目前有迹可循的共有8中范式。一般遵守3范式即可
时间: 2024-06-15 15:05:41 浏览: 10
目前有迹可循的共有8种范式,它们:
1. 第一范式(1NF):确保每个列都是原子的,不可再分。
2. 第二范式(2NF):在满足1NF的基础上,非主键列完全依赖于主键。
3. 第三范式(3NF):在满足2NF的基础上,消除非主键列之间的传递依赖。
4. Boyce-Codd范式(BCNF):在满足3NF的基础上,对于每个非主键列,它们都不能依赖于其他非主键列。
5. 第四范式(4NF):在满足BCNF的基础上,消除多值依赖。
6. 第五范式(5NF):在满足4NF的基础上,消除连接依赖。
7. 第六范式(6NF):在满足5NF的基础上,消除反常依赖。
8. 第七范式(7NF):在满足6NF的基础上,消除元组关系。
一般情况下,遵守第三范式(3NF)已经能够满足大部分数据库设计的需求。但对于特定的场景和需求,可能需要考虑更高级别的范式。
相关问题
有监督学习的范式中的范式是何含义
有监督学习的范式中的范式指的是训练数据集中标注数据的形式。在有监督学习中,通常会给定一组输入和相应的输出,以便训练模型预测新的输入的输出。这些输入输出对称为训练数据集。
有监督学习的范式中包含以下几个范式:
1. 分类(Classification):训练数据集中的输出是离散的类别标签,例如将图像分类为“狗”或“猫”。
2. 回归(Regression):训练数据集中的输出是连续的数值,例如预测股票价格或房价。
3. 序列预测(Sequence Prediction):训练数据集中的输出是序列数据,例如自然语言生成和音乐生成。
4. 目标检测(Object Detection):训练数据集中的输出是图像中物体的位置和大小信息。
每种范式都对应不同类型的问题和应用场景,并且需要使用不同的算法来训练模型。
数仓中范式建模的第三范式
第三范式是指一个关系模式中的所有非主属性都不应该依赖于其他非主属性。在数据仓库中,第三范式建模可以减少数据冗余和提高数据的一致性,有利于数据的维护和管理。
在实际应用中,第三范式建模的过程可以遵循以下几个步骤:
1. 确定实体类型和属性:根据业务需求,确定需要建模的实体类型和属性。
2. 确定实体之间的关系:分析实体之间的关系,确定它们之间的联系,包括一对一、一对多、多对多等关系。
3. 消除重复数据:将重复的数据提取出来,建立一个新的实体类型,将原来的属性作为新实体的属性,使得每个实体类型都只包含唯一的数据。
4. 消除传递依赖:分析实体类型中的属性,消除传递依赖,使得一个关系模式中的所有非主属性都不依赖于其他非主属性。
5. 规范化处理:对实体类型进行规范化处理,将重复的属性提取出来,建立新的实体类型,使得每个实体类型都只包含必要的属性。
通过第三范式建模,可以有效地消除数据冗余和提高数据的一致性。但同时也需要注意,过度的范式化可能会导致查询速度变慢和数据复杂度提高,需要在实践中灵活应用。