数据库三范式

Posted 2020-12-03 windy-xmwh

数据库范式

范式的级别

      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(4NF）和第五范式（5NF，又称完美范式）。

      范式越高，冗余最低，一般到三范式，再往上，表越多，可能导致查询效率下降。所以有时为了提高运行效率，可以让数据冗余(反三范式，一般某个数据经常被访问时，比如数据表里存放了语文数学英语成绩，但是如果在某个时间经常要得到它的总分，每次都要进行计算会降低性能，可以加上总分这个冗余字段)。

      后面的范式是在满足前面范式的基础上，比如满足第二范式的一定满足第一范式。

第一范式（1NF）：确保每一列的原子性

如果每一列都是不可再分的最小数据单元，则满足第一范式。

 

id	地址
1	中国广东
2	中国云南

上面的表地址字段其实可以继续分：

 

id	国家	省份
1	中国	广东
2	中国	云南

但是具体地址到底要不要拆分 还要看具体情形，比如看看将来会不会按国家或者省市进行分类汇总或者排序，如果需要，最好就拆，如果不需要而仅仅起字符串的作用，可以不拆，操作起来更方便。

第二范式:非键字段必须依赖于键字段

如果一个关系满足1NF，并且除了主键以外的其它列，都依赖与该主键，则满足二范式(2NF)，第二范式要求每个表只描述一件事。

例如：

 

字段	例子
订单编号	001
产品编号	a011
订购日期	2017-4-8
价格	￥30

而实际上，产品编号与订单编号并没有明确的关系，订购日期与订单编号有关系，因为一旦订单编号确定下来了，订购日期也确定了，价格与订单编号也没有直接关系，而与产品有关，所以上面的表实际上可以拆分：

订单表：

 

订单编号	001
日期	2017-4-8

 

产品表：

 

产品编号	a011
价格	￥30

第三范式：在1NF基础上，除了主键以外的其它列都不传递依赖于主键列，或者说： 任何非主属性不依赖于其它非主属性

（在2NF基础上消除传递依赖）

例如：

 

字段	例子
订单编号	001
订购日期	2017-4-8
顾客编号	a01
顾客姓名	howard

上面的满足第一和第二范式，但是不满足第三范式，原因如下：

通过顾客编号可以确定顾客姓名，通过顾客姓名可以确定顾客编号，即在这个订单表里，这两个字段存在传递依赖，只需要一个就够了。

又如：

 

主键	学号	姓名	成绩
1	111	howard	90
2	222	tom	90

 

上面的表，学号和姓名存在传递依赖，因为(学号，姓名)->成绩，学号->成绩，姓名->成绩。所以学号和姓名有一个冗余了，只需要保留一个。