规范化理论：消除异常与函数依赖

"消除异常-函数依赖规范化" 规范化是数据库设计中的关键步骤，其目标是减少数据冗余，避免插入异常、删除异常和更新异常，从而提高数据的一致性和完整性。函数依赖是规范化理论的基础，它描述了在一个关系中，如果某些属性的值确定了另一个属性的值，那么我们就说存在函数依赖。 函数依赖定义了属性之间的依赖关系。例如，在“Movie”关系中，如果我们知道电影的“Title”，就可以唯一确定电影的“year”，那么我们可以写出函数依赖“Title → year”。这意味着对于关系中的所有元组，只要Title相同，year的值就必然相同。 函数依赖有多种性质和推理规则，如左部属性集的任何子集不能决定右部属性（最小性）、若A→B且B→C，则A→C（传递性）等。这些规则帮助我们理解并处理函数依赖，找到关系模式中的关键属性——候选码和超码。候选码是能唯一标识元组的最小属性集，而超码则是包含候选码的任何属性集。 在数据库设计中，我们通常使用不同的规范化形式，如第一范式（1NF）、第二范式（2NF）、第三范式（3NF）以及巴斯-科德范式（BCNF），来消除不合适的函数依赖。例如，如果一个关系模式违反了2NF，即存在非主属性对部分键的依赖，那么就需要进行分解，直到满足2NF。 在描述的问题中，“lending”关系模式就存在多种异常。例如，当需要修改“Branch_name”的“asset”时，可能会影响到所有与该分支相关的贷款记录；新增加一个分支机构时，需要在所有相关贷款记录中插入新数据；删除贷款号222时，可能会导致关联的分支机构资产信息被误删。这些都是由于数据冗余和不恰当的函数依赖导致的。 为了解决这些问题，我们需要通过分解关系模式来消除不合适的数据依赖。例如，可以将“lending”分解为“branches”（包含branch_name, branch_city, asset）和“loans”（包含branch_name, customer_name, loan_number, amount）两个关系模式，这样就能避免上述异常。 函数依赖和多值依赖是规范化过程中的核心概念。多值依赖描述的是一个属性集合X对另一个属性Y的依赖，使得当X的值确定时，Y的值也基本确定。通过分析和处理这些依赖，我们可以逐步优化关系模式，达到更高的规范化程度，从而提高数据库的性能和数据质量。 总结来说，函数依赖规范化是一个系统性的过程，涉及到对关系模式的深入理解和重构，以确保数据库的稳定性和效率。这需要设计者具备扎实的理论基础，能够识别和处理各种数据异常，通过适当的分解策略，实现数据的合理组织和存储。