27、数据库表规范化的深度解析与实践操作

数据库表规范化的深度解析与实践操作

在数据库设计领域,表的规范化是确保数据质量和系统性能的关键环节。本文将深入探讨数据库表规范化的相关概念,并通过多个实际案例进行详细分析和操作演示。

1. 数据库表规范化基础概念

1.1 部分依赖

部分依赖指的是在一个关系中,非主属性只依赖于复合主键的一部分,而非整个主键。它与第二范式(2NF)相关。当一个表存在部分依赖时,就不满足 2NF 的要求,需要进行进一步的规范化处理。

1.2 数据冗余导致的异常及消除方法

数据冗余可能会引发三种常见的数据异常:
- 插入异常 :当插入一条新记录时,由于相关数据的缺失或重复要求,可能无法正常插入。
- 更新异常 :更新数据时,可能会出现部分数据更新而其他相关数据未更新的情况,导致数据不一致。
- 删除异常 :删除某些数据时,可能会意外删除其他有用的数据。

消除这些异常的方法是通过规范化数据库表,将表分解为更小的、更独立的表,减少数据冗余。

1.3 传递依赖

传递依赖是指在一个关系中,如果存在 A → B 和 B → C,且 B 不是 A 的子集,C 不是 B 的子集,那么 C 对 A 存在传递依赖。传递依赖可能会导致数据冗余和异常,通常需要在第三范式(3NF)中消除。

1.4 代理键

代理键是一个人为创建的、没有实际业务意义的主键,通常是一个自增的整数。当表的自然主键过于复杂、不稳定或不唯一时,可以使用代理键。

【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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