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
增广在监督学习和无监督学习之间有什么不同?
在机器学习中,增强(Augmentation)指的是用于增加数据集多样性和规模的技术,而不需要实际收集新的数据。由于有监督学习和无监督学习在如何使用标记数据和未标记数据上的根本差异,数据增强的方式在这两者之间存在显著差异。在有监督学习中,增
Read Now
零-shot学习是如何解决领域适应挑战的?
推荐系统是基于各种算法和数据源向用户推荐产品、服务或内容的工具。推荐系统的主要类型包括协同过滤,基于内容的过滤和混合方法。这些方法中的每一种都有其优点、缺点和合适的用例。 协同过滤依赖于用户行为和偏好来做出推荐。这种方法可以分为两种关键类
Read Now
实施大型语言模型(LLM)护栏的概率方法是什么?
护栏在通用人工智能治理中的未来作用将是确保人工智能系统在广泛应用中保持道德、安全和合规的关键。随着人工智能技术越来越融入社会,与它们的滥用、偏见或伤害相关的潜在风险也在增加。护栏将在防止人工智能系统产生有害输出、确保问责制和促进对人工智能的
Read Now

AI Assistant