数据库原则有哪些，数据库的规范化原则是什么

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1，数据库的规范化原则是什么
2，数据库的编制遵守哪些规则
3，数据库查询的准则是什么
4，请大伙给我解释一下数据库设计的基本原则
5，在系统实施中数据库设计的原则

1，数据库的规范化原则是什么

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数据完整性就是说存储在数据库中的所有数据值均正确的状态。只要是所有数据均处在正确的状态就说这个数据库中的数据是完整的。而规范化其中之一要求就是要减少数据库中数据的冗余来增进数据的一致性。逆规范化，增加数据冗余很好理解，举一个例子，比如员工姓名，但就姓名来说在不同的表中所表示的含义可能会不一样。如果多个表中存在相同的列，比如员工姓名，此时员工姓名的信息就存在冗余了，而这时对此信息的修改就要多增加注意了。如果更改一处的姓名，其它多处的信息也要修改，否则信息就会处于不一致状态，这样数据的完整性就收到了影响。

数据库的规范化原则是什么

2，数据库的编制遵守哪些规则

最重要的,也是最基本的 --- 数据库的设计要满足三个范式要求.还有个三少原则:--表尽量少--表中列尽量少--表的主键列尽量少

建议把地区单独作为一张表：地区表（一般就是id主键、地区名）；小吃单独一张表：小吃表，存放小吃的各种属性（名称、口味等等属性）小吃关联地区：需要考虑的是有些地方可能都有相同的小吃那么，可能需要建立一张中间关系表：地区_小吃表（存放地区id、小吃id）即可。这样可以通过地区id查询出该地区的所有小吃；反之，可以通过小吃id查询出哪些地区有这些小吃。避免了，直接在小吃表关联地区，造成数据重复。如果没有其他操作的话，这三张表就可满足了。希望能帮助你！

数据库的编制遵守哪些规则

3，数据库查询的准则是什么

您好，具体不知道是哪类别的数据库查询，现给出计算机数据库的查询优化准则，希望对你有帮助。　　1．选择运算尽可能先做　　选择运算是查询中出现最频繁的一种运算，先做选择运算可大大减少运算中间结果、减少运算量和从外存储器读块的次数，从而可使时间节约几个数量级。　　2．在执行连接之前先对文件适当地预处理。预处理的方法有：　　a)对文件先做排序　　b)在准备连接的属性上建立索引　　在连接运算之前，对文件进行预处理，系统能快速有效地找到要连接的元组，从而达到节约运算时间的目的。虽然建立分类和倒排索引文件需要花费时间，但查询是一个很普遍的运算，总体上讲是合算的。　　3．同时计算一串投影运算或一串选择运算，避免分开造成重复扫描文件，以便节约运算时间。　　4．把投影同其前或后的双目运算（∪、-、X、>< ）结合起来同时运行，同样可避免重复扫描文件。　　5．把某些选择同它前面要执行的乘积结合起来成为一个连接运算，使选择与乘积一起完成，成为一个有选择的连接。另一方面避免了再次扫描乘积后容量庞大的中间关系，从而大大节省运算时间。　　6．找出公共子表达式，并存贮公共的子表达式。若一个反复出现的公共表达式的结果不是一个很大的关系，且从外存读入它的时间小于计算它的时间时，可将其结果存入外存，以后若遇到该表达式时不必计算而直接将其调出，从而达到节约操作时间的目的。这种方法对公共子表达式出现频繁的查询效果更好。希望我的回答可以给您一些参考，谢谢！

数据库查询的准则是什么

4，请大伙给我解释一下数据库设计的基本原则

数据库设计的三范式所谓范式，是关系型数据库关系模式规范化的标准，从规范化的宽松到严格，分别为不同的范式，通常使用的有第一范式、第二范式、第三范式及BC范式等。范式是建立在函数依赖基础上的。函数依赖定义：设有关系模式R(U)，X和Y是属性集U的子集，函数依赖是形为X→Y的一个命题，对任意R中两个元组t和s，都有t[X]=s[X]蕴涵t[Y]=s[Y]，那么FD X→Y在关系模式R(U)中成立。X→Y读作X函数决定Y，或Y函数依赖于X。通俗的讲，如果一个表中某一个字段Y的值是由另外一个字段或一组字段X的值来确定的，就称为Y函数依赖于X。函数依赖应该是通过理解数据项和企业的规则来决定的，根据表的内容得出的函数依赖可能是不正确的。第一范式（1NF）定义：如果关系模式R的每个关系r的属性都是不可分的数据项，那么就称R是第一范式的模式。　　简单的说，每一个属性都是原子项，不可分割。1NF是关系模式应具备的最起码的条件，如果数据库设计不能满足第一范式，就不称为关系型数据库。关系数据库设计研究的关系规范化是在1NF之上进行的。第二范式（2NF）定义：如果关系模式R是1NF，且每个非主属性完全函数依赖于候选键，那么就称R是第二范式。简单的说，第二范式要满足以下的条件：首先要满足第一范式，其次每个非主属性要完全函数依赖与候选键，或者是主键。也就是说，每个非主属性是由整个主键函数决定的，而不能由主键的一部分来决定。举个例子：　　有股票日行情表的主键是股票代码和交易日期组成。非主属性中有收盘价和成交量等，都是由主键，即股票代码和交易日期函数决定的，单独的股票代码或者交易日期都不能函数决定这些非主属性。如果这个表中有非主属性股票简称，则股票简称是可以由股票代码来函数决定的，这样股票简称这个非主属性就不是完全函数依赖于候选键，这样的设计就不满足第二范式。第三范式（3NF）定义：如果关系模式R是2NF，且关系模式R（U，F）中的所有非主属性对任何候选关键字都不存在传递依赖，则称关系R是属于第三范式。简单的说，第三范式要满足以下的条件：首先要满足第二范式，其次非主属性之间不存在函数依赖。由于满足了第二范式，表示每个非主属性都函数依赖于主键。如果非主属性之间存在了函数依赖，就会存在传递依赖，这样就不满足第三范式。举个例子：在股票基本情况表中，主键是股票代码，有非主属性所属一级行业和所属二级行业。根据业务规则，所属二级行业能够函数决定所属一级行业，这就表示存在这样一种关系：股票代码函数决定所属二级行业，所属二级行业函数决定所属一级行业，这就形成了传递依赖，这样的设计就不符合第三范式。不过在实际运用中，为查询和使用的方便，有时也会违反第三范式。如上例，如果没有所属一级行业的属性，需要查询所属一级行业的相关股票，需要查询时使用函数来从二级行业中函数生成所属一级行业，使用性能上会受影响。所以通常会加上所属一级行业的属性。BC范式（BCNF）BC范式是第三范式的增强版，不过也有人说是直接从1NF发展过来的，即每个属性，包括主属性或非主属性，都完全依赖于候选键，并且不存在传递依赖情况。

这个很抽象！

如果完全按照3个范式，不但对数据库服务器是一个考验，对统计数据也是一种考验哈当你的数据是千万级的时候就会知道其实是个噩梦

设计数据库不应该有这些： 1数据冗余 2不一致性 3插入异常 4删除异常这图就出现了问题如人工智能的学分不一致有两个文化学这就出现了以上的问题所以要杜绝我们可以这样分为两个表如下：右边的表只要把人工智能的删除一个就好了（画错了不好意思）在就是函数的一些关系如函数依赖： v函数依赖设R(U)是一个属性集U上的关系，X和Y是U的子集。如果属性集合X中每个属性的值构成的集合唯一地决定了属性集合Y中每个属性的值构成的集合，则属性集合Y函数依赖于属性集合X，计为：X→Y 如下表所示，知道了“课程名”的值，即可知道“授课学时”的值。称“授课学时”函数依赖于“课程名”，或“课程名”可以决定“授课学时”，记作课程名→授课学时。还有这个 v部分函数依赖：如果非主属性B函数依赖于构成某个候选关键字的一组主属性A的某一个真子集，则称B部分函数依赖于A。 v如“学分”函数依赖于主关键字{学号、课程}。但决定“学分”的只是“课程”，与“学号”无关，则称“学分”部分函数依赖于{学号、课程} 。传递关系： v传递函数依赖的关系：在R (U)中，如存在X，Y，Z包含于U ，且满足：X—>Y ，Y—>Z，则称Z传递函数依赖于X。 v学生住宿的楼号依赖于学号，学生应交的住宿费是由楼号决定的，即“收费”依赖于“楼号”，“楼号”依赖于“学号”，则“收费”传递函数依赖于“学号”。接下来的就是要符合范式：第一范式：任何符合关系定义的表即满足第一范式。 IDNameSexAgeMaleFemale101张三Y 20102李四 Y21v第二范式 ?

5，在系统实施中数据库设计的原则

1. 原始单据与实体之间的关系　　可以是一对一、一对多、多对多的关系。在一般情况下，它们是一对一的关系：即一张原始单据对应且只对应一个实体。在特殊情况下，它们可能是一对多或多对一的关系，即一张原始单证对应多个实体，或多张原始单证对应一个实体。这里的实体可以理解为基本表。　　〖例1〗：一份员工履历资料，在人力资源信息系统中，就对应三个基本表：员工基本情况表、社会关系表、工作简历表。这就是“一张原始单证对应多个实体”的典型例子。 2. 主键与外键　　一般而言，一个实体不能既无主键又无外键。在E—R 图中, 处于叶子部位的实体, 可以定义主键，也可以不定义主键 (因为它无子孙), 但必须要有外键(因为它有父亲)。　　主键与外键的设计，在全局数据库的设计中，占有重要地位。主键是实体的高度抽象，主键与外键的配对，表示实体之间的连接。 3. 基本表的性质　　基本表与中间表、临时表不同，因为它具有如下四个特性：　　 (1) 原子性。基本表中的字段是不可再分解的。　　 (2) 原始性。基本表中的记录是原始数据（基础数据）的记录。　　 (3) 演绎性。由基本表与代码表中的数据，可以派生出所有的输出数据。　　 (4) 稳定性。基本表的结构是相对稳定的，表中的记录是要长期保存的。　　理解基本表的性质后，在设计数据库时，就能将基本表与中间表、临时表区分开来。 4. 范式标准　　基本表及其字段之间的关系, 应尽量满足第三范式。但是，满足第三范式的数据库设计，往往不是最好的设计。　　为了提高数据库的运行效率，常常需要降低范式标准：适当增加冗余，达到以空间换时间的目的。　　〖例2〗：有一张存放商品的基本表，如表1所示。“金额”这个字段的存在，表明该表的设计不满足第三范式，因为“金额”可以由“单价”乘以“数量”得到，说明“金额”是冗余字段。但是，增加“金额”这个冗余字段，可以提高查询统计的速度，这就是以空间换时间的作法。在Rose 2002中，规定列有两种类型：数据列和计算列。“金额”这样的列被称为“计算列”，而“单价”和 “数量”这样的列被称为“数据列”。 5. 通俗地理解三个范式　　通俗地理解三个范式，对于数据库设计大有好处。在数据库设计中，为了更好地应用三个范式，就必须通俗地理解　　三个范式(通俗地理解是够用的理解，并不是最科学最准确的理解)：　　第一范式：1NF是对属性的原子性约束，要求属性具有原子性，不可再分解；　　第二范式：2NF是对记录的惟一性约束，要求记录有惟一标识，即实体的惟一性；　　第三范式：3NF是对字段冗余性的约束，即任何字段不能由其他字段派生出来，它要求字段没有冗余。　　没有冗余的数据库设计可以做到。但是，没有冗余的数据库未必是最好的数据库，有时为了提高运行效率，就必须降　　低范式标准，适当保留冗余数据。具体做法是：在概念数据模型设计时遵守第三范式，降低范式标准的工作放到物理　　数据模型设计时考虑。降低范式就是增加字段，允许冗余。 6. 要善于识别与正确处理多对多的关系　　若两个实体之间存在多对多的关系，则应消除这种关系。消除的办法是，在两者之间增加第三个实体。这样，原来一　　个多对多的关系，现在变为两个一对多的关系。要将原来两个实体的属性合理地分配到三个实体中去。这里的第三个　　实体，实质上是一个较复杂的关系，它对应一张基本表。一般来讲，数据库设计工具不能识别多对多的关系，但能处　　理多对多的关系。　　〖例3〗：在“图书馆信息系统”中，“图书”是一个实体，“读者”也是一个实体。这两个实体之间的关系，是一个典型的多对多关系：一本图书在不同时间可以被多个读者借阅，一个读者又可以借多本图书。为此，要在二者之间增加第三个实体，该实体取名为“借还书”，它的属性为：借还时间、借还标志(0表示借书，1表示还书)，另外，它还应该有两个外键(“图书”的主键，“读者”的主键)，使它能与“图书”和“读者”连接。 7. 主键PK的取值方法　　 PK是供程序员使用的表间连接工具，可以是一无物理意义的数字串, 由程序自动加1来实现。也可以是有物理意义　　的字段名或字段名的组合。不过前者比后者好。当PK是字段名的组合时，建议字段的个数不要太多，多了不但索引占用空间大，而且速度也慢。 8. 正确认识数据冗余　　主键与外键在多表中的重复出现, 不属于数据冗余，这个概念必须清楚，事实上有许多人还不清楚。非键字段的重复出现, 才是数据冗余！而且是一种低级冗余，即重复性的冗余。高级冗余不是字段的重复出现，而是字段的派生出现。　　〖例4〗：商品中的“单价、数量、金额”三个字段，“金额”就是由“单价”乘以“数量”派生出来的，它就是冗余，而且是一种高级冗余。冗余的目的是为了提高处理速度。只有低级冗余才会增加数据的不一致性，因为同一数据，可能从不同时间、地点、角色上多次录入。因此，我们提倡高级冗余(派生性冗余)，反对低级冗余(重复性冗余)。 9. E--R图没有标准答案　　信息系统的E--R图没有标准答案，因为它的设计与画法不是惟一的，只要它覆盖了系统需求的业务范围和功能内容，就是可行的。反之要修改E--R图。尽管它没有惟一的标准答案，并不意味着可以随意设计。好的E—R图的标准是：结构清晰、关联简洁、实体个数适中、属性分配合理、没有低级冗余。 10 . 视图技术在数据库设计中很有用　　与基本表、代码表、中间表不同，视图是一种虚表，它依赖数据源的实表而存在。视图是供程序员使用数据库的一个窗口，是基表数据综合的一种形式, 是数据处理的一种方法，是用户数据保密的一种手段。为了进行复杂处理、提高运算速度和节省存储空间, 视图的定义深度一般不得超过三层。若三层视图仍不够用, 则应在视图上定义临时表, 在临时表上再定义视图。这样反复交迭定义, 视图的深度就不受限制了。　　对于某些与国家政治、经济、技术、军事和安全利益有关的信息系统，视图的作用更加重要。这些系统的基本表完成物理设计之后，立即在基本表上建立第一层视图，这层视图的个数和结构，与基本表的个数和结构是完全相同。并且规定，所有的程序员，一律只准在视图上操作。只有数据库管理员，带着多个人员共同掌握的“安全钥匙”，才能直接在基本表上操作。11. 中间表、报表和临时表　　中间表是存放统计数据的表，它是为数据仓库、输出报表或查询结果而设计的，有时它没有主键与外键(数据仓库除外)。临时表是程序员个人设计的，存放临时记录，为个人所用。基表和中间表由DBA维护，临时表由程序员自己用程序自动维护。 12. 完整性约束表现在三个方面　　域的完整性：用Check来实现约束，在数据库设计工具中，对字段的取值范围进行定义时，有一个Check按钮，通过它定义字段的值城。　　参照完整性：用PK、FK、表级触发器来实现。　　用户定义完整性：它是一些业务规则，用存储过程和触发器来实现。 13. 防止数据库设计打补丁的方法是“三少原则” 　　 (1) 一个数据库中表的个数越少越好。只有表的个数少了，才能说明系统的E--R图少而精，去掉了重复的多余的实体，形成了对客观世界的高度抽象，进行了系统的数据集成，防止了打补丁式的设计；　　 (2) 一个表中组合主键的字段个数越少越好。因为主键的作用，一是建主键索引，二是做为子表的外键，所以组合主键的字段个数少了，不仅节省了运行时间，而且节省了索引存储空间；　　 (3) 一个表中的字段个数越少越好。只有字段的个数少了，才能说明在系统中不存在数据重复，且很少有数据冗余，更重要的是督促读者学会“列变行”，这样就防止了将子表中的字段拉入到主表中去，在主表中留下许多空余的字段。所谓“列变行”，就是将主表中的一部分内容拉出去，另外单独建一个子表。这个方法很简单，有的人就是不习惯、不采纳、不执行。数据库设计的实用原则是：在数据冗余和处理速度之间找到合适的平衡点。“三少”是一个整体概念，综合观点，不能孤立某一个原则。该原则是相对的，不是绝对的。“三多”原则肯定是错误的。试想：若覆盖系统同样的功能，一百个实体(共一千个属性) 的E--R图，肯定比二百个实体(共二千个属性) 的E--R图，要好得多。提倡“三少”原则，是叫读者学会利用数据库设计技术进行系统的数据集成。数据集成的步骤是将文件系统集成为应用数据库，将应用数据库集成为主题数据库，将主题数据库集成为全局综合数据库。集成的程度越高，数据共享性就越强，信息孤岛现象就越少，整个企业信息系统的全局E—R图中实体的个数、主键的个数、属性的个数就会越少。　　提倡“三少”原则的目的，是防止读者利用打补丁技术，不断地对数据库进行增删改，使企业数据库变成了随意设计数据库表的“垃圾堆”，或数据库表的“大杂院”，最后造成数据库中的基本表、代码表、中间表、临时表杂乱无章，不计其数，导致企事业单位的信息系统无法维护而瘫痪。 “三多”原则任何人都可以做到，该原则是“打补丁方法”设计数据库的歪理学说。“三少”原则是少而精的原则，它要求有较高的数据库设计技巧与艺术，不是任何人都能做到的，因为该原则是杜绝用“打补丁方法” 　　设计数据库的理论依据。 14. 提高数据库运行效率的办法　　在给定的系统硬件和系统软件条件下，提高数据库系统的运行效率的办法是：　　 (1) 在数据库物理设计时，降低范式，增加冗余, 少用触发器, 多用存储过程。　　 (2) 当计算非常复杂、而且记录条数非常巨大时(例如一千万条)，复杂计算要先在数据库外面，以文件系统方式用C++语言计算处理完成之后，最后才入库追加到表中去。这是电信计费系统设计的经验。　　 (3) 发现某个表的记录太多，例如超过一千万条，则要对该表进行水平分割。水平分割的做法是，以该表主键 PK的某个值为界线，将该表的记录水平分割为两个表。若发现某个表的字段太多，例如超过八十个，则垂直分割该表，将原来的一个表分解为两个表。　　 (4) 对数据库管理系统DBMS进行系统优化，即优化各种系统参数，如缓冲区个数。　　 (5) 在使用面向数据的SQL语言进行程序设计时，尽量采取优化算法。总之，要提高数据库的运行效率，必须从数据库系统级优化、数据库设计级优化、程序实现级优化，这三个层次上同时下功夫。　　上述十四个技巧，是许多人在大量的数据库分析与设计实践中，逐步总结出来的。对于这些经验的运用，读者不能生帮硬套，死记硬背，而要消化理解，实事求是，灵活掌握。并逐步做到：在应用中发展，在发展中应用。