在数据库设计中，我们通常需要考虑数据之间的关系以及数据更新时的影响。其中一个重要考虑因素就是传递依赖，它指的是如果一个关系的属性依赖于另一个非主属性，那么这种依赖就是传递依赖。当我们在更新数据时，出现传递依赖就会导致麻烦，因此需要在设计数据库时避免这个问题。
1. 什么是传递依赖？
传递依赖指的是一种属性之间的依赖关系，如果一个非主属性B依赖于另一个非主属性C，如果C依赖于主属性A，那么B就叫做传递依赖于A。换句话说，就是如果存在一个关系R(A, B, C)，并且B依赖于C，C依赖于A，那么B就是传递依赖于A。
例如，一个学生的信息表中有学号、姓名、年龄和班级号等字段。如果我们按照班级号来查询学生的年龄信息，那么就会出现传递依赖，因为学生的年龄信息并不直接依赖于班级号，而是依赖于学生的学号。
2. 为什么要避免传递依赖？
传递依赖在数据更新时会引起一系列问题，例如数据冗余、数据不一致等。如果一个非主属性依赖于另一个非主属性，那么当我们更新了被依赖的属性时，这个非主属性也会被更新，从而引起数据不一致问题。
此外，传递依赖还会引起数据冗余，也就是同一份数据在不同的位置存储了多次。这样就会浪费存储空间，也不利于数据库的管理和维护。因此，我们要尽可能地避免传递依赖的出现，保证数据的一致性和完整性。
3. 如何避免传递依赖？
为了避免传递依赖的出现，我们需要进行数据库设计时的规范化。规范化是指把设计不合理的关系模式通过特定的变换，转换成设计合理的关系模式的过程。在进行规范化时，我们要遵循一些基本的规则：
(1) 每个关系应该只描述一个实体或事件，而不是多个实体或事件。
(2) 实体或事件的属性应该有原子性，也就是不能再拆分成更小的组件。
(3) 关联表中的属性应该是两个实体或事件之间的属性，而不是一个实体或事件内的属性。
(4) 每个关系应该有一个主键，并保证主键的唯一性。
(5) 消除传递依赖关系，每个非主属性都只能依赖于主键。
通过规范化的过程，我们可以避免传递依赖的出现，在更新数据时也能保证数据的一致性和完整性。因此，合理的数据库设计和规范化都是非常重要的。
传递依赖是在数据库设计时需要特别注意的一个问题。在设计数据库时，我们应该避免传递依赖的发生，保证数据的一致性和完整性。通过规范化的过程，我们可以保证数据的正确性，并减少数据更新时的问题。因此，在设计数据库时，要仔细思考和规划，选择合适的设计方法和规范化过程，避免因传递依赖带来的麻烦和不必要的错误。
相关问题拓展阅读：
怎样区分关系数据库中的六个范式？
看他们之间的关系，1，2，3之租巧间都有规定： 第二弊数键范式到第三范式 去掉是是非主属性对码的传递依赖 之一范式到第二范式 是除掉数据库非主属性对码的部分函数依赖
第三范式 数据毕肢库最基本的要求，即属性不可分
至于4，5数据库中好像不存在
这六个范式是逐步加强，数据库设计时，满足的范式越高，理论上讲，数据冗余就越少，并且越不容易出问题。。。实际上嘛。。就不说了。。总之，一般设计数据库时要求满足第三范式之一范式的意思就是每列都不可再分，且每个表中的每列都是不重复的，只有满足了之一范式才叫关系型数据库。先满足之一范式才能满足第二范式，第二范式的意思是表中的每行必须唯一，也就是说，要有能唯一标识每清源行的列（或几个答衡态列也行）满足第二范式才能满足第三范式，第三范式是的意思是要求一个数据库表中不包含已在其它表中已包含的非主关键字信息。鲍依斯-科得范式，也就是BC范式，在第三范式的基础上，消除传递依赖（传递依赖。。这个还有个定义问题：比如A->B,B->C,则A与C之间的依赖就是传递依赖）第四范式，（不废话了，反正前提是先满足前一个范式，下面也一样），消除多值依赖（多值依赖就是存在一对多的关系，间接和直接的都可能有）第五范式，这个就比较扯了，细分成第四范式以后表已经很碎了，第五范式还要求更碎。。。第五范式的目标还是消除多值依赖，不过所消除多值依赖的更难以发现，官方的说法是拦哗：保证在第四范式中存在的任何可以分解为实体的三元关系都被分解。 晕不？
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比如A决定B，B决定C，则A决定C就是传递依赖。 传递函数依赖定义3：在R (U)中，如存在X，Y，Z包含于U 且满足：X—>Y ，Y—>Z，则称Z传递函数依赖于X，否则，则称为非传递函数依赖。 (个人理解：X，Y，Z相当于数据库表中的字段，“决定”的意思是根据某一列的内容能够唯一确定另一列的内容。 比如有个student表，包含学号，姓名，年龄字段，则一个学号能唯一确定一个姓名，就是学号决定姓名，反过来如果存在重名的，则姓名不能决定学号，因为一个姓名可能对应两个学号。 同样假如姓名决定年龄，则我们就说学号决定年龄，年龄传递依赖于学号。 这个道理就像两个字段本身看起来没什么关系，但是中间通过另一个字段使得这两个字段存在间接的约束关系，则这两个字段就是传递依赖。 )
函数依赖可分为哪三种
1.部分函数依赖 设R（U）是属性集U上的关系，x、y是U的子集，x’是x的真子集，若x→y且x’→y，则称y部分依赖x，记作X→PY。 显然，当且仅当x为复合属性组时，才有可能出现部分函数依赖。 例如表1.6中， 显然有课程号→课程名，课程号→开课教研室代码。 从另一角度看，只要课程号一定，同时课程名确定，开课教研室也就唯一确定，因此课程号+课程名→开课教研室代码。 但它与前述课程号→开课教研室代码是不同的，因为｛课程号，课程名｝存在真子集：“课程号”，课程号→开课教研室代码，我们把课程号十课程名→开课教研室代码称为“开课教研室代码”部分函数依赖于课程号+课程名。 2.完全函数依赖 设R（U）是属性集U上的关系，x、y是U的子集，x’是x的真子集。 若对于R（U）的任何一个可能的关系，有x→y但x’→y，则称y完全函数依赖于x，记作X→FY。 所谓完全依赖是说明在依赖关系的决定项（即依赖关系的左项）中没有多余属性，有多余属性就是部分依赖。 例如设关系模式R，R＝R（学号，姓名，班号，课程号，成绩），易知：“（学号，班号，课程号）→成绩”是R的一个部分依赖关系。 因此有决定项的真子集（学号，课程号），使得“（学号，课程号）→成绩”成立，且“学号→成绩”或“课程号→成绩”成立，“（学号，课程号）→ 成绩”是R的一个完全依赖关系。 3.传递函数依赖 设R（U）是属性集U上的关系，x、y、z是U的子集，在R（U）中，若x→y，但y→x，若y→z，则x→z，称z传递函数依赖于x，记作X→TZ。 例如在一个学校中，每门课均是某一位老师教，但有些老师可教多门课，则有关系“教学”如表3．1所示。 由以上关系不难分析，课程名→职工号、职工号→课程名，但职工号和其他属性的函数关系中都是决定因素，即职工号→老师名、职工号→职称，在这种情况下，老师名、职称传递函数依赖于课程名。
sql-2000中的索引是什么意思？
可以利用索引快速访问数据库表中的特定信息。 索引是对数据库表中一个或多个列（例如，employee 表的姓氏 (lname) 列）的值进行排序的结构。 如果想按特定职员的姓来查找他或她，则与在表中搜索所有的行相比，索引有助于更快地获取信息。 索引提供指针以指向存储在表中指定列的数据值，然后根据指定的排序次序排列这些指针。 数据库使用索引的方式与使用书的目录很相似：通过搜索索引找到特定的值，然后跟随指针到达包含该值的行。 在数据库关系图中，可以为选定的表创建、编辑或删除索引/键属性页中的每个索引类型。 当保存附加在此索引上的表或包含此表的数据库关系图时，索引同时被保存。 有关详细信息，请参见创建索引。 通常情况下，只有当经常查询索引列中的数据时，才需要在表上创建索引。 索引将占用磁盘空间，并且降低添加、删除和更新行的速度。 不过在多数情况下，索引所带来的数据检索速度的优势大大超过它的不足之处。 然而，如果应用程序非常频繁地更新数据，或磁盘空间有限，那么最好限制索引的数量。 1.确定数据表的操作是大量的查询还是大量的增删操作，以此确定使用索引的数目，较多增删操作应严格限制索引数目，如果是较多查询可以适当增加索引数目。 2.尝试建立索引来帮助查询。 检查自己的SQL语句，为在WHERE子句中出现的字段建立索引。 使查询引擎快速的定位到指定条件。 3.尝试建立一些复合索引来进一步提高系统性能（修改复合索引将消耗更多的时间，且占磁盘空间）4.对小型表(记录少)建立索引可能反而影响性能，因为此时对表扫描操作效率更高。 （查询优化器不能智能处理）5.避免对具有较少值的字段建立索引（如性别）6.避免选择具有大型数据类型的列作为索引。
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