数据库中 码、候选码、主码 的区别

article/2025/9/17 12:16:11

主码  \subseteq  候选码 \subseteq  码

ps:元组理解为一张表的某一行,属性理解为一张表的某一列,属性名就是列的名字(字段)。

1(码):码是可以确定一个元组的所有信息的属性名或属性名组。

例如在 { a, b, c, d } 中,

假设知道 a 的值就能确定  a, b, c, d  的值,

假设知道 c, d 的值就可以确定  a, b, c, d  的值,

那么 { a } 就是码,{ c, d } 就是码。

并且 { a, b }, { a, c }, { a, b, c }, { a, b, c, d } 等也都是码,因为它们也可以确定一个元组的所有值,即使很多余。

2(候选码):候选码的真子集中不存在码,候选码可以有多个。

就上面的例子而言,{ a } 是候选码,{ c, d } 是候选码,因为它们的真子集中不存在码。

而诸如 { a, b } 并不是候选码,因为它的真子集中含有 { a }, 且 { a } 是码。

3(主码):主码就是主键的意思,主码是任意一个候选码

还是上面的例子,主码是候选码 { a }, { c, d } 中的其中一个。

既可以是 { a }, 也可以是 { c, d }。 


http://chatgpt.dhexx.cn/article/5HjOFrxc.shtml

相关文章

13 | 数据变换:考试成绩要求正态分布合理么?

上一讲中我给你讲了数据集成,今天我来讲下数据变换。 如果一个人在百分制的考试中得了 95 分,你肯定会认为他学习成绩很好,如果得了 65 分,就会觉得他成绩不好。如果得了 80 分呢?你会觉得他成绩中等,因为在…

matlab蒙特卡罗变量变换的分布,使用 copula 仿真相关随机变量

仿真输入之间的相关性 蒙特卡罗模拟的设计决策之一是为随机输入选择概率分布。为每个变量选择一种分布往往很简单,但确定输入之间应该存在什么样的相关性却可能不那么简单。理想情况下,仿真的输入数据应反映要建模的实际数量之间已知的相关性。然而,判断仿真中的任何相关性时…

Lammps-如何采用MATLAB计算径向分布函数(RDF)

关注 M r . m a t e r i a l , \color{Violet} \rm Mr.material\ , Mr.material , 更 \color{red}{更} 更 多 \color{blue}{多} 多 精 \color{orange}{精} 精 彩 \color{green}{彩} 彩! 主要专栏内容包括: †《LAMMPS小技巧》: ‾ \textbf…

Python获取好友地区分布及好友性别分布!

Python学习交流群:1004391443 利用Python wxpy 可以快速的查询自己好友的地区分布情况,以及好友的性别分布数量。还可以批量下载好友的头像,拼接成大图。 本次教程是基于上次机器人后的,所有依赖模块都可以复用上次的&#xff…

MATLAB 常用函数 size()Zeros() ones() inf() ceil()等取整函数 randperm() find() sum() cumsum()

1.size():获取矩阵的行数和列数 1、ssize(A),当只有一个输出参数时,返回一个行向量,该行向量的第一个元素是矩阵的行数,第二个元素是矩阵的列数。 2、[r,c]size(A),当有两个输出参数时,size函数…

卡方分布和卡方验证的关系理解,以及Python实现

卡方分布 定义:设 X1…Xn是服从标准正态分布的随机变量,则称统计量 服从自由度为n的卡方分布,自由度为n时,他的期望是n,方差为2n 他是标准正态分布变量的平方和,网上找了一张概率密度图: 然…

c语言学习进阶-C语言程序产生正态分布随机数

C语言程序产生正态分布随机数 目录 C语言程序产生正态分布随机数**中心极限定理(大数定理)****Hasiting有理逼近法:****反函数产生给定分布的随机数法:****Box-Muller法得到服从正态分布的随机数:****matlab 验证生成随…

高斯分布的乘积

假设有两个高斯分布: p 1 ( x ) ( 2 π σ 1 2 ) − 1 2 e x p { − 1 2 ( x − μ 1 ) 2 σ 1 2 } p_1(x) (2\pi\sigma_1^2)^{-\frac{1}{2}}exp\{ -\frac{1}{2} \frac{(x-\mu_1)^2}{\sigma_1^2} \} p1​(x)(2πσ12​)−21​exp{−21​σ12​(x−μ1​)2​} p …

14 | 正态分布

文章目录 1、正态分布:2、数据的变换3、 数据进行规范处理的三种方法3.1 Min-max 规范化3.2 Z-Score 规范化 4、 Python 的 SciKit-Learn 库使用4.1 Min-max 规范化4.2 Z-Score 规范化 5、 总结: 1、正态分布: 什么是正态分布呢?…

【小白话通信】连续分布的产生

由于篇幅有限,前一篇文章《离散分布的产生》中只讲述了用均匀分布产生离散分布的方法,那么本文接着讲如何利用均匀分布产生连续分布的方法。 连续分布 连续分布主要有以下几种:均匀分布 伽马分布 正态分布 贝塔分布 柯西分布 对数正态分布 双…

论文变量分布图的绘制

论文变量分布图的绘制 在近红外变量选择的论文中,需要对选择的波段进行可视化,以下介绍两种变量分布图的绘制。MATLAB绘制点图 直接上代码 %数据输入,一行多列 load(cor1_huatu.mat) load(RSR1_huatu.mat) load(SSC1_huatu.mat) load(sopsr…

MATLAB一维数据分布情况(稳定程度))

MATLAB一维数据分布情况(稳定程度) 一、具体实现二、测试三、其他 by HPC_ZY 搞研究的小伙伴们,经常需要对实验结果进行分析,获取实验的稳定性等。这里提供一个小函数,能对一维数据(实验结果)进…

Python数据科学numpy的运算、分布函数和矩阵

本文介绍numpy的常用运算、统计分布函数和矩阵的基础用法 numpy的一元多元运算,给我们做数据处理分析做基础,忘记的时候可以查看文档,常用的理解记忆就行。以下代码演示前提均以import numpy as np为前提 1. 一元运算: 运算函数…

IEEE802.11信道PDP与频谱分布

%实现IEEE802.11信道仿真,画出IEEE802.11信道的PDP曲线与频谱图 clear,clf scale 1e-9;%纳秒量级 Ts 50*scale;%采样时间间隔,50ns t_rms25*scale;%RMS时延扩展,25ns num_ch10000;%信道数 N128;%FFT长度 PDPIEEE802_11_model(t_rms,Ts);%调…

计算二维离散随机变量的联合概率分布

一. 定义 Joint probability distribution: 给定至少两个随机变量X,Y,…, 它们的联合概率分布(Joint probability distribution)指的是每一个随机变量的值落入特定范围或者离散点集合内的概率. 对于只有两个随机变量的情况, 称为二元分布(bivariate distribution). 联合概率…

matlab 分布拟合,曲线拟合和分布拟合 - MATLAB Simulink Example - MathWorks 中国

在曲线拟合与分布拟合之间进行选择 曲线拟合和分布拟合是不同类型的数据分析。 当您要将某个响应变量建模为预测变量的函数时,请使用曲线拟合。 当您要为单一变量的概率分布建模时,请使用分布拟合。 曲线拟合 在以下试验数据中,预测变量为 time,即服用药物之后的时间。响应…

MATLAB如何画数据分布曲线,Matlab绘制累积分布函数(CDF)

CDF示例代码&#xff1a; cdf.mfunction [xTime,yPercentage]cdf(initValue,step,endValue,sample); xTime[]; yPercentage[]; totalNumlength(sample); for iinitValue:step:endValue templength(find(sample<i))/totalNum; xTime[xTime,i]; yPercentage[yPercentage,temp]…

【得物技术】如何测试概率性事件 - 二项分布置信区间

前言 &#xfeff; 日常开发测试可能会遇到这样一种情况&#xff0c;有一个接口或方法概率触发&#xff0c;那么需要多少次抽样&#xff0c;落在一个什么区间内&#xff0c;才能断定是否按照设定概率进行呢&#xff1f; &#xfeff; 本文将以二项分布作为研究手段&#xf…

python画累积分布图_python累积分布图

在与@EOL进行了决定性的讨论之后,我想使用随机高斯样本作为摘要发布我的解决方案(左上角): import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from math import ceil, floor, sqrt def pdf(x, mu=0, sigma=1): """ Calculates the normal distributions p…

2021-10-24 我的第五次java作业:二项分布和双骰子赌博问题

我的第五次java作业 题目&#xff1a; 二项分布是n次独立试验中成功次数k的离散概率分布&#xff0c;其中每次试验成功的概率为p。利用Java Math类中提供的数学函数&#xff0c;给出二项分布X~B(n, p, k)的实现代码并进行测试。例如&#xff0c;当用户给定n20, p0.1, k5的概率…