范式

本文深入解析数据库设计中的第一、第二和第三范式,阐述各范式的定义、要求及如何消除数据冗余、更新异常等问题,确保数据库的高效性和一致性。

**1 第一范式(1NF)**   

在任何一个关系数据库中,第一范式(1NF) [2]  是对关系模式的基本要求,不满足第一范式(1NF)的数据库就不是关系数据库。   

所谓第一范式(1NF)是指数据库表的每一列都是不可分割的基本数据项,同一列中不能有多个值,即实体中的某个属性不能有多个值或者不能有重复的属性。如果出现重复的属性,就可能需要定义一个新的实体,新的实体由重复的属性构成,新实体与原实体之间为一对多关系。在第一范式(1NF)中表的每一行只包含一个实例的信息。   

**简而言之,第一范式就是无重复的列。**

**2 第二范式(2NF)**    

第二范式(2NF) [2]  

是在第一范式(1NF)的基础上建立起来的,即满足第二范式(2NF)必须先满足第一范式(1NF)。第二范式(2NF)要求数据库表中的每个实例或行必须可以被唯一地区分。为实现区分通常需要为表加上一个列,以存储各个实例的唯一标识。这个唯一属性列被称为主关键字或主键、主码 。

第二范式(2NF)要求实体的属性完全依赖于主关键字。所谓完全依赖是指不能存在仅依赖主关键字一部分的属性。如果存在,那么这个属性和主关键字的这一部分应该分离出来形成一个新的实体,新实体与原实体之间是一对多的关系。为实现区分通常需要为表加上一个列,以存储各个实例的唯一标识。   

**简而言之,第二范式就是非主属性部分完全依赖于主关键字**。


**3 第三范式(3NF)**    

满足第三范式(3NF) [2]  

必须先满足第二范式(2NF)。简而言之,第三范式(3NF)要求一个数据库表中不包含已在其它表中已包含的非主关键字信息。

例如,存在一个部门信息表,其中每个部门有部门编号(dept_id)、部门名称、部门简介等信息。那么在图3-2的员工信息表中列出部门编号后就不能再将部门名称、部门简介等与部门有关的信息再加入员工信息表中。如果不存在部门信息表,则根据第三范式(3NF)也应该构建它,否则就会有大量的数据冗余。

**简而言之,第三范式就是属性不依赖于其它非主属性。**


### 范式说明

Ⅰ第一范式(1NF):  

数据库表中的字段都是单一属性的,不可再分。这个单一属性由基本类型构成,包括整型、实数、字符型、逻辑型、日期型等。   

定义:如果一个关系模式R的所有属性都是不可分的基本数据项,则R属于1NF。

例如,下面的数据库表是符合第一范式的:    
字段1 字段2 字段3 字段4    

而这样的数据库表是不符合第一范式的:   
字段1 字段2 字段3 字段4    
字段3.1 字段3.2   

很显然,在当前的任何关系数据库管理系统(DBMS)中,谁也不可能做出不符合第一范式的数据库,因为这些DBMS不允许你把数据库表的一列再分成二列或多列。

因此,想在现有的DBMS中设计出不符合第一范式的数据库都是不可能的。

**Ⅱ 第二范式(2NF):**

数据库表中不存在非关键字段对任一候选关键字段的部分函数依赖(部分函数依赖指的是存在组合关键字中的某些字段决定非关键字段的情况),也即所有非关键字段都完全依赖于任意一组候选关键字。  

假定选课关系表为SelectCourse(学号,姓名,年龄,课程名称,成绩,学分),关键字为组合关键字(学号,课程名称),因为存在如下决定关系:
(学号,课程名称) → (姓名,年龄,成绩,学分)
这个数据库表不满足第二范式,因为存在如下决定关系:

(课程名称) → (学分)   
(学号) → (姓名,年龄)   
即存在组合关键字中的字段决定非关键字的情况。   
由于不符合2NF,这个选课关系表会存在如下问题:   

(1) 数据冗余:   
同一门课程由n个学生选修,"学分"就重复n-1次;同一个学生选修了m门课程,姓名和年龄就重复了m-1次。   

(2) 更新异常:   
若调整了某门课程的学分,数据表中所有行的"学分"值都要更新,否则会出现同一门课程学分不同的情况。 

(3) 插入异常:   
假设要开设一门新的课程,暂时还没有人选修。这样,由于还没有"学号"关键字,课程名称和学分也无法记录入数据库。  

(4) 删除异常:       
假设一批学生已经完成课程的选修,这些选修记录就应该从数据库表中删除。但是,与此同时,课程名称和学分信息也被删除了。很显然,这也会导致插入异常。  

把选课关系表SelectCourse改为如下三个表:   
学生:Student(学号,姓名,年龄);    
课程:Course(课程名称,学分);    
选课关系:SelectCourse(学号,课程名称,成绩)。   

这样的数据库表是符合第二范式的, 消除了数据冗余、更新异常、插入异常和删除异常。

另外,所有单关键字的数据库表都符合第二范式,因为不可能存在组合关键字。

**Ⅲ 第三范式(3NF):**   

在第二范式的基础上,数据表中如果不存在非关键字段对任一候选关键字段的传递函数依赖则符合第三范式。所谓传递函数依赖,指的是如果存在"A → B → C"的决定关系,则C传递函数依赖于A。因此,满足第三范式的数据库表应该不存在如下依赖关系:

关键字段 → 非关键字段x → 非关键字段y

假定学生关系表为Student(学号,姓名,年龄,所在学院,学院地点,学院电话),关键字为单一关键字"学号",因为存在如下决定关系:

(学号) → (姓名,年龄,所在学院,学院地点,学院电话)

这个数据库是符合2NF的,但是不符合3NF,因为存在如下决定关系:

(学号) → (所在学院) → (学院地点,学院电话)

即存在非关键字段"学院地点"、"学院电话"对关键字段"学号"的传递函数依赖。

它也会存在数据冗余、更新异常、插入异常和删除异常的情况,读者可自行分析得知。   

把学生关系表分为如下两个表:   
学生:(学号,姓名,年龄,所在学院);   
学院:(学院,地点,电话)。   

这样的数据库表是符合第三范式的,消除了数据冗余、更新异常、插入异常和删除异常。
 

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垃圾实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:垃圾实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:7,000张图片 验证集:426张图片 测试集:644张图片 • 训练集:7,000张图片 • 验证集:426张图片 • 测试集:644张图片 • 分类类别: 垃圾(Sampah) • 垃圾(Sampah) • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形点坐标,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片文件 二、适用场景 • 智能垃圾检测系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别和分割图像中垃圾区域的AI模型,适用于智能清洁机器人、自动垃圾桶等应用。 • 环境监控与管理:集成到监控系统中,用于实时检测公共区域的垃圾堆积,辅助环境清洁和治理决策。 • 计算机视觉研究:支持实例分割算法的研究和优化,特别是在垃圾识别领域,促进AI在环保方面的创新。 • 教育与实践:可用于高校或培训机构的AI课程,作为实例分割技术的实践数据集,帮助学生理解计算机视觉应用。 三、数据集优势 • 精确的实例分割标注:每个垃圾实例都使用详细的多边形点进行标注,确保分割边界准确,提升模型训练效果。 • 数据多样性:包含多种垃圾物品实例,覆盖不同场景,增强模型的泛化能力和鲁棒性。 • 格式兼容性强:YOLO标注格式易于与主流深度学习框架集成,如YOLO系列、PyTorch等,方便研究人员和开发者使用。 • 实际应用价值:直接针对现实世界的垃圾管理需求,为自动化环保解决方案提供可靠数据支持,具有重要的社会意义。
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