001-产品和开发之间的区别

数据和产品的区别

我是22年毕业,目前的打算是干10年的开发和,然后再从事产品或者做一些管理方便的,增加自己的工作年限和技术以及数据整体意识。
在这里插入图片描述
一些是自己的一些简单的认识,不停的记录自己在整个大数据的行业的一些认识,希望10年以后回顾自己的学习历史,能有一丝丝的骄傲。

### 三范式与四范式的区别 #### 定义差异 第三范式 (3NF) 要求在满足第二范式的基础上,消除非主属性对候选键的传递函数依赖。这意味着如果某个表中的非主属性可以通过其他非主属性间接依赖于候选键,则该表不符合第三范式[^2]。 第四范式 (4NF) 则更进一步,在满足第三范式的同时,还要求消除多值依赖带来的数据冗余问题。具体来说,当一个表中存在两个或多组独立的多值属性集合时,这些属性之间可能会形成不必要的关联,从而导致数据存储效率低下以及潜在的数据一致性风险[^1]。 --- #### 多值依赖的区别 在三范式的设计下,虽然已经消除了部分函数依赖引起的问题,但如果存在多个相互独立却共存于同一张表内的多值列,则仍然可能引发重复记录的现象。而四范式通过引入新的约束条件——即不允许出现非平凡且非函数决定性的多值依赖来解决这一缺陷[^3]。 例如,考虑一张描述员工技能及其兴趣爱好的表格 `Employee`: | EmployeeID | Skill | Hobby | |------------|------------|-----------| | E001 | Java | Reading | | E001 | Python | Swimming | | E002 | C++ | Running | 在这个例子中,“Skill” “Hobby” 是两组完全无关但又各自具有多种取值可能性的字段组合在一起形成了笛卡尔积效应,这违反了四范式的要求。因此应该将其拆分为两张分别表示单一维度信息的关系表以达到更高的规范化程度。 ```sql CREATE TABLE Skills ( EmployeeID INT, Skill VARCHAR(50), PRIMARY KEY(EmployeeID, Skill) ); CREATE TABLE Hobbies ( EmployeeID INT, Hobby VARCHAR(50), PRIMARY KEY(EmployeeID, Hobby) ); ``` --- #### 应用场景对比 对于大多数业务需求而言,遵循至第三范式通常已能够很好地平衡复杂度与性能之间的矛盾;然而,在面对涉及高度复杂的实体间关系或者需要频繁处理交叉参照操作的应用场合时,则有必要采用更加严格的第四范式标准来进行建模[^4]。 - **适合使用三范式的情况** - 日常事务管理系统的开发工作,如订单管理系统、客户关系管理系统等。 - 需要快速迭代并保持较高灵活性的小规模项目初期阶段。 - **适合使用四范式的情况** - 科学研究领域的大数据分析平台构建过程中遇到大量离散变量间的交互分析任务时。 - 特定行业专用软件产品线扩展期间发现现有架构难以支撑新增功能模块高效运行的情形之下。 ---
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