14、关系数据库模型:数据冗余、索引与规则解析

关系数据库核心机制解析

关系数据库模型:数据冗余、索引与规则解析

1. 数据冗余再探讨

数据冗余是数据库设计中一个不可忽视的问题。在之前的认知里,数据冗余会导致数据异常,破坏数据库的有效性。不过,关系数据库可以通过使用表之间共享的公共属性(即外键)来控制数据冗余。

虽然外键对于控制数据冗余至关重要,但它并不能完全消除这个问题,因为外键值可能会多次重复。然而,正确使用外键可以最大限度地减少数据冗余以及破坏性数据异常发生的可能性。

真正判断冗余的标准并非存储给定属性的副本数量,而是消除某个属性是否会消除信息。如果删除一个属性后,原始信息仍可通过关系代数生成,那么包含该属性就是冗余的。从这个角度看,合适的外键尽管在表中多次出现,但显然并非冗余。

在实际的数据库设计中,有时为了让数据库满足关键信息需求,数据冗余水平实际上需要提高。例如,在一个小型发票系统中,涉及到 CUSTOMER(客户)、PRODUCT(产品)、INVOICE(发票)和 LINE(发票行)等表。

表名 主键 外键
INVOICE INV_NUMBER CUS_CODE
LINE INV_NUMBER + LINE_NUMBER INV_NUMBER, PROD_CODE
CU
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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