设计关系数据库时,遵从不同的规范要求,设计出合理的关系型数据库,这些不同的规范要求被称为不同的范式,各种范式呈递次规范,越高的范式数据库冗余越小.但是有些时候一昧的追求范式减少冗余,反而会降低数据读写的效率,这个时候就要反范式,利用空间来换时间. 目前关系数据库有六种范式:第一范式(1NF).第二范式(2NF).第三范式(3NF).巴斯-科德范式(BCNF).第四范式(4NF)和第五范式(5NF,又称完美范式).满足最低要求的范式是第一范式(1NF).在第一范式的基础上进一步满足更多规范要求的称…

后一个范式都是在满足前一个范式的基础上建立的. 1NF 无重复的列.表中的每一列都是不可分割的基本数据项.不满足1NF的数据库不是关系数据库.如联系人表(姓名,电话),一个联系人有家庭电话和公司电话,则不符合1NF,应拆分为(姓名,家庭电话,公司电话). 2NF 属性完全依赖于主键.不能存在仅依赖于关键一部分的属性.如选课关系(学号,课程名称,成绩,学分),组合关键字(学号,课程名称)作为主键.其不满足2NF,因为存在决定关系:课程名称->学分,即存在组合主键中的部分字段决定非主属性的情况.会导…

设计关系数据库时,遵从不同的规范要求,设计出合理的关系型数据库,这些不同的规范要求被称为不同的范式,各种范式呈递次规范,越高的范式数据库冗余越小.但是有些时候一昧的追求范式减少冗余,反而会降低数据读写的效率,这个时候就要反范式,利用空间来换时间. 目前关系数据库有六种范式:第一范式(1NF).第二范式(2NF).第三范式(3NF).巴斯-科德范式(BCNF).第四范式(4NF)和第五范式(5NF,又称完美范式).满足最低要求的范式是第一范式(1NF).在第一范式的基础上进一步满足更多规范要求的称…

第一范式(1NF)强调的是列的原子性,即列不能够再分成其他几列. 第二范式(2NF) 首先是 2NF,另外包含两部分内容一是表必须有一个主键:二是没有包含在主键中的列必须完全依赖于主键,而不能只依赖于主键的一部分. 第三范式(3NF) 首先是 2NF,另外非主键列必须直接依赖于主键,不能存在传递依赖.即不能存在:非主键列 A 依赖于非主键列 B,非主键列 B 依赖于主键的情况. 第三范式通常已经可以满足业务需求了,表之间的关系也比较清楚了,容易维护.但是为什么要反范式呢? 首先我们需要了解到定义…

1.范式,正常的建表,反范式,为了提高效率,适当的已空间换时间 2.垂直拆分,就是把经常用的.或者text大存储的字段单独拉出来存表 3.水平拆分,解决数据量大的问题,进行取莫的方式将数据放到相同的n个表中…

1. 第一范式确保数据表中每列(字段)的原子性.如果数据表中每个字段都是不可再分的最小数据单元,则满足第一范式.例如:user用户表,包含字段id,username,password 2. 第二范式在第一范式的基础上更进一步,目标是确保表中的每列都和主键相关.如果一个关系满足第一范式,并且除了主键之外的其他列,都依赖于该主键,则满足第二范式.例如:一个用户只有一种角色,而一个角色对应多个用户.则可以按如下方式建立数据表关系,使其满足第二范式.user用户表,字段id,username,passw…

一.数据库范式                                                                               为了建立冗余较小.结构合理的数据库,设计数据库时必须遵循一定的规则.在关系型数据库中这种规则就称为范式.范式是符合某一种设计要求的总结.要想设计一个结构合理的关系型数据库,必须满足一定的范式. 1.1.第一范式(1NF:每一列不可包含多个值)      所谓第一范式(1NF)是指数据库表的每一列都是不可分割的基本数据项,同一列…

我在很久之前的一篇文章中介绍了数据库模型设计中的基本三范式,今天,我来说一说更高级的BC范式和第四范式. 回顾 我用大白话来回顾一下什么是三范式: 第一范式:每个表应该有唯一标识每一行的主键. 第二范式:在复合主键的情况下,非主键部分不应该依赖于部分主键. 第三范式:非主键之间不应该有依赖关系. 这是我们设计数据库的基本规则,但是只有这三个规则并不能完全解决数据的增删改的异常情况,下面就来看看BC范式的例子. BC范式 BC范式(BCNF)是Boyce-Codd范式的缩写,其定义是:在关系模式中…

数据库的规范化(上一篇博客有写到)的程度不同,便有了这么多种范式.数据库范式是数据库设计必不可少的知识,没有对范式的理解,就无法设计出高效率.优雅的数据库,甚至设计出错误误的数据库.课本中的定义比较抽象,不太直观,也不易理解,记是肯定记不住的. 关系数据库 常用范式 关系数据库知道了,再来理解范式.范式是关系数据库关系模式规范化的标准,从规范化的宽松到严格,分为不同的范式,通常使用的有第一范式.第二范式.第三范式及BC范式.范式是建立在函数依赖基础上的. 函数依赖 如果一个表中某一个字段Y的值是…

MySQL 中的反引号(`):是为了区分 MySql 关键字与普通字符而引入的符号:一般,表名与字段名都使用反引号.…

数据库的设计,是有模式的,就是在实际生产的项目中,按照怎样怎样步骤的去做.减少冗余呀,一对多呀等等. 那么回归到一个问题:数据库究竟是为了添加,还是为了查询?这个问题有些轴,以 增删改查四律而言,都是重要的. 那么数据库的本身就让人来用的.那么数据库的精简,通过范式精简,对我们来说,是最重要的嘛? 数据库的本身,是一种逻辑思维的存储,存的我们对一个项目的理解,一种数据的思维导图——简言之,就是精简也不是最重要的,而是能用. 在用mysql的时候,强调多表联查.强调减少冗余.但是我认为从实际出发,…

数据库的三范式第一范式===>每行记录的属性,是原子的,拆到不可拆为止.===>例如:一个人的籍贯,可以拆分为,省,市,县,乡,村 第二范式===>每行记录的非主属性(非主键属性),都完全依赖主属性(主键).===>每行的数据都能唯一区分.===>例如:一个学校的教师,他的姓名,年龄,性别,籍贯.都依赖它的教师编号===>而它教授的科目,并不依赖他的编号,则需要另建表,作为关系模型,进行存储 第三范式===>在实体关系中,如果不存在非关键字段对任一候选关键字段的函…

数据库设置三大范式 1.第一范式(确保每列保持原子性) 第一范式是最基本的范式.如果数据库表中的所有字段值都是不可分解的原子值,就说明该数据库满足第一范式. 第一范式的合理遵循需要根据系统给的实际需求来确定.比如某些数据库系统中需要用到"地址"这个属性,本来直接将"地址"属性设计成为一个数据库表的字段就行,但是如果系统经常访问"地址"属性中的"城市"部分,那么一定要把"地址"这个属性重新拆分为省份.城市.详…

理解 1.第二范式的侧重点是非主键列是否完全依赖于主键,还是依赖于主键的一部分.第三范式的侧重点是非主键列是直接依赖于主键,还是直接依赖于非主键列.  2. 反模式 范式可以避免数据冗余,减少数据库的空间,减轻维护数据完整性的麻烦. 然而,通过数据库范式化设计,将导致数据库业务涉及的表变多,并且可能需要将涉及的业务表进行多表连接查询,这样将导致性能变差,且不利于分库分表.因此,出于性能优先的考量,可能在数据库的结构中需要使用反模式的设计,即空间换取时间,采取数据冗余的方式避免表之间的关联查询.…

Django中操作操作数据库这里需要改一个数据: 模型层:就是与跟数据库打交道 ORM查询: 一.单表操作必知必会13条: orm默认都是惰性查询: 1.all() 查询所有 2.filter() 筛选条件 条件之间是and关系 条件不存在不报错 3.get() 直接返回数据对象本身 条件不存在直接报错 不推荐使用 4.first() 取queryset中第一个元素对象 5.last() 取queryset中最后一个元素对象 6.count() 计数 7.values() 根据指定的字段 获取指…

一般的数据库设计都需要满足三范式,这是最基本的要求的,最高达到6NF,但是一般情况下3NF达到了就可以 一:1NF一范式的理解: 1NF是关系型数据库中的最基本要求,就是要求记录的属性是原子性,不可分,就是属性不能分,这是关系型数据库的基本要求,不满足这个就不能叫关系型数据库了 例如: 讲师 性别 班级 教室 代课时间 代课时间(开始,结束)韩忠康 Male php0331 102 30天 2013-03-31,2013-05-05韩忠康 Male php0228 106 30天 2013-02…

为了建立冗余较小.结构合理的数据库,设计数据库时必须遵循一定的规则.在关系型数据库中这种规则就称为范式.范式是符合某一种设计要求的总结.要想设计一个结构合理的关系型数据库,必须满足一定的范式. 在实际开发中最为常见的设计范式有三个: 1．第一范式(确保每列保持原子性) 第一范式是最基本的范式.如果数据库表中的所有字段值都是不可分解的原子值,就说明该数据库表满足了第一范式. 第一范式的合理遵循需要根据系统的实际需求来定.比如某些数据库系统中需要用到“地址”这个属性,本来直接将“地址”属性设计成一个…

第一范式: 第二范式:   正解: 第三范式: 示例: 正解: BC范式: 示例: 正解:…

第一范式:确保每列的原子性. 如果每列(或者每个属性)都是不可再分的最小数据单元(也称为最小的原子单元),则满足第一范式. 例如:顾客表(姓名.编号.地址.……)其中"地址"列还可以细分为国家.省.市.区等. 第二范式:在第一范式的基础上更进一层,目标是确保表中的每列都和主键相关. 如果一个关系满足第一范式,并且除了主键以外的其它列,都依赖于该主键,则满足第二范式. 例如:订单表(订单编号.产品编号.定购日期.价格.……),"订单编号"为主键,"产品编号&…

数据库结构设计 范式 设计数据库的规范 第12345范式,凡是之间有依赖关系. 关系模型的发明者埃德加·科德最早提出这一概念,并于1970 年代初定义了第一范式.第二范式和第三范式的概念 设计关系数据库时,遵从不同的规范要求,设计出合理的关系型数据库,不同的规范要求被称为不同范 式,各种范式呈递次规范,越高的范式数据库冗余越小 第一范式 1NF 没有重复的列,每一列都是不可分割的基本数据项 同一列里不能有多个值,即实体中的某个属性不能有多个值或者不能有重复的属性,确保每一列的原子性. 说明:第一…

转自:http://www.infoq.com/cn/articles/best-practice-of-cassandra-data-model-design 不要把Cassandra model想象成关系型数据库table 取而代之,应该把它想象成事一个有序的map结构. 对于一个新手来说,下面关系型数据库术语常常被对应到Cassandra模型 这种对比可以帮助我们从关系型数据库转换到非关系型数据库.但是当设计Cassandra column famiy的时候请不要这样去类比.取而代之,考虑…

一讲到数据库设计,大家很容易想到的就是三范式,但是第四.第五范式又是什么,不是很清楚,三范式到底怎么区分,也不清楚,作为数据库设计的基础概念,我再讲解下数据库范式.   Normal form Brief definition 1NF First normal form Table faithfully represents a relation, primarily meaning it has at least one candidate key 2NF Second normal form…

[1]反引号`,数字1左边的符号.tab键上面的符号. 它是为了区分MYSQL的保留字与普通字符而引入的符号. 不加反引号建的表不能包含MYSQL保留字,否则出错 如上图,很明显的,如果我们直接建立名称为select的表,会报错.如果我们加上反引号``就创建成功了. 核心原因是因为,当我们没加反引号的时候,select 默认是 Mysql的关键字,所以报错了. 加了反引号`` 之后,Mysql就把它识别成了一个常规字符串.   反引号`,数字1左边的符号.tab键上面的符号. [2]保留字不能用…

如果要改变status状态 update   table_name   status=ABS(status-1);   //取绝对值 则0-->1   1-->0…

L1 and L2 regularization add a cost to high valued weights to prevent overfitting. L1 regularization is an absolute value cost function and tends to set more weights to 0 (places more mass on zero weights) compared to L2 regularization. Difference be…

正则化(Regularization) 机器学习中几乎都可以看到损失函数后面会添加一个额外项,常用的额外项一般有两种,一般英文称作ℓ1ℓ1-norm和ℓ2ℓ2-norm,中文称作L1正则化和L2正则化,或者L1范数和L2范数. L1正则化和L2正则化可以看做是损失函数的惩罚项.所谓『惩罚』是指对损失函数中的某些参数做一些限制.对于线性回归模型,使用L1正则化的模型建叫做Lasso回归,使用L2正则化的模型叫做Ridge回归(岭回归).下图是Python中Lasso回归的损失函数,式中加号后面一项…

网上查找了一些资料,记录如下并加入自己的理解. 设计关系数据库时,遵从不同的规范要求,设计出合理的关系型数据库,这些不同的规范要求被称为不同的范式,各种范式呈递次规范,越高的范式数据库冗余越小.但是有些时候一昧的追求范式减少冗余,反而会降低数据读写的效率,这个时候就要反范式,利用空间来换时间. 目前关系数据库有六种范式:第一范式(1NF).第二范式(2NF).第三范式(3NF).巴斯-科德范式(BCNF).第四范式(4NF)和第五范式(5NF,又称完美范式).满足最低要求的范式是第一范式(1NF…

4.1 选择优化的数据类型   通用原则   更小的通常更好   前提是要确保没有低估需要存储的值范围:因为它占用更少的磁盘.内存.CPU缓存,并且处理时需要的CPU周期也更少.   简单就好   简单数据类型的操作需要更少的CPU周期.   尽量避免NULL   值可为NULL的列使得索引.索引统计和值比较都更复杂化.可为NULL的列会使用更多的存储空间.   整数类型   TINYINT SMALLINT MEDIUMINT INT BIGINT.分别使用8,16,24,32,64位存储空间…

一.数据类型 只介绍基本的数据类型. MySQL中选择合适的数据类型还是很有必要的,下面是一些通用原则: 小的就是好的 一般情况下,应该尽量使用可以正确存储数据的最小数据类型.更小的数据类型通常更快,因为更少的磁盘.内存和CPU缓存.并且处理时需要额CPU周期更少. 但是要确保没有低估值范围,修改类型是非常痛苦的事,尤其是表数据量上来了之后. 简单就好 整形比字符串操作代价更低,字符串和校对规则(排序规则)使得字符串比整形更复杂.这里有2个例子:一个是应该使用MySQL内建的类型而不是字符串来存…

1.InnoDB引擎索引 InnoDB支持的索引有以下几种: (1)哈希索引 (2)全文索引 (1)B+树索引 又可以分为聚集索引与辅助索引 索引的创建可以在CREATE TABLE语句中进行,也可以单独用CREATE INDEX或ALTER TABLE来给表增加索引.删除索引可以利用ALTER TABLE或DROP INDEX语句来实现. (1)使用ALTER TABLE语句创建索引.语法如下: alter table table_name add index index_name (colu…