数据库设计将关系模式转换为第三范式并规范化

工程表 工程号 | 工程名称---|---员工表 职工号 | 姓名 | 职务---|---职务表 职务 | 小时工资率---|---工时表 工程号 | 职工号 | 工时---|---

员工表 职工号 | 姓名 职务表 职务 | 小时工资率 工程表 工程号 | 工程名称 工程分配表 工程号 | 职工号 | 工时

关系模式的规范化是数据库建模绕不开的核心概念。讲白了，范式就是帮你把表设计得更合理，不重复、不出错。第一范式（1NF）讲的是列里的数据得原子化，别整一堆列表或者嵌套结构，SQL 看了都头疼。第二范式呢，在 1NF 的基础上继续优化，主要是字段和主键的关系要清晰。再往上，第三范式（3NF）就开始帮你清洗那些冗余依赖，让表干干净净，逻辑更清楚。我比较推荐你先看一下 数据库设计将关系模式转换为第三范式并规范化 这篇文章，讲得挺系统，例子也贴合实际。还有像 第一范式示例 这样的内容也值得一读，用借书的例子说清楚 1NF，看完就知道怎么避免‘嵌套坑’了。如果你平时用的是MySQL，那这篇 第三范式-MY

第三范式（3NF）是指当一个数据表已经达到第二范式要求，并且表中任何非主键字段之间不存在函数依赖关系时，该数据表符合第三范式。或者说，它涉及商品的单价、数量和总额。

第三范式是在第二范式的基础上，确保表中每列都直接依赖于主键，而非间接依赖。假设数据表中有A、B、C三列，如果A->B，并且B->C，则A->C。这种情况下称A与C之间存在间接依赖（传递依赖）。

关系模式规范化的基本思想是逐步消除数据依赖中不合适的部分，使模式中的各关系达到某种程度的“分离”。采用“一事一地”的设计原则，确保每个关系描述一个独立的概念、实体或实体间的联系。规范化的核心在于概念的单一化，使数据库结构更为清晰和高效。

关系模式R的基本函数依赖和主键： 基本函数依赖： 项目名 → 工资 部门号 → 部门经理 主键： (职工名, 项目名, 部门号) R模式不满足2NF的理由： R模式存在非主属性（工资）部分依赖于非主属性（部门号）。 R模式分解为2NF模式集： R1(职工名, 项目名, 工资) R2(部门号, 部门经理) R模式分解为3NF模式集： R2模式已为3NF模式。 R3(职工名, 项目名) R4(职工名, 部门号, 工资) R2(部门号, 部门经理) 理由： 每个模式中的所有属性都完全依赖于主键，因此满足3NF。

关系数据库规范化理论中，关系模式的分解是一个重要的课题。以S-D-L（Sno，Dept，Loc）为例，该模式存在函数依赖：Sno → Dept，Dept → Loc，不符合第三范式要求。有三种有效的分解方案可以考虑：方案1：S-L（Sno，Loc），D-L（Dept，Loc）；方案2：S-D（Sno，Dept），S-L（Sno，Loc）；方案3：S-D（Sno，Dept），D-L（Dept，Loc）。这些方案均能使得得到的关系模式符合第三范式的要求。在选择最佳方案时，除了规范化程度外，还需考虑其他因素。

matlab 的图像能力，确实挺适合搞这种数据格式转换的。.dat文件转成.jpg图像，其实不复杂，几行代码就能搞定，而且保存也方便。适合你在做遥感图像、医疗图像之类的数据可视化时用，用着还挺顺的。 代码思路也比较清晰，先读取.dat数据，做个 reshape，成二维图像矩阵，再用imshow展示，imwrite保存成.jpg。响应也快，效果也不错。对图像大小和格式有要求的，也能灵活调整。 你要是想参考更多例子，可以看看这些相关文章，比如使用 Matlab 读取和展示遥感 dat 图像，还有图像数据类型与转换详解，对理解uint8、double这些数据类型也挺有。 提醒一下，如果你的.dat文