SQL Server数据库设计和高级查询的规范化与性能关系

假设某建筑公司需要设计数据库，以支持其多个工程项目的管理。每个工程项目都包括工程号、工程名称、以及相关施工人员信息。公司员工包括多名职工，每位职工有唯一的职工号、姓名、性别以及职务（如工程师或技术员）。工资支付根据工时和不同职务的小时工资率进行计算，例如技术员和工程师的小时工资率可能不同。公司定期生成工资报表，详见图-1。

黑色简洁风格的查询逻辑，SQL Server和DB2在写查询的时候有点小差别，但原理都挺像：你写个SELECT * FROM SALES，后台就会根据你这条语句临时生成一个虚拟表，不是存数据库里的那种，而是每次执行就临时拉一份数据出来，展示给你看。蛮适合你用来调试、展示数据，但别想着它能保存，刷新一下啥都没了。如果你想长期保存查询结果，记得搞个视图或物化视图。还有个小提醒，SQL 写法上，DB2和SQL Server对查询分组的支持不太一样，尤其是GROUP BY加函数那块，坑还挺多，建议看下下面那个“分组查询技巧”的链接。如果你还在研究怎么从 E-R 图搞成表，哦那也有资源，连主键、外键怎么

数据库设计里绕不开的老朋友——功能依赖和规范化，如果你经常搞关系型数据库建模，建议你看看这个资源，讲得还挺系统。 功能依赖的定义挺基础的，但理解透了对后续范式分解有。比如X → Y到底啥意思？说白了，就是有个字段值能唯一决定另一个字段，比如部门号能确定部门名，那就这俩有依赖关系。 是各种推理规则，像传递性、联合、分解这些，不光考试会考，写代码设计表结构时也常用，避免数据冗余或者更新异常。 最实用的是它还讲了属性闭包怎么求，配了清晰的算法步骤。看完你就知道，原来通过一组依赖，怎么能判断一个属性集到底能推出啥，蛮有用的。 另外它还带了不少链接，都是围绕闭包计算、范式转化、无损分解这些实操话题展开的

关系数据库规范化理论涉及到如何设计数据库结构以减少数据冗余和提高数据存储效率。以学生信息管理系统为例，通过将学生、导师和课程等数据分解和整合，使得每位学生只有一个指导教师，同时可以选择多门课程，从而达到第三范式的规范化要求。

规范化小结（续） 关系模式规范化的基本步骤 1NF：确保关系中每个属性值都是不可再分的基本数据项。 2NF：消除非主属性对码的部分函数依赖，避免非主属性仅依赖于部分主键。确保决定属性对非码属性的完全依赖。 3NF：消除非主属性对码的传递函数依赖。只要存在依赖关系，任何非主属性不能依赖于其他非主属性。 BCNF：消除主属性对码的部分和传递函数依赖，使得每个确定关系模式的主键和候选键的属性集都满足最简要求。 4NF：消除非平凡且非函数依赖的多值依赖，确保每个关系模式的多值依赖只来源于主键。

在关系数据库设计的第二讲中，我们探讨了数据库的基本结构和规范化过程。讨论了实体-联系模型在数据库设计中的重要性。

多表联结查询 是数据库操作中的核心部分，特别是在 DB2 和 SQL Server 中，掌握不同的联结方式能够提高查询效率。这里我们将对几种常用的联结方式进行分类和说明。 1. 内联结 (INNER JOIN) 内联结 会返回两个表中匹配的数据行，是最常用的联结方式。 2. 外联结 外联结分为三类：- 左外联结 (LEFT JOIN)：返回左表的所有数据行，以及与右表匹配的数据行。- 右外联结 (RIGHT JOIN)：返回右表的所有数据行，以及与左表匹配的数据行。- 完整外联结 (FULL JOIN)：返回两个表中的所有数据行，不论是否有匹配。 3. 交叉联结 (CROSS JOIN

视图的强大用法，是我在优化 DB2 和 SQL Server 查询时常用的一招。视图的筛选能力，可以只暴露你想让别人看到的数据，嗯，安全性一下子就上来了。像敏感表或多表联查，直接定义个视图，结构清晰，还方便维护。最实用的，是它把多个物理表抽象成一个逻辑表，查起来干净利落。数据库越复杂，越能体会出视图的好处。

在数据库管理中，SQL规范化是至关重要的。它按照严格的逻辑要求，将不同的数据项组织在一起，形成结构化的信息，从而提高数据管理的效率和可靠性。不同数据库系统如DB2和SQLSERVER都需要严格的SQL规范化，以确保数据操作的一致性和可维护性。