数据库中数据库中 码、候选码、外部码之间的关系是什么

数据库中数据库中 码、候选码、外部码之间的关系是什么,第1张

主码是从候选码中挑出来的一个作为主码,主码和外部码提供了一种表示不同关系之间相互关联的手段。

数据库中码又称数据库主码,是数据库中唯一能标识一个记录值的内部记录标志符。

若关系中的一个属性或属性组的值能够唯一地标识一个元组,且他的真子集不能唯一的标识一个元组,则称这个属性或属性组做候选码。

关系模式R中属性或属性组X并非R的候选码,但X是另一个关系模式的候选码,且X与R的主码对应,则称X是R的外部码,也称外码。

扩展资料:

在两个表的关系中,主码用来在一个表中引用来自于另一个表中的特定记录。主码表定义的一部分。一个表的主键可以由多个主码共同组成,并且主码的列不能包含空值。主码是可选的,并且可在 CREATE TABLE 或 ALTER TABLE 语句中定义。

一个表中只能有一个主键。如果在其他字段上建立主键,则原来的主键就会取消。主键的值不可重复,也不可为空(NULL)。

拿dept部门表盒emp表举例:这两张表示有一种关系的,即父子关系,部门表是父表,员工表示字表,因为:在一个部门中可以有很多的员工,但是一个员工不可能在许多的部门吧!这是一种一对多的关系,比如说在部门表中deptno

字段没有50这个部门编号,而在员工表的deptno字段中出现了50,这显然是不符合逻辑的,所有我们在建表的时候就要设定一种限制,让子表的deptno字段取值参照主表的deptno,形成一种参照关系,这样做出来的才有实际意义,懂了吗?在建立子表的时候要指定这种参照关系,也就是用约束来指定,请看下面的语法:

create

table

emp(empno

number(4)primary

key,enamel

varchar2(10)not

null,deptno

number(2))constraint

fk_deptno

foreign

key(deptno)

references

dept(deptno);

建议多看看数据库方面的理论知识,对你会有帮助的!希望你满意!

码是数据系统中的基本概念。

数据库(Database)是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库,数据库有很多种类型,从最简单的存储有各种数据的表格到能够进行海量数据存储的大型数据库系统都在各个方面得到了广泛的应用。

所谓码就是能唯一标识实体的属性,他是整个实体集的性质,而不是单个实体的性质。它包括超码,候选码,主码。

超码是一个或多个属性的集合,这些属性可以让我们在一个实体集中唯一地标识一个实体。如果K是一个超码,那么K的任意超集也是超码,也就是说如果K是超码,那么所有包含K的集合也是超码。

候选码是从超码中选出的,自然地候选码也是一个或多个属性的集合。因为超码的范围太广,很多是我们并不感兴趣即无用处的。所以候选码是最小超码,它们的任意真子集都不能成为超码。

是从多个候选码中任意选出一个做为主码,如果候选码只有一个,那么候选码就是主码。

一般来说主码都应该选择那些从不或者极少变化的的属性。

在关系数据库中有型和值两种类型结构。关系模式是型,关系是值,关系模式是对关系的描述。

描述一个关系需要从以下两个方面来定义:第一方面,关系实质上是一个二维表,表的每一行为一个元组,每一列为一个属性。一个元组就是该关系所涉及的属性集的笛卡儿积的一个元素。关系是元组的集合,因此关系模式必须指出这个元组集合的结构,即它由哪些属性构成,这些属性来自哪些域,以及属性与域之间的映象关系。

第二方面,一个关系通常是由赋予它的元组语义来确定的。元组语义实质上是一个n目谓词(n是属性集中属性的个数)。凡使该n目谓词为真的笛卡儿积中的元素(或者说凡符合元组语义的那部分元素)的全体就构成了该关系模式的关系。

131关系数据库基本概念关系数据中,关系模式涉及众多概念、术语,初学者对这方面不容易把握与理解,以下用通俗易懂的语言来对这些概念及术语作简单的介绍。

1关系关系(Relation)是指数据库中实体的信息,也就是数据库中二维表的数据。一个关系就是一个数据库表的值,表中的内容是对应关系模式在某个时刻的值,称为一个关系。例如,关系A表示数据库有一张名字为A的数据表所记录的所有数据。关系数据库中每一个关系都具有以下六方面的性质:((1)列是同质的。即每一列中的分量为同一类型的数据,来自同一个域。

(2)不同的列可出自同一个域,称其中的每列为一个属性,不同的属性要给予不同的属性名。

(3)列的顺序无所谓。即列的次序可以任意交换。

(4)任意两个元组不能完全相同。

(5)行的顺序无所谓。即行的次序可以任意交换。

(6)分量必须取原子值。即每一个分量都必须是不可分的数据库属性。

2模式模式(Schema)是数据库中全体数据的逻辑结构和特征的描述,是所有用户的公共数据视图,也称逻辑模式。有以下几方面性质:((1)一个数据库只有一个模式。

(2)模式是数据在逻辑级上的视图。

(3)以某一种数据模型为基础。

定义模式时不仅要定义数据的逻辑结构,包括数据项的构成、名字、类型、取值范围等,而且要定义与数据有关的安全性、完整性要求,定义这些数据之间的联系。

3关系模式关系模式(RelationSchema)描述的是与关系相对应的二维表的表结构,即关系中包含哪些属性,属性来自哪些域,以及与域之间的映象关系。

关系模式与关系的区别:((1)关系模式描述了关系数据结构和语义,是关系的型。而关系是一个数据集合,是关系模式的值,是关系模式的一个实例。

(2)关系实际上就是关系模式在某一时刻的状态或内容。关系模式是静态的、稳定的,而关系是动态的、随时间不断变化的,因为数据库 *** 作会不断地更新数据库中的数据。

4元组元组(Tuple)是关系数据库中的基本概念,一个关系表中的每行就是一个元组。也就是说数据库表中的每条记录都是一个元组,表结构的每列就是一个属性,在二维表里,元组也称为记录。元组可表示一个关系或关系之间的联系。

一般情况下,一个关系数据表中的每条记录均有一个唯一的编号(记录号),这个编号也叫元组号。

5码码(Key)是关系数据库系统中的基本概念。所谓码,就是能唯一标识实体的属性集,是整个属性集,而不是单个属性。在关系数据库中,码包括多种类型,如超码、候选码和主码。

((1)超码(SuperKey)。超码是一个或多个属性的集合,这些属性可以在一个实体集中唯一地标识一个实体。如果K是一个超码,那么K的任意超集也是超码,也就是说如果K是超码,那么所有包含K的集合也是超码。例如,学生是一个实体,则学生的集合是一个实体集,而超码用来在学生的集合中区分不同的学生。假设学生(实体)具有多个属性:学号,身份z号,姓名,性别。因为通过学号可以找到唯一一个学生,所以{学号}是一个超码,同理{学号,身份z号}、{学号,身份z号,姓名}、{学号,身份z号,姓名,性别}、{身份z号}、{身份z号,姓名}、{身份z号,姓名,性别}也是超码。在这里,因为不同的学生可能拥有相同的姓名,所以姓名不可以区别一个学生,即{姓名}不是一个超码,{性别}、{姓名,性别}也不是。

(2)候选码(CandidateKey)。候选码是可以唯一标识一个元组的最少的属性集合。候选码是从超码中选出的,因此候选码也是一个或多个属性的集合。因为超码的范围太广,很多是无用的,所以候选码是最小超码,它们的任意真子集都不能成为超码。例如,如果K是超码,那么所有包含K的集合都不能是候选码;如果K,J都不是超码,那么K和J组成的集合{K,J}有可能是候选码。

虽然超码可以唯一标识一个实体,但是可能大多数超码中含有多余的属性,所以需要候选码。

例如学生表,学生(学号,姓名,年龄,性别,专业),其中的学号是可以唯一标识一个元组,所以学号可以作为候选码。既然学号都可以作候选码,那么学号和姓名这两个属性的组合就可以唯一区别一个元组。此时的学号可以成为码,学号和姓名的组合也可以成为码,但是学号和姓名的组合不能成为候选码,因为即使去掉姓名属性,剩下的学号属性也完全可以唯一地标识一个元组。也就是说,候选码中的所有属性都是必需的,缺少任何一个属性,都不能唯一标识一个元组。

(3)主码(PrimaryKey)。主码是从多个候选码中任意选出一个作为主键,这个被选中的候选码就称为主码。如果候选码只有一个,那么候选码就是主码。虽然说主码的选择是比较随意的,但在实际开发中还是需要一定的经验,不然开发出来的系统会出现问题。一般来说,主码都应该选择那些从不或者极少变化的属性。

例如,在一个职工实体中,职工(职工号,姓名,入职时间,部门,岗位,工资,职级,工龄,电话),职工号可以用来唯一确定实体中的一个元组,所以职工号是一个候选码。如果实体属性——姓名、入职时间、部门三者组合也能唯一地确定一个元组,则(姓名,入职时间,部门)也是一个候选码。在上述两个候选码中任选一个均可作为职工实体的主码,一般来说直接选择职工号作为实体的主码是最为简单方便的。

132关系模式的定义关系是数据库二维表中的数据记录,关系模式是数据库二维表的表结构,关系是动态的,关系模式是静态的。

关系模式可由六个元素来描述,分别是R、U、D、dom、I、F。其中,R为关系的名称;

U为组成该关系的属性名的集合;D为U集合中属性的域集合;dom为属性集U向域集D的映射;I为完整约束集合;F为属性间数据的依赖关系集合。

一个关系模式通常表示为R(U,D,dom,I,F),也可以忽略其他元素,直接简化为R(U)或R(A1,A2,A3,…,An),其中A1,A2,A3,…,An为属性名。

例如,在一个选课模块中,包含“学生”“课程”“选修”等关系实体。“学生”实体的属性有SNO(学号)、SNAME(姓名)、AGE(年龄)、SEX(性别)、SDEPT(系部),其中“学号”为主键;“课程”实体的属性有CNO(课程号)、CNAME(课程名称)、CDEPT(系部)、TNAME(教师),其中“课程号”为主键;“选修”实体的属性有GRADE(成绩)、SNO(学号)、CNO(课程号),其中“学号”和“课程号”为联合主键。学生和课程之间是多对多的关联关系,即一个学生可以同时选修多门课程,一门课程也可以同时被多个学生选修。这种多对多的关联关系可以通过“选修”关系实体作为中间桥接实体,变成两个一对多的实体关联关系,如图所示。

图学生选课实体

从图的实体关系图中可以得到选课模块的实体关系模式集——学生关系、课程关系、选修关系,具体关系模式如下:学生关系模式Student(SNO,SNAME,AGE,SEX,SDEPT);

课程关系模式Course(CNO,CNAME,CDEPT,TNAME);

选修关系模式StudentCourse(SNO,CNO,GRADE)。

对以上定义的三个关系模式实例化,插入初始化数据后,可得到学生、课程、选修三个关系的实例,如图所示。图中矩形框圈住部分为选课模块中的关系模式(表结构);椭圆框圈住部分为选课模块中的关系(数据)。整个选课模块的表环境由关系模式与关系两部分共同组成,缺一不可。关系模式的分解标准关系模式的规范化过程实际上就是关系模式的“分解”过程,即把逻辑上独立的信息放在独立的关系模式中。分解是解决数据冗余的主要方法,也是规范化的一条原则——关系模式有冗余问题就要分解。

数据库设计者在进行关系数据库设计时,应参照模式规范化理论,尽可能使数据库模式保持高的标准。一般尽量把关系数据库设计成巴斯−科德范式(BCNF)的模式集,如果设计成巴斯−科德范式(BCNF)模式集时达不到保持函数依赖的标准,那么只能降低要求,设计成第三范式(3NF)的模式集,以达到保持函数依赖和无损分解的基本要求。

学生、课程、选修三个关系的实例

1分解的定义一个关系模式可以分解成众多子关系模式,分解方式不同,得到的子关系模式也不同。

关系模式的分解是指把某一个关系模式按照某一种方式进行分解得到的所有子关系模式。

如关系模式R按照某一种方式分解,可以得到一个关系集ρ={R1,R2,…,Rn}。其中属性集U=U1∪U2∪…∪Un,并且不能存在Ui⊆Uj,1≤i,j≤n。

函数依赖关系集F=F1∪F2∪…∪Fn,其中F1,F2,…,Fn是F在U1,U2,…,Un上的投影。

2分解的标准把低级的关系模式分解成高级的关系模式的方法不是唯一的,只要能够保证分解后的关系模式与原关系模式等价,就是一个完整、标准的分解方法。关系模式的标准分解方法应同时达到以下两方面的要求:((1)分解具有无损连接性。

(2)分解要保持函数依赖性。

具有无损连接性的分解保证信息不会丢失,但无损连接不一定能解决插入异常、删除异常、修改复杂、数据冗余等问题,如要解决这些问题,则要考虑更高的关系数据范式理论原则。

数据库系统的基本概念

数据:实际上就是描述事物的符号记录。

数据的特点:有一定的结构,有型与值之分,如整型、实型、字符型等。而数据的值给出了符合定型的值,如整型值15。

数据库:是数据的集合,具有统一的结构形式并存放于统一的存储介质内,是多种应用数据的集成,并可被各个应用程序共享。

数据库存放数据是按数据所提供的数据模式存放的,具有集成与共享的特点。

数据库管理系统:一种系统软件,负责数据库中的数据组织、数据 *** 纵、数据维护、控制及保护和数据服务等,是数据库的核心。

数据库管理系统功能:

(1)数据模式定义:即为数据库构建其数据框架;

(2)数据存取的物理构建:为数据模式的物理存取与构建提供有效的存取方法与手段;

(3)数据 *** 纵:为用户使用数据库的数据提供方便,如查询、插入、修改、删除等以及简单的算术运算及统计;

(4)数据的完整性、安生性定义与检查;

(5)数据库的并发控制与故障恢复;

(6)数据的服务:如拷贝、转存、重组、性能监测、分析等。

主要特点

(1)实现数据共享。

数据共享包含所有用户可同时存取数据库中的数据,也包括用户可以用各种方式通过接口使用数据库,并提供数据共享。

(2)减少数据的冗余度。

同文件系统相比,由于数据库实现了数据共享,从而避免了用户各自建立应用文件。减少了大量重复数据,减少了数据冗余,维护了数据的一致性。

(3)数据的独立性。

数据的独立性包括数据库中数据库的逻辑结构和应用程序相互独立,也包括数据物理结构的变化不影响数据的逻辑结构。

(4)数据实现集中控制。

文件管理方式中,数据处于一种分散的状态,不同的用户或同一用户在不同处理中其文件之间毫无关系。利用数据库可对数据进行集中控制和管理,并通过数据模型表示各种数据的组织以及数据间的联系。

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