关系database

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关系DB（根）

          关系数据库是支持关系模型的数据库系统。

          关系的模型由关系数据的结构，关系操作集合和关系完整性约束的三部分组成。

 

 

为什么要有关系数据库。（根）

         我认为这个分层的思想是一样的道理，是从现实世界到计算机世界的一个过程，关系数据库就是这个过程的产物，从现实世界到计算机世界是层层抽象的关系。

          另一方面，我认为是为了提高效率。反证法，如果不使用关系数据库会有哪些弊端。对于初次接触数据库的新手，尝试维护和管理现实世界的信息孤岛会遇到数据访问的准确性。例如关系的规范化，我们从反面来考虑如果没有关系的规范化就会出现数据的冗余、删除异常、更新异常等。

          而关系数据库在分析数据方面是很强大的，让我们的数据变得更有意义，可以保证数据的准确性和完整性。

          总之，我认为关系数据库的学习就是一种指导思想，再过度到sql 数据库，它就像三层架构中的业务逻辑层吧。

 

咬文嚼字（枝叶）

 

          1型（Relation Schema）

             关系的性质包括以下几点：

             1）列是同质的，即每一列中的分量必须来自同一个域，必须是同类型的数据。

             2）不同的列可以来自同一个域，每一列称为属性，不同的属性必须有不同的名字。

             3）列的顺序可以任意交换。

             4）关系中元组的顺序可以任意，在一个关系中可以任意的交换两行的次序。

             5）关系中不允许出现相同的元组。

             6）关系中的每一个分量必须是不可再分的的数据项，或者说是所有属性的值都是原子的，即是一个确定的值。

 

             关系的型就是关系模式，一个关系模式形式是R(U,X,Y)

             1.1数据结构

                   

                     1.1.1 domain

                               domain域

                     1.1.2 CartesianProduct

                              笛卡尔积

                     1.1.3 Relation

                             关系

           1.2关系的键

                     1.2.1 Candidatekey

                              能唯一标识关系元组的一个属性或属性集，成为（candidate key）

                              也就是一个元组中不重复数据的列就可以作为一个候选键。

 

                     1.2.2 Primarykey

                              主键，是从候选键中的任意的一个组合中选择一组作为主键。

 

                     1.2.3 Foreignkey(Referencing Relation)

                             外键，是一个表相对于另一个表来说的，一个表中的一个主键可能是另一个表中的外键，由此这两个表的关系为参照关系（Referenced Realtion）

 

                      1.2.4 PrimeAttribute

                            主属性：第一次的关系DB，对于主属性我的理解是错误的，理解主属性是比主键更加抽象的一个层次级别，其实主属性就是主键中的具体的一个列中的属性，恰恰相反，是主键的一个具体。

                            而非码主属性：不包含任何候选键中的属性成为非码属性。

 

                            可以这样的理解，皇帝的几个儿子都可以被立为太子，他们都是“候选键”，从中选择任何一个作为太子，选择的这个就是“主键”，而主属性就不是太子这个称号了，而是太子的名字，而非码属性就是不是太子的具体的人名。（也许比喻不恰当，请见谅）

 

                   1.2.5 Non-PrimeAttirbute

                            不包含任何候选键的中的属性称为非码属性。

          2 值(型的实例化)

                   2.1一对1一对多多对多

Float

         3 关系的操作

                  union

                   intersection

                   difference

                   以上三个要求进行运算的两个关系是相容的

                   extended cartesian product

              

                    selection

                    projection

                    join

                    division（除法运算就是找到与R不同的，之后再去除相同的行，结果就是除法的结果）

         4 关系理论

                   4.1 关系的完整性

                           entity integrity

                            referential integrity

                            user-defined Interity

 

                   4.2 关系数据库为什么要规范化

                           用反证法，如果不规范化，把所有字段都全部放到一张表中的话，就会出现数据的冗余度会非常的大，数据的删除异常，插入异常，更新异常的出现。

                        4.2.1 函数依赖

                   4.3 规范化的目的和原则

                          目的:   一个关系只要其分量是不可分的数据项，就可称为它的规范化的关系，但是这只是最基本的规范化。规范化的目的是使其结构合理，消除存储异常，使数据冗余尽量减小，便于插入、删除和更新。

                           原则：关系规范化的原则是“一事一地”原则，即一个关系只是描述一个实体或者实体间的关系。  若对于一对多的关系，就把它分离“分离”出来。
                  一个关系表示一个实体。

                          范式（Normal Forms）（First Second Third）

                     

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