Access 2021数据库应用基础教程（微课版）课件 第1章数据库基础及Access概述

第一章数据库基础及ACCESS概述学习目标

数据库技术和系统已经成为信息基础设施的核心技术和重要基础。数据库技术作为数据管理的最有效的手段，极大地促进了计算机应用的发展。本章将介绍数据库、数据库系统、数据库管理系统、关系数据库等基础理论知识，为后面各章的学习打下基础。主要内容关系数据库

数据模型数据库系统的体系结构

数据库的基本概念关系代数

规范化理论

Access2021概述

数据库设计

Access概述

本章重点

数据库数据库系统数据库管理系统关系数据库1.1数据库的基本概念1.1.1数据与数据处理1.1.2数据库1.1.3数据库技术的发展历程1.1.4数据库系统1.1.5数据库管理系统(DBMS)1.1.6数据库应用系统(DBAS)

1.1.1数据与数据处理数据是描述现实世界中各种事物的物理符号记录，是最原始的、彼此分散孤立的、未被加工处理过的记录。信息是对现实世界中事物运动状态和特征的描述，是一种已经被加工为特定形式的数据。信息是对数据的解释，是数据含义的体现。信息与数据数据具有如下特征：信息可以被感知，不同的信息源有不同的感知方式。信息的获取和传递不仅需要有载体，而且还消耗能量。信息可以通过载体进行存储、压缩、加工、传递、共享、扩散、再生和增值等。1.1.1数据与数据处理1.1.1数据与数据处理数据与信息的关系：(1)数据是信息的符号表示，或称载体。(2)信息是数据的内涵，是数据的语义解释。(3)数据是符号化的信息。(4)信息是语义化的数据。1.1.1数据与数据处理数据处理：数据处理(dataprocessing)是指对各种形式的数据进行收集、存储、检索、加工、变换和传播的一系列活动的总和。进行数据处理的目的有两个：一是从大量的、可能是杂乱无章的、难以理解的数据中抽取、推导出对人们有价值的信息，以作为行动和决策的依据；二是借助计算机科学地保存和管理复杂的、大量的数据，以便人们能够方便而充分地利用这些宝贵的资源。1.1.2数据库数据库就是存放数据的仓库。它是为了实现一定的目的按某种规则组织起来的“数据”的“集合”。在信息社会中，数据库的应用非常广泛，如银行业用数据库存储客户的信息；学校用数据库存储学生的个人信息等。在计算机领域，数据库是指长期存储在计算机内的、有组织的、可共享的、统一管理的相关数据的集合。第一阶段：20世纪50年代至60年代早期第二阶段：20世纪60年代末至70年代第三阶段：20世纪80年代第四阶段：20世纪90年代初第五阶段：20世纪90年代末至今1.1.3数据库技术的发展历第一阶段：20世纪50年代至60年代早期1.1.3数据库技术的发展历磁带存储与文件系统磁带作为主要存储介质，数据按物理顺序存储，访问时必须顺序读取，导致检索效率极低且无法随机访问，仅适合批量数据处理场景。顺序存取介质文件系统雏形固定格式限制操作系统开始提供基础文件管理功能，允许数据以独立文件形式存储，但文件之间完全孤立，缺乏逻辑关联，数据冗余度高达70%以上。文件结构由程序预先定义，任何数据结构变更都需要修改程序代码，导致系统维护成本高昂，典型如COBOL语言编写的固定长度记录文件。1.1.3数据库技术的发展历第二阶段：20世纪60年代末至70年代1.1.3数据库技术的发展历1966年IBM推出信息管理系统（IMS），首次实现层次数据模型商业化，用于阿波罗计划管理复杂零件层级结构，数据通过父子节点关系组织，支持高效单向查询。IBM主导的技术突破数据必须严格遵循从根到叶的路径访问，导致多对多关系需冗余存储，修改异常问题显著，仅适用于订单管理、目录系统等特定场景。树形结构的局限性IMS引入日志恢复和并发控制机制，成为银行、航空订票系统的核心，为后续数据库事务ACID特性奠定实践基础。早期事务处理标杆010203层次数据库诞生（IMS）1.1.3数据库技术的发展历网状数据库兴起（CODASYL）厂商竞相实现IDMS、IDMS等产品占据70年代企业市场，尤其适合制造业BOM（物料清单）管理，但因缺乏物理独立性逐渐被关系模型取代。复杂查询的代价程序员需手动编写导航式代码（如FIND/GET指令）遍历指针链，开发难度大，但相比层次模型更适用于工程图纸、电信网络等复杂关系建模。CODASYL联盟标准化1969年数据系统语言会议（CODASYL）发布DBTG报告，定义网状模型标准，支持记录类型间的多对多关系，通过“系”（set）实现灵活连接。1.1.3数据库技术的发展历关系模型理论奠基（Codd）1970年E.F.Codd在IBM研究院发表《大型共享数据库的关系模型》，用集合论和谓词逻辑定义数据关系，彻底摆脱物理存储细节，实现逻辑独立性。数学化的革命性提案十二准则的完备性商业化的延迟阻力Codd提出关系数据库的12条标准（如视图更新、NULL处理），严格区分表（关系）、行（元组）、列（属性），SQL语言后来基于此理论设计。尽管IBM初期忽视其价值，但SystemR原型（1974）和Ingres（1975）验证了可行性，最终催生Oracle（1979）、DB2等划时代产品。1.1.3数据库技术的发展历第三阶段：20世纪80年代1.1.3数据库技术的发展历关系数据库商业化（Oracle,DB2）Oracle的崛起1983年Oracle推出首个商用关系数据库V2，支持SQL语言和跨平台部署，凭借高性能和可扩展性迅速占领企业市场，成为金融、电信等行业的首选数据库系统。市场格局形成这一时期Sybase、Informix等厂商相继入局，形成关系数据库"三巨头"竞争态势，推动索引优化、存储过程等关键技术快速发展。IBMDB2的里程碑1983年IBM发布DB2forMVS，首次实现关系模型在大型机上的商业化应用，其优化的查询引擎和事务处理能力为后续企业级数据库设定了技术基准。1.1.3数据库技术的发展历SQL成为标准查询语言ANSI标准化进程1986年ANSI发布首个SQL标准（SQL-86），统一了数据定义(DDL)、操作(DML)等语法规范，使不同厂商数据库实现语法兼容性。查询优化突破SQL标准推动基于成本的查询优化器(CBO)技术成熟，使关系数据库能自动选择最优执行路径，处理复杂度从O(n)降至O(logn)。商业智能基础SQL的聚合函数(GROUPBY/HAVING)和连接查询(JOIN)特性，为后续OLAP分析和数据仓库技术奠定理论基础。1.1.3数据库技术的发展历ACID事务特性确立理论体系完善JimGray等学者在1981年正式提出ACID原则（原子性、一致性、隔离性、持久性），IBMSystemR项目首次实现两阶段提交(2PC)协议。工业级实现Oracle6.0(1988)引入REDO日志和UNDO回滚段，DB2采用锁粒度分级技术，确保高并发场景下仍满足ACID要求。基准测试革命TPC组织成立并制定事务处理测试标准，促使各厂商在TPC-C等基准测试中竞争，推动事务吞吐量从每分钟数百笔提升至数十万笔。1.1.3数据库技术的发展历第四阶段：20世纪90年代初1.1.3数据库技术的发展历客户端/服务器架构普及分布式计算模式中间件技术发展网络化数据库访问客户端/服务器架构将数据处理任务分散到客户端（用户界面和本地逻辑）和服务器端（数据存储和核心业务逻辑），显著提升了系统的可扩展性和性能，成为企业级应用的主流架构。通过局域网（LAN）或广域网（WAN）连接客户端与数据库服务器，支持多用户并发访问，实现了数据共享与协作，典型代表如Oracle、SQLServer等商用数据库系统。为协调客户端与服务器的通信，中间件（如ODBC、JDBC）标准化了数据库连接接口，降低了开发复杂度，推动了跨平台数据库应用的普及。1.1.3数据库技术的发展历为解决关系模型在复杂数据类型（如图形、多媒体）上的局限性，面向对象数据库（OODB）将面向对象编程的封装、继承和多态特性引入数据存储，典型系统包括ObjectStore和Versant。面向对象数据库探索对象模型与数据库结合OODB特别适用于CAD/CAM、地理信息系统（GIS）等需要处理嵌套、非结构化数据的领域，但其因缺乏统一查询语言和成熟工具未能取代关系数据库。应用场景拓展PostgreSQL等系统通过扩展SQL支持对象特性（如用户自定义类型、继承），形成了对象-关系数据库（ORDBMS），平衡了灵活性与标准化需求。对象-关系数据库折中方案1.1.3数据库技术的发展历第五阶段：20世纪90年代末至今1.1.3数据库技术的发展历互联网催生分布式数据库高并发处理需求互联网应用的用户量激增，传统集中式数据库难以应对高并发读写压力，分布式数据库通过数据分片（Sharding）和负载均衡技术，实现横向扩展，典型代表如GoogleSpanner和AmazonAurora。全球化数据同步跨国企业需要跨地域数据一致性，分布式数据库采用多副本机制（如Paxos/Raft协议）保证数据强一致性，同时通过就近读写降低延迟，例如阿里云的PolarDB-X支持全球部署。容灾与高可用分布式架构通过多节点冗余设计，避免单点故障，如MongoDB的副本集（ReplicaSet）和HBase的HDFS底层存储，确保服务持续可用。1.1.3数据库技术的发展历NoSQL与大数据技术爆发非结构化数据处理大数据生态整合CAP理论实践NoSQL数据库（如MongoDB、Cassandra）放弃传统SQL模式，采用文档、键值或列存储结构，灵活处理JSON、日志等异构数据，适应社交媒体和物联网场景。NoSQL根据业务需求权衡一致性（C）、可用性（A）和分区容错性（P），如Redis优先保证AP，而HBase侧重CP，满足不同场景需求。Hadoop生态（HDFS、MapReduce）与Spark实时计算框架结合，实现PB级数据批处理和流分析，例如Kafka+SparkStreaming的实时数仓方案。1.1.3数据库技术的发展历云数据库与自动化管理演进服务化（DBaaS）转型云数据库（如AWSRDS、AzureSQLDatabase）提供一键部署、弹性扩缩容和按需付费模式，降低企业运维成本，支持混合云部署。AI驱动的自治管理OracleAutonomousDatabase和阿里云POLARDB引入机器学习算法，自动优化查询计划、索引和资源分配，提升性能并减少人工干预。多模数据库融合现代云数据库（如AzureCosmosDB）支持关系型、文档、图等多种数据模型，通过统一接口满足复杂业务需求，同时集成区块链等新兴技术。1.1.3数据库技术的发展历1.1.4数据库系统

数据库系统，从根本上说是计算机化的记录保持系统，它的目的是存储和产生所需要的有用信息。这些有用的信息可以是使用该系统的个人或组织的有意义的任何事情，是对某个人或组织辅助决策过程中不可少的事情。

数据库系统的组成数据库系统的特点数据库系统的分类数据库系统的体系结构

数据库系统的发展

1.数据库系统的组成

狭义地讲，数据库系统是由数据库、数据库管理系统和用户构成。广义地讲，数据库系统是指采用了数据库技术的计算机系统，它包括数据库(Database，DB)、数据库管理系统(DatabaseManagementSytem，DBMS)、操作系统、硬件、数据库应用程序、数据库管理员及终端用户。

1.1.4数据库系统2.数据库系统的特点

数据库系统具有以下优点：

数据冗余度低，共享性高

数据独立性提高

有统一的数据控制功能1.1.4数据库系统1.1.5数据库管理系统

数据库管理系统，简称DBMS，由一个互相关联的数据的集合和一组访问这些数据的程序组成，它负责对数据库的存储数据进行定义、管理、维护和使用等操作，因此，DBMS是一种非常复杂的、综合性的、在数据库系统中对数据进行管理的大型计算机系统软件，它是数据库系统的核心组成部分。数据库管理系统的功能数据库管理系统的组成

数据库管理系统的功能

数据库管理系统是位于用户与操作系统之间的一层数据管理软件，主要包括以下功能。数据定义功能：数据库管理系统提供数据定义语言(DDL，DataDefinitionLanguage)，用户可以使用它定义数据库中的数据对象。以结构化查询语言SQL为例，其DDL语言有CreateTable/Index、DropTable/Index等语句，可分布供用户建立和删除关系型数据库的关系(二维表)，或者建立和删除数据库关系的索引。数据操纵功能：数据库管理系统提供数据操纵语言(DML，DataManipulationLanguage)，用户可以使用它实现对数据库中数据的查询、更新等操纵。数据库的运行管理：数据库的建立、运用和维护是由数据库管理系统统一管理和控制，用以保证数据的安全性、完整性、并发控制以及出现故障后的系统恢复。数据库的建立和维护功能：使用该功能可以完成对数据库开始数据的录入和转换，数据的转换、恢复和重组织，实现对数据库的性能监视和性能分析等。数据通信功能：主要包括数据库与用户应用程序的接口，及数据库与操作系统的接口。

1.1.5数据库管理系统

数据库管理系统的组成

各种DBMS的组成因系统而异，一般来说，它由以下几个部分组成。语言编译处理程序：语言编译处理程序主要包括数据描述语言翻译程序、数据操作语言处理程序、终端命令解释程序、数据库控制命令解释程序等。系统运行控制程序：主要包括系统总控程序、存取控制程序、并发控制程序、完整性控制程序、保密性控制程序、数据存取和更新程序和通信控制程序等。系统建立、维护程序：主要包括数据装入程序、数据库重组织程序、数据库系统恢复程序和性能监督程序等。数据字典：数据字典通常是一系列表，它存储着数据库中有关信息的当前描述。它能帮助用户、数据库管理员和数据库管理系统本身使用和管理数据库。

1.1.5数据库管理系统1.2数据库的体系结构1.2.1集中式体系结构

1.2.2客户-服务器结构

1.2.3并行系统结构1.2.4分布式系统结构1.2.1集中式体系结构集中式数据库系统：运行在一台计算机上、不与其他计算机系统交互的数据库系统。这样的数据库系统范围很广，既包括运行在个人计算机上的单用户数据库系统，也包括运行在高端服务器系统上的高性能数据库系统。现代通用的计算机系统包括一到多个CPU，以及若干个设备控制器，它们通过公共总线连接在一起，但却提供对共享内存的访问。1.2.2客户-服务器结构在客户-服务器结构中，数据库存放在服务器中，应用程序可以根据需要安排在服务器或客户工作站上，实现了客户端程序和服务器端程序的协同工作。这种结构解决了集中式结构和文件服务器结构的费用和性能问题。SQLServer和Oracle都支持客户-服务器结构。1.2.3并行系统结构并行机器有若干种体系结构模式，其中比较重要的模式有4个：共享内存模式：所有的处理器共享一个公共的存储器。共享磁盘模式：所有的处理器共享一组公共的磁盘，共享磁盘系统有时又称作群集。无共享模式：各个处理器既不共享公共的存储器，又不共享公共的磁盘。层次模式：这种模式是前几种体系结构的混合。1.2.4分布式系统结构在分布式数据库系统中，数据库存储在几台计算机中。分布式系统中的计算机之间通过诸如高速网络或电话线等各种通信媒介互相通信。这些计算机不共享主存储器或磁盘。分布式系统中的计算机的规模和功能可大可小，小到工作站，大到大型机系统。1.3数据模型1.3.1概念模型1.3.2用E-R方法表示概念模型

1.3.3逻辑数据模型1.3.1概念模型概念模型是对客观事物及其联系的抽象，用于信息世界的建模。这类模型简单、清晰、易于被用户理解，是用户和数据库设计人员之间进行交流的语言。这种信息结构并不依赖于具体的计算机系统，不是某一个DBMS支持的数据模型，而是概念级的模型。1.3.1概念模型在概念模型中主要有以下几个基本术语：实体与实体集属性关键字和域联系1.3.2用E-R方法表示概念模型概念模型的表示方法很多，其中最著名的是E-R方法，它用E-R图来描述现实世界的概念模型。E-R图通用的表现规则如下：矩形：表示实体集。椭圆：表示属性。菱形：用菱形表示实体间的联系，菱形框内写上联系名。用无向边分别把菱形与有关实体相连接，在无向边旁标上联系的类型。线段：将属性连接到实体集或将实体集连接到联系集。1.3.2用E-R方法表示概念模型图1-6学生选课系统的E-R图1.3.3逻辑数据模型逻辑数据模型有3类：层次模型、网状模型和关系模型。层次模型是用树结构来表示数据之间的联系；网状模型是用图结构来表示数据之间的联系；关系模型是用二维表来表示数据之间的联系。1.4

关系数据库1.4.1关系模型中的基本术语

1.4.2关系数据库中表之间的关系

1.4.3关系模型的完整性约束1.4.1关系模型中的基本术语(1)关系(2)元组(3)属性(4)域(5)分量(6)关系模式(7)候选关键字(8)关系数据库(9)主关键字(10)外关键字(11)主属性1.4.2关系数据库中表之间的关系图1-7“学生”表和“院系”表之间的联系1.4.3关系模型的完整性约束1.实体完整性(EntityIntegrity)2.参照完整性(ReferentialIntegrity)3.用户定义的完整性(User-definedIntegrity)1.5关系代数1.5.1传统的集合运算1.5.2专门的关系运算（1）

并（Union）R和S具有相同的目n（即两个关系都有n个属性）相应的属性取自同一个域R∪S

仍为n目关系，由属于R或属于S的元组组成

R∪S={t|t

R∨t

S}

传统的集合运算:并1.并(Union)二目运算设有两个关系R和S是相容的关系R

S是所有至少出现在两个关系中之一的元组的集合R

S={t|t

RtS}RS并（续）ABCa1b1c1a1b2c2a2b2c1ABCa1b1c1a1b2c2a2b2c1a1b3c2ABCa1b2c2a1b3c2a2b2c1RSRUS并运算：例ABC367257723443RABC345723SABCR∪S367257723443345（2）差（Difference）R和S具有相同的目n相应的属性取自同一个域R-S

仍为n目关系，由属于R而不属于S的所有元组组成

R-S={t|t

R∧t

S}差（续）ABCa1b1c1a1b2c2a2b2c1ABCa1b1c1ABCa1b2c2a1b3c2a2b2c1RSR-S差运算：例ABC367257723443RABC345723SABCR－SABCS－R367257443345（3）

交（Intersection）R和S具有相同的目n相应的属性取自同一个域R∩S仍为n目关系，由既属于R又属于S的元组组成

R∩S={t|t

R∧t

S} R∩S=R–(R-S）交（续）ABCa1b1c1a1b2c2a2b2c1ABCa1b2c2a2b2c1ABCa1b2c2a1b3c2a2b2c1RSR∩S交运算：例ABC367257723443RABC345723SABCR∩S723（4）

笛卡尔积（CartesianProduct）严格地讲应该是广义的笛卡尔积（ExtendedCartesianProduct）R:n目关系，k1个元组S:m目关系，k2个元组R×S

列：（n+m）列元组的集合元组的前n列是关系R的一个元组后m列是关系S的一个元组行：k1×k2个元组R×S={tr

ts|tr

R∧ts

S}笛卡尔积（续）ABCa1b1c1a1b2c2a2b2c1R.AR.BR.CS.AS.BS.Ca1b1c1a1b2c2a1b1c1a1b3c2a1b1c1a2b2c1a1b2c2a1b2c2a1b2c2a1b3c2a1b2c2a2b2c1a2b2c1a1b2c2a2b2c1a1b3c2a2b2c1a2b2c1ABCa1b2c2a1b3c2a2b2c1RSR×S广义笛卡尔积运算：例AB

12RCD

10102010EaabbSABCDE

11112222

1010201010102010aabbaabbR×S注意：×的运算过程！！计算S

×R,并与R×S比较传统集合运算例，关系R×S的属性A、B、C前应分别加前缀R.和S.1.5.2专门的关系运算1.选择2.投影3.连接4.除运算1.选择（Selection）选择又称为限制（Restriction）选择运算符的含义在关系R中选择满足给定条件的诸元组

σF(R)={t|t

R∧F(t)='真'}F：选择条件，是一个逻辑表达式，取值为“真”或“假”基本形式为：X1θY1θ表示比较运算符，它可以是＞，≥，＜，≤，＝或<>选择（续）选择运算是从关系R中选取使逻辑表达式F为真的元组，是从行的角度进行的运算σ选择（续）[例2.4]查询信息系（IS系）全体学生。

σSdept

='IS'(Student)

结果：SnoSnameSsexSageSdept201215125张立男19IS选择（续）[例2.5]查询年龄小于20岁的学生。

σSage<20(Student)

结果：

SnoSnameSsexSageSdept201215122刘晨女19IS201215123王敏女18MA201215125张立男19IS选择运算：例ABC367257723443R

A<5(R)

ABC

A<5

C=7(R)

ABC示例:找出年龄不小于20的男学生

Sage≥20∧

Ssex=‘男’(Student)或4≥20∧3=‘男’(Student)属性名可以用属性序号代替3672574433672572.投影（Projection）从R中选择出若干属性列组成新的关系

πA(R)={t[A]|t

R} A：R中的属性列

投影操作主要是从列的角度进行运算投影之后不仅取消了原关系中的某些列，而且还可能取消某些元组（避免重复行）π投影（续）[例2.6]查询学生的姓名和所在系。即求Student关系上学生姓名和所在系两个属性上的投影

πSname,Sdept(Student)结果：SnameSdept李勇CS刘晨CS王敏MA张立IS投影（续）[例2.7]查询学生关系Student中都有哪些系。

πSdept(Student)

结果：SdeptCSISMA投影运算：例示例:给出所有学生的姓名和年龄

Sname,Sage(Student)找95001号学生所选修的课程号

Cno(Sno=‘95001’(SC))BCcbcfedcbaCBA

简例：R

B,C(R)bcef3.连接（Join）连接也称为θ连接连接运算的含义从两个关系的笛卡尔积中选取属性间满足一定条件的元组

RS={|tr

R∧ts

S∧tr[A]θts[B]}A和B：分别为R和S上度数相等且可比的属性组θ：比较运算符

连接运算从R和S的广义笛卡尔积R×S中选取R关系在A属性组上的值与S关系在B属性组上的值满足比较关系θ的元组

AθBtrts

连接（续）

两类常用连接运算等值连接（equijoin）θ为“＝”的连接运算称为等值连接从关系R与S的广义笛卡尔积中选取A、B属性值相等的那些元组，即等值连接为：

RS={|tr

R∧ts

S∧tr[A]=ts[B]}A=Btrts

连接（续）

自然连接（Naturaljoin）

自然连接是一种特殊的等值连接两个关系中进行比较的分量必须是相同的属性组在结果中把重复的属性列去掉自然连接的含义

R和S具有相同的属性组B

R

S={[U-B]|tr

R∧ts

S∧tr[B]=ts[B]}trts连接（续）一般的连接操作是从行的角度进行运算。

自然连接还需要取消重复列，所以是同时从行和列的角度进行运算。

AθBRS连接（续）ABCa1b15a1b26a2b38a2b412BEb13b27b310b32b22RS[例2.8]关系R和关系S

如下所示：连接（续）一般连接RS的结果如下：

C＜EAR.BCS.BEa1b15b27a1b15b310a1b26b27a1b26b310a2b38b310连接（续）

等值连接R

S的结果如下：R.B=S.B

AR.BCS.BEa1b15b13a1b26b27a2b38b310a2b38b32

连接运算：例987654321CBADE3162ABCDE

RSB<D

R

S注意连接运算的执行情况!!满足条件的元组---

匹配的元组不满足条件的元组---失配的元组连接运算可以用其他运算(笛卡尔积、选择)表示:RS=

r[A]s[B](

R×S)A

B1236245662123314.除运算（Division）给定关系R(X，Y)和S(Y，Z)，其中X，Y，Z为属性组。R中的Y与S中的Y可以有不同的属性名，但必须出自相同的域集。R与S的除运算得到一个新的关系P(X)，P是R中满足下列条件的元组在X属性列上的投影：元组在X上分量值x的象集Yx包含S在Y上投影的集合，记作：

R÷S={tr[X]|tr

R∧πY(S)

Yx}

Yx：x在R中的象集，x=tr[X]除运算（续）除操作是同时从行和列角度进行运算

÷RS除运算（续）[例2.9]设关系R、S分别为下图的(a)和(b)，RS的结果为图(c)ABCa1b1c2a2b3c7a3b4c6a1b2c3a4b6c6a2b2c3a1b2c1BCDb1c2d1b2c1d1b2c3d2RR÷SSAa1除运算（续）在关系R中，A可以取四个值{a1，a2，a3，a4}a1的象集为{(b1，c2)，(b2，c3)，(b2，c1)}a2的象集为{(b3，c7)，(b2，c3)}a3的象集为{(b4，c6)}a4的象集为{(b6，c6)}S在(B，C)上的投影为

{(b1，c2)，(b2，c1)，(b2，c3)}只有a1的象集包含了S在(B，C)属性组上的投影所以R÷S={a1}除运算：例CD3456CD345642CD34ABCD12347856783412561242ABAB

S（Y）＝R÷SR（X，Y）127812AB1278①②③除运算：实例课程数学物理姓名课程成绩张军物理93王红数学86张军数学93王红物理92课程数学物理姓名课程张军物理王红数学张军数学王红物理姓名姓名成绩选修了全部课程并且成绩都相同的学生选修了全部课程的学生

S（Y）

S（Y）＝R÷S＝R÷SR（X，Y）例1R（X，Y）例2张军王红张军93除运算：示例求同时选修了1号和2号课程的学生号。以下有5个关系表达式，考察是否都正确?1：∏Sno,Cno(SC)∏Cno(Cno=‘1’

Cno=‘2’

(SC))2：∏Sno,Cno(SC)∏Cno(Cno=‘1’

Cno=‘2’

(SC))3：∏Sno(SC∏Cno(Cno=‘1’

Cno=‘2’

(SC)))

4：∏Sno(Cno=‘1’

(SC))∩∏Sno(Cno=‘2’(SC))5：∏Sno(Cno=‘1’

(SC))∪∏Sno(Cno=‘2’(SC))1.6规范化理论1.6.1非规范化的关系1.6.2第一范式1NF

1.6.3第二范式2NF1.6.4第三范式3NF1.6.5其他范式当一个关系中的所有字段都是不可分割的数据项时，称该关系是规范化的。但是，当表格中有一个字段含有组合数据项时，即为不规范