关系数据库设计的优化方法

2011.29新版，提供了关于优化关系数据库建模方法的详细内容。该部分重点讨论了如何利用新技术和方法来提升数据库建模的效率和可靠性。

关系数据库使用表状结构存储数据，以行和列形式组织数据。非关系数据库采用更灵活的数据模型，如文档、键值对或图形，以适应非结构化或半结构化数据。

订购关系模式优化 初始模式： 订购（客户名，住址，联系电话，书号，书名，作者，出版社，社址） 函数依赖集： F={客户名→住址，客户名→联系电话，书号→书名，书号→作者，书号→出版社，出版社→社址} 候选码： (客户名，书号) 分析： 该模式属于第一范式（1NF），满足每个分量都是不可分的数据项的条件。然而，存在部分函数依赖和传递函数依赖，导致数据冗余和更新异常。 优化后的模式： 为了消除冗余和异常，可以将原始模式分解为以下两个关系模式： 客户(客户名, 住址, 联系电话) 书籍(书号, 书名, 作者, 出版社, 社址) 优化后的函数依赖集： 客户: {客户名→住址，客户名→联系电话}

范式等级： 1NF ⊆ 2NF ⊆ 3NF ⊆ BCNF ⊆ 4NF ⊆ 5NF 1971-1972 年，科德提出了 1NF、2NF、3NF 概念，讨论规范化问题；1974 年，科德和博伊斯提出 BCNF；1976 年，法金提出 4NF，后来有人提出 5NF。规范化条件按上述顺序逐级增强。 范式概念可理解为符合特定等级的关系模式集合，可表示为 R ∈ xNF。关系模式规范化设计过程是将低级范式关系模式分解为符合高一级范式的关系模式集合。

在特定应用领域内，关系数据库由多个关系组成，这构成了数据库课件的核心。通过优化关系数据库的型与值，可以显著提升其效率。

关系数据库基于关系数据模型构建，其核心是关系数据库管理系统（RDBMS）。关系数据模型源于概念数据模型，用于设计逻辑数据模型，为关系数据库的构建提供理论基础。

关系模式的定义由五部分组成，它是一个五元组：关系名R，属性名集合U，属性所来自的域DOM，属性向域的映象集合，以及属性间的数据依赖关系集合F。

定义关系的模式其实就像是给数据库打好地基。tR（U，D，DOM，F）这套形式，听起来像数学公式，其实挺直观的。tR是表名，U是属性集合，D是各属性对应的域，DOM是映射关系，而F就是属性之间的依赖规则。逻辑严谨，但理解起来不算难，关键是搞懂每一块的角色就行了。 像你在做数据库建模的时候，经常需要先理清这些关系。不然，后面表设计一乱，SQL 写得再漂亮也白搭。哦对了，数据依赖这部分重要，能影响表的规范化。推荐你看看这篇相关文章，讲得比较清楚：关系模式中的数据依赖。 要是你平时学生信息表、订单系统之类的，属性之间的依赖关系一多，越要搞清楚F这块。比如一个订单编号决定客户信息，那就是典型的函数依赖，

关系系统的核心是对表操作的天然支持，不用你管底层怎么存。选择、投影、自然连接这些操作都是开箱即用的，写起来也直观，像写表格筛选一样简单。你只管写查询，系统自动搞定路径，响应也快，体验还蛮顺的。