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在创建ER图期间何时应用规范化原则

在创建ER图期间，应该在以下情况下应用规范化原则：

当存在重复数据时：规范化原则可以帮助消除重复数据，提高数据的一致性和准确性。
当存在数据冗余时：规范化原则可以帮助减少数据冗余，节省存储空间，并提高数据更新的效率。
当存在数据依赖性时：规范化原则可以帮助识别和处理数据之间的依赖关系，确保数据的完整性和一致性。
当需要提高数据查询和操作的效率时：规范化原则可以帮助设计出更优化的数据库结构，提高数据查询和操作的效率。
当需要支持数据的扩展和变化时：规范化原则可以帮助设计出灵活的数据库结构，便于后续的数据扩展和变化。

在应用规范化原则时，可以采用以下几个常用的规范化形式：

第一范式（1NF）：确保每个属性都是原子的，不可再分。
第二范式（2NF）：确保非主键属性完全依赖于主键，消除部分依赖。
第三范式（3NF）：确保非主键属性不依赖于其他非主键属性，消除传递依赖。
巴斯-科德范式（BCNF）：确保每个非主键属性都依赖于候选键，消除主键依赖。
第四范式（4NF）：确保消除多值依赖。
第五范式（5NF）：确保消除连接依赖。

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【无标题】

主要类型：概念模型：描述业务规则和数据的高层抽象，如实体-关系图（ER图）。逻辑模型：定义数据库中数据的结构，包括表、字段和关系。...原则： 规范化：数据库设计应符合规范化原则，通过将数据分解为逻辑上相关的表，减少数据冗余，提高数据一致性。...建立数据字典：创建数据元素的定义、属性和关系，形成数据字典。绘制概念模型：实体-关系图（ER图）：使用概念模型工具，绘制实体-关系图，表示不同实体及其之间的关系。...创建实体-关系图（ER图）：定义实体：识别系统中的实体，即具有独立身份的对象。定义关系：确定实体之间的关系，包括一对一、一对多和多对多关系。...规范化过程：范式分析：应用范式原理，确保概念模型达到一定的规范化水平。解决冗余：消除概念模型中可能存在的数据冗余，提高数据存储效率。

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关于如何更好管理好数据库的一点思考

本文尝试从数据库设计理论、ER图简介、性能优化、避免过度设计及权限管理方面进行思考阐述。...二、ER图详解 ER图（实体-关系图，Entity-Relationship Diagram）是数据库设计中的一种重要工具，用于直观地表示数据及其关系。...实践应用 ER图广泛用于数据库设计的初期阶段，它帮助设计者：明确系统中涉及的实体和它们的属性。理解实体之间的关系及其性质。提供直观的图形化表示，便于与利益相关者沟通。...实际应用：适当反规范化：在实际应用中，为了提高查询性能，可以适当反规范化，例如通过增加冗余字段或预计算字段。基于使用场景：反规范化应基于实际使用场景和性能需求，不宜过度。 3....数据库设计原则实际应用：理解业务需求：在设计数据库之前，深入了解业务需求，确保设计符合实际业务场景。灵活性和扩展性：设计时考虑未来可能的变化和扩展需求。

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【数据库设计和SQL基础语法】--数据库设计基础--数据建模与ER图

规范化设计：通过ER图，设计者可以识别和规范化数据结构，确保数据库设计符合规范化原则，减少数据冗余和提高一致性。...数据库实施：在数据库实施阶段，ER图为物理数据库的创建提供了指导，有助于将概念模型转化为具体的数据库结构。...ER图在整个数据库生命周期中都具有关键作用，是数据库设计不可或缺的一部分。 2.2 ER图的基本元素实体实体是实体-关系图（ER图）中的一个基本元素，用于表示数据库中的对象或事物。...添加注释和约束：在需要时，添加注释和约束，以更清晰地说明实体-关系图的意义和规则。审查和验证：审查绘制的ER图，确保它符合数据库设计的需求。验证图形是否准确地反映了系统中的实体、关系和属性。...ER图作为重要的可视化工具，定义了实体、关系和属性的表示方式，有助于可视化数据模型、规范化设计、需求分析和设计验证。实体、关系和属性是ER图的基本元素，通过符号清晰表示，构建了数据库系统的全貌。

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数据仓库②-数据仓库与数据集市建模

注：在数据仓库中不需要严格遵守规范化设计原则(具体原因请看上篇 )。本文示例中的主码，外码均只表示一种对应关系，此处特别说明。维度建模的三种模式 1....然而这种模式在实际应用中很少见，因为这样做会导致开发难度增大，而数据冗余问题在数据仓库里并不严重。 3. 星座模式星座模式(Fact Constellations Schema)也是星型模式的扩展。...实例：零售公司销售主题的维度建模在进行维度建模前，首先要了解用户需求。而笔者在数据库系列的第一篇就讲过，ER建模是当前收集和可视化需求的最佳技术。...因此假定和某零售公司进行多次需求PK后，得到以下ER图： ? 随后可利用建模工具将ER图直接映射到关系图： ? 需求搜集完毕后，便可进行维度建模了。本例采用星形模型维度建模。...因此在实际应用中，雪花模型仅是一种理论上的模型。星座模型则出现在"维度建模数据仓库"中，本文后面将会讲到。

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深入讲解四种数仓建模理论方法

2.实现步骤 ①.抽象出主体 —— 学生，课程； ②.梳理主体之间的关系 —— 选修；（学生与选修课程是一个多对多的关系） ③.梳理主体的属性； ④.画出 E-R 关系图； 3.应用场景： 1、ER...ETL：雪花模型符合业务ER模型设计原则，在ETL过程中相对简单，但是由于附属模型的限制，ETL任务并行化较低；星型模型在设计维度表时反范式设计，所以在ETL过程中整合业务数据到维度表有一定难度，但由于避免附属维度...Data Vault是对ER模型更进一步的规范化，由于对数据的拆解更偏向于基础数据组织，在处理分析类场景时相对复杂，适合数仓底层构建，目前实际应用场景较少。...由于过度规范化，使用中牵涉到太多的join操作，目前没有实际案例，仅作了解。 5.基本建模方法对比当前主流建模方法为：ER模型、维度建模。...InfoSphere能够帮助商业用户建立逻辑、物理模型图，并且之后能非常方便的在各种不同的应用和系统中进行使用。InfoSphere是一个端到端的解决方案，可以快速高效地用在建立、部署、更新数据模型。

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数据库的设计原则有哪些_数据库三原则

，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...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。...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。...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。　　...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。

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数据仓库常见建模方法与建模实例演示

3.2.1.事实表在ER模型中抽象出了有实体、关系、属性三种类别，在现实世界中，每一个操作型事件，基本都是发生在实体之间的，伴随着这种操作事件的发生，会产生可度量的值，而这个过程就产生了一个事实表...周期快照事实表，按照一定的时间周期间隔(每天，每月)来捕捉业务活动的执行情况，一旦装入事实表就不会再去更新，它是事务事实表的补充。...3.3 DataVault模型 Data Vault是Dan Linstedt发起创建的一种模型方法论，Data Vault是在ER模型的基础上衍生而来，模型设计的初衷是有效的组织基础数据层...Data Vault是对ER模型更近一步的规范化，由于对数据的拆解和更偏向于基础数据组织，在处理分析类场景时相对复杂，适合数仓低层构建，目前实际应用场景较少 3.4Anchor模型 Anchor是对...，使用中牵涉到太多的join操作，目前木有实际案例，仅作了解 4.四种模型总结以上为四种基本的建模方法，当前主流建模方法为： ER模型、维度模型 ER模型常用于OLTP数据库建模，应用到构建数仓时更偏重数据整合

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数据库设计概念总结「建议收藏」

目录一.明确需求二.设计表结构 1.1ER图的设计 1.2设计ER图的必要三.规范数据库设计规范 规范化的必要性：四.数据库三范式 1．第一范式(确保每列保持原子性) 2．第二范式(确保表中的每列都和主键相关...二.设计表结构 1.1ER图的设计在数据库设计的流程上,我们通常根据需求,画出数据的ER图.然后在通过ER图生成数据库的建库脚本.ER图，所谓的ER图就是数据库关系图 1.2设计ER图的必要可见即可得....使用ER图可以通过图形的方式展示表与表直接的关系可以根据设置的数据库,方便生成不同的数据库的SQL建库脚本可以快速的生成数据库文档三.规范数据库设计规范 规范化的必要性： 规范化过程主要为克服数据库逻辑结构中的插入异常...数据库规范化能够让数据库设计者更好地了解组织内部当前的数据结构，最终得到一系列的数据实体。数据库规范化通过对数据库表的设计，可以有效降低数据库冗余程度。...基于数据的复杂性，一般数据库数据库是先画ER图的。 3.

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【知识】实体关系图（ERD）的定义和绘制

2.2.3 数据库创建和补丁 —Visual Paradigm是一个ERD工具，它支持一个数据库生成工具，可以通过ER图的方式自动创建和补丁数据库。...这样的初始模型还可以演化为物理数据库模型，以帮助创建关系数据库，或帮助创建流程图和数据流模式。 2.3 ERD符号指南 ER图包含实体、属性和关系。在这一节中，我们将详细讨论ERD符号。...或者您正在开发一个为数据库创建准备好的ER模型吗?您必须清楚在适当的细节级别开发ER关系图的目的(有关更多细节，请阅读“概念、逻辑和物理数据模型”一节) 确保您清楚要建模的范围。...应用数据库规范化技术以减少数据冗余和提高数据完整性的方式重构实体。例如，制造商的详细信息最初可能存储在Product实体下。...在规范化的过程中，您可能会发现详细信息会重复记录，然后您可以将其作为单独的实体制造商进行拆分，并使用一个外键在产品和制造商之间进行链接。

4.5K7 0

MySQL技能完整学习列表4、数据库设计——2、数据库规范化（Normalization）——3、实体-关系模型（ER Modeling）

规范化的过程主要是通过创建一系列的数据实体，并确保这些实体之间的关系是逻辑且一致的。 规范化的主要目的有两个：消除冗余数据：这意味着避免在多个表中存储相同的数据。...在关系数据库中，这种规范化是通过应用一系列的规则来实现的，这些规则被称为“范式”。...每个范式都有其特定的要求，满足这些要求可以使数据库更加规范化。例如，第一范式需要满足的要求最低，而第二范式在第一范式的基础上增加了更多的要求，以此类推。...因此，在实际应用中需要找到平衡点，既要避免数据冗余和不一致，又要考虑性能需求。数据库三范式数据库的三大范式包含：第一范式(1NF)、第二范式(2NF)、第三范式(3NF)。...这种模型被广泛应用于数据库设计中，有助于分析和理解数据结构，以及确定系统中数据的存储需求。在ER模型中，有两个主要的组成部分：实体和关系。

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「数据架构」什么是实体关系图(ERD)?

在数据库工程中充分利用ER关系图，可以保证在数据库创建、管理和维护中产生高质量的数据库设计。ER模型还提供了一种通信手段。 ? 今天我们将带你了解所有你需要知道的关于ER图解的知识。...数据库创建和补丁 —Visual Paradigm是一个ERD工具，它支持一个数据库生成工具，可以通过ER图的方式自动创建和补丁数据库。...这样的初始模型还可以演化为物理数据库模型，以帮助创建关系数据库，或帮助创建流程图和数据流模式。 ERD符号指南 ER图包含实体、属性和关系。在这一节中，我们将详细讨论ERD符号。...或者您正在开发一个为数据库创建准备好的ER模型吗?您必须清楚在适当的细节级别开发ER关系图的目的(有关更多细节，请阅读“概念、逻辑和物理数据模型”一节) 确保您清楚要建模的范围。...应用数据库规范化技术以减少数据冗余和提高数据完整性的方式重构实体。例如，制造商的详细信息最初可能存储在Product实体下。

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数据建模方法模型规范工具全解

在OLTP场景中，常用的是使用实体关系模型（ER）来存储，从而在事务处理中解决数据的冗余和一致性问题。在OLAP场景中，有多种建模方式有：ER模型、星型模型和多维模型。...（4）确认维度（描述环境）维度提供围绕某一业务过程事件所涉及的"谁、什么、何处、何时、为什么、如何"等背景。维度表包含分析应用所需要的用于过滤及分类事实的描述性属性。...3、Data Vault模型 DataVault由Hub（关键核心业务实体）、Link（关系）、Satellite（实体属性）三部分组成，是Dan Linstedt发起创建的一种模型方法论，它是在ER...InfoSphere能够帮助商业用户建立逻辑、物理模型图，并且之后能非常方便的在各种不同的应用和系统中进行使用。InfoSphere是一个端到端的解决方案，可以快速高效地用在建立、部署、更新数据模型。...06 总结上述的这些方法都有自己的优点和局限性，实际在创建数据仓库模型的时候，可以参考使用上述数据仓库不同的建模方法，在各个不同阶段采用不同的方法，从而能够保证整个数据仓库建模的质量。

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8000字，详解数据建模的方法、模型、规范和工具！

在OLTP场景中，常用的是使用实体关系模型（ER）来存储，从而在事务处理中解决数据的冗余和一致性问题。在OLAP场景中，有多种建模方式有：ER模型、星型模型和多维模型。...周期快照事实表，按照一定的时间周期间隔(每天，每月)来捕捉业务活动的执行情况，一旦装入事实表就不会再去更新，它是事务事实表的补充。...（5）确认维度（描述环境）维度提供围绕某一业务过程事件所涉及的"谁、什么、何处、何时、为什么、如何"等背景。维度表包含分析应用所需要的用于过滤及分类事实的描述性属性。...3、Data Vault模型 DataVault由Hub（关键核心业务实体）、Link（关系）、Satellite（实体属性）三部分组成，是Dan Linstedt发起创建的一种模型方法论，它是在ER...InfoSphere能够帮助商业用户建立逻辑、物理模型图，并且之后能非常方便的在各种不同的应用和系统中进行使用。InfoSphere是一个端到端的解决方案，可以快速高效地用在建立、部署、更新数据模型。

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第11章_数据库的设计规范

反范式化 # 3.1 概述 规范化 vs 性能为满足某种商业目标，数据库性能比规范化数据库更重要在数据规范化的同时，要综合考虑数据库的性能通过在给定的表中添加额外的字段，以大量减少需要从中搜索信息所需的时间...在 ER 模型中用椭圆形来表示。关系，则是指实体之间的联系。比如超市把商品卖给顾客，就是一种超市与顾客之间的联系。在 ER 模型中用菱形来表示。注意：实体和属性不容易区分。...如果你只是开发一个小应用，或许简单设计几个表够用了，一旦要设计有一定规模的应用，在项目的初始阶段，建立完整的 ER 模型就非常关键了。开发应用项目的实质，其实就是建模。...# 8.5 ER 模型图转换成数据表通过绘制 ER 模型，我们已经理清了业务逻辑，现在，我们就要进行非常重要的一步了：把绘制好的 ER 模型，转换成具体的数据表，下面介绍下转换的原则：（1）一个...下面结合前面的 ER 模型，具体讲解一下怎么运用这些转换的原则，把 ER 模型转换成具体的数据表，从而把抽象出来的数据模型，落实到具体的数据库设计当中。 # 1.

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网络科学课程

我在top.es领域的工作（~2006）: 博士后工作（2005-2009）: 网页垃圾邮件 -为欺骗搜索引擎而创建的页面 -用关键词来吸引流量 -增加其他页面的链接分数 -方法一直在进化,如何把握它们...复杂网络的普适性: "网络科学的一个重要发现是,在科学、自然和技术的各个领域中出现的网络结构彼此相似,这是由相同的组织原则支配的结果."...研究复杂网络的一种方法是运行网络创建的随机模型，然后观察它们是否生成看起来像真实网络的网络 “随机网络”模型是一种特定的随机模型，其中每个连接都是随机独立创建的在聚会上认识人：你随便挑一个人和那个人聊一会儿...真实的网络：总结: 要记住的东西: ER模型 ER模型中的度分布练习: 编写代码创建ER网络用N=256,p=0.25表示网络的期望边数;然后将您的解决方案与此视频中的解决方案进行比较视频链接...ER网络中的连通性: ER网络随着的增加而增加: 当=0时：孤立当<1时：断开当>1时：强连通分量当=N–1完全图显然，必须有一个强连接，=1，ER在1959

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数据库的设计规范

1.为什么需要数据库设计 2.范式在关系型数据库中，关于数据表设计的基本原则、规则就称为范式。可以理解为，一张数据表的设计结构需要满足的某种设计标准的级别。...2.1键和相关属性的概念第一范式确保数据表中每个字段的值必须有原子性每个字段的值为不可再次拆分的最小数据单元原子性是主观的，取决于具体应用和需求，决定是否继续拆分为细粒度。...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的平衡没有完美的设计，只有合适的设计。...3.反范式化有些数据看似冗余，其实对业务来说十分重要，这时候就要遵循业务优先的原则，首先满足业务需求。数据库性能和规范化数据的矛盾，和现实世界一致。 4.E-R模型什么是E-R模型？...在开发基于数据库的信息系统的设计阶段，通常用ER模型来描述信息需求和信息特征，帮助理清业务逻辑，从而设计出优秀的数据库。特别是对于大型复杂的项目。 ER模型包括哪些要素？关系的类型？

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数仓设计和规范—数仓背景知识

ER模型 Inmon提出的企业级数据仓库模型采用三范式（3NF），即ER模型。若从企业级数据仓库模型着手，走的就是一条自顶向下的建设途径：先建企业级数据仓库，再在其上开发具体的应用。...以维度模型开发分析主题，这样能够快速实施，迅速获得投资回报，在取得实际效果的基础上，再逐渐增加应用主题，循序渐进，积累经验，逐步建成企业级数据仓库。...Data Vault模型 Data Vault 是 Dan Linstedt 发起创建的一种模型，它是ER模的衍生，其设计的出发点也是为了实现数据的整合，但不能直接用于数据分析决策。...Attributes，功能类似于 Data Vault Satellite ，但是它更加规范化，将其全部 k-v 结构化，一个表只有一个Anchors 的属性描述; ③....维表是根据维度及其属性将数据平台上构建的表物理化的表，采用宽表设计的原则。

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RESTful API模式系列二：API设计者的职责

理解应用状态的最简单方法是把它描述成应用数据模型（application data model），可以表示成实体-关系图（ER图）。实体-关系图能列出应用状态中实体的细节，以及它们间的关系。...一些情景中，很容易创建实体-关系图。假设一个web应用把所有状态存在数据库中，我们很容易从数据的schema中得到关系图。其它一些没有严格定义的情景下，API设计者的工作会难一些。...这时，为应用创建ER图就真的很有用。对你来说这是难得的锻炼机会，它帮助你更好地理解应用。更重要的是，它会帮你设计出更好的RESTful API。我们一会详细讨论这个。...以后的例子中，我都假设我们已经有了实体-关系图（ER diagram）。除了理解应用的状态和状态上的操作外，你还需要应用程序的入口（entry point），它让你能获取和更改应用状态。...现在，我们只需要把资源理解成ER图中的实体（这也是为什么应用中没有实体时我建议你画ER图）。资源间的关系通过超链接表示。

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MongoDB设计方法及技巧

department: 'New Business', example: 'robin@example.com' } 为了能够充分利用MongoDB的优势，您必须了解并遵循一些基本的数据库设计原则...（比如：将网页标题、作者、内容分别存储到同一个collection中）所以在两种存储数据方式之间进行选择之前，先评估一下你的应用数据库的使用方式。...正如我们在上文中介绍的，知道何时进行规范化存储或非规范化存储是非常重要的。因此设计者需要考虑关系的基数是“一个对少数几个”还是“一个对多个”？每种关系将具有不同的建模方法。 ...能够查看设计图，将对您理解和设计MongoDB的方式上产生重大影响。 DbSchema是可以很好地完成可视化设计工作的一个工具。如下图所示，它将通过读取集合和文档来推导架构。...在DbSchema中，您还可以为MongoDB创建外键，当然仅在本地创建，只用于设计目的。 ? 2.4.智能索引为了保持数据库的良好性能，有必要建立智能索引，这将简化写入和读取操作。

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