顾客(Customer):顾客ID(CustomerID),姓名(Name),电话(Phone),地址(Address)规范化为3NF!后为?
时间: 2024-01-04 08:02:39 浏览: 80
根据题目描述,可以将属性分为以下几个关系表:
Customer(CustomerID,Name,Phone,Address)
其中,CustomerID为主键,其他属性都依赖于CustomerID。
这样设计的好处是:
1. 消除了数据冗余,减小了数据存储空间的需求。
2. 提高了数据的一致性和准确性,避免了数据的不一致和重复。
3. 方便了数据的维护和更新,提高了数据的可靠性和可用性。
因此,将顾客信息规范化为上述关系表符合3NF的要求。
相关问题
订单详情(OrderDetail):订单详情ID(OrderDetailID),订单ID(OrderID),菜品名称(ProductName),数量(Quantity),单价(Price)规范化为3NF后为?
根据题目描述,可以将属性分为以下几个关系表:
OrderDetail(OrderDetailID,OrderID,ProductName,Quantity,Price)
Order(OrderID,CustomerID,OrderDate)
其中,OrderID为主键,CustomerID为外键,连接了Order表和OrderDetail表。
这样设计的好处是:
1. 消除了数据冗余,减小了数据存储空间的需求。
2. 提高了数据的一致性和准确性,避免了数据的不一致和重复。
3. 方便了数据的维护和更新,提高了数据的可靠性和可用性。
因此,将订单详情信息规范化为上述关系表符合3NF的要求。
for record_order in result_order: node_order = record_order['o'] customerID_value = node_order['customerID'] query_customer_id = "MATCH (u:Customer) WHERE u.customerID = $customer_id RETURN u" result_customer_id = graph.run(query_customer_id, parameters={"customer_id": f"{customerID_value}"}) for record_customer in result_customer_id: node_customer = record_customer['u'] relationship = Relationship(node_customer, customer_order_type, node_order) graph.create(relationship)
这段代码使用了查询结果 "result_order" 中的所有节点,并针对每个节点执行一些操作。具体来说,它查找了每个 "Order" 节点的 "customerID" 属性,并将其用作参数来查询匹配的 "Customer" 节点。然后,它使用 "Relationship" 类创建了一个在 "Customer" 节点和 "Order" 节点之间的关系,并使用 "graph.create" 方法在数据库中创建了这个关系。
这个循环的作用是将 "Customer" 节点与 "Order" 节点连接起来,以表示它们之间的关系。这种关系可以用来查询特定客户的订单历史记录,或者查询特定订单的客户信息。