数据库第三范式（1NF）术语解释

第一范式（1NF）：在关系模式R中的每一个具体关系r中，如果每个属性值 都是不可再分的最小数据单位，则称R是第一范式的关系。例：如职工号，姓名，电话号码组成一个表（一个人可能有一个办公室电话 和一个家里电话号码） 规范成为1NF有三种方法：

一是重复存储职工号和姓名。这样，关键字只能是电话号码。

二是职工号为关键字，电话号码分为单位电话和住宅电话两个属性

三是职工号为关键字，但强制每条记录只能有一个电话号码。

以上三个方法，第一种方法最不可取，按实际情况选取后两种情况。

第二范式（2NF）：如果关系模式R（U，F）中的所有非主属性都完全依赖于任意一个候选关键字，则称关系R 是属于第二范式的。

例：选课关系 SCI（SNO，CNO，GRADE，CREDIT）其中SNO为学号， CNO为课程号，GRADEGE 为成绩，CREDIT 为学分。 由以上条件，关键字为组合关键字（SNO，CNO）

在应用中使用以上关系模式有以下问题：

a数据冗余，假设同一门课由40个学生选修，学分就 重复40次。

b更新异常，若调整了某课程的学分，相应的元组CREDIT值都要更新，有可能会出现同一门课学分不同。

c插入异常，如计划开新课，由于没人选修，没有学号关键字，只能等有人选修才能把课程和学分存入。

d删除异常，若学生已经结业，从当前数据库删除选修记录。某些门课程新生尚未选修，则此门课程及学分记录无法保存。

原因：非关键字属性CREDIT仅函数依赖于CNO，也就是CREDIT部分依赖组合关键字（SNO，CNO）而不是完全依赖。

解决方法：分成两个关系模式 SC1（SNO，CNO，GRADE），C2（CNO，CREDIT）。新关系包括两个关系模式，它们之间通过SC1中的外关键字CNO相联系，需要时再进行自然联接，恢复了原来的关系

第三范式（3NF）：如果关系模式R（U，F）中的所有非主属性对任何候选关键字都不存在传递信赖，则称关系R是属于第三范式的。

例：如S1（SNO，SNAME，DNO，DNAME，LOCATION） 各属性分别代表学号，

姓名，所在系，系名称，系地址。

关键字SNO决定各个属性。由于是单个关键字，没有部分依赖的问题，肯定是2NF。但这关系肯定有大量的冗余，有关学生所在的几个属性DNO，DNAME，LOCATION将重复存储，插入，删除和修改时也将产生类似以上例的情况。

原因：关系中存在传递依赖造成的。即SNO -> DNO。 而DNO -> SNO却不存在，DNO -> LOCATION, 因此关键辽 SNO 对 LOCATION 函数决定是通过传递依赖 SNO -> LOCATION 实现的。也就是说，SNO不直接决定非主属性LOCATION。

解决目地：每个关系模式中不能留有传递依赖。

解决方法：分为两个关系 S（SNO，SNAME，DNO），D（DNO，DNAME，LOCATION）

注意：关系S中不能没有外关键字DNO。否则两个关系之间失去联系。

数据库中三大范式的定义如下：

1、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。

2、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。

3、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。

范式简介：

范式来自英文Normal form，简称NF。要想设计—个好的关系，必须使关系满足一定的约束条件，此约束已经形成了规范，分成几个等级，一级比一级要求得严格。

满足这些规范的数据库是简洁的、结构明晰的，同时，不会发生插入(insert)、删除(delete)和更新(update) *** 作异常。反之则是乱七八糟，不仅给数据库的编程人员制造麻烦，而且面目可憎，可能存储了大量不需要的冗余信息。

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）。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。一般来说，数据库只需满足第三范式(3NF）就行了。

NF的意思是范式，3NF就是第三范式。

粗略而言数据库分为三个范式。即：第一范式 第二范式 第三范式。

第三范式：第二范式的基础上，不存在传递依赖。

所谓传递依赖是指：例如：数据表中存在字段<学号，姓名，分数>组成，其中<学号>是主键，如果学生的姓名不重复的情况下，那么就存在传递依赖。

扩展资料：

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。

在创建一个数据库的过程中，范化是将其转化为一些表的过程，这种方法可以使从数据库得到的结果更加明确，这样可能使数据库产生重复数据，从而导致创建多余的表。

范化是在识别数据库中的数据元素、关系以及定义所需的表和各表中的项目等这些初始工作之后的一个细化的过程。

参考资料来源：百度百科-范式 （数据库术语）

范式

构造数据库必须遵循一定的规则在关系数据库中这种规则就是范式范式是符合

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即满足不同的

范式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

第四范式4NF 第五范式5NF 和第六范式6NF 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 就行了下面我们举例介绍

第一范式1NF 第二范式2NF 和第三范式3NF

第一范式1NF

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

所谓第一范式1NF 是指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如果出现重复

的属性就可能需要定义一个新的实体新的实体由重复的属性构成新实体与原实体之

间为一对多关系在第一范式1NF 中表的每一行只包含一个实例的信息例如对

于图3-2 中的员工信息表不能将员工信息都放在一列中显示也不能将其中的两列或多

列在一列中显示员工信息表的每一行只表示一个员工的信息一个员工的信息在表中只

出现一次简而言之第一范式就是无重复的列

第二范式2NF

第二范式2NF 是在第一范式1NF 的基础上建立起来的即满足第二范式2NF

必须先满足第一范式1NF 第二范式2NF 要求数据库表中的每个实例或行必须可

以被惟一地区分为实现区分通常需要为表加上一个列以存储各个实例的惟一标识如

图3-2 员工信息表中加上了员工编号emp_id 列因为每个员工的员工编号是惟一的

因此每个员工可以被惟一区分这个惟一属性列被称为主关键字或主键主码

第二范式2NF 要求实体的属性完全依赖于主关键字所谓完全依赖是指不能存在

仅依赖主关键字一部分的属性如果存在那么这个属性和主关键字的这一部分应该分离

出来形成一个新的实体新实体与原实体之间是一对多的关系为实现区分通常需要为表

加上一个列以存储各个实例的惟一标识简而言之第二范式就是非主属性非部分依赖

于主关键字

第三范式3NF

满足第三范式3NF 必须先满足第二范式2NF 简而言之第三范式3NF

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例如存在一个部门

信息表其中每个部门有部门编号dept_id 部门名称部门简介等信息那么在图3-2

的员工信息表中列出部门编号后就不能再将部门名称部门简介等与部门有关的信息再加

入员工信息表中如果不存在部门信息表则根据第三范式3NF 也应该构建它否则

就会有大量的数据冗余简而言之第三范式就是属性不依赖于其它非主属性

是的，任何一个二目关系是属于3NF的。

相关介绍：

二目关系是说只有两个属性的表。证明它是3NF，从定义出发，首先证明它是2NF。要证明2NF，首先说明它是1NF。

并且在这个关系中，无论A->B，还是B->A，都能说明非主属性完全函数依赖于候选键，因为是单个属性做主键，证明它是2NF了，再说明，这两个属性的表不可能产专生传递依赖，因此是3NF。

扩展资料

3NF不但要能唯一地被主关键字所标识，而且它们之间还必须相互独立，不存在其他的函数关系。也就是说，对于一个满足2nd NF 的数据结构来说，表中有可能存在某些数据元素依赖于其他非关键字数据元素的现象，必须消除。

将第一范式，第二范式化为第三范式：

1、求出R的最小函数依赖集Fmin。

2、找出不在Fmin中出现的属性，并将这些属性从R中去掉，构成一个关系模式。

3、若Fmin中有一个函数依赖涉及R的全部属性，则R不能分解。

4、否则，若Fmin中有X->A,则分解应包含{XA};若有X->A1,X->A2X->An均属于Fmin，则分解应包含{XA1A2An}。

数据库与数据仓库的本质差别如下：

1、逻辑层面/概念层面：数据库和数据仓库其实是一样的或者及其相似的，都是通过某个数据库软件，基于某种数据模型来组织、管理数据。但是，数据库通常更关注业务交易处理（OLTP），而数据仓库更关注数据分析层面（OLAP），由此产生的数据库模型上也会有很大的差异。

2、数据库通常追求交易的速度，交易完整性，数据的一致性等，在数据库模型上主要遵从范式模型（1NF，2NF，3NF等），从而尽可能减少数据冗余，保证引用完整性；而数据仓库强调数据分析的效率，复杂查询的速度，数据之间的相关性分析，所以在数据库模型上，数据仓库喜欢使用多维模型，从而提高数据分析的效率。

3、产品实现层面：数据库和数据仓库软件是有些不同的，数据库通常使用行式存储，如SAPASE，Oracle,MicrosoftSQLServer，而数据仓库倾向使用列式存储，如SAPIQ，SAPHANA。

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