数据库设计与高级查询的规范化示例

为了达到商业目标，数据库性能比规范化数据库更为关键。通过在表中添加额外字段，显著减少信息搜索时间。插入计算列如成绩总分，便于查询。在规范化的同时，需兼顾数据库性能。数据库的三大范式与性能有时存在矛盾，类似于环保与经济发展之间的权衡。为满足客户需求，有时需要折中处理，适当牺牲规范化以提升性能。例如，通过添加成绩总分列，虽属数据冗余，但有助于频繁查询和数据保存。

这种方法设计表的结构，虽然容易生成工资报表，但每当职工分配工程时，都需要重复输入大量数据，可能导致数据不一致。

对于关系数据库规范化理论中的S-L-C表，首先将其分解为三张表：S-L（包括Sno，Sdept，Sloc等字段）、C（包括Cno等字段）、S-C（包括Sno，Cno，Grade等字段）。然后，将依赖于这些主键的属性放置到相应的表中，如在S-L表中加入Sdept和Sloc字段，在C表中保留Cno字段，在S-C表中保留Grade字段。最后，去掉只由主键的子集构成的表，最终实现表的分解为：S-L（包括Sno，Sdept，Sloc字段）、S-C（包括Sno，Cno，Grade字段）。

在数据库设计理论中，规范化过程是将一个1NF但非2NF的关系逐步分解为一组2NF的关系。通过投影运算消除部分依赖，使得关系更加规范化和结构化。例如，将SCD分解为SC (SNO, CNO, GRADE) 和 SD (SNO, SNAME, SDEPT, MN)，以及SCORE (SNO, CNO, SDEPT, MN)。这一过程确保了数据库的数据结构更加清晰和有效。

关系模式的规范化程度较低时，可能无法有效地反映现实世界，存在插入异常、删除异常、复杂修改和数据冗余等问题。通过模式分解，可以将低一级范式的关系模式转换为多个高一级范式的关系模式集合，这个过程称为关系模式的规范化。

随着数据库技术的不断发展，关系模式的规范化程度越来越重要。低程度规范化的关系模式可能存在诸如插入异常、删除异常、修改复杂以及数据冗余等问题。通过将低一级范式的关系模式分解，可以转换为多个高一级范式的关系模式集合，从而提高数据库的数据管理效率。

设计数据库结构时，需深入分析现实世界和用户需求，选择合适的模式。规范化步骤在此过程中至关重要。

数据规范化： 最小-最大规范化 Z-score规范化 小数定标规范化 其中：- Max(| |)为最大绝对值

多表联结查询 是数据库操作中的核心部分，特别是在 DB2 和 SQL Server 中，掌握不同的联结方式能够提高查询效率。这里我们将对几种常用的联结方式进行分类和说明。 1. 内联结 (INNER JOIN) 内联结 会返回两个表中匹配的数据行，是最常用的联结方式。 2. 外联结 外联结分为三类：- 左外联结 (LEFT JOIN)：返回左表的所有数据行，以及与右表匹配的数据行。- 右外联结 (RIGHT JOIN)：返回右表的所有数据行，以及与左表匹配的数据行。- 完整外联结 (FULL JOIN)：返回两个表中的所有数据行，不论是否有匹配。 3. 交叉联结 (CROSS JOIN) 交叉联结 将两表的每一行组合，生成笛卡尔积，用于生成大量数据组合。