数据库设计中的14条技巧

CRC_16---ModBus 计算方法及代码实现 1、 CRC寄存器初始值为 0xFFFF;即16个字节全为1; 2、 CRC-16 / ModBus的多项式0xA001H (1010 0000 0000 0001B) ; ‘H’表示16进制数,‘B’表示二进制数。 计算步骤为: (1).预置 16 位寄存器为十六进制 0xFFFF(即全为 1) ,称此寄存器为 CRC 寄存器; (2).把第一个 8 位数据与 16 位 CRC 寄存器的低位相异或,把结果放于 CRC 寄存器; (3).检测相异或后的CRC寄存器的最低位,若最低位为1,CRC寄存器 阅读详情

 [ 2005-06-07 | 作者:奎子 | 来自:网络]

以下是数据库设计中的14条技巧,或称14条艺术。如果能深刻认识它、理解它,并能灵活地运用它,就会成为一个小小的数据库设计专家。
   1. 原始单据与实体之间的关系
  可以是一对一、一对多、多对多的关系。在一般情况下,它们是一对一的关系:即一张原始单据对应且只对应一个实体。在特殊情况下,它们可能是一对多或多对一的关系,即一张原始单证对应多个实体,或多张原始单证对应一个实体。这里的实体可以理解为基本表。明确这种对应关系后,对我们设计录入界面大有好处。
  〖例1〗:一份员工履历资料,在人力资源信息系统中,就对应三个基本表:员工基本情况表、社会关系表、工作简历表。这就是“一张原始单证对应多个实体”的典型例子。
   2. 主键与外键
  一般而言,一个实体不能既无主键又无外键。在E—R 图中, 处于叶子部位的实体, 可以定义主键,也可以不定义主键(因为它无子孙), 但必须要有外键(因为它有父亲)。
  主键与外键的设计,在全局数据库的设计中,占有重要地位。当全局数据库的设计完成以后,有个美国数据库设计专家说:“键,到处都是键,除了键之外,什么也没有”,这就是他的数据库设计经验之谈,也反映了他对信息系统核心(数据模型)的高度抽象思想。因为:主键是实体的高度抽象,主键与外键的配对,表示实体之间的连接。
   3. 基本表的性质
  基本表与中间表、临时表不同,因为它具有如下四个特性:
   (1) 原子性。基本表中的字段是不可再分解的。
   (2) 原始性。基本表中的记录是原始数据(基础数据)的记录。
   (3) 演绎性。由基本表与代码表中的数据,可以派生出所有的输出数据。
   (4) 稳定性。基本表的结构是相对稳定的,表中的记录是要长期保存的。
  理解基本表的性质后,在设计数据库时,就能将基本表与中间表、临时表区分开来。
   4. 范式标准
  基本表及其字段之间的关系, 应尽量满足第三范式。但是,满足第三范式的数据库设计,往往不是最好的设计。为了提高数据库的运行效率,常常需要降低范式标准:适当增加冗余,达到以空间换时间的目的。
  〖例2〗:有一张存放商品的基本表,如表1所示。“金额”这个字段的存在,表明该表的设计不满足第三范式,因为“金额”可以由“单价”乘以“数量”得到,说明“金额”是冗余字段。但是,增加“金额”这个冗余字段,可以提高查询统计的速度,这就是以空间换时间的作法。
  在Rose 2002中,规定列有两种类型:数据列和计算列。“金额”这样的列被称为“计算列”,而“单价”和“数量”这样的列被称为“数据列”。
  表1 商品表的表结构
  商品名称 商品型号 单价 数量 金额
  电视机 29吋 2,500 40 100,000
   
   5. 通俗地理解三个范式
  通俗地理解三个范式,对于数据库设计大有好处。在数据库设计中,为了更好地应用三个范式,就必须通俗地理解三个范式(通俗地理解是够用的理解,并不是最科学最准确的理解):
  第一范式:1NF是对属性的原子性约束,要求属性具有原子性,不可再分解;
  第二范式:2NF是对记录的惟一性约束,要求记录有惟一标识,即实体的惟一性;
  第三范式:3NF是对字段冗余性的约束,即任何字段不能由其他字段派生出来,它要求字段没有冗余。
  没有冗余的数据库设计可以做到。但是,没有冗余的数据库未必是最好的数据库,有时为了提高运行效率,就必须降低范式标准,适当保留冗余数据。具体做法是:在概念数据模型设计时遵守第三范式,降低范式标准的工作放到物理数据模型设计时考虑。降低范式就是增加字段,允许冗余。
   6. 要善于识别与正确处理多对多的关系
  若两个实体之间存在多对多的关系,则应消除这种关系。消除的办法是,在两者之间增加第三个实体。这样,原来一个多对多的关系,现在变为两个一对多的关系。要将原来两个实体的属性合理地分配到三个实体中去。这里的第三个实体,实质上是一个较复杂的关系,它对应一张基本表。一般来讲,数据库设计工具不能识别多对多的关系,但能处理多对多的关系。
  〖例3〗:在“图书馆信息系统”中,“图书”是一个实体,“读者”也是一个实体。这两个实体之间的关系,是一个典型的多对多关系:一本图书在不同时间可以被多个读者借阅,一个读者又可以借多本图书。为此,要在二者之间增加第三个实体,该实体取名为“借还书”,它的属性为:借还时间、借还标志(0表示借书,1表示还书),另外,它还应该有两个外键(“图书”的主键,“读者”的主键),使它能与“图书”和“读者”连接。
   7. 主键PK的取值方法
   PK是供程序员使用的表间连接工具,可以是一无物理意义的数字串, 由程序自动加1来实现。也可以是有物理意义的字段名或字段名的组合。不过前者比后者好。当PK是字段名的组合时,建议字段的个数不要太多,多了不但索引占用空间大,而且速度也慢。
   8. 正确认识数据冗余
  主键与外键在多表中的重复出现, 不属于数据冗余,这个概念必须清楚,事实上有许多人还不清楚。非键字段的重复出现, 才是数据冗余!而且是一种低级冗余,即重复性的冗余。高级冗余不是字段的重复出现,而是字段的派生出现。
  〖例4〗:商品中的“单价、数量、金额”三个字段,“金额”就是由“单价”乘以“数量”派生出来的,它就是冗余,而且是一种高级冗余。冗余的目的是为了提高处理速度。只有低级冗余才会增加数据的不一致性,因为同一数据,可能从不同时间、地点、角色上多次录入。因此,我们提倡高级冗余(派生性冗余),反对低级冗余(重复性冗余)。
   9. E--R图没有标准答案
  信息系统的E--R图没有标准答案,因为它的设计与画法不是惟一的,只要它覆盖了系统需求的业务范围和功能内容,就是可行的。反之要修改E--R图。尽管它没有惟一的标准答案,并不意味着可以随意设计。好的E—R图的标准是:结构清晰、关联简洁、实体个数适中、属性分配合理、没有低级冗余。
   10. 视图技术在数据库设计中很有用
  与基本表、代码表、中间表不同,视图是一种虚表,它依赖数据源的实表而存在。视图是供程序员使用数据库的一个窗口,是基表数据综合的一种形式, 是数据处理的一种方法,是用户数据保密的一种手段。为了进行复杂处理、提高运算速度和节省存储空间, 视图的定义深度一般不得超过三层。 若三层视图仍不够用, 则应在视图上定义临时表, 在临时表上再定义视图。这样反复交迭定义, 视图的深度就不受限制了。
  对于某些与国家政治、经济、技术、军事和安全利益有关的信息系统,视图的作用更加重要。这些系统的基本表完成物理设计之后,立即在基本表上建立第一层视图,这层视图的个数和结构,与基本表的个数和结构是完全相同。并且规定,所有的程序员,一律只准在视图上操作。只有数据库管理员,带着多个人员共同掌握的“安全钥匙”,才能直接在基本表上操作。请读者想想:这是为什么?
   11. 中间表、报表和临时表
  中间表是存放统计数据的表,它是为数据仓库、输出报表或查询结果而设计的,有时它没有主键与外键(数据仓库除外)。临时表是程序员个人设计的,存放临时记录,为个人所用。基表和中间表由DBA维护,临时表由程序员自己用程序自动维护。
   12. 完整性约束表现在三个方面
  域的完整性:用Check来实现约束,在数据库设计工具中,对字段的取值范围进行定义时,有一个Check按钮,通过它定义字段的值城。
  参照完整性:用PK、FK、表级触发器来实现。
  用户定义完整性:它是一些业务规则,用存储过程和触发器来实现。
   13. 防止数据库设计打补丁的方法是“三少原则”
   (1) 一个数据库中表的个数越少越好。只有表的个数少了,才能说明系统的E--R图少而精,去掉了重复的多余的实体,形成了对客观世界的高度抽象,进行了系统的数据集成,防止了打补丁式的设计;
   (2) 一个表中组合主键的字段个数越少越好。因为主键的作用,一是建主键索引,二是做为子表的外键,所以组合主键的字段个数少了,不仅节省了运行时间,而且节省了索引存储空间;
   (3) 一个表中的字段个数越少越好。只有字段的个数少了,才能说明在系统中不存在数据重复,且很少有数据冗余,更重要的是督促读者学会“列变行”,这样就防止了将子表中的字段拉入到主表中去,在主表中留下许多空余的字段。所谓“列变行”,就是将主表中的一部分内容拉出去,另外单独建一个子表。这个方法很简单,有的人就是不习惯、不采纳、不执行。
  数据库设计的实用原则是:在数据冗余和处理速度之间找到合适的平衡点。“三少”是一个整体概念,综合观点,不能孤立某一个原则。该原则是相对的,不是绝对的。“三多”原则肯定是错误的。试想:若覆盖系统同样的功能,一百个实体(共一千个属性) 的E--R图,肯定比二百个实体(共二千个属性) 的E--R图,要好得多。
  提倡“三少”原则,是叫读者学会利用数据库设计技术进行系统的数据集成。数据集成的步骤是将文件系统集成为应用数据库,将应用数据库集成为主题数据库,将主题数据库集成为全局综合数据库。集成的程度越高,数据共享性就越强,信息孤岛现象就越少,整个企业信息系统的全局E—R图中实体的个数、主键的个数、属性的个数就会越少。
  提倡“三少”原则的目的,是防止读者利用打补丁技术,不断地对数据库进行增删改,使企业数据库变成了随意设计数据库表的“垃圾堆”,或数据库表的“大杂院”,最后造成数据库中的基本表、代码表、中间表、临时表杂乱无章,不计其数,导致企事业单位的信息系统无法维护而瘫痪。
   “三多”原则任何人都可以做到,该原则是“打补丁方法”设计数据库的歪理学说。“三少”原则是少而精的原则,它要求有较高的数据库设计技巧与艺术,不是任何人都能做到的,因为该原则是杜绝用“打补丁方法”设计数据库的理论依据。
   14. 提高数据库运行效率的办法
  在给定的系统硬件和系统软件条件下,提高数据库系统的运行效率的办法是:
   (1) 在数据库物理设计时,降低范式,增加冗余, 少用触发器, 多用存储过程。
   (2) 当计算非常复杂、而且记录条数非常巨大时(例如一千万条),复杂计算要先在数据库外面,以文件系统方式用C++语言计算处理完成之后,最后才入库追加到表中去。这是电信计费系统设计的经验。
   (3) 发现某个表的记录太多,例如超过一千万条,则要对该表进行水平分割。水平分割的做法是,以该表主键PK的某个值为界线,将该表的记录水平分割为两个表。若发现某个表的字段太多,例如超过八十个,则垂直分割该表,将原来的一个表分解为两个表。
   (4) 对数据库管理系统DBMS进行系统优化,即优化各种系统参数,如缓冲区个数。
   (5) 在使用面向数据的SQL语言进行程序设计时,尽量采取优化算法。
  总之,要提高数据库的运行效率,必须从数据库系统级优化、数据库设计级优化、程序实现级优化,这三个层次上同时下功夫。
  上述十四条技巧或艺术,是许多人在大量的数据库分析与设计实践中,逐步总结出来的。对于这些经验的运用,读者不能生帮硬套,死记硬背,而要消化理解,实事求是,灵活掌握。并逐步做到:在应用中发展,在发展中应用。

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

转数据库设计中的14个技巧

14个数据库设计中常用技巧 来源:Javereserarch 作者:maXiaoKe   本文介绍了数据库设计中的14个技巧,这是许多人在大量的数据库分析与设计实践中,逐步总结出来的……   下述十四个技巧,是许多人在大量的数据库分析与设计实践中,逐步总结出来的。对于这些经验的运用,读者不能生帮硬套,死记硬背,而要消化理解,实事求是,灵活掌握。并逐步做到:在应用中发展,在发展中应用。...

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数据库设计技巧 14则

数据库设计技巧14则 - 数据库设计14个技巧  下述14则数据库设计技巧,是许多人在大量的数据库分析与设计实践中,逐步总结出来的。对于这些数据库设计经验的运用,灵活掌握,并逐步做到:在应用中发展,在发展中应用。      数据库设计技巧14则  1. 原始单据与实体之间的关系  可以是一对一、一对多、多对多的关系。在一般情况下,它们是一对一的关系:

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14个实用的数据库设计技巧

参考: (1)数据库设计中的14个技巧?https://blog.youkuaiyun.com/sirfei/article/details/434994 1. 原始单据与实体之间的关系 可以是一对一、一对多、多对多的关系。在一般情况下,它们是一对一的关系:即一张原始单据对应且只对应一个实体。在特殊情况下,它们可能是一对多或多对一的关系,即一张原始单证对应多个实体,或多张原始单证对应一个实体。 这里的...

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