数据基数

数据基数

这是数据库建模者常用的术语，但业务用户并不太熟悉。理解这一点，它将解决你90%的数据问题。如果没有良好的数据模型，你必须处理Chasm和Fan Traps。

数据基数是关于在表格中维护细节水平的。数据基数有两种类型。

Ø高基数：当表中没有或很少有重复数据时，就称为高基数。具有主键的表通常处于最高基数模式。

Ø低基数：当表中有大量重复数据时，就称为低基数模式。带有外键的表通常处于低基数模式。

例如，产品表包含产品ID、产品名称和产品制造日期等详细信息。它可以包含数百种产品，但同时，特定的产品不能重复，因为它已经在表中了。因此，现在我们可以说这个表具有高基数。以同样的例子为例，如果有产品，那么必须也要销售。产品的销售可以存储在销售表中。现在，一种类型的产品可以被多次销售。因此，销售表可能包含数千行，其中数百行可能是针对某一个产品的，这意味着产品ID将在销售表中重复出现，因此我们可以说这个表相对于产品具有低基数性。

基数的度量有两个等级，分别是：

我们已经在另一个主题中讨论了数据建模，在那里我们将数据规范化到没有数据重复的程度。规范化的基本概念取决于基数。一旦我们将非规范化的表拆分成多个表以减少重复记录，主表将托管高基数数据，换句话说，成为主表，我们知道主表有Pkey（主键）。

所有的主键表都是高基数表，而Fkey（外键）表都是低基数表。

不要被表面现象迷惑，带有Fkey的表也可以有Pkey，并且可以成为另一个外键表的主表。因此，我们不能说所有Pkey表都具有绝对的最高基数。

基数有三个类型。

Ø一对一（1:1）：表A中的单行与表B中的单行相关联。

Ø一对多（1:M）：表A中的单行与表B中的多行相关联。

Ø多对多（M:N）：表A中的多行与表B中的多行相关联。

这个概念在没有使用Pkey和Fkey直接关系连接表格时也非常重要；使用错误的列进行连接可能会导致笛卡尔数据（在单独的主题中解释）。

了解基数在影响分析方面也非常重要。每当由于任何业务需求而更改表结构时，第一个问题应该问的是这种更改是否会影响任何表的基数。如果是，那么数据谱系将帮助你查看端到端的影响，为此必须进行元数据管理。