关系数据库的规范化理论(精选)
关系数据库的规范化理论.

第3章 关系数据库的规范化理论
T
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3.3.4 BCNF
用图3.6表示如下: 这个关系模式满足3NF,因为没有任何非主属性对关 键字传递依赖或部分依赖。但是这个关系模式不满足BCNF, 因为T是决定因素,但T不是关键字。 从这个例子中也可以看出,实际上第三范式也避免不 了异常性,如某课程本学期不开设,则就无学生就读,此 时有关教师固定开设某课程的信息就无法表示。为了避免 这种异常性,可以把STC分解成
这些研究为规范化提供了更多的基础信息。
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第3章 关系数据库的规范化理论
3.3.4 BCNF
(2)模式分解的研究
规范化的实施主要依靠不断地进行模式分解。在模式分解 中需要研究下列问题:
① 分解后关系中的信息是否会丢失?这叫无损联接性 (Lossless join)。 ② 分解后关系中的函数依赖是否会丢失?这叫依赖保持 性。
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第3章 关系数据库的规范化理论
3.3.4 BCNF
BCNF(Boyce Codd Normal Form)是由Boyce与Codd提 出的,比上述的3NF又进了一步,通常认为BCNF是修正了的 第三范式,有时也称为扩充的第三范式。
定义3.8 如R(U)中X,Y U,假定满足R∈1NF,且若X Y(Y X)时X必含关键字,则称R满足Boyce-Codd范式(可 简称BCNF),并记作R∈BCNF。 例如关系模式STC(S,T,C)中,S表示学生,T表示 教师,C表示课程。主属性集为{S,C},非主属性集为{T}。 每一个教师仅上一门课,学生与课程确定后,教师即惟一 确定。由语义可得到如下的函数依赖。
第3章 关系数据库的规范化理论
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3.3.2 第二范式(2NF)
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
关系数据库规范化理论

关系数据库规范化理论数据库设计的问题可以简单地描述为:如果要把一组数据存储到数据库中,如何为这些数据设计一个合适的逻辑结构呢?在关系数据库系统中,就是如何设计一些关系表以及这些关系表的属性。
这就是本章主要介绍的关系模式的规范化设计问题;问题的提出假设有如下关系sS(sno,name,sex,cno,cname,degr) 其中,s表示学生表,对应的各个属性依次为学号、姓名、性别、课程号、课程名和成绩。
主码为(sno,cno);这个关系模式存在如下问题:(1)数据冗余当一个学生选修多门课程就会出现数据冗余。
例如:可能存在这样的记录(s0102,’王华’,’男’,c108,’c语言’,84),(s0102,’王华’,’男’,c206,’数据库原理与应用’,92)和(s0108,’王丽’,’女’,c206,’数据库原理与应用’,96),这样导致name、sex和cname属性多次重复存储。
(2)不一致性由于数据存储冗余,当更新某些数据项时,就有可能一部分字段修改了,而另一部分字段未修改,造成存储数据的不一致性。
例如:可能存在这样记录:(s0102,’王华’,’男’,c108,’c语言’,84),(s0108,’王丽’,’女’,c206,’数据库原理与应用’,92),这就是数据不一致性;(3)插入异常如果某个学生未选修课程,则其no、name 和sex属性值无法插入,因为cno为空,关系数据模式规定主码不能为空或部分为空,这便是插入异常。
例如,有一个学号为s0110的新生“陈强”,由于尚未选课,不能插入到关系s中,无法存放该学生的基本信息。
(4)删除异常当要删除所有学生成绩时,所有no、name和sex属性也都删除了,这便是删除异常。
例如,关系s中只有一条学号为s0105的学生记录:(s0105,’王华’,’男’,c018,’c语言’,84),现在需要将其删除,在该记录删除后,学号为s0105的学生“王华”的基本信息也被删除了,而没有其他地方存放该学生的基本信息。
关系数据库的规范化理论与数据库设计

关系数据库的规范化理论与数据库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,而关系数据库作为存储和管理数据的重要手段,其设计的合理性直接影响着数据的质量、完整性和可用性。
关系数据库的规范化理论是指导数据库设计的重要原则,它能够帮助我们避免数据冗余、更新异常等问题,从而提高数据库的性能和可靠性。
首先,我们来了解一下关系数据库的基本概念。
关系数据库是由一组二维表组成的,每张表都有一个唯一的表名,表中的每一行称为一个元组,代表一个实体;每一列称为一个属性,代表实体的一个特征。
通过在不同的表之间建立关联,我们可以实现数据的查询和操作。
那么,什么是规范化理论呢?规范化理论是一种用于设计关系数据库的方法和原则,其目的是通过对关系模式进行分解和优化,消除数据冗余和更新异常,确保数据的一致性和完整性。
规范化理论主要包括第一范式(1NF)、第二范式(2NF)、第三范式(3NF)等。
第一范式要求表中的每个属性都是不可再分的原子值。
例如,如果有一个“联系人信息”表,其中包含“地址”这个属性,如果地址又分为“省”“市”“区”“详细地址”等子属性,那么就不满足第一范式,需要将其拆分成多个属性。
第二范式要求在满足第一范式的基础上,每个非主属性都完全依赖于主键。
举个例子,如果有一个“订单”表,主键是“订单号”,而“客户姓名”和“客户地址”等非主属性只依赖于“客户编号”,而不是“订单号”,那么就不满足第二范式,需要将其拆分成两个表,一个是“订单”表,一个是“客户”表。
第三范式要求在满足第二范式的基础上,每个非主属性都不传递依赖于主键。
比如说,有一个“员工”表,主键是“员工编号”,“部门名称”依赖于“部门编号”,而“部门编号”又依赖于“员工编号”,这就不满足第三范式,需要将“部门名称”这个属性移到“部门”表中。
规范化理论在数据库设计中具有重要的意义。
通过规范化设计,可以减少数据冗余,节省存储空间。
想象一下,如果一个客户的信息在多个表中重复存储,不仅浪费空间,而且当客户信息发生变化时,需要在多个地方进行更新,容易导致数据不一致。
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。
第03章 关系数据库规范化理论

项目3.2
3.2.3
3.2.3.3
关系模式的规范化
关系模式的规范化
第三范式(3NF)
若关系R∈2NF,且它的每个非主属性都不传递依赖于主码,则称R∈3NF。 显然,R21∈3NF,R22只存在一个非主属性,不可能存在传递函数依 赖,所以R2∈23NF。 3.2.3.4 关系规范化的步骤
关系规范化的步骤如 图3-4所示。
3.2.3.2 第二范式(2NF)
若关系R∈1NF,且它的每个非主属性都完全依赖于主码,则称R∈2NF。
很显然,如图3-2所示的R1、R2都属于2NF。将R分解为R1和R2以后,一定 程度上减轻了数据冗余和操作异常,但仍然存在着数据冗余和操作异常。
项目3.2
3.2.3
3.2.3.2
关系模式的规范化
函 数 依 赖
函数依赖的推理规则
完全函数依赖
设有关系R,x、y、z为R的一个属性集,则推理规则如下所述。
(1) 自反律:如果
y x ,则x→y。这是一个平凡函数依赖。
(2) 增广律:如果x→y,则xz→yz。 (3) 传递律:如果x→y、y→z,则x→z。 (4) 合并律:如果x→y、x→z,则x→yz。 (5) 分解律:如果x→yz,则x→y,x→z。
项目3.2
3.2.2 范式
关系模式的规范化
范式来自英文Normal Form,简称NF,指一个关系的非主属性函数依赖 于主码的程度。目前主要有6种范式:
第一范式、第二范式、第三范式、BC范式、第四范式和第五范式。 满足最低要求的叫第一范式,简称为1NF; 在第一范式基础上进一步满足一些要求的为第二范式,简称为2NF; 以此类推,则各种范式之间存在如下联系:
二、填空题
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。
(有例子)关系数据模式的规范化理论

在某些情况下,为了保持数据的完整性,可能会导致数据冗余。
维护困难
当需要添加、删除或修改数据时,可能需要修改多个相关表,增 加了维护的复杂性。
第二范式(2NF)
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定义与特性
特性
必须消除非主属性对候选键的部分 函数依赖。
设计和实施难度
4NF需要仔细设计和实施,以避免出现不必要的复杂性和问题。在实践中,完 全符合4NF的设计并不总是可行的,有时需要进行适当的反规范化以提高性能。
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关系数据模式规范化的实践建议
选择合适的规范化级别
第一范式 (1NF): 确保属性值 是原子的,消除重复的组。
第二范式 (2NF): 在1NF基础 上,消除部分依赖。
第四范式(4NF)通过消除多值依赖,确保了数据的 无冗余性,从而提高了数据的一致性和完整性。
简化数据模型
4NF将数据模型简化为更简单的形式,使得数据的处 理和查询更加高效。
减少数据冗余
通过消除多值依赖,4NF有效地减少了数据冗余,避 免了数据不一致的问题。
4NF的缺点与问题
性能影响
由于4NF对数据模型进行了高度的规范化,可能会导致查询性能下降。因为为 了获取所需的数据,可能需要连接更多的表,导致查询效率降低。
重要性
随着数据库技术的不断发展,规范化理论在关系型数据库的设 计和管理中扮演着至关重要的作用。它有助于减少数据冗余、 避免数据异常和数据不一致性,提高数据的可维护性和可扩展 性,降低数据库的维护成本。
规范化过程简介
原始关系数据模式的识别
明确需要规范化的原始关系数据模式,包括 各个关系模式的属性和实体。