一.关系规范化的基本原则

1. 规范化的目的和基本思想

• 目的：通过分解低一级范式的关系模式，转换为高一级范式的关系模式集合，以减少数据冗余和更新异常。

• 基本思想：

  • “一事一地”：确保每个关系模式只描述一个概念、实体或实体间的一种联系，实现概念的单一化。
  • 分离：逐步消除不合适的数据依赖部分，使各关系模式分离。

2. 规范化程度的选择

• 平衡原则：在数据变动不频繁的数据库中，规范化程度可以稍低，以提高查询效率。
• 程度选择：通常达到大多数关系模式为第三范式（3NF）即可。
• 考虑因素：权衡存取效率与数据冗余、一致性等因素，根据具体应用场景选择适当的规范化程度。

3. 规范化过程的关键原则

• 无损连接分解：

  • 确保分解过程中数据不会丢失或增加。
  • 保持数据的完整性，确保分解后的关系模式能无损地表示原有的全局关系模式信息。

• 保持函数依赖：

  • 分解后的关系模式应保持原关系模式中的函数依赖。
  • 避免引入更新异常。

4. 分解的实现

• 分解方法：

  • 将一个关系模式分解为多个子模式，每个子模式应有更少的属性，即更高的范式级别。

• 考虑因素：

  • 存储空间的优化与数据一致性。
  • 查询效率，考虑连接运算的代价。

• 正确性与可实现性：

  • 确保分解后的模式既正确又实用。
  • 考虑实际应用中的数据处理和查询需求。

在进行数据库设计时，规范化是一个重要的步骤，但它并不是唯一的标准。数据库设计者的任务是在满足用户需求和系统性能要求的条件下，找到最合适的数据库模式。选择适当的规范化程度，既可以减少数据冗余和维护成本，又可以保证查询和数据处理的效率。

二.关系规范化的实际应用

在关系数据库的实际应用中，规范化过程并不总是严格按照理论进行。实际应用中的规范化考虑了多种因素，包括数据依赖关系的识别难度、数据的动态特征、以及从实体-关系模型（E-R模型）到关系模式的转换等。下面是关系规范化在实际应用中的关键点：

1. 数据依赖关系的识别

• 在实践中，识别所有的数据依赖（函数依赖和多值依赖）是一项挑战性的任务。如果数据依赖识别不完整或错误，可能导致不理想的数据库设计。
• 确定数据依赖关系最好在系统分析阶段完成，尤其是在E-R模型创建过程中。

2. 动态数据特征的考虑

• 关系模式的规范化应考虑数据的动态特征，比如数据更新的频率。
• 对于经常更新的数据，高度的规范化可能不适宜，因为它可能导致频繁的连接操作，影响性能。

3. E-R模型到关系模式的转换

• 在实际应用中，数据库设计通常首先从现实环境建立E-R模型，然后将其转换为关系数据库模式。
• E-R模型通常会产生较小的关系模式（属性较少），这可能需要合并而不是分解关系模式。

4. 查询方便性与合并关系模式

• 为了方便数据库查询，有时需要合并而不是分解关系模式。
• 合并关系时，应避免引入不必要的数据冗余和“多余”的函数依赖。

5. 规范化理论的指导作用

• 尽管在实践中不总是严格遵循规范化理论，但这些理论在设计关系数据库模式时仍发挥着重要的指导作用。
• 通过E-R模型设计阶段的细致分析，可以确保得到的关系数据库模式基本达到第三范式（3NF）的规范程度。

6. 综合考虑规范化与性能

• 在实际应用中，规范化程度的选择需要根据实际情况进行权衡，以平衡数据冗余、一致性与查询效率。
• 完全的规范化不一定是目标，关键是找到满足用户需求且性能合理的数据库设计。

总结来说，关系数据库的实际设计既要考虑理论指导，也要根据具体应用场景的需求和特点来做出灵活的调整。设计者的任务是在理论与实践之间找到最佳的平衡点。