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数据库规范化分析,关于数据库规范化是为了解决

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缩写为data 规范化 。数据库 规范化三种范式的例子规范化为什么重要？什么是数据库 in 规范化？在数据转换中 ， 重点是如何进行规范化 ， 常用的规范方法有三种 ， 即MinMax 规范化、ZScore 规范化、十进制标度规范化，扩充数据的几种方法:data规范化:data分析之前 ， 需要使数据符合一定的规律，符合规范要求，便于挖掘 。

1、请结合实例简述进行适度关系型 数据库 规范化是为了解决关系型 数据库的...Relationship数据库逻辑设计的质量与每个关系模式设计的质量有关 。如果各个关系模式结构合理，功能简单清晰，并且规范化的度较高，则可以保证建立的数据库具有较少的数据冗余，较高的数据共享性和较好的数据一致性 ， 为数据库系统在实际中得到很好的应用打下良好的基础 。因此，提出了规范化关系理论来解决数据冗余、删除异常和插入异常的问题 。

最小冗余的要求必须在分解后的数据库能够表达原数据库的全部信息的前提下实现 。其根本目标是节省存储空间，避免数据不一致，提高关系的运行效率，满足应用需求 。事实上，没有必要让所有方式都到达BCNF 。有时，通过有意保留一些冗余来查询数据可能更方便 。尤其是那些更新频率低 ， 查询频率高的数据库系统 。
【数据库规范化分析,关于数据库规范化是为了解决】
2、关系 数据库 规范化理论的基础和内容A relationship数据库Schema由一组关系模式组成，一个关系模式由一组属性名组成 。relation 数据库的设计是如何对给定的一组相互关联的属性名进行分组，并将每组属性名组成一个关系的问题 。但是，属性的分组不是唯一的 。不同的分组对应不同的应用系统，效率往往相差甚远 。为了使数据库设计合理、可靠、简单、实用，长期以来形成了数据库设计理论规范化理论的关系 。

如果将两个或两个以上实体的数据存储在一个表中，会出现以下三个问题:数据冗余大、非正常插入和删除 。所谓数据冗余，就是数据库中重复存储相同数据的现象 。数据冗余不仅会浪费存储空间，还会造成数据不一致 。插入异常是指在向不规则数据表中插入数据时，由于实体完整性约束要求主代码不能为空的限制 ， 导致无法插入有用数据的情况 。

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