数据规范化是什么，如何理解数据库的规范化设计

数据规范化是什么

数据库规范化是一个过程，这个过程中需要对现存表结构进行修改，把表转化使遵循一系列先进的范式。

着重于消除开发人员和他们项目的“电子表格综合症”。

电子表格综合症是指开发人员倾向于在尽可能少的表中挤下尽可能多的信息。

通过智能数据分类，降低存储空间使用量是对实现规范化的众多好处之一。

如何理解数据库的规范化设计

简单地说就是把设计的不合理的表格进行分解，使之变得合理。

所谓不合理，用数据库的术语说就是满足的范式级别太低，导致表中的数据出现了插入异常、删除异常、更新异常和数据冗余的情况。

通过相关定理的检测，可以知道表格最高满足第几范式，然后根据需要可以按照另外一套定理进行分解，使分解的表格满足更高级别范式，从而消除了插入异常、删除异常、更新异常和数据冗余的情况。

但并不是说范式级别越高越好，对表格分解过度，虽然能够使每一张表格满足高级别范式，但进行数据查询时需要把多张表格连接起来，而连接操作是数据库中最耗费时间的操作。所以实际项目中会进行折中，在业务允许的情况下，适当保留一些冗余，从而提升查询效率。

数据规范化是什么意思

数据库规范化是一个过程，这个过程中需要对现存表结构进行修改，把表转化使遵循一系列先进的范式。着重于消除开发人员和他们项目的“电子表格综合症”。电子表格综合症是指开发人员倾向于在尽可能少的表中挤下尽可能多的信息。通过智能数据分类，降低存储空间使用量是对实现规范化的众多好处之一。

数据规范化名词解释答案

数据在应用过程中相对比较繁杂。为了能够更好的应用数据，并以需要进行格式化的排列，以备不时之需。简称数据规范化。

数据规范化处理是数据挖掘的一项基本操作。现实中，数据中不同特征的量纲可能不一致，数值间的差别可能很大，不进行处理可能会影响到数据分析的结果，因此，需要对数据按照一定比例进行缩放，使之落在一个特定的区域，便于进行综合分析。

特别是基于距离的挖掘方法，在建模前一定要对数据进行规范化处理，如SVM，KNN，K-means，聚类等方法。

扩展资料：

数据规范化的几种方法：

在数据分析之前，都需要让数据满足一定的规律，达到规范性的要求，便于进行挖掘。

如果不进行变换的话，要不就是维数过多增加了计算成本，要不就是数据过于集中，很难找到数据之间的特征。

在数据变换中，重点是如何将数值进行规范化，有三种常用的规范方法，分别是Min-Max规范化、Z-Score规范化、小数定标规范化。

1.Min-max规范化：

将原始数据投射到指定的空间[min,max]。可用公式表示为：

新数值 = （原数值-极小值）/ (极大值 - 极小值) 。

SciKit-Learn中的MinMaxScaler可以完成这个功能。

2.Z-Score规范化：

将原始数据转换为正态分布的形式，使结果易于比较。可用公式表示为：

新数值 = （原数值 - 均值）/ 标准差。

在SciKit-Learn中的preprocessing.scale()可以直接将给定数据进行Z-Score规范化。

3.小数定标规范化：

通过移动小数点的位置来进行规范化。小数点移动的位数取决于该属性数据取值的最大绝对值。

例如：属性A的取值范围是-800到70，那么就可以将数据的小数点整体向左移三位即[-0.8,0.07]。

如何理解数据库的规范化设计

规范化理论是将一个不合理的关系模式如何转化为合理的关系模式理论，规范化理论是围绕范式而建立的。规范化理论认为，一个关系型数据库中所有的关系，都应满足一定的规范。规范化理论把关系应满足的规范要求分为几级，满足最低要求的一级叫做第一范式(1NF)，在第一范式的基础上提出了第二范式(2NF)，在第二范式的基础上又提出了第三范式(3NF)，以后又提出了BCNF范式，4NF，5NF。范式的等级越高，应满足的约束条件也越严格。规范的每一级别都依赖于它的前一级别，例如若一个关系模式满足2NF，则一定满足1NF。

对以上最简单的理解就是：数据库里面的数据存在多种异常、冗余或其他有矛盾的地方，而规范化就是消除其中不合适的数据依赖，以解决插入异常、删除异常、更新异常和数据冗余问题。为了消除这些问题于是就有了以上几个范式。

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