【数据库原理】(19)在实际数据库设计中关系规范化的应用
发布时间:2024年01月10日
一.关系规范化的基本原则
1. 规范化的目的和基本思想
2. 规范化程度的选择
- 平衡原则:在数据变动不频繁的数据库中,规范化程度可以稍低,以提高查询效率。
- 程度选择:通常达到大多数关系模式为第三范式(3NF)即可。
- 考虑因素:权衡存取效率与数据冗余、一致性等因素,根据具体应用场景选择适当的规范化程度。
3. 规范化过程的关键原则
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无损连接分解:
- 确保分解过程中数据不会丢失或增加。
- 保持数据的完整性,确保分解后的关系模式能无损地表示原有的全局关系模式信息。
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保持函数依赖:
- 分解后的关系模式应保持原关系模式中的函数依赖。
- 避免引入更新异常。
4. 分解的实现
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分解方法:
- 将一个关系模式分解为多个子模式,每个子模式应有更少的属性,即更高的范式级别。
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考虑因素:
- 存储空间的优化与数据一致性。
- 查询效率,考虑连接运算的代价。
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正确性与可实现性:
- 确保分解后的模式既正确又实用。
- 考虑实际应用中的数据处理和查询需求。
在进行数据库设计时,规范化是一个重要的步骤,但它并不是唯一的标准。数据库设计者的任务是在满足用户需求和系统性能要求的条件下,找到最合适的数据库模式。选择适当的规范化程度,既可以减少数据冗余和维护成本,又可以保证查询和数据处理的效率。
二.关系规范化的实际应用
在关系数据库的实际应用中,规范化过程并不总是严格按照理论进行。实际应用中的规范化考虑了多种因素,包括数据依赖关系的识别难度、数据的动态特征、以及从实体-关系模型(E-R模型)到关系模式的转换等。下面是关系规范化在实际应用中的关键点:
1. 数据依赖关系的识别
- 在实践中,识别所有的数据依赖(函数依赖和多值依赖)是一项挑战性的任务。如果数据依赖识别不完整或错误,可能导致不理想的数据库设计。
- 确定数据依赖关系最好在系统分析阶段完成,尤其是在E-R模型创建过程中。
2. 动态数据特征的考虑
- 关系模式的规范化应考虑数据的动态特征,比如数据更新的频率。
- 对于经常更新的数据,高度的规范化可能不适宜,因为它可能导致频繁的连接操作,影响性能。
3. E-R模型到关系模式的转换
- 在实际应用中,数据库设计通常首先从现实环境建立E-R模型,然后将其转换为关系数据库模式。
- E-R模型通常会产生较小的关系模式(属性较少),这可能需要合并而不是分解关系模式。
4. 查询方便性与合并关系模式
- 为了方便数据库查询,有时需要合并而不是分解关系模式。
- 合并关系时,应避免引入不必要的数据冗余和“多余”的函数依赖。
5. 规范化理论的指导作用
- 尽管在实践中不总是严格遵循规范化理论,但这些理论在设计关系数据库模式时仍发挥着重要的指导作用。
- 通过E-R模型设计阶段的细致分析,可以确保得到的关系数据库模式基本达到第三范式(3NF)的规范程度。
6. 综合考虑规范化与性能
- 在实际应用中,规范化程度的选择需要根据实际情况进行权衡,以平衡数据冗余、一致性与查询效率。
- 完全的规范化不一定是目标,关键是找到满足用户需求且性能合理的数据库设计。
总结来说,关系数据库的实际设计既要考虑理论指导,也要根据具体应用场景的需求和特点来做出灵活的调整。设计者的任务是在理论与实践之间找到最佳的平衡点。
文章来源:https://blog.csdn.net/qq_40951951/article/details/135502723
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