简述E-R图向关系模型的转换规则
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er模型向关系模型的转换要解决的问题是，如何将实体型和实体间的联系转换为关系模式，如何确定这些关系的属性和码。一般的转换原则为一个实体型转换为一个关系模式，关系的属性就是实体的属性，关系的码就是实体的码。
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E-R模型向关系模型转换
1．为E-R图中的每个实体建立一张表。
2．为每张表定义一个主键（如果需要，可以向表添加一个没有实际意义的字段作为该表的主键）
3．增加外键表示一对多关系。
4．建立新表表示多对多关系。
5．为字段选择合适的数据类型。
6．定义约束条件（如果需要）。
7．评价关系的质量，并进行必要的改进。
使用规范化减少数据冗余
冗余的数据需要额外的维护，并且容易导致“数据不一致”、“插入异常”以及“删除异常”等问题的发生。
景一：插入异常。添加一学生信息（学号2012006，姓名张三丰，居住地北京，邮编10000）
场景二：修改复杂。将课程号为5的课程名修改为“高等数学”
场景三：删除异常。将学号为2012005的学生信息删除，但“居住地”与“邮编”的对应关系保留
规范化是通过最小化数据冗余来提升数据库设计质量的过程，规范化是基于函数依赖以及一系列范式定义的，最为常用的是第一范式（1NF）、第二范式（2NF）和第三范式（3NF）。
函数依赖：对应于属性组合X的不同值， Y属性必有不同的取值，则称X决定Y，或称Y函数依赖于X。记为：X→Y。
完全函数依赖和部分函数依赖：如果X→Y成立，但对X的任意真子集X1，都有X1→Y不成立，称Y完全函数依赖于X，否则，称Y部分函数依赖于X。
传递函数依赖：设X，Y，Z是关系表R的不同属性集，若X→Y(并且Y→X不成立)，Y→Z，称X传递决定Z，或称Z传递函数依赖于X。
第一范式
如果一张表内同类字段不重复出现，该表就满足第一范式的要求。
第二范式
一张表在满足第一范式的基础上，如果每个“非关键字”字段都完全函数依赖于主键，那么该表满足第二范式的要求。
第三范式
如果一张表满足第二范式的要求，并且不存在“非关键字”字段函数依赖于任何其他“非关键字”字段，即不满足传递函数依赖，那么该表满足第三范式的要求。
避免数据经常发生变化
统计学生的个人资料时，如果读者是一名数据库开发人员，应该让学生上报年龄信息，还是让学生上报出生日期？一个人年龄每隔一年就要执行“加1”操作，但是出生日期不会随着时间的推移而变化。
对于“选课系统”中如何确保每一门课程选报学生的人数，不超过人数上限？
方案一：在“课程表 ”中增加一个字段用于标记每一门课程剩余的学位，其初始值设置为课程的人数上限，每选进来一个学生就减1，当值为0时，表示已满。
course(course_no, course_no,course_name,
up_limit,description,status,teacher_no, available)
方案二：数据库表无需进行任何更改，而是通过“课程人数上限”减去“选课choose”表中统计得出的“已选学生人数”字段的值 。
方案一是增加了冗余字段“available”，但能方便几百名学生同时查询哪些课程已满；但是如果几百学生同时选课、调课、退课的话，“available”字段值会时刻发生变化，这不利于数据维护也容易出现数据不一致。反过来，方案二无需维护冗余数据，也不用担心数据不一致，但却不利于数据查询。
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①一个实体集转换为关系模型中的一个关系，实体的属性就是关系的属性，实体的码就是关系的码，关系的结构是关系模式。
②一个1:1联系可以转换为一个的关系，也可以与任意一端实体集所对应的关系合并。如果将1:1系转换为一个的关系，则与该联系相连的各实体的码以及联系本身的属性均转换为关系的属性，且每个实体的码均是该关系的候选码。如果将1:1联系与某一端实体所对应的关系合并，则需要在被合并关系中增加属性，其新增的属性为联系本身的属性和与联系相关的另一个实体的码。
③实体间的1:n联系可以有两种转换方法：一种方法是将联系转换为一个的关系，其关系的属性由与该联系相连的各实体集的码以及联系本身的属性组成，而该关系的码为n端实体的码；另一种方法是在n端实体集中增加新属性，新属性由联系对应的1端实体集的码和联系自身的属性构成，新增属性后原关系的码不变。
④一个m:n联系转换为一个关系：与该联系相连的各实体集的码以及联系本身的属性均转换为关系的属性，新关系的码为两个相连实体码的组合。
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根据范式来转换就行了，遵守123范式就木有问题
