通俗易懂的数据库设计三大范式

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

  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。

用户信息表

编号

姓名

性别

年龄

联系电话

省份

城市

详细地址

1

张红欣

26

0378-23459876

河南

开封

朝阳区新华路23号

2

李四平

32

0751-65432584

广州

广东

白云区天明路148号

3

刘志国

21

0371-87659852

河南

郑州

二七区大学路198号

4

郭小明

27

0371-62556789

河南

郑州

新郑市薛店北街218号

  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

  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。

订单信息表

订单编号

商品编号

商品名称

数量

单位

价格

客户

所属单位

联系方式

001

1

挖掘机

1

1200000¥

张三

上海玖智

020-1234567

001

2

冲击钻

8

230¥

张三

上海玖智

020-1234567

002

3

铲车

2

980000¥

李四

北京公司

010-1234567

  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。

订单信息表

订单编号

客户

所属单位

联系方式

001

张三

上海玖智

020-1234567

002

李四

北京公司

010-1234567

订单项目表

订单编号

商品编号

数量

001

1

1

001

2

8

002

3

2

商品信息表

商品编号

商品名称

单位

商品价格

1

挖掘机

1200000¥

2

冲击钻

230¥

3

铲车

980000¥

  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

  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。

订单信息表

订单编号

订单项目

负责人

业务员

订单数量

客户编号

001

挖掘机

刘明

李东明

1台

1

002

冲击钻

李刚

霍新峰

8个

2

003

铲车

郭新一

艾美丽

2辆

1

客户信息表

客户编号

客户名称

所属公司

联系方式

1

李聪

五一建设

13253661015

2

刘新明

个体经营

13285746958

  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。

内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现多目标差分进化(MODE)算法进行无人机三维路径规划的项目实例。项目旨在提升无人机在复杂三维环境中路径规划的精度、实时性、多目标协调处理能力、障碍物避让能力和路径平滑性。通过引入多目标差分进化算法,项目解决了传统路径规划算法在动态环境和多目标优化中的不足,实现了路径长度、飞行安全距离、能耗等多个目标的协调优化。文档涵盖了环境建模、路径编码、多目标优化策略、障碍物检测与避让、路径平滑处理等关键技术模块,并提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,对无人机路径规划和多目标优化算法感兴趣的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①适用于无人机在军事侦察、环境监测、灾害救援、物流运输、城市管理等领域的三维路径规划;②通过多目标差分进化算法,优化路径长度、飞行安全距离、能耗等多目标,提升无人机任务执行效率和安全性;③解决动态环境变化、实时路径调整和复杂障碍物避让等问题。 其他说明:项目采用模块化设计,便于集成不同的优化目标和动态环境因素,支持后续算法升级与功能扩展。通过系统实现和仿真实验验证,项目不仅提升了理论研究的实用价值,还为无人机智能自主飞行提供了技术基础。文档提供了详细的代码示例,有助于读者深入理解和实践该项目。
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