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2.3 关系数据库和关系数据库规范化

按照关系数据模型建立的数据库称为关系数据库,关系数据库规范化原则是用来确保数据正确、有效的一组规则。本节讨论关系数据库的建立以及关系数据库规范化。

2.3.1 关系数据库

关系数据库是以关系模型为基础的数据库,它利用关系描述现实世界中的对象。一个关系既可用来描述一个实体及其属性,也可用来描述实体间的联系。关系数据库是由一组关系组成的,针对一个具体问题,应该如何构造一个适合于它的数据模式,即应该构造几个关系,每个关系由哪些属性组成,这就是关系数据库逻辑设计要讨论的问题。

2.3.2 关系数据库规范化

关系数据库规范化(Normal Form)的目的是建立正确、合理的关系,规范化的过程是一个分析关系的过程。

实际上设计任何一种数据库应用系统,不论是层次、网状或关系模型,都会遇到如何构造合适的数据模式即逻辑结构问题。由于关系模型有严格的数学理论基础,并且可以向其他数据模型转换,因此人们往往以关系模型为背景来讨论这一问题,形成了数据库逻辑设计的一个有力工具——关系数据库规范化理论。

1.函数依赖及其对关系的影响

函数依赖是属性之间的一种联系,普遍存在于现实生活中。例如,银行通过客户的存款账号,可以查询到该账号的余额。又例如,表2-3是描述学生情况的关系(二维表格),用一种称为关系模式的形式表示为

STUDENT1( 学号 ,姓名,性别,出生日期,专业)

由于每个学生有唯一的学号,一个学号只对应一个学生,一个学生只就读于一个专业,因此学号的值确定后,姓名及其所就读专业的值也就被唯一地确定了。属性间的这种依赖关系类似于数学中的函数。学号函数决定姓名和专业,或者说姓名和专业函数依赖于学号,记作:学号→姓名,学号→专业;同样有:学号→性别,学号→出生日期。

表2-3 STUDENT1关系

如果在关系STUDENT1的基础上增加一些信息,例如学生的“学院”及“院长”信息,如表2-4所示,有可能设计出如下关系模式:

STUDENT2( 学号 ,姓名,性别,出生日期,专业,学院,院长)

函数依赖关系是:学号→学院,学院→院长。

表2-4 STUDENT2关系

上述关系模式存在如下4个问题。

1)数据冗余太大。例如,院长的姓名会重复出现,重复的次数与该学院学生的人数相同。

2)更新异常(Update Anomalies)。例如,某学院更换院长后,系统必须修改与该学院学生有关的每一个元组。

3)插入异常(Insertion Anomalies)。例如,一个学院刚成立,尚无学生,则这个学院及其院长的信息就无法存入数据库。

4)删除异常(Deletion Anomalies)。例如,某个学院的学生全部毕业了,在删除该学院学生信息的同时,也把这个学院的信息(学院名称和院长)全部删除了。如果删除一组属性,带来的副作用可能是丢失了一些其他信息。

一个关系之所以会产生上述问题,是由于关系中存在某些函数依赖引起的。通常,如果把太多的信息放在一个关系中时,出现的诸如冗余之类的问题称为“异常”。

规范化是为了设计出“好的”关系模型。规范化理论正是用来改造关系模式,通过分解关系模式来消除其中不合适的数据依赖,以解决更新异常、插入异常、删除异常和数据冗余问题。

2.规范化范式

每个规范化的关系只有一个主题。如果某个关系有两个或多个主题,就应该分解为多个关系。规范化的过程就是不断分解关系的过程。

人们每发现一种异常,就研究一种规则防止异常出现。由此设计关系的准则得以不断改进。20世纪70年代初期,研究人员系统地定义了第一范式(First Normal Form,1NF),第二范式(Second Normal Form,2NF)和第三范式(Third Normal Form,3NF)。之后人们又定义了多种范式,但大多数简单业务数据库设计中只需要考虑第一范式、第二范式和第三范式。每种范式自动包含其前面的范式,各种范式之间的关系是:

5NF⊂4NF⊂BCNF⊂3NF⊂2NF⊂1NF

因此符合第三范式的数据库自动符合第一、第二范式。

(1)1NF

关系模式都满足第一范式,即符合关系定义的二维表格(关系)都满足第一范式。列的取值只能是原子数据;每一列的数据类型相同,每一列有唯一的列名(属性);列的先后顺序无关紧要,行的先后顺序也无关紧要。

(2)2NF

关系的每一个非关键字属性都完全函数依赖于关键字属性,则关系满足第二范式。

第二范式要求每个关系只包含一个实体集的信息,所有非关键字属性依赖于关键字属性。每个以单个属性作为主键的关系自动满足第二范式。

(3)3NF

关系的所有非关键字属性相互独立,任何属性其属性值的改变不应影响其他属性,则该关系满足第三范式。一个关系满足第二范式,同时没有传递依赖,则该关系满足第三范式。

由1NF、2NF和3NF,总结出规范化的规则如下。

1)每个关系只包含一个实体集,每个实体集只有一个主题。

2)每个关系有一个主键。

3)属性中只包含原子数据。

4)不能有重复属性。

经过不断总结,人们归纳出规范化的规则如下。

● 每个关系只包含一个实体集;每个实体集只有一个主题,一个实体集对应一个关系。

● 属性中只包含原子数据,即最小数据项;每个属性具有数据类型并取值于同一个值域。

● 每个关系有一个主关键字,用来唯一地标识关系中的元组。

● 关系中不能有重复属性;所有属性完全依赖关键字(主关键字或候选关键字);所有非关键字属性相互独立。

● 元组的顺序无关,属性的顺序无关。

2.3.3 关系数据完整性规则

关系模型的完整性规则是对关系的某种约束条件。关系模型中的数据完整性规则包括实体完整性规则、域完整性规则、参照完整性规则和用户定义完整性规则。

● 实体完整性规则:是指保证关系中元组唯一的特性。通过关系的主关键字和候选关键字实现。

● 域完整性规则:是指保证关系中属性取值正确、有效的特性。例如,定义属性的数据类型、设置属性的有效性规则等。

● 参照完整性规则:参照完整性与关系之间的联系有关,包括插入规则、删除规则和更新规则。

● 用户定义完整性规则:是指为满足用户特定需要而设定的规则。

在关系数据完整性规则中,实体完整性和参照完整性是关系模型必须满足的完整性约束条件,被称为是关系的两个不变性,由关系系统自动支持。

在以后的章节中,将结合具体实例对数据库的数据完整性规则进行详细讨论。 C2Ag7JjcpYfs0LzOWSY6xPBwP90v5PWnTqV3o/LTG7jRJLpEbztp7LiTTGZTHP5M

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