本篇文章給大家?guī)淼膬?nèi)容是介紹數(shù)據(jù)庫設(shè)計的三大范式,讓大家了解理解三大范式數(shù)據(jù)庫的三大范式。有一定的參考價值,有需要的朋友可以參考一下,希望對你們有所幫助。
數(shù)據(jù)庫設(shè)計范式
什么是范式:
簡言之就是,數(shù)據(jù)庫設(shè)計對數(shù)據(jù)的存儲性能,還有開發(fā)人員對數(shù)據(jù)的操作都有莫大的關(guān)系。所以建立科學(xué)的,規(guī)范的的數(shù)據(jù)庫是需要滿足一些規(guī)范的來優(yōu)化數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)存儲方式。在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中這些規(guī)范就可以稱為范式?!鞠嚓P(guān)視頻教程推薦:mysql教程】
三大范式是什么:
第一范式:當(dāng)關(guān)系模式R的所有屬性都不能在分解為更基本的數(shù)據(jù)單位時,稱R是滿足第一范式的,簡記為1NF。滿足第一范式是關(guān)系模式規(guī)范化的最低要求,否則,將有很多基本操作在這樣的關(guān)系模式中實現(xiàn)不了。
第二范式:如果關(guān)系模式R滿足第一范式,并且R得所有非主屬性都完全依賴于R的每一個候選關(guān)鍵屬性,稱R滿足第二范式,簡記為2NF。
第三范式:設(shè)R是一個滿足第一范式條件的關(guān)系模式,X是R的任意屬性集,如果X非傳遞依賴于R的任意一個候選關(guān)鍵字,稱R滿足第三范式,簡記為3NF.
注:關(guān)系實質(zhì)上是一張二維表,其中每一行是一個元組,每一列是一個屬性
理解三大范式
第一范式
? ?1、每一列屬性都是不可再分的屬性值,確保每一列的原子性
? ?2、兩列的屬性相近或相似或一樣,盡量合并屬性一樣的列,確保不產(chǎn)生冗余數(shù)據(jù)。
如果需求知道那個省那個市并按其分類,那么顯然第一個表格是不容易滿足需求的,也不符合第一范式。
顯然第一個表結(jié)構(gòu)不但不能滿足足夠多物品的要求,還會在物品少時產(chǎn)生冗余。也是不符合第一范式的。
第二范式
每一行的數(shù)據(jù)只能與其中一列相關(guān),即一行數(shù)據(jù)只做一件事。只要數(shù)據(jù)列中出現(xiàn)數(shù)據(jù)重復(fù),就要把表拆分開來。
一個人同時訂幾個房間,就會出來一個訂單號多條數(shù)據(jù),這樣子聯(lián)系人都是重復(fù)的,就會造成數(shù)據(jù)冗余。我們應(yīng)該把他拆開來。
這樣便實現(xiàn)啦一條數(shù)據(jù)做一件事,不摻雜復(fù)雜的關(guān)系邏輯。同時對表數(shù)據(jù)的更新維護也更易操作。
第三范式
?數(shù)據(jù)不能存在傳遞關(guān)系,即沒個屬性都跟主鍵有直接關(guān)系而不是間接關(guān)系。像:a-->b-->c ?屬性之間含有這樣的關(guān)系,是不符合第三范式的。
比如Student表(學(xué)號,姓名,年齡,性別,所在院校,院校地址,院校電話)
這樣一個表結(jié)構(gòu),就存在上述關(guān)系。 學(xué)號-->?所在院校 --> (院校地址,院校電話)
這樣的表結(jié)構(gòu),我們應(yīng)該拆開來,如下。
(學(xué)號,姓名,年齡,性別,所在院校)--(所在院校,院校地址,院校電話)
最后:
三大范式只是一般設(shè)計數(shù)據(jù)庫的基本理念,可以建立冗余較小、結(jié)構(gòu)合理的數(shù)據(jù)庫。如果有特殊情況,當(dāng)然要特殊對待,數(shù)據(jù)庫設(shè)計最重要的是看需求跟性能,需求>性能>表結(jié)構(gòu)。所以不能一味的去追求范式建立數(shù)據(jù)庫。
總結(jié):以上就是本篇文章所介紹的秒懂?dāng)?shù)據(jù)庫三范式的全部內(nèi)容,希望能對大家的學(xué)習(xí)有所幫助。更多請關(guān)注php中文網(wǎng)其它相關(guān)文章!

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Pour collecter les données de comportement des utilisateurs, vous devez enregistrer la navigation, la recherche, l'achat et d'autres informations dans la base de données via PHP et les nettoyer et les analyser pour explorer les préférences d'intérêt; 2. La sélection des algorithmes de recommandation doit être déterminée sur la base des caractéristiques des données: en fonction du contenu, du filtrage collaboratif, des règles ou des recommandations mitigées; 3. Le filtrage collaboratif peut être mis en ?uvre en PHP pour calculer la similitude du cosinus des utilisateurs, sélectionner K voisins les plus proches, les scores de prédiction pondérés et recommander des produits à haut score; 4. L'évaluation des performances utilise la précision, le rappel, la valeur F1 et le CTR, le taux de conversion et vérifier l'effet par le biais de tests A / B; 5. Les problèmes de démarrage à froid peuvent être atténués par des attributs de produits, des informations d'enregistrement des utilisateurs, des recommandations populaires et des évaluations d'experts; 6. Les méthodes d'optimisation des performances comprennent les résultats de recommandation en cache, le traitement asynchrone, l'informatique distribuée et l'optimisation des requêtes SQL, améliorant ainsi l'efficacité des recommandations et l'expérience utilisateur.

Lorsque vous choisissez un cadre PHP approprié, vous devez considérer de manière approfondie en fonction des besoins du projet: Laravel convient au développement rapide et fournit des moteurs de modèle éloquente et de lame, qui sont pratiques pour le fonctionnement de la base de données et le rendu de formulaire dynamique; Symfony est plus flexible et adapté aux systèmes complexes; Codeigniter est léger et adapté à des applications simples avec des exigences de performance élevées. 2. Pour assurer la précision des modèles d'IA, nous devons commencer avec une formation de données de haute qualité, une sélection raisonnable des indicateurs d'évaluation (tels que la précision, le rappel, la valeur F1), l'évaluation régulière des performances et le réglage du modèle, et assurer la qualité du code grace aux tests unitaires et aux tests d'intégration, tout en surveillant continuellement les données d'entrée pour empêcher la dérive des données. 3. De nombreuses mesures sont nécessaires pour protéger la confidentialité des utilisateurs: crypter et stocker des données sensibles (comme AES

PHP joue le r?le du connecteur et du Brain Center dans le service client intelligent, responsable de la connexion des entrées frontales, du stockage de la base de données et des services d'IA externes; 2. Lors de la mise en ?uvre, il est nécessaire de créer une architecture multicouche: le front-end re?oit des messages utilisateur, les demandes de prétraitements et de routes de PHP, correspondent d'abord à la base de connaissances locale et manque, appelez des services AI externes tels que Openai ou DialogFlow pour obtenir une réponse intelligente; 3. La gestion de session est écrite à MySQL et à d'autres bases de données par PHP pour assurer la continuité du contexte; 4. Les services d'IA intégrés doivent utiliser Guzzle pour envoyer des demandes HTTP, stocker en toute sécurité les apikeys et faire un bon travail de gestion des erreurs et d'analyse de réponse; 5. La conception de la base de données doit inclure des sessions, des messages, des bases de connaissances et des tables d'utilisateurs, de créer raisonnablement des index, d'assurer la sécurité et les performances et de prendre en charge la mémoire du robot

Pour permettre aux conteneurs PHP de prendre en charge la construction automatique, le noyau réside dans la configuration du processus d'intégration continue (CI). 1. Utilisez Dockerfile pour définir l'environnement PHP, y compris l'image de base, l'installation d'extension, la gestion de la dépendance et les paramètres d'autorisation; 2. Configurez des outils CI / CD tels que GitLabci et définissez les étapes de construction, de test et de déploiement via le fichier .gitlab-ci.yml pour réaliser une construction, un test et un déploiement automatique; 3. Intégrer des cadres de test tels que PHPUnit pour s'assurer que les tests sont automatiquement exécutés après les modifications du code; 4. Utiliser des stratégies de déploiement automatisées telles que Kubernetes pour définir la configuration de déploiement via le fichier de déploiement.yaml; 5. Optimiser Dockerfile et adopter une construction en plusieurs étapes

1. PHP entreprend principalement la collecte de données, la communication API, le traitement des règles d'entreprise, l'optimisation du cache et l'affichage de recommandation dans le système de recommandation de contenu d'IA, plut?t que d'effectuer directement une formation de modèle complexe; 2. Le système recueille le comportement des utilisateurs et les données de contenu via PHP, appelle les services d'IA back-end (tels que les modèles Python) pour obtenir des résultats de recommandation et utilise Redis Cache pour améliorer les performances; 3. Les algorithmes de recommandation de base tels que le filtrage collaboratif ou la similitude de contenu peuvent implémenter une logique légère en PHP, mais l'informatique à grande échelle dépend toujours des services d'IA professionnels; 4. L'optimisation doit prêter attention au démarrage en temps réel, au démarrage à froid, à la diversité et à la boucle fermée, et les défis comprennent des performances de concurrence élevées, la stabilité de la mise à jour du modèle, la conformité des données et l'interprétabilité des recommandations. PHP doit travailler ensemble pour créer des informations stables, une base de données et un frontal.

L'idée principale de PHP combinant l'IA pour l'analyse du contenu vidéo est de permettre à PHP de servir de "colle" backend, de télécharger d'abord la vidéo sur le stockage du cloud, puis d'appeler les services d'IA (tels que Google CloudVideoai, etc.) pour une analyse asynchrone; 2. PHP analyse les résultats JSON, extraire les personnes, les objets, les scènes, la voix et autres informations pour générer des balises intelligentes et les stocker dans la base de données; 3. L'avantage est d'utiliser l'écosystème Web mature de PHP pour intégrer rapidement les capacités d'IA, qui convient aux projets avec les systèmes PHP existants pour mettre en ?uvre efficacement; 4. Les défis courants incluent un traitement de fichiers important (directement transmis au stockage cloud avec des URL pré-signées), des taches asynchrones (introduction des files d'attente de messages), un contr?le des co?ts (analyse à la demande, une surveillance du budget) et une optimisation des résultats (standardisation de l'étiquette); 5. Les étiquettes intelligentes améliorent considérablement le visuel
