深入理解数据库的 4NF:多值依赖与消除数据异常

在数据库设计中, "范式" 是一个常常被提到的重要概念。许多初学者在学习数据库设计时,经常听到第一范式(1NF)、第二范式(2NF)、第三范式(3NF)以及 BCNF(Boyce-Codd范式)。这些范式都旨在通过消除数据冗余和异常来优化数据库结构。然而,当我们谈到 4NF(第四范式)时,事情变得更加复杂。本文将带你深入了解 多值依赖4NF,帮助你在数据库设计中消除更高级别的异常。

什么是多值依赖?

多值依赖 是指在一个关系模式中,一个属性集的值可以决定另一个属性集的多个值,而这些值之间是相互独立的。简单来说,如果一个属性集的值对应多个独立的值集合,这就是多值依赖的表现。

举例说明:关系模式 Teach(C,T,B)

为了更好地理解多值依赖,我们来看一个简单的例子。假设我们有一个关系模式 Teach(C, T, B),其中 C 表示课程,T 表示任课教师,B 表示参考书。关系模式的语义如下:

  • 每门课程由多位教师讲授,并且他们使用相同的一套参考书。
  • 每位教师可以讲授多门课程,而每种参考书也可以用于多门课程。

这些语义规定意味着 课程C教师T参考书B 之间是独立的 1:n 关系。如表 5-6 所示:

image

image

在这个关系模式中,课程C教师T参考书B 之间存在独立的多值依赖。也就是说,课程 C 可以独立地决定其对应的教师 T 和参考书 B

为什么需要4NF?

虽然 Teach 关系模式已经符合 BCNF 的要求,但它仍然存在数据冗余和修改异常等问题。这些问题的根源在于 多值依赖。具体来说,Teach 关系模式存在以下几个异常:

  1. 数据冗余:课程信息、教师信息和参考书信息都被重复存储多次。
  2. 插入操作复杂:如果为一门课程增加一位新教师,必须插入多条记录,每条记录对应一套参考书。
  3. 删除操作复杂:如果要删除某门课程的某一本参考书,必须删除多条记录,每条记录对应一个教师。
  4. 修改操作复杂:如果要修改某门课程的一本参考书,同样需要修改多条记录。

这些问题表明,尽管 Teach 已经符合 BCNF,但它仍然存在 非平凡的多值依赖,因此还没有达到 4NF 的要求。

4NF:消除非平凡的多值依赖

为了将关系模式规范化到 4NF,我们需要消除所有的非平凡的多值依赖。这意味着我们要将 Teach 关系模式分解为两个或多个子关系模式,使每个子关系模式只包含 平凡的多值依赖

将 Teach 规范化为 4NF

Teach 关系模式中,存在两个非平凡的多值依赖:

  • C→→T(课程决定教师)
  • C→→B(课程决定参考书)

为了消除这些多值依赖,我们可以将 Teach 分解为两个子关系模式:

  1. CT(C, T) :表示课程和教师之间的关系。
  2. CB(C, B) :表示课程和参考书之间的关系。
CTCB
物理李勇
物理王军
数学张平

在关系模式 CTCB 中,虽然仍然存在多值依赖,但这些依赖都是 平凡的多值依赖,因此这两个子关系模式都符合 4NF 的要求。通过这种分解,我们成功消除了 Teach 关系模式中的所有非平凡的多值依赖,从而消除了数据冗余和修改异常等问题。

多值依赖的性质

多值依赖函数依赖 虽然都是数据依赖的一种,但它们之间有显著的区别:

  1. 函数依赖X→Y 表示一个 X 的值对应唯一的一个 Y 的值。
  2. 多值依赖X→→Y 表示一个 X 的值对应多个 Y 的值,而这些值与其他属性无关。

多值依赖的性质

  • 对称性:如果 X→→Y 成立,那么 X→→Z 也成立,其中 ZU-X-Y

    • image
  • 传递性:如果 X→→YY→→Z,则 X→→Z-Y

  • 合并性:如果 X→→YX→→Z,则 X→→YZ

  • 分解性:如果 X→→Y,那么 X→→Y∩ZX→→Y-ZX→→Z-Y 也成立。

4NF与数据库设计的进一步优化

4NF 是数据库规范化的一个重要步骤,它通过消除 非平凡的多值依赖,进一步减少了数据冗余和异常操作。虽然 BCNF 在函数依赖范畴内已经是最高的范式,但在多值依赖的范畴内,4NF 是更高的标准。

结语

通过理解 多值依赖4NF,你可以在数据库设计中更有效地消除数据冗余、简化操作,并确保数据库结构的完整性。4NF 的引入让我们看到了数据库规范化的更高层次,帮助我们构建更加健壮的数据模型。

数据库设计不仅仅是遵循一些规则,更是一个不断优化的过程。通过将关系模式规范化到4NF,你可以最大限度地减少数据冗余,同时简化数据库的插入、删除和更新操作。希望本文能帮助你在数据库设计的道路上迈出更坚实的一步。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:/a/873565.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

滑动窗口在算法中的应用

滑动窗口是一种经典的算法技巧,就像在处理一系列动态数据时,用一扇可以滑动的“窗口”来捕捉一段连续的子数组或子字符串。通过不断地移动窗口的起点或终点,我们能够以较低的时间复杂度来解决一系列问题。在这篇文章中,我们将通过…

维信小程序禁止截屏/录屏

一、维信小程序禁止截屏/录屏 //录屏截屏,禁用wx.setVisualEffectOnCapture({visualEffect:hidden});wx.setVisualEffectOnCapture(Object object) 测试安卓手机: 用户截屏,被禁用 用户录屏,录制的是空白内容/黑色内容的视频。 二、微信小…

C++ | Leetcode C++题解之第386题字典序排数

题目&#xff1a; 题解&#xff1a; class Solution { public:vector<int> lexicalOrder(int n) {vector<int> ret(n);int number 1;for (int i 0; i < n; i) {ret[i] number;if (number * 10 < n) {number * 10;} else {while (number % 10 9 || numbe…

EasyPlayer.js网页H5 Web js播放器能力合集

最近遇到一个需求&#xff0c;要求做一款播放器&#xff0c;发现能力上跟EasyPlayer.js基本一致&#xff0c;满足要求&#xff1a; 需求 功性能 分类 需求描述 功能 预览 分屏模式 单分屏&#xff08;单屏/全屏&#xff09; 多分屏&#xff08;2*2&#xff09; 多分屏…

【阿一网络安全】如何让你的密码更安全?(二) - 非对称加密

上次《【阿一网络安全】如何让你的密码更安全&#xff1f;(一) - 对称加密》提到加密算法的对称加密&#xff0c;我们这次来聊聊非对称加密。 和对称加密不同&#xff0c;非对称加密的加密密钥和解密密钥不同。 非对称加密 大概过程就是&#xff0c;发送方使用公钥对明文数据…

mac 安装redis

官网下载指定版本的redis https://redis.io/ 目前3.2.0 是最新最稳定的 版本 这里是历史版本下载 下载指定版本 安装 1.放到自定义目录下并解压 2.打开终端&#xff0c;执行命令 cd redis的安装目录下 make test -- 此命令的作用是将redis源代码编译成可执行文件&#xff0c…

SPI驱动学习五(如何编写SPI设备驱动程序)

目录 一、SPI驱动程序框架二、怎么编写SPI设备驱动程序1. 编写设备树2. 注册spi_driver3. 怎么发起SPI传输3.1 接口函数3.2 函数解析 三、示例1&#xff1a;编写SPI_DAC模块驱动程序1. 要做什么事情2. 硬件2.1 原理图2.2 连接 3. 编写设备树4. 编写驱动程序5. 编写app层操作程序…

C++语法知识点合集:11.模板

文章目录 一、非类型模板参数1.非类型模板参数的基本形式2.指针作为非类型模板参数3.引用作为非类型模板参数4.非类型模板参数的限制和陷阱&#xff1a;5.几个问题 二、模板的特化1.概念2.函数模板特化3.类模板特化(1)全特化(2)偏特化(3)类模板特化应用示例 三、模板分离编译1.…

微带结环行器仿真分析+HFSS工程文件

微带结环行器仿真分析HFSS工程文件 工程下载&#xff1a;微带结环行器仿真分析HFSS工程文件 我使用HFSS版本的是HFSS 2024 R2 参考书籍《微波铁氧体器件HFSS设计原理》和视频微带结环行器HFSS仿真 1、环形器简介 环行器是一个有单向传输特性的三端口器件&#xff0c;它表明…

使用Qt编程QtNetwork无法使用

使用 VS 构建 Qt 项目时 QtNetwork 无法使用的问题 - 摘叶飞镖 - 博客园 (cnblogs.com) 另外,强烈建议在使用QNetworkAccessManager之前看看这篇文章: Qt 之 QNetworkAccessManager踏坑记录-CSDN博客 C Qt开发&#xff1a;QNetworkAccessManager网络接口组件 阅读目录 1.1 …

在Ubuntu上运行QtCreator相关程序

背景&#xff1a;希望尝试在Linux系统上跑一下使用QtCreator相关的程序&#xff0c;因为有一些工作岗位要求有Linux上使用Qt的经验。 (1)我是把Windows上的程序移过来的&#xff0c;Windows上文件名称是不区分大小写的。 而Ubuntu上是区分的 所以一部分头文件需要进行修改&am…

idea创建SpringBoot项目

目录 1. 新建一个SpringBoot项目 2. 使用Springboot官网创建项目 3. 使用阿里云地址创建SpringBoot项目 4. 使用maven创建SpringBoot项目 5. 在Idea中隐藏指定文件/文件夹 1. 新建一个SpringBoot项目 Springboot2 要求jdk版本: 1.8 maven: 3.3 内嵌的tomcat: tomcat9 我们…

深度学习(一)-感知机+神经网络+激活函数

深度学习概述 深度学习的特点 优点 性能更好 不需要特征工程 在大数据样本下有更好的性能 能解决某些传统机器学习无法解决的问题 缺点 小数据样本下性能不如机器学习 模型复杂 可解释性弱 深度学习与传统机器学习相同点 深度学习、机器学习是同一问题不同的解决方法 …

11.5.软件系统分析与设计-面向对象的程序设计与实现

面向对象的程序设计与实现 设计模式 Java代码 C代码

SQL进阶技巧:每年在校人数统计 | 区间重叠问题

目录 0 问题分析 1 数据准备 2 问题分析 3 小结 区间重叠问题 0 问题分析 有一个录取学生人数表 in_school_stu,记录的是每年录取学生的人数及录取学生的学制,计算每年在校学生人数。 1 数据准备 create table in_school_stu as ( select stack(5,1,2001,2,1200,2,2000…

UML的图及其他图补充

一、UML图 1.类图 ‌类图‌是统一建模语言&#xff08;UML&#xff09;中的一种静态结构图&#xff0c;主要用于描述软件系统的静态结构。它显示了模型中的类、类的内部结构以及它们与其他类的关系。类图是面向对象建模的主要组成部分&#xff0c;用于对系统的词汇进行建模、对…

SigLIP——采用sigmoid损失的图文预训练方式

SigLIP——采用sigmoid损失的图文预训练方式 FesianXu 20240825 at Wechat Search Team 前言 CLIP中的infoNCE损失是一种对比性损失&#xff0c;在SigLIP这个工作中&#xff0c;作者提出采用非对比性的sigmoid损失&#xff0c;能够更高效地进行图文预训练&#xff0c;本文进行…

93. UE5 GAS RPG 应用负面效果表现

在上一篇文章里&#xff0c;我们实现了添加负面效果GE&#xff0c;并且在添加GE时&#xff0c;也会给角色应用一个负面效果标签作为标识。在这一篇里&#xff0c;我们将通过负面效果标签标识&#xff0c;应用角色身上展现对应的负面效果的表现。 我们将在这篇文章里添加一个自定…

【c++进阶[五]】list相关接口介绍及list和vector的对比

&#x1f493;博主CSDN主页::Am心若依旧&#x1f493; ⏩专栏分类c从入门到精通⏪ &#x1f69a;代码仓库:青酒余成&#x1f69a; &#x1f339;关注我&#x1faf5;带你学习更多c   &#x1f51d;&#x1f51d; 1.前言 本章重点 本章重点讲解list的接口函数的熟悉&#xf…

Linux-RPM与YUM

目录 前言&#xff1a; rpm包的管理 rpm包的简单查询指令 ​编辑 rpm包名的基本格式 rpm包名基本格式 ​编辑 卸载rpm包 细节问题 安装rpm包 yum yum的基本指令 安装指定的yum包 yum报错 问题描述&#xff1a; 解决方法&#xff1a; 前言&#xff1a; Linux操…