关系数据库规范化理论：从2NF到3NF的分解案例

"案例分析-关系数据库" 在关系数据库的设计中，确保数据的规范性是至关重要的。案例中提到的关系模式R(职工名，项目名，工资，部门号，部门经理)代表了一个员工参与项目的场景，其中每个员工可以参与多个项目并领取相应的工资，每个项目隶属于一个特定的部门，每个部门只有一个经理。现在我们需要分析这个关系模式并进行规范化处理。 首先，关系模式R的基本函数依赖可能包括以下几类： 1. 职工名 → 工资：因为每个员工的工资与其姓名关联。 2. 项目名 → 部门号：每个项目都属于一个特定的部门。 3. 部门号 → 部门经理：每个部门的号码对应唯一的部门经理。 4. 部门号 → 职工名：部门号码可以决定该部门的员工。 5. 部门号 → 工资：部门号码也可能决定部门内员工的工资，因为同一部门的工资制度可能相同。 根据这些依赖，我们可以推断出关系模式R的主键可能是职工名和项目名的组合，因为它们能唯一确定一条记录。 然而，R不是2NF（第二范式）模式，原因是存在部分函数依赖。例如，部门号决定了部门经理，但部门号也部分决定了工资，因为部门的工资制度可能导致多个员工在同一部门有相同的工资。为了达到2NF，我们需要消除这种部分依赖，将关系模式分解为更小的模式，每个模式都不包含部分依赖。 将R分解为2NF模式集，可以考虑将部门信息和员工信息分开，得到如下两个模式： 1. Employee(职工名, 工资, 部门号) 2. Project(项目名, 部门号) 接着，为了达到3NF（第三范式），我们需要进一步消除非关键属性间的传递依赖。在这个2NF模式集中，假设不存在传递依赖，那么这两个模式已经是3NF。 如果存在传递依赖，例如，部门号→部门经理→工资，那么需要再次分解。在这种情况下，我们可以创建一个新的模式： 3. Department(部门号, 部门经理) 这样，我们得到了3NF模式集： - Employee(职工名, 工资, 部门号) - Project(项目名, 部门号) - Department(部门号, 部门经理) 每个模式都只依赖于其自身的键，没有部分依赖或传递依赖，从而减少了数据冗余，避免了插入异常、删除异常和更新异常的问题，提高了数据的一致性和完整性。