencies may arise when have a particular record stored in multiple locations and not all of the copies are updated.
Normalization - Relational Model