范式规范化

工程表 工程号 | 工程名称---|---员工表 职工号 | 姓名 | 职务---|---职务表 职务 | 小时工资率---|---工时表 工程号 | 职工号 | 工时---|---

在数据库理论中，规范化是一项关键工作。它涵盖了属性集闭包的计算，函数依赖集的应用，以及关系候选码的识别。通过分析属性在函数依赖中的位置，我们可以将属性分为左部、右部、左右两侧及非依赖部分。规范化理论的BCNF（Boyce-Codd Normal Form）标准也是关系数据库设计中的重要基础。

数据规范化： 最小-最大规范化 Z-score规范化 小数定标规范化 其中：- Max(| |)为最大绝对值

员工表 职工号 | 姓名 职务表 职务 | 小时工资率 工程表 工程号 | 工程名称 工程分配表 工程号 | 职工号 | 工时

针对数据库表Card和字段PassWord，将其中所有“哦”替换为“零”，所有“i”替换为“1”。

补充作业：1、给定关系模式R(A,B,C,D,E,F)，函数依赖集F={A→C, C→A, B→AC, D→AC, BD→A}。求出R的候选码并计算F的最小函数依赖集。2、考虑关系模式R〈A，B，C，D，E，F〉，函数依赖集F={AB→E, BC→D, BE→C, CD→B, CE→AF, CF→BD, C→A, D→EF}，求F的最小函数依赖集。3、针对关系模式R(U)={A,B,C,D}，列出候选码并分析满足的范式（1NF, 2NF, 3NF或BCNF）。

UPDATE设置 [值][条件]示例：更新表 Students，将字段 SSEX 设置为 0更新表 Students，将字段 SAddress 设置为 '北京女子职业技术学校家政班'，条件为字段 SAddress 等于 '北京女子职业技术学校刺绣班'更新表 Scores，将字段 Scores 增加 5，条件为字段 Scores 存在值

设计数据库结构时，需深入分析现实世界和用户需求，选择合适的模式。规范化步骤在此过程中至关重要。

假设关系Booking的属性如下：1． Title, 电影名2． Theater, 正在上映该电影的电影院名3． City, 电影院所在的城市合理的函数依赖：theater -> city；title, city -> theater。在此基础上，将关系模式分解为第三范式，消除不符合BCNF的关系模式和依赖。

小数定标规范化的操作思路挺清晰，就是把属性值的小数点往左挪，目标是把数值控制在[-1, 1]范围里。挪几位？看绝对值有多大，值越大，挪得越多。嗯，像金融数据那种差距巨大的场景就合适。 小数定标规范化的转化公式其实也不复杂：x = x * 10^k，k 是需要移动的小数位数。你看，这种方式不会改变值之间的相对大小，蛮适合做后续的分类或聚类。 不少经典算法，比如ID3、Apriori这些，其实都吃离散属性，不支持连续值。你可以先规范化，再做连续属性离散化，比如用等宽、等频或聚类的方法。 要说参考资料，下面这几篇文章挺值得一读的：像《规范化理论综述》和《数据库规范化原理简介》，思路还蛮清楚的，看完之