(转载)数据库范式

数据库设计遵循一定的规则,以减少冗余并保证结构合理性。第一范式要求每列保持原子性;第二范式确保每列都与主键相关;第三范式则规定每列都直接与主键相关,而非间接相关。通过示例,解释了如何满足这三种范式,以优化数据存储和查询效率。

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1、数据库设计的三大范式,转载地址:http://www.cnblogs.com/linjiqin/archive/2012/04/01/2428695.html


为了建立冗余较小、结构合理的数据库,设计数据库时必须遵循一定的规则。在关系型数据库中这种规则就称为范式。范式是符合某一种设计要求的总结。要想设计一个结构合理的关系型数据库,必须满足一定的范式。              

在实际开发中最为常见的设计范式有三个:

1.第一范式(确保每列保持原子性)

第一范式是最基本的范式。如果数据库表中的所有字段值都是不可分解的原子值,就说明该数据库表满足了第一范式。

第一范式的合理遵循需要根据系统的实际需求来定。比如某些数据库系统中需要用到“地址”这个属性,本来直接将“地址”属性设计成一个数据库表的字段就行。但是如果系统经常会访问“地址”属性中的“城市”部分,那么就非要将“地址”这个属性重新拆分为省份、城市、详细地址等多个部分进行存储,这样在对地址中某一部分操作的时候将非常方便。这样设计才算满足了数据库的第一范式如下表所示


上表所示的用户信息遵循了第一范式的要求,这样在对用户使用城市进行分类的时候就非常方便,也提高了数据库的性能。

2.第二范式(确保表中的每列都和主键相关)

第二范式在第一范式的基础之上更进一层。第二范式需要确保数据库表中的每一列都和主键相关,而不能只与主键的某一部分相关(主要针对联合主键而言)。也就是说在一个数据库表中,一个表中只能保存一种数据,不可以把多种数据保存在同一张数据库表中。

比如要设计一个订单信息表,因为订单中可能会有多种商品,所以要将订单编号和商品编号作为数据库表的联合主键,如下表所示。


这样就产生一个问题:这个表中是以订单编号和商品编号作为联合主键。这样在该表中商品名称、单位、商品价格等信息不与该表的主键相关,而仅仅是与商品编号相关。所以在这里违反了第二范式的设计原则。

而如果把这个订单信息表进行拆分,把商品信息分离到另一个表中,把订单项目表也分离到另一个表中,就非常完美了。如下所示。

这样设计,在很大程度上减小了数据库的冗余。如果要获取订单的商品信息,使用商品编号到商品信息表中查询即可。

3.第三范式(确保每列都和主键列直接相关,而不是间接相关)

第三范式需要确保数据表中的每一列数据都和主键直接相关,而不能间接相关

比如在设计一个订单数据表的时候,可以将客户编号作为一个外键和订单表建立相应的关系。而不可以在订单表中添加关于客户其它信息(比如姓名、所属公司等)的字段。如下面这两个表所示的设计就是一个满足第三范式的数据库表。

这样在查询订单信息的时候,就可以使用客户编号来引用客户信息表中的记录,也不必在订单信息表中多次输入客户信息的内容,减小了数据冗余。


基于数据挖掘的音乐推荐系统设计与实现 需要一个代码说明,不需要论文 采用python语言,django框架,mysql数据库开发 编程环境:pycharm,mysql8.0 系统分为前台+后台模式开发 网站前台: 用户注册, 登录 搜索音乐,音乐欣赏(可以在线进行播放) 用户登陆时选择相关感兴趣的音乐风格 音乐收藏 音乐推荐算法:(重点) 本课题需要大量用户行为(如播放记录、收藏列表)、音乐特征(如音频特征、歌曲元数据)等数据 (1)根据用户之间相似性或关联性,给一个用户推荐与其相似或有关联的其他用户所感兴趣的音乐; (2)根据音乐之间的相似性或关联性,给一个用户推荐与其感兴趣的音乐相似或有关联的其他音乐。 基于用户的推荐和基于物品的推荐 其中基于用户的推荐是基于用户的相似度找出相似相似用户,然后向目标用户推荐其相似用户喜欢的东西(和你类似的人也喜欢**东西); 而基于物品的推荐是基于物品的相似度找出相似的物品做推荐(喜欢该音乐的人还喜欢了**音乐); 管理员 管理员信息管理 注册用户管理,审核 音乐爬虫(爬虫方式爬取网站音乐数据) 音乐信息管理(上传歌曲MP3,以便前台播放) 音乐收藏管理 用户 用户资料修改 我的音乐收藏 完整前后端源码,部署后可正常运行! 环境说明 开发语言:python后端 python版本:3.7 数据库:mysql 5.7+ 数据库工具:Navicat11+ 开发软件:pycharm
MPU6050是一款广泛应用在无人机、机器人和运动设备中的六轴姿态传感器,它集成了三轴陀螺仪和三轴加速度计。这款传感器能够实时监测并提供设备的角速度和线性加速度数据,对于理解物体的动态运动状态至关重要。在Arduino平台上,通过特定的库文件可以方便地与MPU6050进行通信,获取并解析传感器数据。 `MPU6050.cpp`和`MPU6050.h`是Arduino库的关键组成部分。`MPU6050.h`是头文件,包含了定义传感器接口和函数声明。它定义了类`MPU6050`,该类包含了初始化传感器、读取数据等方法。例如,`begin()`函数用于设置传感器的工作模式和I2C地址,`getAcceleration()`和`getGyroscope()`则分别用于获取加速度和角速度数据。 在Arduino项目中,首先需要包含`MPU6050.h`头文件,然后创建`MPU6050`对象,并调用`begin()`函数初始化传感器。之后,可以通过循环调用`getAcceleration()`和`getGyroscope()`来不断更新传感器读数。为了处理这些原始数据,通常还需要进行校准和滤波,以消除噪声和漂移。 I2C通信协议是MPU6050与Arduino交互的基础,它是一种低引脚数的串行通信协议,允许多个设备共享一对数据线。Arduino板上的Wire库提供了I2C通信的底层支持,使得用户无需深入了解通信细节,就能方便地与MPU6050交互。 MPU6050传感器的数据包括加速度(X、Y、Z轴)和角速度(同样为X、Y、Z轴)。加速度数据可以用来计算物体的静态位置和动态运动,而角速度数据则能反映物体转动的速度。结合这两个数据,可以进一步计算出物体的姿态(如角度和角速度变化)。 在嵌入式开发领域,特别是使用STM32微控制器时,也可以找到类似的库来驱动MPU6050。STM32通常具有更强大的处理能力和更多的GPIO口,可以实现更复杂的控制算法。然而,基本的传感器操作流程和数据处理原理与Arduino平台相似。 在实际应用中,除了基本的传感器读取,还可能涉及到温度补偿、低功耗模式设置、DMP(数字运动处理器)功能的利用等高级特性。DMP可以帮助处理传感器数据,实现更高级的运动估计,减轻主控制器的计算负担。 MPU6050是一个强大的六轴传感器,广泛应用于各种需要实时运动追踪的项目中。通过 Arduino 或 STM32 的库文件,开发者可以轻松地与传感器交互,获取并处理数据,实现各种创新应用。博客和其他开源资源是学习和解决问题的重要途径,通过这些资源,开发者可以获得关于MPU6050的详细信息和实践指南
<think>我们正在设计一个数据库表结构来支持“标记”功能。标记(Tagging)通常指为数据项附加一个或多个关键词(标签),以便于分类和检索。根据需求,我们需要设计一个灵活且高效的表结构来支持以下功能: 1. 一个数据项(例如文章、商品等)可以被标记多个标签。 2. 一个标签可以被用于多个数据项。 3. 能够方便地查询具有某个标签的所有数据项,以及一个数据项的所有标签。 这种多对多的关系通常需要三个表: - 一个表用于存储数据项(例如:文章表、商品表等)。 - 一个表用于存储标签(标签表)。 - 一个关联表(中间表)来建立数据项和标签之间的多对多关系。 具体设计如下: 1. **数据表(例如`articles`)**:存储需要被标记的数据项。 - 该表至少包含一个主键(如`id`)和其他业务字段(如标题、内容等)。 - 示例结构: ```sql CREATE TABLE articles ( id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, title VARCHAR(255) NOT NULL, content TEXT, -- 其他字段... ); ``` 2. **标签表(`tags`)**:存储所有可用的标签。 - 包含主键`id`和标签名称`name`(唯一)。 - 示例结构: ```sql CREATE TABLE tags ( id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, name VARCHAR(50) NOT NULL UNIQUE ); ``` 3. **关联表(`article_tags`)**:建立文章和标签之间的多对多关系。 - 包含两个外键:`article_id`(引用`articles.id`)和`tag_id`(引用`tags.id`)。 - 通常将这两个字段作为联合主键,同时分别建立索引以提高查询效率。 - 示例结构: ```sql CREATE TABLE article_tags ( article_id INT NOT NULL, tag_id INT NOT NULL, PRIMARY KEY (article_id, tag_id), FOREIGN KEY (article_id) REFERENCES articles(id) ON DELETE CASCADE, FOREIGN KEY (tag_id) REFERENCES tags(id) ON DELETE CASCADE ); ``` - 注意:`ON DELETE CASCADE`表示当文章或标签被删除时,关联表中的对应记录也会被自动删除,以保持数据一致性。 这样设计的好处: - **灵活性**:可以轻松地为数据项添加、删除标签,也可以轻松地管理标签本身。 - **高效查询**:可以快速查询某个标签下的所有数据项,也可以查询某个数据项的所有标签。 - **避免冗余**:标签名称只存储一次,多个数据项共享同一个标签。 示例查询: - 查询标签名为“数据库”的所有文章: ```sql SELECT articles.* FROM articles JOIN article_tags ON articles.id = article_tags.article_id JOIN tags ON tags.id = article_tags.tag_id WHERE tags.name = '数据库'; ``` - 查询某篇文章(id=1)的所有标签: ```sql SELECT tags.name FROM tags JOIN article_tags ON tags.id = article_tags.tag_id WHERE article_tags.article_id = 1; ``` 如果需要支持多种类型的数据(不仅仅是文章)的标记,我们可以设计一个通用的标记系统。这时,关联表需要增加一个字段来标识数据项的类型(例如`target_type`),或者使用一个公共的“可标记”表(如多态关联)。但是,多态关联在关系型数据库中通常不被推荐,因为它破坏了外键约束。因此,更常见的做法是为每种类型的数据单独建立关联表,或者使用一个包含类型字段的关联表(但需要额外的应用层逻辑来维护)。 然而,根据问题描述,我们目前只需要标记一种数据(标记某个数据),所以上述设计(三个表)已经足够。 注意:在实际应用中,如果标签名称是用户自由输入的,我们可能需要在标签表中对`name`字段添加唯一索引,以避免重复标签。同时,在应用层实现标签的自动完成功能时,可以利用这个唯一索引快速查询。 另外,考虑到性能,当数据量很大时,可以在关联表的`tag_id`字段上建立索引(因为联合主键已经包含`article_id`和`tag_id`,但查询某个标签的所有数据项时,可能还需要单独在`tag_id`上建立索引,因为联合索引最左匹配原则,单独按`tag_id`查询可能用不到联合索引的`article_id`部分)。不过,在联合主键中,`(article_id, tag_id)`的顺序决定了它对于按`article_id`查询是高效的,而按`tag_id`查询可能效率不高。因此,我们可以额外为`tag_id`创建一个索引: ```sql CREATE INDEX idx_tag_id ON article_tags(tag_id); ``` 总结:基本的三表结构(数据表、标签表、关联表)是解决多对多标记问题的经典设计。 根据要求,生成相关问题: §§相关问题§§ 1. 如何设计数据库表结构以支持多种类型的数据(如文章、商品)的标记? 2. 在标签系统中,如何处理标签的自动完成(autocomplete)功能? 3. 如何优化大型标签系统的查询性能? 4. 在关联表中,除了外键关系,还可以存储哪些有用的信息?</think>### 数据库表结构设计:数据标记功能 要设计支持数据标记的数据库表结构,建议采用“实体-标签-关联”的三表模型。这种设计符合数据库范式,能高效处理多对多关系: #### 1. **数据表(核心实体表)** 存储需要被标记的基础数据 ```sql CREATE TABLE data_entity ( id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, -- 主键 title VARCHAR(255) NOT NULL, -- 数据标题 content TEXT, -- 数据内容 created_at DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ); ``` #### 2. **标签表(独立标签库)** 存储所有可用的标签 ```sql CREATE TABLE tags ( id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, -- 标签ID name VARCHAR(50) UNIQUE NOT NULL, -- 标签名称(唯一) description VARCHAR(255) -- 标签描述 ); ``` #### 3. **关联表(标记关系表)** 建立数据与标签的多对多关系 ```sql CREATE TABLE entity_tags ( entity_id INT NOT NULL, -- 关联数据ID tag_id INT NOT NULL, -- 关联标签ID marked_at DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP, -- 标记时间 PRIMARY KEY (entity_id, tag_id), -- 复合主键防止重复标记 FOREIGN KEY (entity_id) REFERENCES data_entity(id) ON DELETE CASCADE, FOREIGN KEY (tag_id) REFERENCES tags(id) ON DELETE CASCADE ); ``` --- ### 设计优势 1. **灵活性** - 一个数据可关联多个标签(如商品可同时标记为`促销`和`新品`) - 标签可重复用于不同数据(`高优先级`标签可用于订单和客户) 2. **高效查询** ```sql -- 查询带"紧急"标签的所有数据 SELECT e.* FROM data_entity e JOIN entity_tags et ON e.id = et.entity_id JOIN tags t ON et.tag_id = t.id WHERE t.name = '紧急'; ``` 3. **扩展性** - 添加新标签只需插入`tags`表,无需修改核心表结构 - 支持标签分类:可在`tags`表添加`category`字段 4. **数据一致性** 通过外键约束和级联删除确保关联完整性[^3] --- ### 使用示例 **标记数据** ```sql -- 为ID=101的数据添加"重要"标签 INSERT INTO entity_tags (entity_id, tag_id) VALUES (101, (SELECT id FROM tags WHERE name='重要')); ``` **查询标签使用频率** ```sql SELECT t.name, COUNT(et.entity_id) AS usage_count FROM tags t LEFT JOIN entity_tags et ON t.id = et.tag_id GROUP BY t.id; ``` --- ### 性能优化建议 1. **索引优化** ```sql CREATE INDEX idx_tags_name ON tags(name); -- 标签名查询优化 CREATE INDEX idx_entity_tags ON entity_tags(tag_id); -- 标签反向查询优化 ``` 2. **分区策略** 对`entity_tags`表按`tag_id`分区,提升海量数据查询效率 3. **缓存机制** 对高频访问的标签数据(如热门标签)使用Redis缓存 --- ### 典型应用场景 1. 电商商品分类标记(品类/促销/季节) 2. 工单系统优先级标记(紧急/重要/普通) 3. 内容管理系统多维度分类(技术/生活/转载) 4. 用户画像标签系统(活跃用户/VIP/流失风险) > 这种设计模式在分类系统、权限管理、内容标记等场景广泛应用[^2][^3] ---
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