字段名	说明	示例
user_id	用户唯一 ID	1001
user_name	用户名	张三
id_card	身份证号	330105202002025256
contact_information	联系方式	杭州市上城区 XXX 号
company_id	公司ID	2001

超建：能唯一标识此表的属性集合，只要能标识唯一就行，比如user_id+user_name，id_card+user_name都可以作为超键。
候选键：超建中去掉冗余的属性，剩余的属性就是候选键。比如 user_id 和 id_card 都是候选键。
主键：任选一个候选键，即可作为主键。user_id 和 id_card 任意选一个作为主键。
外键：其它表中的主键。company_id 是一个外键；
主属性：候选键内的属性作为主属性，其它属性作为非主属性。
实体完整性约束：即主键约束，主键值不能为空，也不能重复。
参照完整性约束：即外键约束，外键必须是其他表中已经存在的主键的值，或者为空。
用户自定义完整性约束：自定义表达式约束，如设定年龄属性的值必须在0到150之间。

范式

第二范式 2NF（消除部分函数依赖）

如果关系 R 属于 1NF，且每一个非主属性完全函数依赖属于任何一个候选码，则 R 属于 2NF。

换句话说，2NF 就是在 1NF 的基础上，表中的每一个非主属性不会依赖于符合主键中的某一个列。

举例，存在如下一张学生表，有以下字段:

字段名	说明	示例
student_no	学号	20230101
student_name	学生姓名	张三
department	系编号	01
department_name	系名称	数学系
department_director	系主任姓名	张主任
course	课程	数学分析
score	课程分数	99

一个学号是一个学生；一个学号只能在一个系、一个学号可以选多个课程。

可以将学生表分解为如下：

学生表（学号、学生姓名、系编号、系名、系主任）

选课表（学号、课程号、成绩）

第三范式（消除传递依赖）

在满足 1NF 的基础上，表中不存在非主属性对键的传递依赖。

可以将学生表分解为如下：

学生表（学号、学生姓名、系编号）

系表（系编号、系名、系主任）

选课表（学号、课程号、成绩）

BC 范式

在第三范式的基础上进一步消除主属性对于码的部分函数依赖和传递依赖。就是说在某一种情况下，每一个依赖的左边决定因素都必然包含候选键。

模式分解

范式之间的转换一般是通过拆分属性，即模式分解，将具有部分函数依赖和传递依赖的属性分离开，来达到优化的目的。

保持函数依赖分解

如存在关系模式 R，有依赖集 F，若对 R 进行模式分解，分解出来的多个关系模式，保持原来的依赖集不变，则是保持函数依赖分解。

如有关系模式 R(A,B,C) ，依赖集 F(A->B,B->C,A->C)，将其分解为两个关系函数依赖 R1(A,B)，R2(B,C),此时 R1 中保持函数依赖 A->B，R2 中保持函数依赖 B->C，而 A->C实际是一个冗余依赖，因为可以通过前两个依赖推倒出来，所以说明 R1 和 R2 保持函数依赖的分解。（注意，这个方法只能说明保持函数依赖，如果不满足这个条件，并不能说明不保持函数依赖，这是个充分条件而不是个必要条件）。

示例：有关系模式 R<U, F>，U={A, B, C, D, E}，F={B -> A, D -> A, A -> E, AC -> B}，则 R 的候选关键字为 CD

思路如下：

列举出所有的属性 A B C D E；
将依赖中的右边全部划掉 A B C D E，剩下 C 和 D；
然后根据依赖关系，看看能否根据 C 和 D 推出 ABE：
1. A 可以根据 D 推出；
2. B 需要根据 AC 推出，而 D 可以推出 A，搜易 CD 可以推出 B；
3. E 可以根据 A 退出来，所以 D 可以推出 E；
4. 所以 CD 可以推出 ABE；

无损分解

分解后的关系模式能够还原出原关系模式，就是无损分解，不能还原就是有损。

当分解为两个关系模式时，可以通过一下定理判断是否无损分解：

定理：如果 R 的分解是 p={R1, R2}，F 为 R 所满足的函数依赖集合，分解 p 具有无损连接性的充分必要条件是 R1 ∩ R2 -> R1 - R2或者 R2 ∩ R1 -> R2 - R1。

当分解为三个及以上关系模式时，可以通过表格发求解，如下：

由关系模式成绩（学号，姓名，课程号，课程名，分数）

函数依赖为 F（学号 -> 姓名，课程号 -> 课程名，（学号，课程名）-> 分数），如果将其分解为：

成绩（学号，课程号，分数）
学生（学号，姓名）
课程（课程号，课程名）

可以通过表格发判断是否为无损分解。

初始表格如下：

	学号	姓名	课程号	课程名	分数
成绩	√		√		√
学生	√	√
课程			√	√

根据函数依赖，可以

从学号推出姓名，那么可以将成绩这一行中的姓名打勾；
从课程号推出课程名，那么可以将成绩这一行中的课程名打勾;

那么修正后的表格如下所示：

	学号	姓名	课程号	课程名	分数
成绩	√	√	√	√	√
学生	√	√
课程			√	√

可以看到其中成绩一行所有的列都是勾选的，所以该分解满足无损分解。

并发控制

事务四大特性，原子性、一致性、隔离性、持续性

事务间的影响

丢失更新：当前事务修改的数据被另一个事务修改了。

不可重复度：读两次数据的结果不一致，是因为另一个事物修改了这个数据。

脏读：当前事务读读到了另一个事务未提交的数据。

幻读：两次查询到的数据行数不一致，因为两次查询之间被别的事务插入了数据。

三级：在读取数据之前必须对其加读锁，直到事务解释之后释放读锁。可以解决丢失更新、读脏数据、和不可重复度的问题。

缺点：只能提供备份某一时间点上的回复，不能做其他工作，不能按表或者用户恢复。

动态转储

热备份。在转储期间允许对数据库进行操作，转储和用户事务可以并发执行。

优点：可在表空间或数据库文件级备份，数据库仍可使用，可达到秒级恢复。

缺点：备份不能出错，若热备份不成功，所得结果几乎全部无效。

逻辑透明性：用户或应用程序无需知道局部使用的是哪种数据模型。

复制透明性：用户或应用程序不关系复制的数据从何而来。

数据仓库

数据仓库是一个面向主题的、集成的、非易失的、随时间变化的数据集合，用于支持管理决策。

数据仓库的结构通常包含四个层次：

数据源：是数据仓库系统的基础，是整个系统的数据来源。
数据的存储与管理：是整个数据仓库系统的核心。
OLAP（联机分析处理）：对分析需要的数据进行有效集成，按多维模型组织，以便进行多角度、多层次的分析，并发现趋势。
前端工具：主要包括各种报表工具、查询工具、数据分析工具、数据挖掘工具以及各种基础仓库数据或数据集市的应用开发工具。

反规范化技术

规范化设计后，数据库设计者希望牺牲部分规范化来提高性能。

优点：降低连接操作的需求，降低外码和索引的数据，还可能减少表的问题，能够提高查询效率。

缺点：数据的重复存储，浪费了磁盘空间；可能出现数据的完整性问题，为了保障数据的一致性，增加了数据维护的复杂性，会降低修改速度。

具体的方法：

增加冗余列；
增加派生列；
重新组表；
水平分割表；
垂直分割表；