在日常开发中,一些不常用且又比较基础的知识,过了一段时间之后,总是容易忘记或者变得有点模棱两可。本篇主要记录一些关于MySQL数据库比较基础的知识,以便日后快速查看。
第一范式:所有属性都是不可分割的原子值。 也就是每个属性都是不可再分的。 例如下图就不符合第一范式的要求
●关系型数据库逻辑设计: ➠针对一个具体问题应如何构造一个适合于它的数据模式,即应构造几个关系,每个关系由哪些属性组成等 eg:
数据库范式在数据库设计中的地位一直很暧昧,教科书中对于数据库范式倒是都给出了学术性的定义,但实际应用中范式的应用却不甚乐观,这篇文章会用简单的语言和一个简单的数据库DEMO将一个不符合范式的数据库一步步从第一范式实现到第四范式。
非主属性完全依赖于主关键字,如果不是完全依赖主键(即不全依赖联合主键中的所有关键字),应该拆分成新的实体,设计成一对多的实体关系
约束其实就是一种限制,用于修饰表中的列. 通过这种限制来保证表中数据的正确性、有效性和完整性。
如需运行分布式事务,需启动Distributed Transaction Coordinator服务,如启动该服务报错,输入CMD命令msdtc -resetlog即可。
原文出处: 宋沄剑 简介 数据库范式在数据库设计中的地位一直很暧昧,教科书中对于数据库范式倒是都给出了学术性的定义,但实际应用中范式的应用却不甚乐观,这篇文章会用简单的语言和一个简单的数据库DEMO将一个不符合范式的数据库一步步从第一范式实现到第四范式。 范式的目标 应用数据库范式可以带来许多好处,但是最重要的好处归结为三点: 1.减少数据冗余(这是最主要的好处,其他好处都是由此而附带的) 2.消除异常(插入异常,更新异常,删除异常) 3.让数据组织的更加和谐… 但剑是双刃的,应用数据库范式同样也会带来
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。国内绝大多数院校用的王珊的《数据库系统概论》这本教材,某些方面并没有给出很详细很明确的解释,与实际应用联系不那么紧密,你有这样的疑问也是挺正常的。我教《数据库原理》这门课有几年了,有很多学生提出了和你一样的问题,试着给你解释一下吧。(基本来自于我上课的内容,某些地方为了不过于啰嗦,放弃了一定的严谨,主要是在“关系”和“表”上)
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,同时,不会发生插入(insert)、删除(delete)和更新(update)操作异常。反之则是乱七八糟,不仅给数据库的编程人员制造麻烦,而且面目可憎,可能存储了大量不需要的冗余信息。
数据库python-mysql安装参考:http://blog.phpfs.com/archives/2343.html # -*- coding: UTF-8 -*- import MySQLdb import time #警告信息try except是无法捕捉的 from warnings import filterwarnings filterwarnings('error', category = MySQLdb.Warning) cursor = conn = delete_id = update
按照教材中的定义,范式是“符合某一种级别的关系模式的集合,表示一个关系内部各属性之间的联系的合理化程度”。很晦涩吧?实际上你可以把它粗略地理解为一张数据表的表结构所符合的某种设计标准的级别。就像家里装修买建材,最环保的是E0级,其次是E1级,还有E2级等等。数据库范式也分为1NF,2NF,3NF,BCNF,4NF,5NF。一般在我们设计关系型数据库的时候,最多考虑到BCNF就够。符合高一级范式的设计,必定符合低一级范式,例如符合2NF的关系模式,必定符合1NF。
首先要明白”范式(NF)”是什么意思。按照教材中的定义,范式是“符合某一种级别的关系模式的集合,表示一个关系内部各属性之间的联系的合理化程度”。很晦涩吧?实际上你可以把它粗略地理解为一张数据表的表结构所符合的某种设计标准的级别。就像家里装修买建材,最环保的是E0级,其次是E1级,还有E2级等等。数据库范式也分为1NF,2NF,3NF,BCNF,4NF,5NF。一般在我们设计关系型数据库的时候,最多考虑到BCNF就够。符合高一级范式的设计,必定符合低一级范式,例如符合2NF的关系模式,必定符合1NF。
1、问题:mysql 遇到某些中文插入异常 最近有同学反馈了这样一个问题: 上述语句在脚本中 load 入库的时候会 hang 住,web 前端、命令行操作则要么抛出 Incorrect strin
上周四下午的VIP试听课是由芒果给大家介绍的MySQL的一些基础知识,在这里芒果给大家分享其中的一部分内容——对数据库三大范式做个小介绍:
MySQL数据类型定义了数据的大小范围,因此使用时选择合适的类型,会降低表占用的磁盘空间,间接减少了磁盘I/O的次数,提高表的访问效率,而且索引的效率也和数据的类型息息相关。
范式化是指数据库设计的规范,目前说道范式化一般是指第三设计范式。也就是要求数据表中不存在非关键字段对任意候选关键字段的传递函数依赖则符合第三范式。
在开发中自己SQL一直写得很随便,为了提升自己的SQL水平,我在写SQL时强迫自己做这些操作,并养成习惯。
目前关系型数据库有六种范式:第一范式(1NF)、第二范式(2NF)、第三范式(3NF)、巴斯-科德范式(BCNF)、第四范式(4NF)和第五范式(5NF,又称完美范式)。一般来说,数据库只需要满足第三范式就行了。
这个问题是由于数据库的编码方式引起的,首先我们来了解一下utf8和utf8mb4的区别:
2.1 数据库结构优化的目的 减少数据冗余 尽量避免数据维护中出现更新,插入和删除异常 插入异常 如果表中的某个实体随着另一个实体而存在 先看一个表结构 为学号,课程名
候选码通常有一个或多个,用于唯一确定一个元组(行,对象)。举例:主键,唯一索引都可以是候选码。
设计范式(范式,数据库设计范式,数据库的设计范式)是符合某一种级别的关系模式的集合。构造数据库必须遵循一定的规则。在关系数据库中,这样的规则就是范式。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。眼下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)、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很多其它要求的称为第二范式(2NF),其余范式以次类推。一般说来。数据库仅仅需满足第三范式(3NF)即可了。以下我们举例介绍第一范式(1NF)、第二范式(2NF)和第三范式(3NF)。 在创建一个数据库的过程中,范化是将其转化为一些表的过程,这样的方法能够使从数据库得到的结果更加明白。这样可能使数据库产生反复数据,从而导致创建多余的表。范化是在识别数据库中的数据元素、关系,以及定义所需的表和各表中的项目这些初始工作之后的一个细化的过程。 以下是范化的一个样例 Customer Item purchased Purchase price Thomas Shirt 40 Maria Tennis shoes 35 Evelyn Shirt 40 Pajaro Trousers 25 假设上面这个表用于保存物品的价格,而你想要删除当中的一个顾客,这时你就必须同一时候删除一个价格。范化就是要解决问题,你能够将这个表化为两个表。一个用于存储每一个顾客和他所买物品的信息,还有一个用于存储每件产品和其价格的信息,这样对当中一个表做加入或删除操作就不会影响还有一个表。
数据库范式是数据库设计中必不可少的知识,没有对范式的理解,就无法设计出高效率、优雅的数据库。甚至设计出错误的数据库。而想要理解并掌握范式却并不是那么容易。教科书中一般以关系代数的方法来解释数据库范式。这样做虽然能够十分准确的表达数据库范式,但比较抽象,不太直观,不便于理解,更难以记忆。 本文用较为直白的语言介绍范式,旨在便于理解和记忆,这样做可能会出现一些不精确的表述。但对于初学者应该是个不错的入门。我写下这些的目的主要是为了加强记忆,其实我也比较菜,我希望当我对一些概念生疏的时候,回过头来看看自己写的笔记,可以快速地进入状态。如果你发现其中用错误,请指正。 下面开始进入正题:
在工作中不可避免的就要针对新需求进行表结构设计, 那应该将表结构设计成什么样, 又该依据什么准则设计呢? 带着这些问题, 一起看下如何进行表结构设计. 表结构目的 我们应该带着什么样的目标, 或者说
小伙伴想精准查找自己想看的MySQL文章?喏 → MySQL江湖路 | 专栏目录 干饭人,干饭魂,吃饭干饭要拿盆 上周三中午和公司另一个部门的春哥一起干饭,就在公司门口杏坛路上的丰源包子铺~ 不得不说和我在老家小时候吃的蒸包真是一个味儿,天天吃都不腻,唯一缺点就是老家包子一块钱个,这家2块5一个🙃。不得不说,真吃不起。。。 📷 饭桌上春哥问我面试时会不会问数据库的三大范式,回答的都咋样? 因为在他最近面试问这问题时,发现很多同学对范式概念很模糊,有人倒是准备了,直接背起标准答案来。。他
-|关系的数学定义:域(同类型值集合)、由笛卡儿积(任意域各自相乘)推出关系的定义
1.在数据管理技术的发展过程中,经历了人工管理阶段、文件系统阶段和数据库系统阶段。在这几个阶段中,数据独立性最高的是( A )阶段。
该范式是为了排除 重复组 的出现,因此要求数据库的每个列的值域都由原子值组成;每个字段的值都只能是单一值。1971年埃德加·科德提出了第一范式。即表中所有字段都是不可再分的。
数据库设计范式 目的: 节约数据存储空间 提高查询效率 减少数据冗余 尽量避免数据维护中出现更新,插入和删除异常 第一范式 数据库表中的所有字段都只具有单一属性 单一属性的列是由基本的数据类型所构成的 设计出来的表都是简单的二维表 根据第一范式设计的表,就是一张简单的二维表,每一列都有它的意义。 第二范式 要求一个表中只具有一个业务主键,也就是说 符合第二范式的表中非主键列对主键的有完全依赖关系 一张表只能有一个主键 第三范式 指每一个非主属性既不部分依赖于也不传递依赖
查询有能够对应班级的学生以及班级信息,按照班级进行排序,若为同班级按照id进行排序。
问题到这就结束了吗?当然没有,身为一个有追求的猴子,怎么可能这样就完了,肯定要研究透这个问题,现在还有以下两点想不明白的。
范式是符合某一种级别的关系模式的集合。构造数据库必须遵循一定的规则。在关系数据库中,这种规则就是范式。
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SQLite 数据库在安装 Python 之后会自动安装到你的电脑上,通过它可以将数据持久的存储在本地电脑中,有人肯定说了,我们可以将数据存储到文件中啊,为啥要存储到数据库中呢?这个吧,肯定是用着舒服啊(说了跟没说一样)。说真的很多时候不用问为什么的,先上手,后面在补充这些概念类的东西,用数据库在某些场景下是比用文件好的,当然只是在某些场景。
三级模式—两层映射 数据库设计过程 E-R模型 集成的方法 多个局部E-R图一次集成。 逐步集成,用累加的方式一次集成两个局部E-R。 集成产生的冲突及解决办法 属性冲突:包括属性域冲突和属性取值
设R(U)是属性U上的一个关系模式,X和Y是U的子集,r为R的任一关系,如果对于r中的任意两个元组u、v,只要有u[X]=v[X],就有u[Y]=v[Y],则称X函数决定Y,或称Y函数依赖于X,记为X→Y。
笔者通过绘制时序图,我们可以清晰的知道在集成Seata、ShardingSphere、Dubbo之后,我们插入一条数据的整个内部调用链逻辑
最近在梳理大数据模式下的数据仓库数据模型,花了点时间,系统的回顾一下传统数据仓库数据模型设计的理论,作为笔记分享给大家,很多资料来自互联网和读过的数据仓库理论和实践相关的熟悉,无剽窃之心,共勉吧。
MySQL在5.5.3之后增加了这个utf8mb4的编码,mb4就是most bytes 4的意思,专门用来兼容四字节的unicode。好在utf8mb4是utf8的超集,除了将编码改为utf8mb4外不需要做其他转换。当然,为了节省空间,一般情况下使用utf8也就够了。
前言 身为一名前端工程师,对于 SQL了解程度并不是很深刻,盘点一些个人工作遇到的问题,给大家普及下知识,以及记录自己如何解决这些问题的。 导航 SELECT 语句不区分大小写? SELECT IN
不符合第一范式的例子: 表:字段1 字段2 字段3 字段4 字段3.1 字段3.2
软件系统经常使用各种长期保存的信息,这些信息通常以一定方式组织并存储在数据库或文件中,为减少数据冗余,避免出现插入异常或删除异常, 简化修改数据的过程,通常需要把数据结构规范化。
数据库有“三个从无到有”,其中第一个就是数据库模式的从无到有,针对一个具体问题,如何构造一个适合的数据库模式是建立数据库系统很基本的问题,这是数据库的设计问题,确切的说是关系数据库逻辑设计问题,我们有一个有利工具:关系数据库的规范化理论。
大家好,我是架构君,一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说数据库设计概念总结「建议收藏」,希望能够帮助大家进步!!!
网名 bisal ,具有十年以上的应用运维工作经验,目前主要从事数据库应用研发能力提升方面的工作,Oracle ACE ,拥有 Oracle OCM & OCP 、EXIN DevOps Master 、SCJP 等国际认证,国内首批 Oracle YEP 成员,OCMU 成员,《DevOps 最佳实践》中文译者之一,CSDN & ITPub 专家博主,长期坚持分享技术文章,多次在线上和线下分享技术主题。
范式是数据库设计时遵循的一种规范,不同的规范需要遵循不同的范式,只有充分遵循了数据库设计的范式,才能设计开发出冗余较小、高效、结构合理的数据库。
概论一个关系数据库由一组关系模式组成,一个关系由一组属性名组成,关系数据库设计就是如何把已给定的相互关联的一组属性名分组,并把每一组性名组织成关系的问题。
utf8mb4是utf8的超集,emoji表情以及部分不常见汉字在utf8下会表现为乱码。
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