前言

设计关系数据库时,遵从不同的规范要求,设计出合理的关系型数据库,这些不同的规范要求被称为不同的范式,各种范式呈递次规范,越高的范式数据库冗余越小。

目前关系数据库
<https://baike.baidu.com/item/%E5%85%B3%E7%B3%BB%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%BA%93>
有六种范式:第一范式(1NF)、第二范式(2NF)、第三范式(3NF)、巴斯-科德范式(BCNF)、第四范式
<https://baike.baidu.com/item/%E7%AC%AC%E5%9B%9B%E8%8C%83%E5%BC%8F>(4NF)和第五范式
<https://baike.baidu.com/item/%E7%AC%AC%E4%BA%94%E8%8C%83%E5%BC%8F>
(5NF,又称完美范式)。满足最低要求的范式是第一范式(1NF)。在第一范式的基础上进一步满足更多规范要求的称为第二范式(2NF),其余范式以次类推。一般说来,数据库只需满足第三范式(3NF)就行了。

以上摘自度娘,(大学老师其实也讲过,但是记不住就写下来吧),本篇介绍前面三种范式。

 

首先了解一下数据库的实体属性和关系。实体:表; 属性:表中的数据(字段); 关系:表与表之间的关系;


第一范式:当关系模式R的所有属性都不能在分解为更基本的数据单位时,称R是满足第一范式的,简记为1NF。满足第一范式是关系模式规范化的最低要求,否则,将有很多基本操作在这样的关系模式中实现不了。

第二范式:如果关系模式R满足第一范式,并且R得所有非主属性都完全依赖于R的每一个候选关键属性,称R满足第二范式,简记为2NF。

第三范式:设R是一个满足第一范式条件的关系模式,X是R的任意属性集,如果X非传递依赖于R的任意一个候选关键字,称R满足第三范式,简记为3NF.

第一范式

   1、每一列属性都是不可再分的属性值,确保每一列的原子性

 

   2、两列的属性相近或相似或一样,尽量合并属性一样的列,确保不产生冗余数据。

 



 



 

如果需求知道那个省那个市并按其分类,那么显然第一个表格是不容易满足需求的,也不符合第一范式。

 



 



 

显然第一个表结构不但不能满足足够多物品的要求,还会在物品少时产生冗余。也是不符合第一范式的。

 

第二范式

满足1NF后,要求表中的所有列,都必须依赖于主键,而不能有任何一列与主键没有关系,也就是说一个表只描述一件事情;

       例如:订单表只描述订单相关的信息,所以所有字段都必须与订单id相关       产品表只描述产品相关的信息,所以所有字段都必须与产品id相
关;因此不能在一张表中同时出现订单信息与产品信息;

每一行的数据只能与其中一列相关,即一行数据只做一件事。只要数据列中出现数据重复,就要把表拆分开来。

 



 

一个人同时订几个房间,就会出来一个订单号多条数据,这样子联系人都是重复的,就会造成数据冗余。我们应该把他拆开来。

 



 



 

这样便实现啦一条数据做一件事,不掺杂复杂的关系逻辑。同时对表数据的更新维护也更易操作。

 

第三范式

 数据不能存在传递关系,即没个属性都跟主键有直接关系而不是间接关系。像:a-->b-->c  属性之间含有这样的关系,是不符合第三范式的。

比如Student表(学号,姓名,年龄,性别,所在院校,院校地址,院校电话)

这样一个表结构,就存在上述关系。 学号--> 所在院校 --> (院校地址,院校电话)

这样的表结构,我们应该拆开来,如下。

(学号,姓名,年龄,性别,所在院校)--(所在院校,院校地址,院校电话)

最后附上:

E-R图也是我经常忘的,也记录下来:

在ER图中有如下四个成分:

矩形框:表示实体,在框中记入实体名。

菱形 <https://baike.baidu.com/item/%E8%8F%B1%E5%BD%A2>框:表示联系,在框中记入联系名。

椭圆形框:表示实体或联系的属性,将属性名记入框中。对于主属性
<https://baike.baidu.com/item/%E4%B8%BB%E5%B1%9E%E6%80%A7>名,则在其名称下划一下划线。

连线:实体与属性之间;实体与联系之间;联系与属性之间用直线相连,并在直线上标注联系的类型。(对于一对一联系,要在两个实体连线方向各写1;
对于一对多联系,要在一的一方写1,多的一方写N;对于多对多关系,则要在两个实体连线方向各写N,M。)



 

 


三大范式只是一般设计数据库的基本理念,可以建立冗余较小、结构合理的数据库。如果有特殊情况,当然要特殊对待,数据库设计最重要的是看需求跟性能,需求>性能>表结构。所以不能一味的去追求范式建立数据库。

 

 

 

 

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