数据库三范式

数据库设计的三范式

1、第一范式 

数据库表中不能出现重复记录,每个字段是原子性的不能再分

不符合第一范式的示例

学生编号

学生姓名

联系方式

1001

张三

zs@gmail.com,1359999999

1002

李四

ls@gmail.com,13699999999

1001

王五

ww@163.net,13488888888

存在问题: 

  1. 最后一条记录和第一条重复(不唯一,没有主键)
  2. 联系方式字段可以再分,不是原子性的

学生编号(pk)

学生姓名

email

联系电话

1001

张三

zs@gmail.com

1359999999

1002

李四

ls@gmail.com

13699999999

1003

王五

ww@163.net

13488888888

关于第一范式,每一行必须唯一,也就是每个表必须有主键这是我们数据库设计的最基本要求,主要通常采用数值型或定长字符串表示,关于列不可再分,应该根据具体的情况来决定。如联系方式,为了开发上的便利行可能就采用一个字段了。

2、第二范式

第二范式是建立在第一范式基础上的,另外要求所有非主键字段完全依赖主键,不能产生部分依赖

示例:

学生编号

学生姓名

教师编号

教师姓名

1001

张三

001

王老师

1002

李四

002

赵老师

1003

王五

001

王老师

1001

张三

002

赵老师

 

确定主键:

学生编号(PK)

教师编号(PK)

学生姓名

教师姓名

1001

001

张三

王老师

1002

002

李四

赵老师

1003

001

王五

王老师

1001

002

张三

赵老师

以上虽然确定了主键,但此表会出现大量的冗余,主要涉及到的冗余字段为“学生姓名”和“教师姓名”,出现冗余的原因在于,学生姓名部分依赖了主键的一个字段学生编号,而没有依赖教师编号,而教师姓名部门依赖了主键的一个字段教师编号,这就是第二范式部分依赖。

解决方案如下:

学生信息表

学生编号(PK)

学生姓名

1001

张三

1002

李四

1003

王五

 

教师信息表

教师编号(PK)

教师姓名

001

王老师

002

赵老师

 

教师和学生的关系表

学生编号(PK)  fkà学生表的学生编号

教师编号(PK) fkà教师表的教师编号

1001

001

1002

002

1003

001

1001

002

 

如果一个表是单一主键,那么它就复合第二范式,部分依赖和主键有关系

以上是一种典型的“多对多”的设计

 

3、第三范式

建立在第二范式基础上的,非主键字段不能传递依赖于主键字段。(不要产生传递依赖

学生编号(PK)

学生姓名

班级编号

班级名称

1001

张三

01

一年一班

1002

李四

02

一年二班

1003

王五

03

一年三班

1004

03

一年三班

从上表可以看出,班级名称字段存在冗余,因为班级名称字段没有直接依赖于主键,班级名称字段依赖于班级编号,班级编号依赖于学生编号,那么这就是传递依赖,解决的办法是将冗余字段单独拿出来建立表,如:

学生信息表

学生编号(PK)

学生姓名

班级编号(FK)

1001

张三

01

1002

李四

02

1003

王五

03

1004

03

 

班级信息表

班级编号(PK)

班级名称

01

一年一班

02

一年二班

03

一年三班

以上设计是一种典型的一对多的设计,一存储在一张表中,多存储在一张表中,在多的那张表中添加外键指向一的一方的主键

4、三范式总结

第一范式:有主键,具有原子性,字段不可分割(分量不可再分)

第二范式:完全依赖,没有部分依赖(除了对主键字段有依赖以外,还依赖于其他非主键字段)

第三范式:没有传递依赖 (某一字段A依赖于非主键字段B,B有依赖于主键,则存在传递依赖)

一对一设计,有两种设计方案:

第一种设计方案:主键共享

第二种设计方案:外键唯一

       5、在实际开发过程中,数据库设计尽量遵循三范式,但是还是根据实际情况进行取舍,有时可能会拿冗余换速度,最终用目的要满足客户需求。

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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