
这样吧:
范式,其实是一些经验丰富的前辈,根据项目经验总结出来的数据库设计方法,使用范式,可以使数据库结构更合理,效率更高。
看范式的定义,有点难以理解,我就把我理解的分享给你:
第一范式:一个实体设计成一张表;
第二范式:每张表要设置一个主键;
第三范式:表与表之间的关系,使用外键;
第四范式:如果如果三张或三张以上的表之间有主外关系,那么要跨过中间表添加个外键,比方说:
公司表
部门表
员工表
当三表连接的时候,如果在员工表中添加公司编号作为外键,可以快捷地根据公司查询员工,提高效率。
第五范式:适当的地方增加冗余字段,这个跟第四范式有点像,在第四范式基础上举个例子:
如果增加了职位表,考勤表,那么在考勤表中,按前三范式的原则,只需要添加一个员工编号即可,但是实际设计的时候,适应增加公司编号和部门编号,就单是考勤这个功能而言,可以减少多表连接,而直接从考勤表中获取到公司或部门的考勤记录。
明白否??
第一范式:一言以蔽之:“第一范式的数据表必须是二维数据表”,第一范式是指数据库的每一列都是不可分割的基本数据项,强调列的原子性,试题中某一属性不能拥有几个值。比如数据库的电话号码属性里面不可以有固定电话和移动电话值。 说明:在任何一个关系数据库中,第一范式(1NF)是对关系模式的基本要求,不满足第一范式(1NF)的数据库就不是关系数据库。
第二范式建立在第一范式的基础上,即满足第二范式一定满足第一范式,第二范式要求数据表每一个实例或者行必须被唯一标识。除满足第一范式外还有两个条件,一是表必须有一个主键;二是没有包含在主键中的列必须完全依赖于主键,而不能只依赖于主键的一部分。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。
第三范式若某一范式是第二范式,且每一个非主属性都不传递依赖于该范式的候选键,则称为第三范式,即不能存在:非主键列 A 依赖于非主键列 B,非主键列 B 依赖于主键的情况。
扩展资料:
范式是符合某一种级别的关系模式的集合。关系数据库中的关系必须满足一定的要求,满足不同程度要求的为不同范式。
参考资料:
为了建立冗余较小、结构合理的数据库,设计数据库时必须遵循一定的规则。在关系型数据库中这种规则就称为范式。范式是符合某一种设计要求的总结。要想设计一个结构合理的关系型数据库,必须满足一定的范式。
真正要明白”范式(NF)”是什么意思,首先看下教材中的定义,范式是“符合某一种级别的关系模式的集合,表示一个关系内部各属性之间的联系的合理化程度”。实际上可以把它粗略地理解为一张数据表的表结构所符合的某种设计标准的级别。就像家里装修买建材,最环保的是E0级,其次是E1级,还有E2级等等。数据库范式也分为1NF,2NF,3NF,BCNF,4NF,5NF。一般在我们设计关系型数据库的时候,最多考虑到BCNF就够。符合高一级范式的设计,必定符合低一级范式,例如符合2NF的关系模式,必定符合1NF。
在实际开发中最为常见的设计范式有三个:
首先是第一范式(1NF)。
符合1NF的关系(你可以理解为数据表。“关系”和“关系模式”的区别,类似于面向对象程序设计中”类“与”对象“的区别。”关系“是”关系模式“的一个实例,你可以把”关系”理解为一张带数据的表,而“关系模式”是这张数据表的表结构。1NF的定义为:符合1NF的关系中的每个属性都不可再分。表1所示的情况,就不符合1NF的要求。
表1
实际上,1NF是所有关系型数据库的最基本要求,你在关系型数据库管理系统(RDBMS),例如SQL Server,Oracle,MySQL中创建数据表的时候,如果数据表的设计不符合这个最基本的要求,那么 *** 作一定是不能成功的。也就是说,只要在RDBMS中已经存在的数据表,一定是符合1NF的。如果我们要在RDBMS中表现表中的数据,就得设计为表2的形式:表2
表2
但是仅仅符合1NF的设计,仍然会存在数据冗余过大,插入异常,删除异常,修改异常的问题,例如对于表3中的设计:
每一名学生的学号、姓名、系名、系主任这些数据重复多次。每个系与对应的系主任的数据也重复多次——数据冗余过大
假如学校新建了一个系,但是暂时还没有招收任何学生(比如3月份就新建了,但要等到8月份才招生),那么是无法将系名与系主任的数据单独地添加到数据表中去的 ----—插入异常
假如将某个系中所有学生相关的记录都删除,那么所有系与系主任的数据也就随之消失了(一个系所有学生都没有了,并不表示这个系就没有了)。——删除异常
假如李小明转系到法律系,那么为了保证数据库中数据的一致性,需要修改三条记录中系与系主任的数据。——修改异常。
正因为仅符合1NF的数据库设计存在着这样那样的问题,我们需要提高设计标准,去掉导致上述四种问题的因素,使其符合更高一级的范式(2NF),这就是所谓的“规范化”。
第二范式
第二范式在第一范式的基础之上更进一层。是指2NF在1NF的基础之上,消除了非主属性对于码的部分函数依赖。
函数依赖:若在一张表中,在属性(或属性组)X的值确定的情况下,必定能确定属性Y的值,那么就可以说Y函数依赖于X,写作 X → Y。
表中的函数依赖关系例如:
系名 → 系主任
学号 → 系主任
(学号,课名) → 分数
但以下函数依赖关系则不成立:
学号 → 课名
学号 → 分数
课名 → 系主任
(学号,课名) → 姓名
码:假如当 K 确定的情况下,该表除 K 之外的所有属性的值也就随之确定,那么 K 就是码。码也可以理解为主键。
第二范式需要确保数据库表中的每一列都和主键相关,而不能只与主键的某一部分相关(主要针对联合主键而言)。也就是说在一个数据库表中,一个表中只能保存一种数据,不可以把多种数据保存在同一张数据库表中。
比如要设计一个订单信息表,因为订单中可能会有多种商品,所以要将订单编号和商品编号作为数据库表的联合主键,如下表所示。
订单信息表
这样就产生一个问题:这个表中是以订单编号和商品编号作为联合主键。这样在该表中商品名称、单位、商品价格等信息不与该表的主键相关,而仅仅是与商品编号相关。所以在这里违反了第二范式的设计原则。
而如果把这个订单信息表进行拆分,把商品信息分离到另一个表中,把订单项目表也分离到另一个表中,就非常完美了。如下所示。
订单信息表
订单项目表
商品信息表
这样设计,在很大程度上减小了数据库的冗余。如果要获取订单的商品信息,使用商品编号到商品信息表中查询即可。
因此可以总结判断的方法是:
第一步:找出数据表中所有的码。
第二步:根据第一步所得到的码,找出所有的主属性。
第三步:数据表中,除去所有的主属性,剩下的就都是非主属性了。
第四步:查看是否存在非主属性对码的部分函数依赖。
第三范式
3NF在2NF的基础之上,消除了非主属性对于码的传递函数依赖。也就是说, 如果存在非主属性对于码的传递函数依赖,则不符合3NF的要求。
则就是第三范式需要确保数据表中的每一列数据都和主键直接相关,而不能间接相关。
比如在设计一个订单数据表的时候,可以将客户编号作为一个外键和订单表建立相应的关系。而不可以在订单表中添加关于客户其它信息(比如姓名、所属公司等)的字段。如下面这两个表所示的设计就是一个满足第三范式的数据库表。
订单信息表
客户信息表
这样在查询订单信息的时候,就可以使用客户编号来引用客户信息表中的记录,也不必在订单信息表中多次输入客户信息的内容,减小了数据冗余。
由此可见,符合3NF要求的数据库设计,基本上解决了数据冗余过大,插入异常,修改异常,删除异常的问题。当然,在实际中,往往为了性能上或者应对扩展的需要,经常 做到2NF或者1NF,但是作为数据库设计人员,至少应该知道,3NF的要求是怎样的。
什么是范式:简言之就是,数据库设计对数据的存储性能,还有开发人员对数据的 *** 作都有莫大的关系。所以建立科学的,规范的的数据库是需要满足一些
规范的来优化数据数据存储方式。在关系型数据库中这些规范就可以称为范式。
什么是三大范式:
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 *** 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:数据库表的每一列都是不可分割的基本数据项,同一列中不能有多个值,即实体中的某个属性不能有多个值或者不能有重复的属性存在传递函数依赖关系。
第二范式:完全依赖于主键,消除非主属性对主码的部分函数依赖
第三范式:每个非关键字列都独立于其他非关键字列,并依赖于关键字,第三范式指数据库中不能
数据库(Database)是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库,它产生于距今六十多年前,随着信息技术和市场的发展,特别是二十世纪九十年代以后,数据管理不再仅仅是存储和管理数据,而转变成用户所需要的各种数据管理的方式。数据库有很多种类型,从最简单的存储有各种数据的表格到能够进行海量数据存储的大型数据库系统都在各个方面得到了广泛的应用。
在信息化社会,充分有效地管理和利用各类信息资源,是进行科学研究和决策管理的前提条件。数据库技术是管理信息系统、办公自动化系统、决策支持系统等各类信息系统的核心部分,是进行科学研究和决策管理的重要技术手段。
范式,就是数据库设计的规范模式,一般分为1、2、3和BNC范式,4、5、6几乎不用,主要用于理论研究。模式定义的目的是为了解决数据库设计中的插入、修改、删除异常。一般使用第三范式或BNC范式。数据库仓库中为了提高效率,有时还需要降范式。
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