关系模式化的规范化理论

数据库规范化中的“函数依赖”是理解和应用规范化过程的关键概念。函数依赖描述了一个或多个列（属性）如何唯一确定另一个列的值。

函数依赖的基本概念：

• 函数依赖：如果在一个给定的关系中，对于某个属性集合 ( A ) 的每个可能的值，都有一个唯一的属性集合 ( B ) 的值与之对应，则说 ( B ) 函数依赖于 ( A )。记作 ( A —>B )。
• 完全函数依赖：如果 ( B ) 函数依赖于一个组合属性 ( A )，并且对于 ( A ) 中的任何一个真子集 ( A’ )，( B ) 都不依赖于 ( A’ )，则称 ( B ) 完全函数依赖于 ( A )。
• 部分函数依赖：如果 ( A ) 是一个组合属性，并且 ( B ) 函数依赖于 ( A ) 中的一个真子集，则称 ( B ) 部分函数依赖于 ( A )。
• 传递依赖：如果存在一个属性集 ( C )，使得 ( B ) 函数依赖于 ( C )，而 ( C ) 又函数依赖于 ( A )，则称 ( B ) 传递依赖于 ( A )。

表格示例 - 学生选课信息表

假设我们有一个表格 StudentCourses，其中包含以下列：

函数依赖分析

1. 函数依赖:
   • StudentID → StudentName：学生ID唯一确定学生姓名。
   • CourseID → CourseName：课程ID唯一确定课程名称。
   • DepartmentID → DepartmentName：部门ID唯一确定部门名称。
2. 完全函数依赖:
   • 假设 (StudentID, CourseID) 联合唯一标识每条选课记录，那么我们可以说，学生ID和课程ID的组合完全确定每条选课记录。
3. 部分函数依赖:
   • 如果 StudentName 只依赖于 StudentID 而不是 (StudentID, CourseID) 的整个组合，则存在部分函数依赖。同样，CourseName 只依赖于 CourseID。
4. 传递依赖:
   • 如果 DepartmentID 依赖于 CourseID，而 DepartmentName 又依赖于 DepartmentID，则 DepartmentName 对 CourseID 存在传递依赖。

范式

为了解决这些依赖关系带来的问题（如数据冗余和更新异常），我们可以通过规范化过程将这个表分解为几个较小的表：

1. 第一范式 (1NF):
   • 数据表的每一列都是不可分割的基本数据项。
   • 同一列中的值都是同一类型。
   • 每一列都有唯一的名称。
   • 每个单元格的值都是单一的（不包含多个值）。
2. 第二范式 (2NF):
   • 已经满足1NF。
   • 表中的所有非键属性都完全依赖于主键（消除了部分依赖）。
3. 第三范式 (3NF):
   • 已经满足1NF和2NF。
   • 表中的所有非键属性不仅完全依赖于主键，而且还是直接依赖于主键（消除了传递依赖）。

结果 - 规范化后的表

• Students Table:

  StudentID	StudentName

• Courses Table:

  CourseID	CourseName	DepartmentID

• Departments Table:

  DepartmentID	DepartmentName

通过这种方式，我们可以有效地减少数据冗余，减少更新、插入和删除异常，提高数据完整性和查询效率。