不同级别的规范化有哪些?

不同级别的规范化有哪些?

"规范化是数据库设计中用于组织数据的一种过程,它旨在减少冗余并提升数据完整性。规范化有几个层级或称为“范式”,每个层级都基于前一个层级。最常见的层级包括第一范式(1NF)、第二范式(2NF)、第三范式(3NF)以及博伊斯-科德范式(BCNF)。每个层级都有具体的要求,必须满足这些要求才能将数据库模式归类为该范式。

第一范式(1NF)要求表中的所有值必须是原子的,这意味着每一列必须包含不可分割的值。此外,每一列中的每个条目必须是相同类型的,每个表应有一个主键,以唯一标识每条记录。例如,如果你有一个“学生”表,里面有一个“课程”列,列出每个学生的多门课程,你需要将该列拆分为单独的条目,以确保每门课程在其行中列出,从而确保该表遵循1NF。

在推进到第二范式(2NF)时,表必须已经处于1NF状态,并且所有非键属性必须完全依赖于主键。这意味着如果任何非键属性仅依赖于复合主键的一部分,则需要将其分离到另一个表中。例如,如果你有一个“课程注册”表,其中“学生ID”和“课程ID”是复合主键,同时还有一个“课程名称”列,你需要将“课程名称”移入一个单独的“课程”表,以避免部分依赖,从而实现2NF。第三范式(3NF)要求所有属性必须直接依赖于主键,而不是依赖于其他非键属性。如果你遇到一个场景,其中一个非键属性依赖于另一个非键属性,你也必须将其分离到自己的表中,以确保符合3NF。在达到3NF之后,数据库如果符合更严格的标准,即每个决定因素必须是候选键,则可以推进到博伊斯-科德范式(BCNF)。规范化确保了数据的准确性并简化了数据库结构,从而最终使维护和查询变得更加容易。"

本内容由AI工具辅助生成,内容仅供参考,请仔细甄别

专为生成式AI应用设计的向量数据库

Zilliz Cloud 是一个高性能、易扩展的 GenAI 应用的托管向量数据库服务。

免费试用Zilliz Cloud
继续阅读
注意力在神经网络中是如何工作的?
跳过连接,也称为残余连接,是绕过神经网络中一个或多个层的快捷方式。它们解决了梯度消失等问题,并能够训练更深入的网络。在ResNet中引入的跳过连接允许模型学习标识映射。 通过直接将输入从较早的层添加到较晚的层,跳过连接保留原始信息并使优化
Read Now
边缘计算是什么,它与云计算有什么关系?
边缘计算是指将数据处理过程尽量靠近数据产生的地方,而不是仅仅依赖于集中式的云服务器。这种方法旨在减少延迟、提高速度,并增强需要实时数据处理的应用程序的性能。在边缘计算中,设备或本地服务器处理数据任务,从而实现更快的响应,并最小化需要来回传输
Read Now
神经网络在自动驾驶汽车中的作用是什么?
神经网络中的激活函数至关重要,因为它们将非线性引入模型。如果没有激活函数,神经网络本质上就像一个线性回归模型,无论它有多少层。通过应用ReLU、Sigmoid或Tanh等非线性函数,网络可以学习复杂的模式并做出更好的预测。 激活函数还控制
Read Now

AI Assistant