Relational Database Theory

关系模型概述 本章节主要介绍关系模型，它是MySQL等关系型数据库管理系统的核心概念。关系模型是将数据组织成行和列的表格结构，每个表代表一个实体类型。通过使用主键和外键，表与表之间的关系得以建立。 MySQL中的关系数据库 MySQL是最广泛使用的开源关系型数据库。它基于关系模型，允许用户通过SQL语句对数据进行查询、插入、更新和删除。使用关系模型，开发人员可以高效管理和维护大型数据集。 关系模型的特点 表结构：所有数据都存储在表中，每个表包含多个字段。 数据完整性：通过主键和外键，数据库可以确保数据的一致性和完整性。 SQL语言：MySQL使用SQL语言来操作关系数据库，它提供了强大的数据

关系数据库的数据结构是指一些相关的表和其他数据库对象的集合。对于关系数据库来说，关系就是表的同义词。表由行和列组成（类似二维数组的结构）。列包含一组命名的属性（也称字段），行包含一组记录，每行对应一条记录。行和列的交集称为数据项，指出了某列对应的属性在某行上的值，也称为字段值。列需定义数据类型，比如整数或者字符型的数据。

4.1 数据依赖 4.1.1 关系模式中的数据依赖 4.1.2 数据依赖对关系模式的影响 4.1.3 有关概念 4.2 范式 4.2.1 第一范式（1NF） 4.2.2 第二范式（2NF） 4.2.3 第三范式（3NF） 4.2.4 BC范式（BCNF） 4.3 关系模式的规范化

SQLite and SQL: In-depth Understanding of Core Relational Database Technologies 1. SQLite Overview SQLite is a lightweight, embedded database engine widely used across various operating systems and applications, particularly on mobile devices. It supports standard SQL language and offers excellent p

大连理工数据库关系代数练习解析 1. 查找10号部门员工的所有信息 为了获取10号部门员工的所有信息，我们需要从包含员工信息的表（通常命名为emp）中进行选择操作。可以通过以下SQL语句实现： SELECT * FROM emp WHERE deptno = 10; 这里的关键点在于WHERE子句中的条件deptno = 10用于筛选出10号部门的员工。 2. 找出10号部门工资大于3500的员工的姓名和工资 此题涉及到了筛选特定条件下的数据。我们只需要从emp表中选取10号部门且工资大于3500的员工的姓名和工资。这可以通过以下SQL语句实现： SELECT ename, sal

5.1 Tuple Relational Calculus Language ALPHA - Update Operations (1) Modification Operations with UPDATE Statement The steps to execute an update operation in ALPHA are as follows: Use the HOLD statement: Initially, retrieve the tuple to be modified from the database into the workspace using the H

关系数据库与对象关系数据库 关系数据库管理系统（RDBMS）使用灵活，即使用户不是程序员，也可轻松快捷地写出一般的查询语句。关系数据库管理系统建立在关系模型基础之上。最近几年，一种更新的数据模型——对象-关系模型在许多产品中正逐渐取代关系模型。建立在对象—关系模型基础之上的数据库管理系统称为对象-关系数据库管理系统（ORDBMS）。对象-关系数据库管理系统也支持关系数据库管理系统中的数据。

Bridging an existing gap between mathematics and programming, Elementary Number Theory with Programming provides a unique introduction to elementary number theory with fundamental coverage of computer programming. Written by highly-qualified experts in the fields of computer science and mathematics,

蚁群算法理论及应用研究的进展 蚁群算法是一种受自然界中蚂蚁觅食行为启发的优化算法，具有出色的寻优能力和自适应性。该算法在求解组合优化问题，如旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP）等，得到了广泛的应用。将介绍蚁群算法的基本概念、理论分析、应用研究及未来展望。 基本理论 蚁群算法的理论基础主要包括信息传递和优化问题。在信息传递方面，蚂蚁通过信息素传递找到最短路径的信息，进而引导其他蚂蚁向正确的方向搜索。在优化问题方面，蚁群算法借鉴了自然界中蚂蚁的集体行为，将个体简单行为与集体优化目标相结合，通过不断迭代更新，寻找最优解。 应用领域 蚁群算法在各个领域都有广泛的应用：- 电路板设计：优化布线路

根据贝兹理论和空气动力学，风力机从风能中捕获并输出的功率Pw为：Pw=πρR²Cpv³/2。式中，ρ为空气密度，常取1.225kg/m³，R为风轮半径，单位为m；λ为风机叶尖速比；v为风速，单位为m/s；Cp为风机的风能利用系数，反映风力机吸收和利用风能的效率，由桨距角β和叶尖速比λ决定。叶尖速比λ是一个与风速v和机械角速度相关的函数，其公式为：λ=ωmR/v。将不同风速下的最大功率点连接，可以得到一条风力机的最大输出功率曲线，在该曲线上的功率均为风力机在不同风速下的最大输出功率，且该输出功率只与风力机的机械转速有关，其公式为：Pw=0.5πρR⁵Cpωm³/λ³。对于不同桨距角β，当桨距角β