deleted
不好的关系模式可能存在的问题：
1、数据冗余
2、更新异常（update anomalies）
3、插入异常（insertion anomalies）
4、删除异常（deletion anomalies）
一个好的模式应当不会发生后三种异常，数据冗余应尽可能少。
1.函数依赖（Functional Dependency）
设R（U）是属性集U上的关系模式，X，Y是U的子集。若对于R（U）的任意一个可能的关系r，r中不可能存在两个元组在X上的属性值相等，而在Y上的属性值不等，则称X函数确定Y或Y函数依赖于X，记作X→Y。
几个相关概念见P180
2.完全函数依赖
在R（U）中，如果X→Y，并且对于X的任何一个真子集X’，都有Y不依赖于X’，则称Y对X完全函数依赖。
非完全函数依赖的函数依赖关系称为部分函数依赖（partial functional dependency）。
3.传递函数依赖
在R(U)中，若Y非平凡的函数依赖于X，X不函数依赖于Y，并且Z非平凡的函数依赖于Y。则称Z对X传递函数依赖（transitive functional dependency）。
注意这里有“X不函数依赖于Y”的约束条件，若不然，则X、Y互相函数依赖，实际上是Z直接函数依赖于X，是直接函数依赖而不是传递函数依赖。
以下用函数依赖的概念来定义码。
1.设K为R<U,F>中的属性或属性组合，若U完全函数依赖于K，则K为R的候选码（candidate key）。
若候选码多于一个，则选定其中一个为主码（primary key）。
包含在任何一个候选码（注意是候选码而非主码）中的属性称为主属性（prime attribute）.
不包含在任何候选码中的属性称为非主属性（nonprime attribute）或非码属性（non-key attribute）。
整个属性组是码的情况称为全码（all-key）.
2.关系模式R种属性或属性组X并非R的码，但X是另一个关系模式的码，则称X是R的外码（foreign key）。
关系数据库中的关系是满足一定要求的，满足不同程度要求的为不同范式。
一个低一级范式的关系模式通过模式分解（schema decomposition）可以转换为若干个高一级范式的关系模式的集合，该过程称为规范化（normalization）.
2NF:
若R∈1NF，且每一个非主属性完全函数依赖于任何一个候选码，则R∈2NF。