【数据库原理】（19）在实际数据库设计中关系规范化的应用

一.关系规范化的基本原则

1. 规范化的目的和基本思想

目标在于将低一级范式的各关系模式分解为高一层次的范式关系模式集，并在这一过程中减少数据冗余的同时避免更新异常的发生。

基本思想 ：

• 分项处理：通过逐一分析具体的工作内容与目标的关系，在保证工作质量的前提下实现工作流程的优化。
• 数据依赖分离开：通过逐步消除不合适的数据依赖部分，在不影响原有功能的前提下实现各模块之间的独立性。

2. 规范化程度的选择

• 均衡原则：在数据变化不大时（即数据变动不频繁），规范的程度相对较低即可，并能显著提升查询效率。
• 等级划分：通常情况下（即大多数情况下），使关系模式达到3NF即可。
• 考虑因素：综合评估存取效率（A/D比）及数据冗余与一致性的因素。
  • 综合评估后决定最适合的规范等级。

3. 规范化过程的关键原则

无损连接分解 ：

• 保证在分解过程中数据既不丢失也不增加。
• 维持数据完整性的同时，在分解后的关系模式中能够无损地反映原有的全局关系模式信息。

保持函数依赖 ：

* 分解后的关系模式应保持原关系模式中的函数依赖。
* 避免引入更新异常。

4. 分解的实现

分解方法 ：

对于任何一个关系模式而言，在将其分解为多个子模式时，在每一处都要确保每个子模式都应具有较少的属性数量，并且整体上应当达到较高的规范化程度

考虑因素 ：

* 存储空间的优化与数据一致性。
* 查询效率，考虑连接运算的代价。

正确性与可实现性 ：

• 保证分解出的模式既具备准确性又具备实用性。
• 在实际应用中兼顾数据处理和查询问题。

在实际应用中还需要综合考虑其他因素以实现最佳效果

二.关系规范化的实际应用

在实际应用中对关系数据库进行规范时，并非总是严格遵循理论指导，在这种情况下需要结合实际情况采取灵活措施；规范过程中需综合考量多个因素包括但不限于以下几点：一是数据依赖识别难度较高的问题二是面对具有动态特性的数据时需要特别注意三是如何实现从实体-关系模型（E-R模型）向最终的关系模式转换等问题都需要给予充分重视；其中关键点在于其在实际应用中需综合考量多个因素

1. 数据依赖关系的识别

• 在实践中，在系统设计阶段全面识别数据依赖（包括函数依赖和多值依赖）是一项具有高度难度的任务。若出现识别不完整或误判的情况，则可能造成数据库设计上的重大问题。
• 确定数据之间的具体关联关系最为合理的方式是在系统分析阶段完成，并且通常是在E-R模型构建过程中进行。

2. 动态数据特征的考虑

• 关系模式的规范应考虑数据的变化特性,例如数据更新的速度。
  • 对于那些经常更新的数据来说,在进行高度规范化时未必合适。因为这可能导致大量连接操作,并可能降低运行效率。

3. E-R模型到关系模式的转换

• 在实际应用场景中, 数据库设计过程一般会首先采用基于现实世界的E-R建模方法, 并最终将其转换为关系型数据库结构.
• E-R模型通常会生成少量的属性相关的关系模式（属性数量较少）, 这往往意味着需要将这些较小的模式整合而不是单独处理.

4. 查询方便性与合并关系模式

• 通常情况下，在进行数据库查询时会整合而不是分离关系模式。
• 在合并关系时应尽量减少引入重复数据以及非必要的函数依赖。

5. 规范化理论的指导作用

• 尽管在实践中有时并不严格遵循规范化理论, 但这些理论仍然在关系数据库模式的设计中发挥着关键的指导作用。
  • 经过E-R模型设计阶段的深入研究, 可以确保所得到的关系数据库模式基本上达到了第三范式（3NF）的标准水平。

6. 综合考虑规范化与性能

• 在实际应用过程中, 选择规范化的程度需要基于具体情况来进行考量, 并协调解决数据冗余问题以及提升查询效率.
• 完全的规范性处理并非最终目的; 而是应致力于寻找既符合用户需求又具备良好性能的数据库架构.

总体而言，在实际设计关系数据库时需要综合考虑理论指导原则，并结合不同应用场景的具体需求与特性进行灵活地进行调整与优化。设计者的最终目标是实现理论与实践的最佳结合。