多范式语言

使用 ORDER BY 子句按照多列进行排序，列出的列顺序即排序顺序。可按照 SELECT 子句中没有的列排序。

ACCESS 数据库的第二范式概念还挺清晰的，尤其适合刚入门数据库范式规范的同学。第二范式其实说白了就是：在满足第一范式的前提下，所有非主属性都得完全依赖主键，不能半依赖。举个例子，如果你有个成绩表，字段包括学号、课程名、学分、成绩，但学分和课程名其实和学号没太大关系，只跟课程有关，那就不符合第二范式。方法也简单，拆成两个表，一个放学生成绩，一个放课程信息，插入更新都方便，异常也少。嗯，用 ACCESS 来练习这个概念挺直观的，响应也快，界面友好。想深入的可以顺着底下这些资料去看，有 PPT、有 MySQL、有空间数据库的应用，能帮你从多个角度理解第二范式的意义和用法。

SQL语句示例：UPDATE emp SET (job, deptno) = (SELECT job, deptno FROM emp WHERE empno = 7499) WHERE empno = 7698; 此语句将员工7698号的职位和部门更新为与员工7499号相匹配。

一页多图的排版方式，在 R 语言里用par(mfrow=c(2,2))就能轻松搞定，挺适合做数据对比或者报告展示的。你只要设定好行列数，后面的图自动往格子里填，干净利落。 R 语言的par()函数支持多图排列，不用额外安装什么包，用起来省心。尤其是做探索性的时候，四图、六图一页的排法一目了然，效率也高。 图 26 那种布局，就是典型的mfrow玩法，设置par(mfrow=c(2,2))之后，连画四个图就行了，响应也快，代码也简单。适合画散点图、箱线图、密度图一起对比。 如果你还想了解更多 R 绘图的花样，像是ggplot2、layout()、甚至限制性样条啥的，可以看看下面这些链接，都是我平

数据库范式的拆解教程，挺适合前端也想搞清楚后端数据结构的你。讲得不绕，1NF、2NF、3NF 一个个讲清楚，还配了不少例子，像借书记录、关系表建模这些，挺贴地气的。你如果在搞数据展示、表单拆分，或者要跟后端聊接口设计，懂点范式会方便不少。

第二范式在第一范式的基础上，进一步要求表中的每一列都与主键相关，避免冗余信息。简而言之，一个表只应描述一个主题。

SQL语言允许在UPDATE语句的SET子句中使用多列子查询来更新数据。例如，可以通过以下语法更新员工表中员工号为7698的员工的职位和部门，使其与员工号为7499的员工匹配：UPDATE emp SET (job, deptno) = (SELECT job, deptno FROM emp WHERE empno = 7499) WHERE empno = 7698; 这种方法确保了数据的一致性和准确性。

关系模式 R 的范式及分解 关系模式 R 达到第二范式 (2NF)，因为其非主属性完全函数依赖于键 (商店编号, 商品编号)。但由于存在传递函数依赖(商店编号, 商品编号) → 商店编号 → 部门编号 → 负责人，R 不属于第三范式 (3NF)。 为达到 3NF，可将 R 分解为： R1(商店编号, 商品编号, 数量) R2(商店编号, 部门编号, 负责人) 关系 SC 的范式、异常分析及分解 范式: 关系 SC 的范式低于第三范式 (3NF)。 异常分析: SC 存在插入和删除异常。 插入异常: 无法单独插入部门信息，必须依赖于学生信息的插入。 删除异常: 删除某个学生信息的

第二范式是在第一范式的基础上，确保每个表中的每列都与主键相关联，保证每个表只描述一种数据关系。这包括职工信息、工程信息和劳资信息。

数据库设计三大范式是数据库设计中的基石，避免冗余数据，提升数据库的结构化和查询效率。简单来说，三大范式就是对数据库表设计的不同规范，从第一范式（1NF）到第三范式（3NF），每一层都有不同的要求。对于前端开发者来说，了解这些范式可以让你更清楚地理解数据库与应用的数据交互，避免出现重复数据和冗余操作，提升数据的效率。如果你在复杂的数据时遇到设计瓶颈，不妨看看数据库三大范式的具体应用案例，能给你一些灵感哦！比如，第一范式要求每个字段都是原子性的，不可分割；第二范式则要求每个非主属性都完全依赖于主键；第三范式则确保所有非主属性直接依赖于主键，避免了间接依赖。如果你能灵活运用这些范式，在实际项目中就能