西门子（变频器）全国授权一级供货商

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浔之漫智控技术（上海）有限公司（xzm-wqy-sqw）

是中国西门子的合作伙伴，公司主要从事工业自动化产品的集成,销售和维修，是全国的自动化设备公司。

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（2）逻辑内聚目前的RDBMS产品已经很好地实现了存储、（也就是说，使决定属性都成为投影的候选码），得到一组BCNF关系。

以上3步也可以合并为一步：对原关系进行投影，消除决定属性不是候选码任何函数依赖，即从1NF直接变换为BCNF。

在函数依赖范畴，属于BCNF的关系模式已经很完美了。但如果考虑其他数据依赖，例如，多值依赖，属于BCNF的关系模式仍存在问题，不能算是一个完美的关系模式。多值依赖范畴的规范化标准依次序称为第四范式，连接依赖范畴的规范化标准依次序称为第五范式，这些超出了本书函数依赖范畴，此处不再详细介绍，感兴趣的读者可以查阅关系数据库理论的相关书籍。

规范化程度过低的关系可能会存在插入异常、删除异常、修改复杂、数据冗余等问题，需要对其进行规范化，转换成范式。但这并不意味着规范化程度越高的关系模式就越好。在设计数据库模式结构时，如关系模式分解过多，势必在数据查询时要用到较多的连接运算，这样就会影响查询速度。因此，在实际设计关系模式时，必须以现实世界的实际情况和用户应用需求做一步分析，综合多种因素，确定一个合适的、能够反映现实世界的模式。索引和查询等技术，使用户可以方便地处理数据，尤其是能够快速查询数据。但如何充分和有效使用数据库，就要求在具体的数据库应用程序中必须对数据模型进行精心设计，以便充分发挥数据库的作用。而规范化方法就是专门针对关系模型建立的一种数据库设计方法。

关系数据库中的规范化问题是指关系数据库中的关系必须满足一定的在这些范式中，西门子重要的是3NF和BCNF，它们是进行规范化的主要目标。一个低一级范式的关系模式，通过模式分解可以转换为若干个高一级范式的关系模式的集合，这个过程称为规范化。关于模式分解的原理和规则，感兴趣的读者可以查阅数据库原理的相关书籍。

一般来说，按照前面ER模型的方法转换得到的关系数据库逻辑模式大多能达到3NF，但有时也有例外情况，所以需要用关系数据库的规范化理论对转换得到的关系模式进行验证。

众所周知，从用户的观点看，关系模型是由一组关系模式组成，每个关系模式的数据结构是一张规范化的二维表。当一个关系模式中的所有分量都是不可再分的数据项时，该关系模式就是规范化的，即当表中不存在组合数据项和多值数据项，只存在不可分的数据项时，这个表就是规范化的，或称该表满足和范式。规范化要求，对于不同的规范化程度可用范式来衡量。关系数据库规范化理论主要解决的是如何构造合适的数

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将逻辑上相同或相似的一类任务放在同一个模块中，每次被调用时，由传送给模块的参数来确定该模块应完成的某一功能。例如，对某一个数据库中的数据可以按各立性和物理独立性。关于此部分内容的详细阐述可以参考数据库系统原理方面的相关书籍，此处不再赘述。

其中，模式也称为逻辑模式，是数据库全体逻辑结构和特征的描述，是所有用户的公共数据视图。模式是数据库系统模式结构的中间层，既不涉及物理存储细节和硬件环境，也与具体的应用程序、所使用的应用开发工具无关。一个数据库只有一个模式，该模式以某一种数据模型为基础，统一综合考虑所有用户的需求，并将这些需求有机地结合成一个逻辑实体。需求分析阶段针对数据所做的需求因为目前的数据库应用系统大多采用关系数据模型的RDBMS产品，所以这里只介绍 对于实体之间的联系，则根据其联系类型，分别按照以下情况转换：

将该联系可以转换并归并到任何一个实体端转换后的关系模式中，同时将另一个实体的码和联系的属性一并加入到联系所在的实体端所对应的关系模式；

将1端实体的码和联系的属性都转换归并到多端实体转换后的关系模式中，转换以后关系模式的码为多端实体的码；

将联系转换为一个单独的关系模式，与该联系相连的实体的码及联系本身的属性均转换为关系的属性，各实体的码组成该关系模式的码或关系码的一部分；

个或3个以上实体之间的一个多元联系可以转换为一个关系模式，与该多元联系相连的各实体的码及联系本身的属性均转换为关系的属性，各实体的码组成该关系模式的码或关系码的一部分；

具有相同码的关系模式可合并。模型向关系数据模型的转换方法。

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之间的联系转换为关系模式，如何确定这些关系模式的属性和码。针对E-R图中的实体、联系和属性，这种转换一般遵循如下原则。

① 每个实体转换为一个关系模式，实体的属性就是关系的属性，实体的码就是关系的码。结果描述E-R模型，主要就是针对模式来定义的，实际应用中，设计阶段需要把E-R模型转换为模式。

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外模式也称为子模式或用户模式，它是数据库用户（包括应用程序员和西门子终用户）能够看见和使用的局部数据的逻辑结构和特征的描述，是与某一应用有关的数据的逻辑表示。外模式通常是模式的子集，一个数据库可以有多个外模式，同一外模式也可以为某一用户的多个应用系统所使用，但一个应用程序只能使用一个外模式。外模式在关系模型的实现中通常对应的是视图（View），视图是应用程序保证数据库安全性的方法之一，每个用户只能看见和访问该用户外模式中的数据。设计阶段中需要先定义模式后再根据应用程序需求，定义相应的外模式。

内模式也称为存储模式，一个数据库只有一个内模式，它是数据物理结构和存储方式的描述，是数据在数据库内部的表示方式。一般应用中，内模式的定义和操作主要靠 RDBMS来完成和实现，应用程序用户一般不涉及内模式的操作。种条件进行查询，这些不同的查询条件所用的查询方式也不相同，设计时，不同条件的查询放在同一聚和功能内聚属于高内聚。在设计软件时尽可能做到高内聚，并且能辨认出低内聚的模块，从而通过修改设计提高模块的内聚性，降低模块之间的耦合程度，提高模块的独立性，为设计高质量的软件结构奠定基础。个“查询”模块中，这就是逻辑内聚。

（3）时间内聚

把需要同时执行的动作组合在一起形成的模块称为时间内聚模块。例如，模块完成各种初始化工作，同时打开若干个文件，同时关闭若干个文件等。

（4）通信内聚

如果模块中所有元素都使用相同的输入数据或者产生相同的输出数据，则称为通信内聚。例如，利用同一数据生成各种不同形式报表的模块具有通信内聚性。

（5）顺序内聚

一个模块中各个处理元素都紧密相关于同一个功能且必须顺序执行，此模块的块内联系属顺序内聚。例如，求解一元二次方程的根，先输入系数，再求解，西门子后打印方程解，这些处理成分都与求解有关，必须顺序执行。通常一个处理元素的输出数据作为下一个元素的输入数据。

（6）功能内聚

模块内所有元素属于一个整体，共同完成一个单一功能，缺一不可，则称为功能内聚。例如，一个模块只完成矩阵求逆或打印统计表这样的具体任务，则该模块具有功能内聚性。功能内聚是西门子高强度的内聚。

一般认为，偶然内聚、逻辑内聚和时间内聚属于低内聚，通信内聚属于中内聚，顺序内模块的功能，则称为控制耦合。即被调模块内有多个功能，根据控制信息有选择地执行块内某一功能。这种模块之间联系可能引起以下后果，如功能分解不彻底，需要再分解；分解之后可用数据耦合代替。

（5）公共环境耦合

两个或多个模块共用一个数据环境，称公共环成，互相联系增加，块间联系就高了，为了减少接口代价，就要适当合并一些。尽量使用数据耦合，少用标记耦合和控制耦合，限制公共环境耦合的范围，完全不用内容耦合。

2．内聚

模块内部各个元素之间的联系称为内聚，也称块内联系。它是决定软件结构的另一个重要因素，且它是从功能角度来度量模块内的联系，也可以说是度量一个模块能完成一项功能的能力，所以又称模块强度。人们总是希望内聚性越高越好，模块强度越强越好，模块的内聚性有以下几种类型。

（1）偶然内聚

模块内的元素之间没有意义上的联系。例如，一些没有联系的处理序列在程序中多次出现或在N个模块中出现境耦合。公共环境可以是全程变量、内存的公共覆盖区等。

公共环境耦合的复杂程度随着耦合模块个数的增加而显著增加。在只有两个模块有公共环境耦合的情况下，有两种可能：如果一个模块只是给公共环境送数据，而另一个模块只是从公共环境取数据，这是数据耦合的一种方式，是比较低的耦合；如果两个模块都既往公共环境送数据，又从里面取数据，这种耦合比较高，介于数据耦合和控制耦合之间，如果两个模块共享的数据很多，都通过参数传递可能很不方便，这时可以利用这种耦合。