第一节 问题的提出
    关系数据库逻辑设计，针对具体问题，如何构造一个适合于它的数据模式，数据库逻辑设计的工具──
关系数据库的规范化理论。
    关系模式的形式化定义和简化定义。什么是数据依赖？数据依赖对关系模式影响。关系：描述实体、属
性、实体间的联系。从形式上看，它是一张二维表，是所涉及属性的笛卡尔积的一个子集。关系模式：用来
定义关系。关系数据库：基于关系模型的数据库，利用关系来描述现实世界。从形式上看，它由一组关系组
成。关系数据库的模式：定义这组关系的关系模式的全体。
    关系模式由五部分组成，即它是一个五元组：
    R(U, D, DOM, F)
    R：关系名；U：组成该关系的属性名集合；D：属性组U中属性所来自的域；DOM：属性向域的映象集合；
F：属性间数据的依赖关系集合。关系模式的简化表示：
    简化为一个三元组：R(U, F)
    当且仅当U上的一个关系r 满足F时，r称为关系模式 R(U, F)的一个关系。
    什么是数据依赖？
    1. 完整性约束的表现形式
    限定属性取值范围：例，学生成绩须在0-100之间。定义属性值间的相互关连。
    2. 数据依赖
    通过一个关系中属性间值的相等与否体现出来的数据间的相互关系，是现实世界属性间相互联系的抽象。
是数据内在的性质，是语义的体现。
    3. 数据依赖的类型：函数依赖（Functional Dependency，简记为FD）；多值依赖（Multivalued Dependency，简记为MVD）。关系模式Student<U, F>中存在的问题，数据冗余，浪费大量的存储空间。更新
异常（Update Anomalies），数据冗余 ，更新数据时，维护数据完整性代价大。插入异常（Insertion Anomalies），该插的数据插不进去。
    例，如果一个系刚成立，尚无学生，无法把这个系及其系主任的信息存入数据库。
    删除异常（Deletion Anomalies），不该删除的数据不得不删。
    例，如果某个系的学生全部毕业了， 在删除该系学生信息的同时，把这个系及其系主任的信息也丢掉了。
    结论：Student关系模式不是一个好的模式。
    “好”的模式：不会发生插入异常、删除异常、更新异常，数据冗余应尽可能少。原因：由存在于模式中
的某些数据依赖引起的。解决方法：通过分解关系模式来消除其中不合适的数据依赖。