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数据库基础(3)竞彩足球即时比分

2020-01-14

      ——无改善因而咱要使用三范式。

      这两种情况都遗憾脚头范式。

      内中,X称为决议因素。

      异常的品类为:(1)冗余:一个特性的值屡次现出,例如:(2)翻新异常:上图的瓜葛就在翻新异常,因如其需求翻新database这门课为databaseconcept,则需求将左首的database全体翻新为databaseconcept;(3)剔除异常:上图的瓜葛在剔除异常,因将Avi、Hank、Sudarshan教师剔除,则会现出database这门课消散了,但现实上数据库这门课永世决不会消散,而但是教师退职了。

      已往的相干职业中,有以HyFD算法为代替的单机竞彩足球即时比分发觉法子。

      满脚BC范式的瓜葛都决然满脚三范式。

      竞彩足球即时比分中还可细分成多种竞彩足球即时比分,离别说明如次:二、部分竞彩足球即时比分设R(U)是特性集U上的瓜葛,x、y是U的子集,x’是x的真子集,若x→y且x’→y,则称y部分依赖x,记作X→PY。

      要了解BCNF范式,那样先看这样一个情况:若:某公司有若干个仓;每个仓不得不有一名保管员,一名保管员不得不在一个仓中职业;一个仓中得以寄放多种品,一样品也得以寄放在不一样的仓中。

      例如在一个校中,每门课均是某一位教师教,但是部分教师可教多门课,则关于系教学如表3.1所示。

      翻新非常:1)若调整了某门课程的学分,数据表中一切行的"学分"值都要翻新,要不会现出同一门课程学分不一样的情况。

      率先来看看下图(1)每一名生的学号、全名、系名、系主任这些数据反复屡次。

      故此,如何设计一个面向大框框数据的、高效的、行和列扩充性好的竞彩足球即时比分发觉法子就变成了并行化法子设计的求战。

      只是它有传接依赖!在哪呢?情况就出在教师和教师职称这边。

      眼前较好的分布式竞彩足球即时比分发觉算法是HFDD,该法子因数据重分布进展竞彩足球即时比分发觉,历次重分布将某特性取值一样的数据发送到同一个节点上,然落后行证验。

      二范式(2NF)渴切实业的特性完整依赖于主关头字。

      下对竞彩足球即时比分给出精确的界说。

      竞彩足球即时比分是指瓜葛中特性间(或说是表中字段间)的对应瓜葛。

      (在此例中即在主属性【仓名】对码【(保管员,品名)】的有些竞彩足球即时比分。

      因而做出修改剔除某系中一切生记要该系的信息依然全体遗失。

      例如设瓜葛模式R,R=R(学号,全名,班号,科目号,成绩),易知:(学号,班号,科目号)→成绩是R的一个部分依赖瓜葛。

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