リレーショナル正規化における削除操作の例外は何を意味しますか?

リレーショナル正規化における削除操作の異常とは、削除すべきではないデータの削除を指します。正規化とは、データベース内のデータの異常な挿入、削除、変更などの問題を解決するための一連のルールです。リレーショナル正規化理論は、リレーショナル ロジック パターンの品質を判断するための理論的基準を提供し、パターン内で起こり得る問題を予測するのに役立ち、さまざまなパターンを生成するためのアルゴリズム ツールとして機能します。

#リレーショナル正規化における削除操作例外とは、削除すべきではないデータが削除されることを意味します。

正規化は、データベース内のデータの挿入、削除、変更の例外などの問題を解決するための一連のルールです。

正規化理論はデータベースの論理設計のためのガイドおよびツールであり、具体的な手順は次のとおりです:

(1) リレーショナル モデルの機能依存関係を調べ、パラダイム レベルを決定します。それぞれの関係パターンを一つ一つ分析し、部分的な関数依存関係や推移的な関数依存関係などがないかを調べ、どのパラダイムに属するかを判断します。

(2) 関係パターンを結合または分解します。アプリケーションの要件に応じて、これらのリレーションシップ パターンが要件を満たしているかどうかを調べ、これらのパターンをマージする必要があるか分解する必要があるかを決定します。たとえば、同じ主キーを持つリレーションシップ パターンは通常マージできますが、非 BCNF リレーションシップ パターンの場合は「異常」になります。 「実際のアプリケーションに影響はありますか？ クエリだけで更新操作を行わないものについては、スキーマを正規化（分解）する必要はありません。実際のアプリケーションでは、正規化の度合いが高いほど、スキーマを正規化する必要はありません。」場合によっては、分解により更新異常を排除できる場合がありますが、頻繁なクエリに必要な頻繁な自然結合の非効率性の方が利点を上回ります。分解する必要がある関係パターンについては、標準化された方法と理論を使用してパターンを分解できます。最後に、生成された各関係モデルが評価および調整されて、より適切な関係モデルのセットが決定されます。

関係正規化理論は、リレーショナル ロジック パターンの品質を判断するための理論的な基準を提供し、パターン内で起こり得る問題を予測するのに役立ち、さまざまなパターンを生成するためのアルゴリズム ツールであるため、設計者にとって強力なツールです。

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