数据库实体的完整性要求

数据库的几个概念

(1) 实体(Entity)：指客观存在并可相互区别的事物，一个实体在数据库中表现为表中的一条记录

(2) 属性(Attribute)：指实体所具有的某一特性，实体的属性在数据库中表现为表的字段。

实体完整性理论

定义2 实体完整性：若属性A是基本关系R的主属性，则属性A不能取空值。

例1：学生 (学号, 姓名, 年龄)中，学号不能取空值；

例2：选修 (学号, 课程号, 成绩)中，学号和课程号都不能取空值。

关于实体完整性的说明：

现实世界中的实体是可区分的，即它们具有某种唯一性标识；相应的，关系模型中以主码作为唯一性标识。如果主属性取空值，则说明存在某个不可标识的实体，即存在不可区分的实体，这与b相矛盾，因此这个规则称为实体完整性。

1、第一范式（1NF）

所谓第一范式（1NF）是指在关系模型中，对于添加的一个规范要求，所有的域都应该是原子性的，即数据库表的每一列都是不可分割的原子数据项，而不能是集合，数组，记录等非原子数据项。

即实体中的某个属性有多个值时，必须拆分为不同的属性。在符合第一范式（1NF）表中的每个域值只能是实体的一个属性或一个属性的一部分。简而言之，第一范式就是无重复的域。

说明：在任何一个关系数据库中，第一范式（1NF）是对关系模式的设计基本要求，一般设计中都必须满足第一范式（1NF）。

不过有些关系模型中突破了1NF的限制，这种称为非1NF的关系模型。换句话说，是否必须满足1NF的最低要求，主要依赖于所使用的关系模型。

2、第二范式（2NF）

在1NF的基础上，非码属性必须完全依赖于候选码（在1NF基础上消除非主属性对主码的部分函数依赖）

第二范式（2NF）是在第一范式（1NF）的基础上建立起来的，即满足第二范式（2NF）必须先满足第一范式（1NF）。

第二范式（2NF）要求数据库表中的每个实例或记录必须可以被唯一地区分。选取一个能区分每个实体的属性或属性组，作为实体的唯一标识。

例如在员工表中的身份z号码即可实现每个一员工的区分，该身份z号码即为候选键，任何一个候选键都可以被选作主键。

在找不到候选键时，可额外增加属性以实现区分，如果在员工关系中，没有对其身份z号进行存储，而姓名可能会在数据库运行的某个时间重复。

无法区分出实体时，设计辟如ID等不重复的编号以实现区分，被添加的编号或ID选作主键。（该主键的添加是在ER设计时添加，不是建库时随意添加）

第二范式（2NF）要求实体的属性完全依赖于主关键字。

所谓完全依赖是指不能存在仅依赖主关键字一部分的属性，如果存在，那么这个属性和主关键字的这一部分应该分离出来形成一个新的实体，新实体与原实体之间是一对多的关系。

为实现区分通常需要为表加上一个列，以存储各个实例的唯一标识。简而言之，第二范式就是在第一范式的基础上属性完全依赖于主键。

3、第三范式（3NF）

在2NF基础上，任何非主属性不依赖于其它非主属性（在2NF基础上消除传递依赖）

第三范式（3NF）是第二范式（2NF）的一个子集，即满足第三范式（3NF）必须满足第二范式（2NF）。

简而言之，第三范式（3NF）要求一个关系中不包含已在其它关系已包含的非主关键字信息。例如，存在一个部门信息表，其中每个部门有部门编号（dept_id）、部门名称、部门简介等信息。

那么在员工信息表中列出部门编号后就不能再将部门名称、部门简介等与部门有关的信息再加入员工信息表中。

如果不存在部门信息表，则根据第三范式（3NF）也应该构建它，否则就会有大量的数据冗余。

简而言之，第三范式就是属性不依赖于其它非主属性，也就是在满足2NF的基础上，任何非主属性不得传递依赖于主属性。

扩展资料

设计关系数据库时，遵从不同的规范要求，设计出合理的关系型数据库，这些不同的规范要求被称为不同的范式，各种范式呈递次规范，越高的范式数据库冗余越小。

目前关系数据库有六种范式：第一范式（1NF）、第二范式（2NF）、第三范式（3NF）、巴斯-科德范式（BCNF）、第四范式(4NF）和第五范式（5NF，又称完美范式）。

满足最低要求的范式是第一范式（1NF）。在第一范式的基础上进一步满足更多规范要求的称为第二范式（2NF），其余范式以次类推。一般说来，数据库只需满足第三范式(3NF）就行了。

参考资料：

严格地说，数据库是“按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库”。在经济管理的日常工作中，常常需要把某些相关的数据放进这样的“仓库”，并根据管理的需要进行相应的处理。例如，企业或事业单位的人事部门常常要把本单位职工的基本情况(职工号、姓名、年龄、性别、籍贯、工资、简历等)存放在表中，这张表就可以看成是一个数据库。有了这个"数据仓库"我们就可以根据需要随时查询某职工的基本情况，也可以查询工资在某个范围内的职工人数等等。这些工作如果都能在计算机上自动进行，那我们的人事管理就可以达到极高的水平。此外，在财务管理、仓库管理、生产管理中也需要建立众多的这种"数据库"，使其可以利用计算机实现财务、仓库、生产的自动化管理。分为事务管理数据库和地理信息数据库，其他数据库三类

层次型网状型和关系型数据库划分原则是数据之间的****，关系数据库是建立在关系数据库模型基础上的数据库，借助于集合代数等概念和方法来处理数据库中的数据。

关系数据库同时也是一个被组织成一组拥有正式描述性的表格，该表格实质是装载着数据项的特殊收集体，表格中的数据能以不同的方式被存取（或重新召集）而不需要重新组织数据库表格。

oracle数据库是oracle公司。主流的关系数据库还有微软的Sql server，Sybase公司的sybase，(英孚美）软件公司的informix以及免费的MySQL等。

1981年IBM公司又宣布了具有System R全部特征的新的数据库产品SQL/DS问世。由于关系模型简单明了、具有坚实的数学理论基础，所以一经推出就受到了学术界和产业界的高度重视和广泛响应，并很快成为数据库市场的主流。20世纪80年代以来，计算机厂商推出的数据库管理系统几乎都支持关系模型，数据库领域当前的研究工作大都以关系模型为基础。

1。实体：客观存在，可以相互区别的事物称为实体。(注意实体是客观上存在的) 2。实体型：用实体名及属性名集合来抽象和刻划的同类实体。比如，学生(学号，姓名) 3。实体集：性质相同的同类实体的集合，称为实体集。比如，(张三，李四) 4。联系：是指实体之间的相互关系。 5。E-R图：通常称为 实体-关系(联系)图，其实是不对的，严格的应该叫做实体型-关系(联系)图。因为E-R图讨论的实体不是具体的个体，而是同类实体的一个集合，即实体集，而实体型恰恰可以表达具有这类性质的集合。E-R图的作用是提供了表示实体型、属性和联系的方法。绘制E-R图的过程是在客观世界与抽象世界之间相互切换，并最终以抽象形式展现的结果。在E-R图中使用实体型来描述实体集(由客观世界实体抽象到抽象世界的实体型)，考查客观中具体实体之间的关系并以联系来表示(由客观世界中实体之间的关系抽象到抽象世界的联系概念)。

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