第3讲 关系数据库原理(关系的完整性和规范化)

关系数据库的规范化理论与数据库设计在当今数字化的时代，数据成为了企业和组织的重要资产，而关系数据库作为存储和管理数据的重要手段，其设计的合理性直接影响着数据的质量、完整性和可用性。

关系数据库的规范化理论是指导数据库设计的重要原则，它能够帮助我们避免数据冗余、更新异常等问题，从而提高数据库的性能和可靠性。

首先，我们来了解一下关系数据库的基本概念。

关系数据库是由一组二维表组成的，每张表都有一个唯一的表名，表中的每一行称为一个元组，代表一个实体；每一列称为一个属性，代表实体的一个特征。

通过在不同的表之间建立关联，我们可以实现数据的查询和操作。

那么，什么是规范化理论呢？规范化理论是一种用于设计关系数据库的方法和原则，其目的是通过对关系模式进行分解和优化，消除数据冗余和更新异常，确保数据的一致性和完整性。

规范化理论主要包括第一范式（1NF）、第二范式（2NF）、第三范式（3NF）等。

第一范式要求表中的每个属性都是不可再分的原子值。

例如，如果有一个“联系人信息”表，其中包含“地址”这个属性，如果地址又分为“省”“市”“区”“详细地址”等子属性，那么就不满足第一范式，需要将其拆分成多个属性。

第二范式要求在满足第一范式的基础上，每个非主属性都完全依赖于主键。

举个例子，如果有一个“订单”表，主键是“订单号”，而“客户姓名”和“客户地址”等非主属性只依赖于“客户编号”，而不是“订单号”，那么就不满足第二范式，需要将其拆分成两个表，一个是“订单”表，一个是“客户”表。

第三范式要求在满足第二范式的基础上，每个非主属性都不传递依赖于主键。

比如说，有一个“员工”表，主键是“员工编号”，“部门名称”依赖于“部门编号”，而“部门编号”又依赖于“员工编号”，这就不满足第三范式，需要将“部门名称”这个属性移到“部门”表中。

规范化理论在数据库设计中具有重要的意义。

通过规范化设计，可以减少数据冗余，节省存储空间。

想象一下，如果一个客户的信息在多个表中重复存储，不仅浪费空间，而且当客户信息发生变化时，需要在多个地方进行更新，容易导致数据不一致。

数据库原理及应用数据库完整性在当今数字化的时代，数据库成为了各类组织和系统存储、管理和处理数据的核心工具。

而数据库完整性则是确保数据库中数据的准确性、一致性和可靠性的关键因素。

理解数据库完整性的原理及应用，对于有效管理和利用数据库资源至关重要。

数据库完整性指的是数据库中的数据在逻辑上的正确性和合理性。

它涵盖了多个方面，包括实体完整性、域完整性、参照完整性和用户自定义完整性。

实体完整性确保表中的每一行都能唯一地标识一个实体。

例如，在一个学生信息表中，学号通常被设定为主键，不能有重复的值，这样就能保证每个学生在表中都有唯一的标识。

如果出现了学号重复的情况，就违反了实体完整性规则，可能导致数据的混乱和错误。

域完整性则关注的是列数据的有效性。

比如，学生成绩的列中，成绩的值应该在 0 到 100 之间。

如果出现了超出这个范围的值，比如－5 或者 150，就违反了域完整性规则。

这就好像给一个变量设定了一个合理的取值范围，超出这个范围就是不合理的。

参照完整性在多个相关表之间起着重要的作用。

假设有一个“学生选课表”和一个“课程表”，“学生选课表”中的课程编号应该在“课程表”中存在对应的值。

如果在“学生选课表”中出现了一个不存在于“课程表”中的课程编号，那就违反了参照完整性。

这就好比是一个链条，每个环节都要相互衔接，不能出现脱节的情况。

用户自定义完整性则允许根据特定的业务规则来定义数据的约束条件。

比如，在一个订单表中，可以规定订单金额不能为负数，这就是根据业务需求自定义的完整性规则。

为了实现数据库完整性，数据库管理系统提供了多种机制。

约束是其中最常见的一种。

主键约束、唯一约束、检查约束、外键约束等都能有效地保证数据的完整性。

主键约束用于确保主键列的值唯一且不为空。

它就像是一个数据的“身份证号”，独一无二且必不可少。

唯一约束则保证了指定列的值不能重复，但可以为空。

检查约束可以定义一个条件，使得列中的值必须满足该条件。

第讲关系的完整性和规范化什么是关系完整性在关系数据库中，关系完整性是指对数据库中的数据进行完整性保护的一种约束规则，它们限制了数据库中数据的输入，更新和删除操作，以确保数据库中维护的数据是正确、一致和可靠的。

关系完整性约束可以分为以下几类：实体完整性约束实体完整性约束保证表中的数据是唯一的。

比如，在一个员工表中，员工编号应该是唯一的。

因此，我们可以在员工编号列上建立一个唯一约束，以确保每个员工拥有唯一编号。

如果在插入或者更新员工信息时，唯一约束被违反了，数据库会返回一个错误。

参照完整性约束参照完整性约束建立在表之间的关系上。

在关系模型中，表之间的关系可以被表示为外键约束。

外键约束保证了在表之间的数据关联是有效的。

比如，在员工表中，有一个外键约束，指向部门表中唯一部门编号列。

这意味着，员工表中的每个员工都必须关联到部门表中的一个部门。

如果尝试插入一个无效的员工，即员工表中的一个员工没有关联到部门表中的任何部门，数据库会返回一个错误。

域完整性约束域完整性约束保证了表中每个列的数据都满足指定的条件。

比如，在员工表中，工资列的数值应该大于等于0。

因此，我们可以添加一个CHECK约束，以确保工资列中的值符合规定。

什么是关系规范化关系规范化是一种将数据库中的表拆分成更小、更规范化的表的过程。

关系规范化的目的是消除重复数据、减少数据冗余，并提高数据的一致性和可靠性。

在实践中，关系规范化可以分为以下几个步骤：第一范式(1NF)在第一范式中，每个表列都应该只包含不可再分的原子值。

这个过程通常由将数据分解为更小的相关表完成。

第二范式(2NF)在第二范式中，整个数据表中的每个列都应该与该表的主键密切相关。

为了满足这个需求，我们可能需要将数据表继续拆分成新的表。

第三范式(3NF)在第三范式中，每个非主属性都应该完全依赖于主键。

如果存在非主属性互相依赖的情况，我们需要将其分解为更小的表以遵循3NF。

关系完整性和规范化的意义关系完整性是确保数据库中数据正确、一致和可靠的重要保障，它可以帮助避免无效和不良数据的插入，更新和删除。

关系型数据库原理关系型数据库原理是建立在关系模型基础上的一种数据库管理系统，其核心思想是通过关系来描述和组织数据。

关系型数据库采用表格的形式存储数据，每个表格由多个列（字段）组成，每列定义了特定类型的数据。

表格之间通过主键和外键建立关联，实现数据之间的联系和引用。

关系型数据库的原理包括以下几个方面：1. 数据模型：关系型数据库采用关系模型来描述数据，其中表格用于表示实体，字段用于表示实体的属性，关系用于表示不同实体之间的联系。

通过定义和管理表格以及表格之间的关系，可以灵活地组织和操作数据。

2. 数据完整性：关系型数据库依靠各种约束条件来确保数据的完整性。

例如，主键约束保证表格中每条记录都有唯一的标识符，外键约束确保表格之间的关联关系符合数据模型的定义。

这些约束条件可以在数据库设计阶段定义，并由数据库管理系统自动执行和维护。

3. 数据操作：关系型数据库通过结构化查询语言（SQL）来进行数据操作。

SQL提供了一系列查询、插入、更新和删除等操作，使用户能够方便地对数据库进行各种操作。

用户可以通过SQL语句来检索所需的数据、更新数据内容、添加新的数据项或删除已有数据。

4. 数据一致性：关系型数据库提供了事务机制来确保数据的一致性。

事务是一组数据库操作的逻辑单元，要么全部成功执行，要么全部回滚。

通过事务的机制，可以保证多个并发的操作在数据库中的执行顺序和结果是一致的，避免了数据的错误或不一致。

5. 数据安全性：关系型数据库采用访问控制和权限控制的机制来保护数据的安全性。

通过定义用户角色和权限，可以限制用户对数据库的访问和操作。

数据加密、审计和备份等措施也可以用于提高数据库的安全性。

总结来说，关系型数据库原理是建立在关系模型基础上的一种数据管理系统，通过关系、操作和约束等机制来组织、操作和保护数据。

这种数据库具有结构化、一致性、安全性等特点，被广泛应用于各种应用领域。

从SQL看关系数据库的规范化及工作原理关系数据库是支持关系模型的数据库系统。

关系模型由关系数据结构、关系操作集合和完整性约束三部分组成。

关系操作分为关系代数、关系演算、具有关系代数和关系演算双重特点的语言（SQL语言）。

完整性约束提供了丰富的完整性：实体完整性、参照完整性和用户定义的完整性。

关系数据库看起来简单，其实不然；要设计出高效·可靠的表，并不是一件容易的事，而这个过程中最为关键的部分就是关系的规范化。

对关系进行分解的过程叫关系的规范化，即规范化实际是由于关系中存在异常情况而引出的。

把一个关系分解为多个关系是需要注意一些问题，而其中最为重要的两点就是函数依赖和参照关系。

函数依赖是指在关系R中，X,Y为R的两个属性或属性组，如果对于R的所有关系r都存在：对于X的每一个具体值，Y都有一个具体值与之对应，则称属性Y依赖于属性X。

函数依赖是关系属性之间的一种联系。

它说明，如果给定了一个属性的值，就可以获得另一个属性的值。

值得注意的是，一般情况，函数依赖关系反过来不一定成立。

参照关系即参照完整性，它是指不允许引用数据库中不存在的外键数据。

外键是指一个表中的某个属性为另一个表的主关键字。

定义外键可实现关系的参照完整性。

但是一个高效的数据库并不仅有这些就能够成型，因为它还必须实现高效的查询，操纵，定义和控制，而要实现这四个功能，目前使用最为普遍的就是SQL。

SQL是一个通用功能极强的关系数据库标准语言。

在SQL中，只需指定要做什么而不是怎么做，不需要告诉SQL如何访问数据库，只要告诉SQL需要数据库做什么即可。

可以在设计或运行时对数据控件使用SQL语句。

正是因为SQL的出现，关系数据库的规范化变得简单且易于实行。

SQL是高级的非过程化编程语言，允许用户在高层数据结构上工作。

它不要求用户指定对数据的存放方法，也不需要用户了解具体的数据存放方式，所以具有完全不同底层结构的不同数据库系统，可以使用相同的SQL语言作为数据输入与管理的接口。