浅谈关系规范化在数据库设计中的应用

数据库设计需要按一定的规则进行,在关系数据库中,这种规则就是范式。范式是符合某一种级别的关系模式的集合。关系数据库中的关系必须满足一定的要求,即满足不同的范式。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)、BC范式(BCNF)、第四范式(4NF)、第五范式(5NF)和第六范式(6NF)。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要求的为第二范式(2NF)及更高级别的范式,在实际设计应用中,只需要达到3NF即可。     

数据库逻辑设计中消除规范化处理问题

关系数据库设计要求规范化处理的过程以消除数据冗余和更新异常问题. 范式化理论的算法与数据依赖有着直接的联系, 数据依赖中最重要的是函数依赖, 识别该依赖既耗时又复杂. 讨论如何在采用ER模型的数据库逻辑设计步骤中消除规范化处理过程, 在概念结构设计过程中遵循一组规则将产生满足3NF范式的初始关系模式集, 以节省数据库设计者在导出初始关系模式集后的规范化处理步骤.     

关系模式分解成3NF自动实现

本论文从关系数据库理论中关系模式设计相关问题,讨论了模式分解的重要性,然后根据函数集闭包、属性集闭包求解最小函数依赖集,进而在无损连接和保持函数依赖的前提下,把关系模式分解成3NF。该设计做到了关系模式规范化的自动实现。     

UML类模式在数据库中的应用

关系模型是当前成熟的、普遍应用的数据库设计技术,随着面向对象技术的迅猛发展,UML对建模符号进行了统一,在面向对象方法作出了重要贡献,将UML静态设计模型与关系数据库设计相结合,提出一套完整的对象-关系映射方法,并进行相应规范化,满足3NF,在创建数据库方面具有很大优越性.     

消除结构冗余的XML数据库模式规范化设计

XML数据库模式规范化设计是给出一个能很好地表示数据间依赖关系并消除了冗余的XML模式或DTD的集合．目前这一领域的研究并没有对XML数据库模式中的数据依赖和冗余进行专门的分析．引人标识符分别表示XML模式中的元素和属性，分析XML数据库模式的结构冗余：局部冗余、传递冗余和不规则；并在此基础上，定义XML数据库模式第3范式(3NF)，给出并验证其规范化设计算法．     

从关系数据库到面向对象语义数据库的语义捕捉和模式转换*

本文提出了一个从关系数据库到面向对象语义数据库的两段模式转换方法。该方法是以语义确认为基础的．包含在局部关系模式中的语义可分为2类：一类是关系内语义，它是包含在一个局部关系模式内的语义;另一类是关系间语义，它是包含在局部关系模式之间的语义．第1阶段主要是将关系内语义捕捉到全局集成模式中来；而第2阶段则将关系间语义通过模式重构操作添加到全局集成模式中来．本文定义了一套用于建立转换机制的映射规则和转换操作．设计并实现了用于产生G关系的算法和一系列转换公式．     

关系规范化理论在数据库设计中的重要性

关系规范化理论是关系数据库开发与设计的重要部分。关系数据库的设计主要取决于关系模式的设计,关系模式设计的好坏直接影响到数据库设计的成败,而关系规范化理论则是指导关系模式设计的标准。该文通过实例探讨关系规范化理论用于关系数据库设计的方法以及关系数据库规范化的原则。     

抽取XML文档到关系数据库

XML在关系数据库中的存储问题是XML研究领域中的一个重要问题。在总结多种映射方法的基础上，提出了一种方法将多个相似的XML文档进行解析，根据映射关系，生成各自的关系模式，并分析归纳出一个集成的关系模式，然后创建一个关系数据库，并在映射关系的基础上提取并存储XML文档数据到关系数据库。此方法以较为简洁的结构保存了XML文档的数据信息，其最大的特点就是不用考虑文档的模式信息（DTD，XML Schema）。并通过一个具体的实验结果来说明这种方法的有效性。     

数据库的规范化理论与非规范化设计

关系数据库设计的目标就是要得到一组关系模式来组成一个最优的数据库模式,使得我们既不必存储不必要的重复数据,又可以方便地查询数据。这组关系模式首先要用关系规范化理论规范化,构造好的逻辑结构,然后根据需要,从提高数据库性能的角度,进行非规范化处理。规范化和非规范化各有其优缺点,需要我们根据实际需求权衡处理。     

从面向对象数据库模式到关系数据库模式的转换

本文提出了一种从面向对象数据库模式到关系数据库模式的映射及基于该映射的模式转换算法。以查询为例,说明了面向对象数据库中的特有语义仍能保留在转换后的关系模式中,而且从面向对象数据库到关系数据库的基于该模式转换中操纵运算的转换也是切实可行的。所得的模式转换结果可应用于面向对象数据库和关系数据库之间的互操作。     

逻辑程序在关系数据库完整性约束中的应用

逻辑程序设计语言具有很强的逻辑推理能力,将逻辑程序规则与数据库耦合在一起,可以扩充原有的关系数据库完整性约束规则.本文初步探讨了用逻辑程序实现关系数据库完整性约束的实现方法,该方法可以解决语义上逻辑错误的约束.     

一种基于FCA的面向关系数据库的本体学习方法

从已有的数据模型中进行语义提取,经过一定的规则映射生成本体的过程称为本体学习。关系数据库模型是当前数据的存取与组织的主要模型,从中学习得到本体,一直是本体工程领域研究的热点之一。利用手工定义的E-R模型到本体的映射规则来完成本体的构建,是国内外大部分学者采用的方法。但这样获得的本体概念层次关系主观依赖性强,不利于本体的实际应用。为了能更加客观地获取数据之间的概念层次关系与语义信息,提出了一种基于FCA(形式概念分析)从关系数据库进行本体学习的方法。该方法既保持了关系数据表中原有的数据语义关系,又发挥了FCA自动提取语义信息的特点,提高了最终本体生成的质量,有利于在具体的领域应用中使用本体。最后结合材料服役安全数据库的数据信息,演示了运用所提出的方法学习得到领域本体的过程。     

Dependency-preserving normalization of relational and XML data

Having a database design that avoids redundant information and update anomalies is the main goal of normalization techniques. Ideally, data as well as constraints should be preserved. However, this is not always achievable: while BCNF eliminates all redundancies, it may not preserve constraints, and 3NF, which achieves dependency preservation, may not always eliminate all redundancies. Our first goal is to investigate how much redundancy 3NF tolerates in order to achieve dependency preservation. We apply an information-theoretic measure and show that only prime attributes admit redundant information in 3NF, but their information content may be arbitrarily low. Then we study the possibility of achieving both redundancy elimination and dependency preservation by a hierarchical representation of relational data in XML. We provide a characterization of cases when an XML normal form called XNF guarantees both. Finally, we deal with dependency preservation in XML and show that like in the relational case, normalizing XML documents to achieve non-redundant data can result in losing constraints.     

一个多时间粒度下时态模式的T3NF分解算法

对于时态数据库，时间维的引入使得如何有效地进行数据库设计以消除数据冗余和插入、删除异常显得尤为重要．可以通过支持多时间粒度的时态函数依赖（TFDs）约束对时态数模式进行规范化．但是多时间粒度的使用给数据库设计带来巨大的复杂性．一般来说，系统所能处理的和相当多的应用所涉及到的时态类型集满足全序关系．对于这种具有全序时态类型集的时态模式，通过分析TFD臬所具有的良好特性，给出了一个得到满足时态第三范式（T3NF）的无损分解的多项式时间的算法．     

Web信息的结构化及其查询视图研究

Web并不是传统的关系数据库。在WWW浏览器上进行信息搜索时,常常难于快速有效地得到查询结果。就Web站点信息库的数据模型化、关系代数演算及关系视图的建立加以探讨,基于这一模式结构的Web站点信息查询便易于表达和实现。     

Modeling security-relevant data semantics

The use of an extended data model which represents both integrity and secrecy aspects of data is demonstrated. This Semantic Data Model for Security (SDMS) provides a technique that assists domain experts, security officers, and database designers in first understanding their security requirements, and then translating them into a good database design. Identifying security requirements at this semantic level provides the basis for analyzing the security requirements and the database design for inference and signaling vulnerabilities. Another contribution is a comprehensive taxonomy of security-relevant data semantics that must be captured and understood to implement a multilevel secure automated information system     

Hibernate框架下信息系统数据初始化问题的研究

由于对象关系映射(ORM)采用了一种完全不同的数据访问方式,为了使原有信息系统的数据迁移到采用了ORM框架的新系统后仍然保持数据的完整性和一致性,使用poi读取excel文件的结构化数据,使用java反射技术将读取的数据组装成对象。使用开源的ORM框架Hibernate将对象导入数据库中。结果表明该方案可以保证信息系统初始化后数据的完整性,从而解决了采用ORM框架的信息系统数据初始化问题。     

Further Analysis of the Entity-Relationship Approach to Database Design

The nondeterministic or deterministic entity-relationship model of a database is formaRy defined as a user's view of that database in terms of a collection of time-varying relations: the regular or weak entity relations, or the regular or weak relationship relations. Both nondeterministic and deterministic entity-relationship models have the same strength to characterize information concerning entities and relationships which exist in our minds. An improved table form of the relations is introduced to provide a clear and concise user's view of databases. The basic concept of the entity-relationship approach to the logical database design is provided, and is used to derive 3NF relations. FinaUly, a method of representing physicaly these relations, which are generated by the use of the entity-relationship approach to the logical database design, is presented. Thus, the entity-relationship approach to the logical and physical database design can also be realized.     

Temporal relational data model

This paper incorporates a temporal dimension to nested relations. It combines research in temporal databases and nested relations for managing the temporal data in nontraditional database applications. A temporal data value is represented as a temporal atom; a temporal atom consists of two parts: a temporal set and a value. The temporal atom asserts that the value is valid over the time duration represented by its temporal set. The data model allows relations with arbitrary levels of nesting and can represent the histories of objects and their relationships. Temporal relational algebra and calculus languages are formulated and their equivalence is proved. Temporal relational algebra includes operations to manipulate temporal data and to restructure nested temporal relations. Additionally, we define operations to generate a power set of a relation, a set membership test, and a set inclusion test, which are all derived from the other operations of temporal relational algebra. To obtain a concise representation of temporal data (temporal reduction), collapsed versions of the set-theoretic operations are defined. Procedures to express collapsed operations by the regular operations of temporal relational algebra are included. The paper also develops procedures to completely flatten a nested temporal relation into an equivalent 1 NF relation and back to its original form, thus providing a basis for the semantics of the collapsed operations by the traditional operations on 1 NF relations