数据库的表的设计规范,以及数据库范式的概念

本文深入解析数据库设计中的关键概念:部分函数依赖、完全函数依赖与传递函数依赖,并详细阐述一范式、二范式和三范式的定义及设计规范,帮助理解如何避免数据冗余与异常。

范式中涉及的概念问题:

         ① 部分函数依赖:设X,Y是关系R的两个属性集合,存在X→Y,若X’是X的真子集,存在X’→Y,则称Y部分函数依赖于X。

          简单说:A——>(推出)B,如果A是一个属性组的话,则B属性只需要依赖A属性组中的某些属性就可以推出B,就是说B部分依赖于A

          例子:学生信息表中有(学号,课程名称,姓名),学号可以推出,但是课程名称不能推出姓名,也就是说姓名部分依赖于(学号,课程名称)

 

           ②完全函数依赖:设X,Y是关系R的两个属性集合,X’是X的真子集,存在X→Y,但对每一个X’都有X’!→Y,则称Y完全函数依赖于X

          简单说:A——>B,如果A是一个属性组的话,则B必须依赖A属性组中的所有属性才可以推出B,就是说B完全依赖于A。

          例子:学生表中有(学号,课程名称,分数),单一的学号并不能推出分数,单一的课程名称也不能推出分数,只有学号和            课程名称一起才能推出分数,所以说分数完全依赖于(学号,课程名称)

 

           ③传递函数依赖:设X,Y,Z是关系R中互不相同的属性集合,存在X→Y(Y !→X),Y→Z,则称Z传递函数依赖于X

           简单说:A——>B,B——>C,如果A属性组可以确定唯一B属性的值,B属性组可以确定唯一C属性的值,则说C传递依赖于A

           例子:学生表中有(学号,系主任,系名),学号可以推出系主任,系主任可以推出系名,所以说系名传递依赖于学号

 

范式以及表的设计规范:

一范式:表中属性都是单一属性,不可再分

下图就是不满足一范式的表

应该改为如下图所示:

二范式:在一范式的基础上,消除部分函数依赖

三范式:在一二范式的基础上,消除传递函数依赖

为什么需要满足范式:

不满足范式会出现数据冗余、数据插入异常、数据删除异常以及更新异常等问题

表的设计基本上满足第三范式就足够了

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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