数据库标准化

❶ 数据库的规范化,1\2\3范式怎么理解

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数据库标准化与范式- 开发者在线- www.builder.com.cn
标准化是IT数据库专业人士都必须遵守的戒律，本文介绍数据库标准化与范式。 ... VALUES (2, 3) INSERT INTO [sqlTips2005].[Certs].[ProgammerLanguages] ...
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数据库规范化三个范式应用实例- 开发者在线- www.builder.com.cn
2007年10月22日 ... 本文中解释了数据库规范化的重要性，并用不同形式的范式规范化了一个保险 ... 一对多（1:M）：一对多关联意味着给定实体的一个实例可以可以与另一个 ...
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数据库设计三大范式应用实例剖析- 开发者在线- www.builder.com.cn
2007年10月22日 ... 数据库的设计范式是数据库设计所需要满足的规范，满足这些规范的数据库是简洁的、结构明晰的。 ... 字段1, 字段2. 字段3. 字段4. 字段3.1, 字段3.2 ...
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❷ 怎样设计一个好的数据库

数据库设计(Database Design)是指对于一个给定的应用环境，构造最优的数据库模式，建立数据库及其应用系统，使之能够有效地存储数据，满足各种用户的应用需求（信息要求和处理要求）。

在数据库领域内，常常把使用数据库的各类系统统称为数据库应用系统。

一、数据库和信息系统
(1)数据库是信息系统的核心和基础，把信息系统中大量的数据按一定的模型组织起来，提供存储、维护、检索数据的
功能，使信息系统可以方便、及时、准确地从数据库中获得所需的信息。
(2)数据库是信息系统的各个部分能否紧密地结合在一起以及如何结合的关键所在。
(3)数据库设计是信息系统开发和建设的重要组成部分。
(4)数据库设计人员应该具备的技术和知识：
数据库的基本知识和数据库设计技术
计算机科学的基础知识和程序设计的方法和技巧
软件工程的原理和方法
应用领域的知识

二、数据库设计的特点
数据库建设是硬件、软件和干件的结合
三分技术，七分管理，十二分基础数据
技术与管理的界面称之为“干件”
数据库设计应该与应用系统设计相结合
结构（数据）设计：设计数据库框架或数据库结构
行为（处理）设计：设计应用程序、事务处理等
结构和行为分离的设计
传统的软件工程忽视对应用中数据语义的分析和抽象，只要有可能就尽量推迟数据结构设计的决策早期的数据库设计致力于数据模型和建模方法研究，忽视了对行为的设计
如图：

三、数据库设计方法简述
手工试凑法
设计质量与设计人员的经验和水平有直接关系
缺乏科学理论和工程方法的支持，工程的质量难以保证
数据库运行一段时间后常常又不同程度地发现各种问题，增加了维护代价
规范设计法
手工设计方
基本思想
过程迭代和逐步求精
规范设计法(续)
典型方法：
(1)新奥尔良（New Orleans）方法：将数据库设计分为四个阶段
S.B.Yao方法：将数据库设计分为五个步骤
I.R.Palmer方法：把数据库设计当成一步接一步的过程
(2)计算机辅助设计
ORACLE Designer 2000
SYBASE PowerDesigner

四、数据库设计的基本步骤
数据库设计的过程(六个阶段)
1.需求分析阶段
准确了解与分析用户需求（包括数据与处理）
是整个设计过程的基础，是最困难、最耗费时间的一步
2.概念结构设计阶段
是整个数据库设计的关键
通过对用户需求进行综合、归纳与抽象，形成一个独立于具体DBMS的概念模型
3.逻辑结构设计阶段
将概念结构转换为某个DBMS所支持的数据模型
对其进行优化
4.数据库物理设计阶段
为逻辑数据模型选取一个最适合应用环境的物理结构（包括存储结构和存取方法）
5.数据库实施阶段
运用DBMS提供的数据语言、工具及宿主语言，根据逻辑设计和物理设计的结果
建立数据库，编制与调试应用程序，组织数据入库，并进行试运行
6.数据库运行和维护阶段
数据库应用系统经过试运行后即可投入正式运行。
在数据库系统运行过程中必须不断地对其进行评价、调整与修改
设计特点:
在设计过程中把数据库的设计和对数据库中数据处理的设计紧密结合起来将这两个方面的需求分析、抽象、设计、实现在各个阶段同时进行，相互参照，相互补充，以完善两方面的设计

设计过程各个阶段的设计描述：
如图：

五、数据库各级模式的形成过程
1.需求分析阶段：综合各个用户的应用需求
2.概念设计阶段：形成独立于机器特点，独立于各个DBMS产品的概念模式(E-R图)
3.逻辑设计阶段：首先将E-R图转换成具体的数据库产品支持的数据模型，如关系模型，形成数据库逻辑模式；然后根据用户处理的要求、安全性的考虑，在基本表的基础上再建立必要的视图(View)，形成数据的外模式
4.物理设计阶段：根据DBMS特点和处理的需要，进行物理存储安排，建立索引，形成数据库内模式

六、数据库设计技巧

1. 设计数据库之前（需求分析阶段）
1) 理解客户需求，询问用户如何看待未来需求变化。让客户解释其需求，而且随着开发的继续，还要经常询问客户保证其需求仍然在开发的目的之中。
2) 了解企业业务可以在以后的开发阶段节约大量的时间。
3) 重视输入输出。
在定义数据库表和字段需求（输入）时，首先应检查现有的或者已经设计出的报表、查询和视图（输出）以决定为了支持这些输出哪些是必要的表和字段。
举例：假如客户需要一个报表按照邮政编码排序、分段和求和，你要保证其中包括了单独的邮政编码字段而不要把邮政编码糅进地址字段里。
4) 创建数据字典和ER 图表
ER 图表和数据字典可以让任何了解数据库的人都明确如何从数据库中获得数据。ER图对表明表之间关系很有用，而数据字典则说明了每个字段的用途以及任何可能存在的别名。对SQL 表达式的文档化来说这是完全必要的。
5) 定义标准的对象命名规范
数据库各种对象的命名必须规范。

2. 表和字段的设计（数据库逻辑设计）
表设计原则
1) 标准化和规范化
数据的标准化有助于消除数据库中的数据冗余。标准化有好几种形式，但Third Normal Form（3NF）通常被认为在性能、扩展性和数据完整性方面达到了最好平衡。简单来说，遵守3NF 标准的数据库的表设计原则是：“One Fact in One Place”即某个表只包括其本身基本的属性，当不是它们本身所具有的属性时需进行分解。表之间的关系通过外键相连接。它具有以下特点：有一组表专门存放通过键连接起来的关联数据。
举例：某个存放客户及其有关定单的3NF 数据库就可能有两个表：Customer 和Order。Order 表不包含定单关联客户的任何信息，但表内会存放一个键值，该键指向Customer 表里包含该客户信息的那一行。
事实上，为了效率的缘故，对表不进行标准化有时也是必要的。
2) 数据驱动
采用数据驱动而非硬编码的方式，许多策略变更和维护都会方便得多，大大增强系统的灵活性和扩展性。
举例，假如用户界面要访问外部数据源（文件、XML 文档、其他数据库等），不妨把相应的连接和路径信息存储在用户界面支持表里。还有，如果用户界面执行工作流之类的任务（发送邮件、打印信笺、修改记录状态等），那么产生工作流的数据也可以存放在数据库里。角色权限管理也可以通过数据驱动来完成。事实上，如果过程是数据驱动的，你就可以把相当大的责任推给用户，由用户来维护自己的工作流过程。
3) 考虑各种变化
在设计数据库的时候考虑到哪些数据字段将来可能会发生变更。
举例，姓氏就是如此（注意是西方人的姓氏，比如女性结婚后从夫姓等）。所以，在建立系统存储客户信息时，在单独的一个数据表里存储姓氏字段，而且还附加起始日和终止日等字段，这样就可以跟踪这一数据条目的变化。

字段设计原则
4) 每个表中都应该添加的3 个有用的字段
dRecordCreationDate，在VB 下默认是Now()，而在SQL Server • 下默认为GETDATE()
sRecordCreator，在SQL Server 下默认为NOT NULL DEFAULT • USER
nRecordVersion，记录的版本标记；有助于准确说明记录中出现null 数据或者丢失数据的原因 •
5) 对地址和电话采用多个字段
描述街道地址就短短一行记录是不够的。Address_Line1、Address_Line2 和Address_Line3 可以提供更大的灵活性。还有，电话号码和邮件地址最好拥有自己的数据表，其间具有自身的类型和标记类别。
6) 使用角色实体定义属于某类别的列
在需要对属于特定类别或者具有特定角色的事物做定义时，可以用角色实体来创建特定的时间关联关系，从而可以实现自我文档化。
举例：用PERSON 实体和PERSON_TYPE 实体来描述人员。比方说，当John Smith, Engineer 提升为John Smith, Director 乃至最后爬到John Smith, CIO 的高位，而所有你要做的不过是改变两个表PERSON 和PERSON_TYPE 之间关系的键值，同时增加一个日期/时间字段来知道变化是何时发生的。这样，你的PERSON_TYPE 表就包含了所有PERSON 的可能类型，比如Associate、Engineer、Director、CIO 或者CEO 等。还有个替代办法就是改变PERSON 记录来反映新头衔的变化，不过这样一来在时间上无法跟踪个人所处位置的具体时间。
7) 选择数字类型和文本类型尽量充足
在SQL 中使用smallint 和tinyint 类型要特别小心。比如，假如想看看月销售总额，总额字段类型是smallint，那么，如果总额超过了$32,767 就不能进行计算操作了。
而ID 类型的文本字段，比如客户ID 或定单号等等都应该设置得比一般想象更大。假设客户ID 为10 位数长。那你应该把数据库表字段的长度设为12 或者13 个字符长。但这额外占据的空间却无需将来重构整个数据库就可以实现数据库规模的增长了。
8) 增加删除标记字段
在表中包含一个“删除标记”字段，这样就可以把行标记为删除。在关系数据库里不要单独删除某一行；最好采用清除数据程序而且要仔细维护索引整体性。

3. 选择键和索引（数据库逻辑设计）
键选择原则：
1) 键设计4 原则
为关联字段创建外键。 •
所有的键都必须唯一。 •
避免使用复合键。 •
外键总是关联唯一的键字段。 •
2) 使用系统生成的主键
设计数据库的时候采用系统生成的键作为主键，那么实际控制了数据库的索引完整性。这样，数据库和非人工机制就有效地控制了对存储数据中每一行的访问。采用系统生成键作为主键还有一个优点：当拥有一致的键结构时，找到逻辑缺陷很容易。
3) 不要用用户的键(不让主键具有可更新性)
在确定采用什么字段作为表的键的时候，可一定要小心用户将要编辑的字段。通常的情况下不要选择用户可编辑的字段作为键。
4) 可选键有时可做主键
把可选键进一步用做主键，可以拥有建立强大索引的能力。

索引使用原则：
索引是从数据库中获取数据的最高效方式之一。95%的数据库性能问题都可以采用索引技术得到解决。
1) 逻辑主键使用唯一的成组索引，对系统键（作为存储过程）采用唯一的非成组索引，对任何外键列采用非成组索引。考虑数据库的空间有多大，表如何进行访问，还有这些访问是否主要用作读写。
2) 大多数数据库都索引自动创建的主键字段，但是可别忘了索引外键，它们也是经常使用的键，比如运行查询显示主表和所有关联表的某条记录就用得上。
3) 不要索引memo/note 字段，不要索引大型字段（有很多字符），这样作会让索引占用太多的存储空间。
4) 不要索引常用的小型表
不要为小型数据表设置任何键，假如它们经常有插入和删除操作就更别这样作了。对这些插入和删除操作的索引维护可能比扫描表空间消耗更多的时间。

4. 数据完整性设计（数据库逻辑设计）
1) 完整性实现机制：
实体完整性：主键
参照完整性：
父表中删除数据：级联删除；受限删除；置空值
父表中插入数据：受限插入；递归插入
父表中更新数据：级联更新；受限更新；置空值
DBMS对参照完整性可以有两种方法实现：外键实现机制（约束规则）和触发器实现机制
用户定义完整性：
NOT NULL；CHECK；触发器
2) 用约束而非商务规则强制数据完整性
采用数据库系统实现数据的完整性。这不但包括通过标准化实现的完整性而且还包括数据的功能性。在写数据的时候还可以增加触发器来保证数据的正确性。不要依赖于商务层保证数据完整性；它不能保证表之间（外键）的完整性所以不能强加于其他完整性规则之上。
3) 强制指示完整性
在有害数据进入数据库之前将其剔除。激活数据库系统的指示完整性特性。这样可以保持数据的清洁而能迫使开发人员投入更多的时间处理错误条件。
4) 使用查找控制数据完整性
控制数据完整性的最佳方式就是限制用户的选择。只要有可能都应该提供给用户一个清晰的价值列表供其选择。这样将减少键入代码的错误和误解同时提供数据的一致性。某些公共数据特别适合查找：国家代码、状态代码等。
5) 采用视图
为了在数据库和应用程序代码之间提供另一层抽象，可以为应用程序建立专门的视图而不必非要应用程序直接访问数据表。这样做还等于在处理数据库变更时给你提供了更多的自由。

5. 其他设计技巧
1) 避免使用触发器
触发器的功能通常可以用其他方式实现。在调试程序时触发器可能成为干扰。假如你确实需要采用触发器，你最好集中对它文档化。
2) 使用常用英语（或者其他任何语言）而不要使用编码
在创建下拉菜单、列表、报表时最好按照英语名排序。假如需要编码，可以在编码旁附上用户知道的英语。
3) 保存常用信息
让一个表专门存放一般数据库信息非常有用。在这个表里存放数据库当前版本、最近检查/修复（对Access）、关联设计文档的名称、客户等信息。这样可以实现一种简单机制跟踪数据库，当客户抱怨他们的数据库没有达到希望的要求而与你联系时，这样做对非客户机/服务器环境特别有用。
4) 包含版本机制
在数据库中引入版本控制机制来确定使用中的数据库的版本。时间一长，用户的需求总是会改变的。最终可能会要求修改数据库结构。把版本信息直接存放到数据库中更为方便。
5) 编制文档
对所有的快捷方式、命名规范、限制和函数都要编制文档。
采用给表、列、触发器等加注释的数据库工具。对开发、支持和跟踪修改非常有用。
对数据库文档化，或者在数据库自身的内部或者单独建立文档。这样，当过了一年多时间后再回过头来做第2 个版本，犯错的机会将大大减少。
6) 测试、测试、反复测试
建立或者修订数据库之后，必须用用户新输入的数据测试数据字段。最重要的是，让用户进行测试并且同用户一道保证选择的数据类型满足商业要求。测试需要在把新数据库投入实际服务之前完成。
7) 检查设计
在开发期间检查数据库设计的常用技术是通过其所支持的应用程序原型检查数据库。换句话说，针对每一种最终表达数据的原型应用，保证你检查了数据模型并且查看如何取出数据。

❸ 如何设计合理高效的数据库

一、 引言数据库对于企业信息化的重要性是不言而喻的。数据库存储着现代企业最重要的数据，包括生产、经营、管理等各类数据，这些数据作为企业的核心信息，通过各类信息系统，为用户提供及时准确的信息，帮助用户分析，为用户提供决策依据。为提高企业的工作效率，提升企业形象，具有传统模式无法比拟的优势。其中构建合理高效的数据库，是数据库建设关键之一。如何构建合理高效的数据库是企业信息化过程要解决的问题。下面就数据库的构建谈谈自己的一些经验，希望能对大家有所帮助。 二、 设计数据库之前
数据库并不是凭空想象出来的，而是根据业务部门的需要设计符合业务需求的数据库。因此在形成数据库之前需要充分了解业务需求。 1. 充分理解业务需求。需求分析是整个设计过程的基础，是最困难、最耗费时间的一步。在这期间通过与业务部门交流，了解用户的想法以及工作流程，通过双方多次交流，会形成初步的数据模型，当然这时的数据模型不会是最终的模型，还需要和用户进行交流，并且在以后的信息系统开发过程中还会反复修改。 2. 重视输入输出。在定义数据库表和字段需求（输入）时，首先应了解数据产生源和数据流程，也就是必需要知道每个数据在那儿产生，数据在那儿表现，以什么样的形式表现等等，然后根据用户提供的报表或者设计出的报表、查询和视图（输出）以决定为了支持这些输出哪些是必要的表和字段。 3. 创建数据字典和ER 图表。ER 图表和数据字典可以让任何了解数据库的人都明确如何从数据库中获得数据。ER图对表明表之间关系很有用，而数据字典则说明了每个字段的用途以及任何可能存在的别名。对SQL 表达式的文档化来说这是完全必要的。 需要注意的是，在需求分析调研过程中，并不是一帆风顺的，因为业务人员对于业务的理解不同，以及对于信息知识的缺乏，会影响需求分析的质量，为了提高质量，各方要用更多的时间交流与相互理解，业务部门需要精通业务的人员自始至终全力配合，而开发人员则尽量使用用户理解的业务术语交流，这样会避免出现理解不同而产生的歧义。 三、 设计合理的表结构
通常合理的表结构会减少数据冗余，提高数据库的性能。设计合理的表结构要遵循以下两点。 1. 标准化和规范化 数据的标准化有助于消除数据库中的数据冗余。标准化有好几种形式，但3NF(第三范式)通常被认为在性能、扩展性和数据完整性方面达到了最好平衡。简单来说，遵守3NF标准的数据库的表设计原则是：某个表只包括其本身基本的属性，当不是它们本身所具有的属性时需进行分解。表之间的关系通过外键相连接。它具有以下特点：有一组表专门存放通过键连接起来的关联数据。 例如：某个存放单井信息及其有关油井生产日报信息的3NF数据库就有两个表：单井基础信息和油井日报信息。日报信息不包含单井的任何信息，但表内会存放一个键值，该键指向单井基础信息里包含该油井信息的那一行。 不过也有例外，有时为了效率的缘故，对表不进行标准化也是必要的。 2. 考虑各种变化 在设计数据库的时候考虑到哪些数据字段将来可能会发生变更。使数据库更具扩展性，从而减少将来数据变更所带来的损失。 例如，日期类型字段，有时我们会考虑使用字符类型代替日期类型，因为在处理日期字段上容易产生数据错误，所以我们就使用字符类型。这样的例子还很多，在做前期设计时都要考虑的。 表结构的设计不是一次就能成功的，在信息系统开发过程中会存在数据读取、录入或统计困难，为了解决这些问题会修改表结构，或增加一些字段，或修改一些字段的属性。这个过程不断重复，因此不要想一次能成功。建议使用专门设计工具来做这些工作，笔者经常使用：SYBASE PowerDesigner ，当然还有其它的工具：ORACLE Designer 2000 ，ROSE等工具。这样会使你的工作事半功倍。 四、 选择合理的索引
索引是从数据库中获取数据的最高效方式之一。95%的数据库性能问题都可以采用索引技术得到解决。 1. 逻辑主键使用唯一的成组索引，对系统键（作为存储过程）采用唯一的非成组索引，对任何外键列采用非成组索引。考虑数据库的空间有多大，表如何进行访问，还有这些访问是否主要用作读写。 2. 大多数数据库都索引自动创建的主键字段，但是可别忘了索引外键，它们也是经常使用的键，比如运行查询显示主表和所有关联表的某条记录就用得上。 3. 不要索引大型字段（有很多字符），这样作会让索引占用太多的存储空间。如MEMO(备注)、TEXT(文本)等字段。 4. 不要索引常用的小型表 不要为小型数据表设置任何键，假如它们经常有插入和删除操作就更别这样作了。对这些插入和删除操作的索引维护可能比扫描表空间消耗更多的时间。如代码表，或系统参数表。 五、 保证数据完整性
数据的完整性非常重要，这关系到数据的准确性，不准确的数据是毫无价值的，因此保证数据的完整性非常重要。 1. 完整性实现机制：实体完整性：主键参照完整性： 父表中删除数据：级联删除；受限删除；置空值父表中插入数据：受限插入；递归插入 父表中更新数据：级联更新；受限更新；置空值 DBMS对参照完整性可以有两种方法实现：外键实现机制（约束规则）和触发器实现机制用户定义完整性：NOT NULL；CHECK；触发器 以上完整性机制需要熟悉和掌握，它对于数据的完整性非常重要。 2. 用约束而非业务规则强制数据完整性 采用数据库系统实现数据的完整性。这不但包括通过标准化实现的完整性而且还包括数据的功能性。在写数据的时候还可以增加触发器来保证数据的正确性。不要依赖于业务层保证数据完整性；它不能保证表之间（外键）的完整性所以不能强加于其他完整性规则之上。 3. 强制指示完整性 在有害数据进入数据库之前将其剔除。激活数据库系统的指示完整性特性。这样可以保持数据的清洁而能迫使开发人员投入更多的时间处理错误条件。 4. 使用查找控制数据完整性 控制数据完整性的最佳方式就是限制用户的录入。只要有可能都应该提供给用户一个清晰的价值列表供其选择。这样将减少键入代码的错误和误解同时提供数据的一致性。某些公共数据特别适合查找：性别代码、单位代码等。 5. 采用视图 视图是一个虚拟表，其内容由SQL语句定义，视图不仅可以简化用户对数据的理解，也可以简化他们的操作。那些被经常使用的查询可以被定义为视图，从而使得用户不必为以后的操作每次指定全部的条件。另外通过视图用户只能查询和修改他们所能见到的数据。数据库中的其它数据则既看不见也取不到。数据库授权命令可以使每个用户对数据库的检索限制到特定的数据库对象上，增强数据的安全性。 六、 结束语
数据库的高效运行不仅需要技术上的支持，也需要硬件平台和网络的支持以及数据库管理员的有效管理，本文只是从技术的角度说明如何提高数据库的效率，但在实际应用过程中其它方面的支持也是不可缺少的，尤其是数据库管理，数据库建设是“三分技术，七分管理，十二分基础数据”，因此对于数据库管理一定要重视，在管理到位的情况下技术才能发挥应有的作用。

❹ geo数据库数据如何标准化

标准化的方法就是Counts值：

对给定的基因组参考区域，计算比对上的read数，又称为raw count（RC）。

aw count作为原始的read计数矩阵是一个绝对值，而绝对值的特点是基因长度、测序深度不同不可以比较。所以我们要进行标准化把count矩阵转变为相对值，去除基因长度、测序深度的影响，我们采用分析的。

标准化的三种方法得出的三种值：

RPM (Reads per million mapped reads)：RPM方法：10^6标准化了测序深度的影响，但没有考虑转录本的长度的影响。

RPKM/FPKM方法：

103标准化了基因长度的影响，106标准化了测序深度的影响。TCGA的数据分析多采用这种结果。

TPM (Transcript per million)：TPM的计算方法也同RPKM/FPKM类似，TPM可以看作是RPKM/FPKM值的百分比。

具体判断方法：

表达量是否需要重新标准化。

可以通过boxplot函数观察一下样本表达丰度值的分布是否整齐进行判断。

是否需要log2:根据数据值的大小。

如果表达丰度的数值在50以内，通常是经过log2转化的。如果数字在几百几千，则是未经转化的。

❺ 数据库有哪几种

常用数据库有mysql、oracle、sqlserver、sqlite等。

mysql性能较好，适用于所有平台，是当前最流行的关系型数据库之一；sqlserver数据库具有扩展性和可维护性，且安全性较高，是比较全面的数据库；还有一种比较主流的数据库是oracle，oracle数据库适合大型数据库；mysql和sqlite适合中小型数据库。

特点

MySQL所使用的SQL语言是用于访问数据库的最常用标准化语言，由于其体积小、速度快、开放源码等特点，一般中小型网站的开发都选择MySQL作为网站数据库。

ORACLE数据库是目前世界上使用最为广泛的数据库管理系统，作为一个通用的数据库系统，它具有完整的数据管理功能；作为一个关系数据库，它是一个完备关系的产品。

SQLite 由以下几个组件组成：SQL 编译器、内核、后端以及附件。SQLite 通过利用虚拟机和虚拟数据库引擎（VDBE），使调试、修改和扩展 SQLite 的内核变得更加方便。

❻ mapgis三维建模导入钻孔数据后怎么建模

钻孔多元耦合自动三维建模，需要将钻孔数据库标准化。
具体操作：
1、数据的收集、整理与检查。包括剖面数据的预处理，钻孔数据的预处理，以及剖面数据与钻孔数据的配准等工作。并且通过Mapgis格式的华北地区底图，提取出地表离散点信息。
2、数据导入到建模系统软件中，进行模型构建。将剖面数据、钻孔数据、地表离散点数据以及渤海海底数据等，导入到工区中，按照一定的建模顺序依次建立各模型元素。
3、根据导入的数据，理清其对应的关系，依序建立各种地质体。按照上面建模过程中生成的地质元素，建立地质体模型。
4、检查与校验。检查、校验所建立的三维可视化模型，如果发生错误，重复前面的步骤，进行模型的修改工作。

❼ 数据库标准化

第一范式:确保每列的原子性.
如果每列(或者每个属性)都是不可再分的最小数据单元(也称为最小的原子单元),则满足第一范式.
例如:顾客表(姓名、编号、地址、……)其中"地址"列还可以细分为国家、省、市、区等。

第二范式:在第一范式的基础上更进一层,目标是确保表中的每列都和主键相关.
如果一个关系满足第一范式,并且除了主键以外的其它列,都依赖于该主键,则满足第二范式.
例如:订单表(订单编号、产品编号、定购日期、价格、……)，"订单编号"为主键，"产品编号"和主键列没有直接的关系，即"产品编号"列不依赖于主键列，应删除该列。

第三范式:在第二范式的基础上更进一层,目标是确保每列都和主键列直接相关,而不是间接相关.
如果一个关系满足第二范式,并且除了主键以外的其它列都不依赖于主键列,则满足第三范式.
为了理解第三范式，需要根据Armstrong公里之一定义传递依赖。假设A、B和C是关系R的三个属性，如果A-〉B且B-〉C，则从这些函数依赖中，可以得出A-〉C，如上所述，依赖A-〉C是传递依赖。
例如:订单表(订单编号，定购日期，顾客编号，顾客姓名，……)，初看该表没有问题，满足第二范式，每列都和主键列"订单编号"相关，再细看你会发现"顾客姓名"和"顾客编号"相关，"顾客编号"和"订单编号"又相关，最后经过传递依赖，"顾客姓名"也和"订单编号"相关。为了满足第三范式，应去掉"顾客姓名"列，放入客户表中。

❽ 软件工程师必须知道的10个概念

软件工程师必须知道的10个概念

优秀的软件工程师要通晓10个概念，这10个概念超越了编程语言与设计模式，软件工程师应当从更广的范围内明白这些道理。下面一起和我来看看吧!

10. 关系数据库 (Relational Databases)

关系数据库因为在大规模 Web 服务上缺乏可扩充性而颇受微词，然而，关系数据库仍然是近20年来计算机技术中最伟大的成就。关系数据库对处理订单，公司数据方面有着出色的表现。

关系数据库的核心是以记录表示数据，记录存放在数据库表，数据库使用查询语言(SQL)对数据进行搜索与查询，同时，数据库对各个数据表进行关联。

数据库的标准化技术(normalization)讲的是使用正确的方式对数据进行分存以降低冗余，并加快存取速度。

9. 安全 (Security)

随着黑客的崛起与数据敏感性的上升，安全变得非常重要。安全是个广义的概念，涉及验证，授权与信息传输。

验证是对用户的身份进行检查，如要求用户输入密码。验证通常需要结合 SSL (secure socket layer)进行;授权在公司业务系统中非常重要，尤其是一些工作流系统。最近开发的 OAuth 协议可以帮助 Web 服务将相应信息向相应用户开放。Flickr 便使用这种方式管理私人照片和数据的访问权限。

另外一个安全领域是网络设防，这关系到操作系统，配置与监控。不仅网络危险重重，任何软件都是。Firefox 被称为最安全的浏览器，仍然需要频频发布安全补丁。要为你的系统编写安全代码就需要明白各种潜在的问题。

8. 云计算 (Cloud Computing)

RWW 最近的关于云计算的文章 Reaching For The Sky Through Compute Clouds 讲到了云计算如何改变大规模 Web 应用的发布。大规模的并行，低成本，与快速投入市场。

并行算法发明以来，首先迎来的是网格计算，网格计算是借助空闲的桌面计算机资源进行并行计算。最着名的例子是 Berkley 大学的 SETI@home 计划，该计划使用空闲的 CPU 资源分析太空数据。金融机构也大规模实施网格计算进行风险分析。空闲的资源，加上 J2EE 平台的崛起，迎来了云计算的概念：应用服务虚拟化。就是应用按需运行，并可以随着时间和用户规模而实时改变。

云计算最生动的例子是 Amazon 的 Web 服务，一组可以通过 API 进行调用的应用，如云服务(EC2)，一个用来存储大型媒体文件的数据库(S3)，索引服务(SimpleDB)，序列服务(SQS)。

7. 并发 (Concurrency)

并发是软件工程师最容易犯错的地方，这可以理解，因为我们一直遵从线形思维，然而并发在现代系统中非常重要。

并发是程序中的并行处理，多数现代编程语言包含内置的并发能力，在 Java，指的是线程。关于并发，最经典的例子是“生产/消费”模式，生产方生产数据和任务，并放入工作线程消费或执行。并发的复杂性在于，线程需要经常访问共同数据，每个线程都有自己的执行顺序，但需要访问共同数据。Doug Lea 曾写过一个最复杂的并发类，现在是 core Java 的一部分。

6. 缓存(Caching)

缓存对现代 Web 程序不可或缺，缓存是从数据库取回，并存放在内存中的数据。因为数据库直接存取的代价非常高，将数据从数据库取回并放在缓存中访问就变得十分必要。比如，你有一个网站，要显示上周的畅销书，你可以从数据将畅销书榜一次性取回放在缓存中，而不必在每次访问时都去数据库读数据。

缓存需要代价，只有最常用的内容才可以放入缓存。很多现代程序，包括脸谱网，依靠一种叫做 Memcached 的分布式缓存系统，该系统是 Brad Firzpatrick 在工作于 LiveJournal 项目时开发的，Memcached 使用网络中空闲的内存资源建立缓存机制，Memcached 类库在很多流行编程语言，包括 Java 和 PHP 中都有。

5. 散列法(Hashing)

Hashing 的目的是加速访问速度。如果数据是序列存储的，从中查询一个项的时间取决于数据列的大小。而散列法对每一个项计算一个数字作为索引，在一个好的 Hashing 算法下，数据查找的速度是一样的。

除了存储数据，散列法对分布式系统也很重要。统一散列法(uniform hash )用来在云数据库环境下，在不同计算机之间分存数据。Google 的索引服务就是这种方法的体现，每一个 URL 都被散列分布到特定计算机。

散列函数非常复杂，但现代类库中都有现成的类，重要的是，如何对散列法进行细调以获得最好的性能。

4. 算法的复杂性 (Algorithmic Complexity)

关于算法的复杂性，软件工程师需要理解这样几件事。第一，大O标记法(big O notation);第二，你永远都不应该使用嵌套式循环(循环里面套循环)，你应该使用 Hash 表，数组或单一循环;第三，如今优秀类库比比皆是，我们不必过分纠缠于这些库的效能的`差别，我们以后还有机会进行细调;最后，不要忽视算法的优雅及性能，编写紧凑的，可读的代码可以让你的算法更简单，更干净。

3. 分层 (Layering)

用分层来讨论软件架构是最容易的。John Lakos 曾出版过一本关于大型 C++ 系统的书。Lakos 认为软件包含了层，书中介绍了层的概念，方法是，对每个软件组件，数一下它所依赖的组件数目就可以知道它的复杂程度。

Lakos 认为，一个好的软件拥有金字塔结构，就是说，软件组件拥有层层积累的复杂度，但每个组件本身必须简单，一个优秀的软件包含很多小的，可重复使用的模块，每个模块有自己的职责。一个好的系统中，组件之间的依赖性不可交叉，整个系统是各种各样的组件堆积起来，形成一个金字塔。

Lakos 在软件工程的很多方面都是先驱，最着名的是 Refactoring (代码重构)。代码重构指的是，在编程过程中需要不断地对代码进行改造以保证其结构的健壮与灵活。

2. 惯例与模板 (Conventions and Templates)

命名惯例和基础模板在编程模式中常被忽视，然而它可能是最强大的方法。命名惯例使软件自动化成为可能，如，Java Beans 框架在 getter 和 setter 方法中，使用简单的命名惯例。del.icio.us 网站的 URL 命名也使用统一的格式，如 http://del.icio.us/tag/software 会将用户带到所有标签为 software 的页。

很多社会网络均使用简单命名，如，你的名字是 johnsmith ，那你的头像可能命名为 johnsmith.jpg，而你的 rss 聚合文件的命名很可能是 johnsmith.xml 。

命名惯例还用于单元测试，如，JUnit 单元测试工具会辨认所有以 test 开头的类。

我们这里说的模板(templates )指的并不是 C++ 或 Java 语言中的 constructs，我们说的是一些包含变量的模板文件，用户可以替换变量并输出最终结果。

Cold Fusion 是最先使用模板的程序之一，后来，Java 使用 JSP 实现模板功能。Apache 近来为 Java 开发了非常好用的通用模板, Velocity。PHP 本身就是基于模板的，因为它支持 eval 函数。

1. 界面(Interfaces)

软件工程中最重要的概念是界面。任何软件都是一个真实系统的模型。

如何使用简单的用户界面进行模型化至关重要。很多软件系统走这样的极端，缺乏抽象的冗长代码，或者过分设计而导致无谓的复杂。

在众多软件工程书籍中，Robert Martin 写的《敏捷编程》值得一读。

关于模型化，以下方法对你会有帮助。首先，去掉那些只有在将来才可能用得着的方法，代码越精练越好。第二，不要总认为以前的东西是对的，要善于改变。第三，要有耐心并享受过程。

❾ 数据库如何判断规范化程度

S➡D，D➡M，可以推出S➡M；所以存在传递依赖；
第三范式规定不存在函数依赖，所以不满足第三范式；
属性不可再分，满足第一范式；
第一范式基础上，不存在部分函数依赖，所以满足第二范式，即2NF；
你可能对部分函数依赖不理解，我解释一下：S➡D，意味着D依赖于S，也就是S的内容决定着D的内容；如果{A,B}➡M,同时有B➡M，那就有部分函数依赖了，因为{A,B}中的一个子集是B，B是集合中的一部分；这就是部分函数依赖。