In modern databases, the practice of data normalization continues to be important in improving data integrity, minimizing redundancies, and eliminating anomalies. However, since its inception and consequent improvements, there have been no attempts to document a method which constrains the values of attributes capable of only possessing a limited quantity of values. These non-limited distinct attributes pose a problem throughout many relational databases as they have the potential to cause data anomalies and query inaccuracies. Thus, a new database normalization method, Limited Distinct Normal Form (LDNF), is necessary in order to improve upon the currently established data normalization process. In brief, LDNF is a method which turns non-limited distinct attributes into limited distinct attributes by forcing the attributes to conform to a limited quantity of values. Utilizing LDNF in tandem with existing normal forms fulfills a need in normalization that is otherwise not present when only using current methods. A formal approach to LDNF is therefore proposed.


翻译:在现代数据库中,数据规范化实践对于提升数据完整性、减少冗余和消除异常仍然至关重要。然而,自其提出及后续改进以来,尚未有方法专门约束那些仅能取有限数量值的属性。这些非有限可区分属性在许多关系型数据库中构成问题,因为它们可能导致数据异常和查询错误。因此,有必要引入一种新的数据库规范化方法——有限可区分范式(LDNF),以改进当前既有的数据规范化流程。简而言之,LDNF通过强制属性符合有限数量的取值,将非有限可区分属性转化为有限可区分属性。将LDNF与现有范式结合使用,能够满足仅采用当前方法时无法实现的规范化需求。本文据此提出了一种LDNF的形式化方法。

0
下载
关闭预览

相关内容

FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
12+阅读 · 2024年4月16日
Arxiv
12+阅读 · 2021年7月26日
On Feature Normalization and Data Augmentation
Arxiv
15+阅读 · 2020年2月25日
Arxiv
11+阅读 · 2019年4月15日
Arxiv
24+阅读 · 2018年10月24日
VIP会员
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
相关论文
Arxiv
12+阅读 · 2024年4月16日
Arxiv
12+阅读 · 2021年7月26日
On Feature Normalization and Data Augmentation
Arxiv
15+阅读 · 2020年2月25日
Arxiv
11+阅读 · 2019年4月15日
Arxiv
24+阅读 · 2018年10月24日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员