设核酸检测数据库中有下面三个表是什么

GenBank，EMBL等。设核酸检测数据库中，三大核酸数据库包括GenBank，EMBL，DDBT。云数据库是一款端云协同的数据库产品，提供端云数据的协同管理、统一的数据模型和丰富的数据管理API接口等能力，完全可以满足数据的查询功能。

create table Teacher(

t_id char(8) primary key,

t_name char(10),

)

create table Student (

s_id char(8) primary key,

t_name char(10),

sex char(1),

age int,

birhtday datetime,

class_name char(10),

foriegn key teacher_id reference class(tclass_name)

)

create table class(

teacher_id char(8),

class_name char(10) primary key

foriegn key teacher_id reference Teacher(t_id)

)

select S

from Teacher T, Student S, Class C

where Tt_id=Cteacher_id and Cclass_name=Sclass_name and Tt_name='A' and Cclass_name='B'

说实话，这题出的有问题，给出的表结构和提问都有问题。

select 姓名,savg from (select 学号，avg（成绩）as savg from sc where 成绩<60 group by 学号 having count(学号)>=2) t1,student where t1学号=student学号

1 Group By 语句简介：

Group By语句从英文的字面意义上理解就是“根据(by)一定的规则进行分组(Group)”。它的作用是通过一定的规则将一个数据集划分成若干个小的区域，然后针对若干个小区域进行数据处理。 2 Group By 的使用： 上面已经给出了对Group By语句的理解。基于这个理解和SQL Server 2000的联机帮助，下面对Group By语句的各种典型使用进行依次列举说明。 21 Group By [Expressions]: 这个恐怕是Group By语句最常见的用法了，Group By + [分组字段](可以有多个)。在执行了这个 *** 作以后，数据集将根据分组字段的值将一个数据集划分成各个不同的小组。比如有如下数据集，其中水果名称(FruitName)和出产国家(ProductPlace)为联合主键： FruitName ProductPlace Price

Apple China $11

Apple Japan $21

Apple USA $25

Orange China $08

Banana China $31

Peach USA $30

　如果我们想知道每个国家有多少种水果，那么我们可以通过如下SQL语句来完成： SELECT COUNT() AS 水果种类, ProductPlace AS 出产国 FROM T_TEST_FRUITINFO GROUP BY ProductPlace 这个SQL语句就是使用了Group By + 分组字段的方式，那么这句SQL语句就可以解释成“我按照出产国家(ProductPlace)将数据集进行分组，然后分别按照各个组来统计各自的记录数量。”很好理解对吧。这里值得注意的是结果集中有两个返回字段，一个是ProductPlace(出产国), 一个是水果种类。如果我们这里水果种类不是用Count()，而是类似如下写法的话： SELECT FruitName, ProductPlace FROM T_TEST_FRUITINFO GROUP BY ProductPlace 那么SQL在执行此语句的时候会报如下的类似错误： 选择列表中的列 'T_TEST_FRUITINFOFruitName' 无效，因为该列没有包含在聚合函数或 GROUP BY 子句中。 这就是我们需要注意的一点，如果在返回集字段中，这些字段要么就要包含在Group By语句的后面，作为分组的依据；要么就要被包含在聚合函数中。我们可以将Group By *** 作想象成如下的一个过程，首先系统根据SELECT 语句得到一个结果集，如最开始的那个水果、出产国家、单价的一个详细表。然后根据分组字段，将具有相同分组字段的记录归并成了一条记录。这个时候剩下的那些不存在于Group By语句后面作为分组依据的字段就有可能出现多个值，但是目前一种分组情况只有一条记录，一个数据格是无法放入多个数值的，所以这里就需要通过一定的处理将这些多值的列转化成单值，然后将其放在对应的数据格中，那么完成这个步骤的就是聚合函数。这就是为什么这些函数叫聚合函数(aggregate functions)了。 22 Group By All [expressions] ： Group By All + 分组字段, 这个和前面提到的Group By [Expressions]的形式多了一个关键字ALL。这个关键字只有在使用了where语句的，且where条件筛选掉了一些组的情况才可以看出效果。在SQL Server 2000的联机帮助中，对于Group By All是这样进行描述的： 如果使用 ALL 关键字，那么查询结果将包括由 GROUP BY 子句产生的所有组，即使某些组没有符合搜索条件的行。没有 ALL 关键字，包含 GROUP BY 子句的 SELECT 语句将不显示没有符合条件的行的组。 其中有这么一句话“如果使用ALL关键字，那么查询结果将包含由Group By子句产生的所有组没有ALL关键字，那么不显示不符合条件的行组。”这句话听起来好像挺耳熟的，对了，好像和LEFT JOIN 和 RIGHT JOIN 有点像。其实这里是类比LEFT JOIN来进行理解的。还是基于如下这样一个数据集： FruitName ProductPlace Price

Apple China $11

Apple Japan $21

Apple USA $25

Orange China $08

Banana China $31

Peach USA $30

　首先我们不使用带ALL关键字的Group By语句： SELECT COUNT() AS 水果种类, ProductPlace AS 出产国 FROM T_TEST_FRUITINFO WHERE (ProductPlace <> 'Japan') GROUP BY ProductPlace 那么在最后结果中由于Japan不符合where语句，所以分组结果中将不会出现Japan。 现在我们加入ALL关键字： SELECT COUNT() AS 水果种类, ProductPlace AS 出产国 FROM T_TEST_FRUITINFO WHERE (ProductPlace <> 'Japan') GROUP BY ALL ProductPlace 重新运行后，我们可以看到Japan的分组，但是对应的“水果种类”不会进行真正的统计，聚合函数会根据返回值的类型用默认值0或者NULL来代替聚合函数的返回值。 23 GROUP BY [Expressions] WITH CUBE | ROLLUP： 首先需要说明的是Group By All 语句是不能和CUBE 和 ROLLUP 关键字一起使用的。 首先先说说CUBE关键字，以下是SQL Server 2000联机帮助中的说明： 指定在结果集内不仅包含由 GROUP BY 提供的正常行，还包含汇总行。在结果集内返回每个可能的组和子组组合的 GROUP BY 汇总行。GROUP BY 汇总行在结果中显示为 NULL，但可用来表示所有值。使用 GROUPING 函数确定结果集内的空值是否是 GROUP BY 汇总值。 结果集内的汇总行数取决于 GROUP BY 子句内包含的列数。GROUP BY 子句中的每个 *** 作数（列）绑定在分组 NULL 下，并且分组适用于所有其它 *** 作数（列）。由于 CUBE 返回每个可能的组和子组组合，因此不论指定分组列时所使用的是什么顺序，行数都相同。 我们通常的Group By语句是按照其后所跟的所有字段进行分组，而如果加入了CUBE关键字以后，那么系统将根据所有字段进行分组的基础上，还会通过对所有这些分组字段所有可能存在的组合形成的分组条件进行分组计算。由于上面举的例子过于简单，这里就再适合了，现在我们的数据集将换一个场景，一个表中包含人员的基本信息：员工所在的部门编号(C_EMPLINFO_DEPTID)、员工性别(C_EMPLINFO_SEX)、员工姓名(C_EMPLINFO_NAME)等。那么我现在想知道每个部门各个性别的人数，那么我们可以通过如下语句得到： SELECT C_EMPLINFO_DEPTID, C_EMPLINFO_SEX, COUNT() AS C_EMPLINFO_TOTALSTAFFNUM FROM T_PERSONNEL_EMPLINFO GROUP BY C_EMPLINFO_DEPTID, C_EMPLINFO_SEX 但是如果我现在希望知道： 1 所有部门有多少人(这里相当于就不进行分组了，因为这里已经对员工的部门和性别没有做任何限制了，但是这的确也是一种分组条件的组合方式)； 2 每种性别有多人(这里实际上是仅仅根据性别(C_EMPLINFO_SEX)进行分组)； 3 每个部门有多少人(这里仅仅是根据部门(C_EMPLINFO_DEPTID)进行分组)；那么我们就可以使用ROLLUP语句了。 SELECT C_EMPLINFO_DEPTID, C_EMPLINFO_SEX, COUNT() AS C_EMPLINFO_TOTALSTAFFNUM FROM T_PERSONNEL_EMPLINFO GROUP BY C_EMPLINFO_DEPTID, C_EMPLINFO_SEX WITH CUBE 那么这里你可以看到结果集中多出了很多行，而且结果集中的某一个字段或者多个字段、甚至全部的字段都为NULL，请仔细看一下你就会发现实际上这些记录就是完成了上面我所列举的所有统计数据的展现。使用过SQL Server 2005或者RDLC的朋友们一定对于矩阵的小计和分组功能有印象吧，是不是都可以通过这个得到答案。我想RDLC中对于分组和小计的计算就是通过Group By的CUBE和ROLLUP关键字来实现的。(个人意见，未证实) CUBE关键字还有一个极为相似的兄弟ROLLUP, 同样我们先从这英文入手，ROLL UP是“向上卷”的意思，如果说CUBE的组合是绝对自由的，那么ROLLUP的组合就需要有点约束了。我们先来看看SQL Server 2000的联机中对ROLLUP关键字的定义： 指定在结果集内不仅包含由 GROUP BY 提供的正常行，还包含汇总行。按层次结构顺序，从组内的最低级别到最高级别汇总组。组的层次结构取决于指定分组列时所使用的顺序。更改分组列的顺序会影响在结果集内生成的行数。 那么这个顺序是什么呢？对了就是Group By 后面字段的顺序，排在靠近Group By的分组字段的级别高，然后是依次递减。如：Group By Column1, Column2, Column3。那么分组级别从高到低的顺序是：Column1 > Column2 > Column3。还是看我们前面的例子，SQL语句中我们仅仅将CUBE关键字替换成ROLLUP关键字，如： SELECT C_EMPLINFO_DEPTID, C_EMPLINFO_SEX, COUNT() AS C_EMPLINFO_TOTALSTAFFNUM FROM T_PERSONNEL_EMPLINFO GROUP BY C_EMPLINFO_DEPTID, C_EMPLINFO_SEX WITH ROLLUP 和CUBE相比，返回的数据行数减少了不少。:)，仔细看一下，除了正常的Group By语句后，数据中还包含了： 1 部门员工数；(向上卷了一次，这次先去掉了员工性别的分组限制) 2 所有部门员工数；(向上又卷了依次，这次去掉了员工所在部门的分组限制)。 在现实的应用中，对于报表的一些统计功能是很有帮助的。 这里还有一个问题需要补充说明一下，如果我们使用ROLLUP或者CUBE关键字，那么将产生一些小计的行，这些行中被剔除在分组因素之外的字段将会被设置为NULL,那么还存在一种情况，比如在作为分组依据的列表中存在可空的行，那么NULL也会被作为一个分组表示出来，所以这里我们就不能仅仅通过NULL来判断是不是小计记录了。下面的例子展示了这里说得到的情况。还是我们前面提到的水果例子，现在我们在每种商品后面增加一个“折扣列”(Discount)，用于显示对应商品的折扣，这个数值是可空的，也就是可以通过NULL来表示没有对应的折扣信息。数据集如下所示： FruitName ProductPlace Price Discount

Apple China $11 08

Apple Japan $21 09

Apple USA $25 10

Orange China $08 NULL

Banana China $31 NULL

Peach USA $30 NULL

　现在我们要统计“各种折扣对应有多少种商品，并总计商品的总数。”，那么我们可以通过如下的SQL语句来完成： SELECT COUNT() AS ProductCount, Discount FROM T_TEST_FRUITINFO GROUP BY Discount WITH ROLLUP 好了，运行一下，你会发现数据都正常出来了，按照如上的数据集，结果如下所示： ProductCount Discount

3 NULL

1 08

1 09

1 10

6 NULL

　好了，各种折扣的商品数量都出来了，但是在显示“没有折扣商品”和“商品小计”的时候判断上确存在问题，因为存在两条Discount为Null的记录。是哪一条呢？通过分析数据我们知道第一条数据(3, Null)应该对应没有折扣商品的数量，而(6,Null)应该对应所有商品的数量。需要判断这两个具有不同意义的Null就需要引入一个聚合函数Grouping。现在我们把语句修改一下，在返回值中使用Grouping函数增加一列返回值，SQL语句如下： SELECT COUNT() AS ProductCount, Discount, GROUPING(Discount) AS Expr1 FROM T_TEST_FRUITINFO GROUP BY Discount WITH ROLLUP 这个时候，我们再看看运行的结果： ProductCount Discount Expr1

3 NULL 0

1 08 0

1 09 0

1 10 0

6 NULL 1

　对于根据指定字段Grouping中包含的字段进行小计的记录，这里会标记为1，我们就可以通过这个标记值将小计记录从判断那些由于ROLLUP或者CUBE关键字产生的行。Grouping(column_name)可以带一个参数，Grouping就会去判断对应的字段值的NULL是否是由ROLLUP或者CUBE产生的特殊NULL值，如果是那么就在由Grouping聚合函数产生的新列中将值设置为1。注意Grouping只会检查Column_name对应的NULL来决定是否将值设置为1，而不是完全由此列是否是由ROLLUP或者CUBE关键字自动添加来决定的。 22 Group By 和 Having, Where ,Order by语句的执行顺序： 最后要说明一下的Group By, Having, Where, Order by几个语句的执行顺序。一个SQL语句往往会产生多个临时视图，那么这些关键字的执行顺序就非常重要了，因为你必须了解这个关键字是在对应视图形成前的字段进行 *** 作还是对形成的临时视图进行 *** 作，这个问题在使用了别名的视图尤其重要。以上列举的关键字是按照如下顺序进行执行的：Where, Group By, Having, Order by。首先where将最原始记录中不满足条件的记录删除(所以应该在where语句中尽量的将不符合条件的记录筛选掉，这样可以减少分组的次数)，然后通过Group By关键字后面指定的分组条件将筛选得到的视图进行分组，接着系统根据Having关键字后面指定的筛选条件，将分组视图后不满足条件的记录筛选掉，然后按照Order By语句对视图进行排序，这样最终的结果就产生了。在这四个关键字中，只有在Order By语句中才可以使用最终视图的列名，如： SELECT FruitName, ProductPlace, Price, ID AS IDE, Discount FROM T_TEST_FRUITINFO WHERE (ProductPlace = N'china') ORDER BY IDE 这里只有在ORDER BY语句中才可以使用IDE，其他条件语句中如果需要引用列名则只能使用ID，而不能使用IDE。

在关系数据库中，数据库表是一系列二维数组的集合，用来代表和储存数据对象之间的关系。它由纵向的列和横向的行组成；

例如一个有关作者信息的名为 authors 的表中，每个列包含的是所有作者的某个特定类型的信息，比如“姓氏”，而每行则包含了某个特定作者的所有信息：姓、名、住址等等。

对于特定的数据库表，列的数目一般事先固定，各列之间可以由列名来识别。而行的数目可以随时、动态变化，每行通常都可以根据某个（或某几个）列中的数据来识别，称为候选键。

DataTable 架构定义

表的架构（即结构）由列和约束表示。 使用 DataColumn 对象以及 ForeignKeyConstraint 和 UniqueConstraint 对象定义 DataTable 的架构。 表中的列可以映射到数据源中的列、包含从表达式计算所得的值、自动递增它们的值，或包含主键值。

按名称引用表中的列、关系和约束是区分大小写的。 因此，一个表中可以存在两个或两个以上名称相同（但大小写不同）的列、关系或约束。 例如，您可以有 Col1 和 col1。

百度百科-数据库表

数据库范式1NF 2NF 3NF BCNF(实例）

设计范式（范式,数据库设计范式,数据库的设计范式）是符合某一种级别的关系模式的集合。构造数据库必须遵循一定的规则。在关系数据库中，这种规则就是范式。关系数据库中的关系必须满足一定的要求，即满足不同的范式。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）、第四范式（4NF）、第五范式（5NF）和第六范式（6NF）。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。下面我们举例介绍第一范式（1NF）、第二范式（2NF）和第三范式（3NF）。

在创建一个数据库的过程中，范化是将其转化为一些表的过程，这种方法可以使从数据库得到的结果更加明确。这样可能使数据库产生重复数据，从而导致创建多余的表。范化是在识别数据库中的数据元素、关系，以及定义所需的表和各表中的项目这些初始工作之后的一个细化的过程。

下面是范化的一个例子 Customer Item purchased Purchase price Thomas Shirt $40 Maria Tennis shoes $35 Evelyn Shirt $40 Pajaro Trousers $25

如果上面这个表用于保存物品的价格，而你想要删除其中的一个顾客，这时你就必须同时删除一个价格。范化就是要解决这个问题，你可以将这个表化为两个表，一个用于存储每个顾客和他所买物品的信息，另一个用于存储每件产品和其价格的信息，这样对其中一个表做添加或删除 *** 作就不会影响另一个表。

关系数据库的几种设计范式介绍

1 第一范式（1NF）

在任何一个关系数据库中，第一范式（1NF）是对关系模式的基本要求，不满足第一范式（1NF）的数据库就不是关系数据库。

所谓第一范式（1NF）是指数据库表的每一列都是不可分割的基本数据项，同一列中不能有多个值，即实体中的某个属性不能有多个值或者不能有重复的属性。如果出现重复的属性，就可能需要定义一个新的实体，新的实体由重复的属性构成，新实体与原实体之间为一对多关系。在第一范式（1NF）中表的每一行只包含一个实例的信息。例如，对于图3-2 中的员工信息表，不能将员工信息都放在一列中显示，也不能将其中的两列或多列在一列中显示；员工信息表的每一行只表示一个员工的信息，一个员工的信息在表中只出现一次。简而言之，第一范式就是无重复的列。

2 第二范式（2NF）

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行必须可以被惟一地区分。为实现区分通常需要为表加上一个列，以存储各个实例的惟一标识。如图3-2 员工信息表中加上了员工编号（emp_id）列，因为每个员工的员工编号是惟一的，因此每个员工可以被惟一区分。这个惟一属性列被称为主关键字或主键、主码。

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，以存储各个实例的惟一标识。简而言之，第二范式就是非主属性非部分依赖于主关键字。

3 第三范式（3NF）

满足第三范式（3NF）必须先满足第二范式（2NF）。简而言之，第三范式（3NF）要求一个数据库表中不包含已在其它表中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。那么在图3-2的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。

数据库设计三大范式应用实例剖析

数据库的设计范式是数据库设计所需要满足的规范，满足这些规范的数据库是简洁的、结构明晰的，同时，不会发生插入（insert）、删除（delete）和更新（update） *** 作异常。反之则是乱七八糟，不仅给数据库的编程人员制造麻烦，而且面目可憎，可能存储了大量不需要的冗余信息。

设计范式是不是很难懂呢？非也，大学教材上给我们一堆数学公式我们当然看不懂，也记不住。所以我们很多人就根本不按照范式来设计数据库。

实质上，设计范式用很形象、很简洁的话语就能说清楚，道明白。本文将对范式进行通俗地说明，并以笔者曾经设计的一个简单论坛的数据库为例来讲解怎样将这些范式应用于实际工程。

范式说明

第一范式（1NF）：数据库表中的字段都是单一属性的，不可再分。这个单一属性由基本类型构成，包括整型、实数、字符型、逻辑型、日期型等。

例如，如下的数据库表是符合第一范式的：

字段1 字段2 字段3 字段4

而这样的数据库表是不符合第一范式的：

字段1 字段2 字段3 字段4

字段31 字段32

很显然，在当前的任何关系数据库管理系统（DBMS）中，傻瓜也不可能做出不符合第一范式的数据库，因为这些DBMS不允许你把数据库表的一列再分成二列或多列。因此，你想在现有的DBMS中设计出不符合第一范式的数据库都是不可能的。

第二范式（2NF）：数据库表中不存在非关键字段对任一候选关键字段的部分函数依赖（部分函数依赖指的是存在组合关键字中的某些字段决定非关键字段的情况），也即所有非关键字段都完全依赖于任意一组候选关键字。

假定选课关系表为SelectCourse(学号, 姓名, 年龄, 课程名称, 成绩, 学分)，关键字为组合关键字(学号, 课程名称)，因为存在如下决定关系：

(学号, 课程名称) → (姓名, 年龄, 成绩, 学分)

这个数据库表不满足第二范式，因为存在如下决定关系：

(课程名称) → (学分)

(学号) → (姓名, 年龄)

即存在组合关键字中的字段决定非关键字的情况。

由于不符合2NF，这个选课关系表会存在如下问题：

(1) 数据冗余：

同一门课程由n个学生选修，"学分"就重复n-1次；同一个学生选修了m门课程，姓名和年龄就重复了m-1次。

(2) 更新异常：

若调整了某门课程的学分，数据表中所有行的"学分"值都要更新，否则会出现同一门课程学分不同的情况。

(3) 插入异常：

假设要开设一门新的课程，暂时还没有人选修。这样，由于还没有"学号"关键字，课程名称和学分也无法记录入数据库。

(4) 删除异常：

假设一批学生已经完成课程的选修，这些选修记录就应该从数据库表中删除。但是，与此同时，课程名称和学分信息也被删除了。很显然，这也会导致插入异常。

把选课关系表SelectCourse改为如下三个表：

学生：Student(学号, 姓名, 年龄)；

课程：Course(课程名称, 学分)；

选课关系：SelectCourse(学号, 课程名称, 成绩)。

这样的数据库表是符合第二范式的， 消除了数据冗余、更新异常、插入异常和删除异常。

另外，所有单关键字的数据库表都符合第二范式，因为不可能存在组合关键字。

第三范式（3NF）：在第二范式的基础上，数据表中如果不存在非关键字段对任一候选关键字段的传递函数依赖则符合第三范式。所谓传递函数依赖，指的是如果存在"A → B → C"的决定关系，则C传递函数依赖于A。因此，满足第三范式的数据库表应该不存在如下依赖关系：

关键字段 → 非关键字段x → 非关键字段y

假定学生关系表为Student(学号, 姓名, 年龄, 所在学院, 学院地点, 学院电话)，关键字为单一关键字"学号"，因为存在如下决定关系：

(学号) → (姓名, 年龄, 所在学院, 学院地点, 学院电话)

这个数据库是符合2NF的，但是不符合3NF，因为存在如下决定关系：

(学号) → (所在学院) → (学院地点, 学院电话)

即存在非关键字段"学院地点"、"学院电话"对关键字段"学号"的传递函数依赖。

它也会存在数据冗余、更新异常、插入异常和删除异常的情况，读者可自行分析得知。

把学生关系表分为如下两个表：

学生：(学号, 姓名, 年龄, 所在学院)；

学院：(学院, 地点, 电话)。

这样的数据库表是符合第三范式的，消除了数据冗余、更新异常、插入异常和删除异常。

鲍依斯-科得范式（BCNF）：在第三范式的基础上，数据库表中如果不存在任何字段对任一候选关键字段的传递函数依赖则符合第三范式。

假设仓库管理关系表为StorehouseManage(仓库ID, 存储物品ID, 管理员ID, 数量)，且有一个管理员只在一个仓库工作；一个仓库可以存储多种物品。这个数据库表中存在如下决定关系：

(仓库ID, 存储物品ID) →(管理员ID, 数量)

(管理员ID, 存储物品ID) → (仓库ID, 数量)

所以，(仓库ID, 存储物品ID)和(管理员ID, 存储物品ID)都是StorehouseManage的候选关键字，表中的唯一非关键字段为数量，它是符合第三范式的。但是，由于存在如下决定关系：

(仓库ID) → (管理员ID)

(管理员ID) → (仓库ID)

即存在关键字段决定关键字段的情况，所以其不符合BCNF范式。它会出现如下异常情况：

(1) 删除异常：

当仓库被清空后，所有"存储物品ID"和"数量"信息被删除的同时，"仓库ID"和"管理员ID"信息也被删除了。

(2) 插入异常：

当仓库没有存储任何物品时，无法给仓库分配管理员。

(3) 更新异常：

如果仓库换了管理员，则表中所有行的管理员ID都要修改。

把仓库管理关系表分解为二个关系表：

仓库管理：StorehouseManage(仓库ID, 管理员ID)；

仓库：Storehouse(仓库ID, 存储物品ID, 数量)。

这样的数据库表是符合BCNF范式的，消除了删除异常、插入异常和更新异常。

范式应用

我们来逐步搞定一个论坛的数据库，有如下信息：

（1） 用户：用户名，email，主页，电话，联系地址

（2） 帖子：发帖标题，发帖内容，回复标题，回复内容

第一次我们将数据库设计为仅仅存在表：

用户名 email 主页 电话 联系地址 发帖标题 发帖内容 回复标题 回复内容

这个数据库表符合第一范式，但是没有任何一组候选关键字能决定数据库表的整行，唯一的关键字段用户名也不能完全决定整个元组。我们需要增加"发帖ID"、"回复ID"字段，即将表修改为：

用户名 email 主页 电话 联系地址 发帖ID 发帖标题 发帖内容 回复ID 回复标题 回复内容

这样数据表中的关键字(用户名，发帖ID，回复ID)能决定整行：

(用户名,发帖ID,回复ID) → (email,主页,电话,联系地址,发帖标题,发帖内容,回复标题,回复内容)

但是，这样的设计不符合第二范式，因为存在如下决定关系：

(用户名) → (email,主页,电话,联系地址)

(发帖ID) → (发帖标题,发帖内容)

(回复ID) → (回复标题,回复内容)

即非关键字段部分函数依赖于候选关键字段，很明显，这个设计会导致大量的数据冗余和 *** 作异常。

我们将数据库表分解为（带下划线的为关键字）：

（1） 用户信息：用户名，email，主页，电话，联系地址

（2） 帖子信息：发帖ID，标题，内容

（3） 回复信息：回复ID，标题，内容

（4） 发贴：用户名，发帖ID

（5） 回复：发帖ID，回复ID

这样的设计是满足第1、2、3范式和BCNF范式要求的，但是这样的设计是不是最好的呢？

不一定。

观察可知，第4项"发帖"中的"用户名"和"发帖ID"之间是1：N的关系，因此我们可以把"发帖"合并到第2项的"帖子信息"中；第5项"回复"中的"发帖ID"和"回复ID"之间也是1：N的关系，因此我们可以把"回复"合并到第3项的"回复信息"中。这样可以一定量地减少数据冗余，新的设计为：

（1） 用户信息：用户名，email，主页，电话，联系地址

（2） 帖子信息：用户名，发帖ID，标题，内容

（3） 回复信息：发帖ID，回复ID，标题，内容

数据库表1显然满足所有范式的要求；

数据库表2中存在非关键字段"标题"、"内容"对关键字段"发帖ID"的部分函数依赖，即不满足第二范式的要求，但是这一设计并不会导致数据冗余和 *** 作异常；

数据库表3中也存在非关键字段"标题"、"内容"对关键字段"回复ID"的部分函数依赖，也不满足第二范式的要求，但是与数据库表2相似，这一设计也不会导致数据冗余和 *** 作异常。

由此可以看出，并不一定要强行满足范式的要求，对于1：N关系，当1的一边合并到N的那边后，N的那边就不再满足第二范式了，但是这种设计反而比较好！

对于M：N的关系，不能将M一边或N一边合并到另一边去，这样会导致不符合范式要求，同时导致 *** 作异常和数据冗余。

对于1：1的关系，我们可以将左边的1或者右边的1合并到另一边去，设计导致不符合范式要求，但是并不会导致 *** 作异常和数据冗余。

结论

满足范式要求的数据库设计是结构清晰的，同时可避免数据冗余和 *** 作异常。这并意味着不符合范式要求的设计一定是错误的，在数据库表中存在1：1或1：N关系这种较特殊的情况下，合并导致的不符合范式要求反而是合理的。

在我们设计数据库的时候，一定要时刻考虑范式的要求。

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应该是第二种说法，只听说过1NF,2NF,3NF这么分的，我大学教科书上也这么写的

select aSno as 学号,Sname as 姓名,avg(Score) as 平均分

from 学生表 a inner join 选课表 b on aSno=bSno

inner join 课程表 c on bCno=cCno

group by aSno,Sname

having avg(Score) > 70 and count(cCno) > 2

order by 平均分

以上就是关于设核酸检测数据库中有下面三个表是什么全部的内容，包括:设核酸检测数据库中有下面三个表是什么、数据库有三张表，老师，学生和班级 结果如下：、sql数据库 建立三个表 student（学号 姓名 性别） sc（学号 课程号 成绩）course（课程号 课程名 分数 ）等相关内容解答，如果想了解更多相关内容，可以关注我们，你们的支持是我们更新的动力！