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    Mysql数据库设计三范式实例解析

    三范式

    1NF:字段不可分;

    2NF:有主键,非主键字段依赖主键;

    3NF:非主键字段不能相互依赖;

    解释:

    1NF:原子性 字段不可再分,否则就不是关系数据库;

    2NF:唯一性 一个表只说明一个事物;

    3NF:每列都与主键有直接关系,不存在传递依赖;

    第一范式(1NF)

    即表的列的具有原子性,不可再分解,即列的信息,不能分解, 只要数据库是关系型数据库(mysql/oracle/db2/informix/sysbase/sql server),就自动的满足1NF。数据库表的每一列都是不可分割的原子数据项,而不能是集合,数组,记录等非原子数据项。如果实体中的某个属性有多个值时,必须拆分为不同的属性 。通俗理解即一个字段只存储一项信息。

    关系型数据库: mysql/oracle/db2/informix/sysbase/sql server 非关系型数据库: (特点: 面向对象或者集合) NoSql数据库: MongoDB/redis(特点是面向文档)

    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我们设计一个主键来实现(这里的主键不包含业务逻辑)。

    即满足第一范式前提,当存在多个主键的时候,才会发生不符合第二范式的情况。比如有两个主键,不能存在这样的属性,它只依赖于其中一个主键,这就是不符合第二范式。通俗理解是任意一个字段都只依赖表中的同一个字段。(涉及到表的拆分)

    看下面的学生选课表:

    学号 课程 成绩 课程学分
    10001 数学 100 6
    10001 语文 90 2
    10001 英语 85 3
    10002 数学 90 6
    10003 数学 99 6
    10004 语文 89 2

    表中主键为 (学号,课程),我们可以表示为 (学号,课程) -> (成绩,课程学分), 表示所有非主键列 (成绩,课程学分)都依赖于主键 (学号,课程)。 但是,表中还存在另外一个依赖:(课程)->(课程学分)。这样非主键列 ‘课程学分‘ 依赖于部分主键列 '课程‘, 所以上表是不满足第二范式的。

    我们把它拆成如下2张表:

    学生选课表:

    学号 课程 成绩
    10001 数学 100
    10001 语文 90
    10001 英语 85
    10002 数学 90
    10003 数学 99
    10004 语文 89

    课程信息表:

    课程 课程学分
    数学 6
    语文 3
    英语 2

    那么上面2个表,学生选课表主键为(学号,课程),课程信息表主键为(课程),表中所有非主键列都完全依赖主键。不仅符合第二范式,还符合第三范式。

    再看这样一个学生信息表:

    学号 姓名 性别 班级 班主任
    10001 张三 一班 小王
    10002 李四 一班 小王
    10003 王五 二班 小李
    10004 张小三 二班 小李

    上表中,主键为:(学号),所有字段 (姓名,性别,班级,班主任)都依赖与主键(学号),不存在对主键的部分依赖。所以是满足第二范式。

    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键字段。就是说,表的信息,如果能够被推导出来,就不应该单独的设计一个字段来存放(能尽量外键join就用外键join)。很多时候,我们为了满足第三范式往往会把一张表分成多张表。

    即满足第二范式前提,如果某一属性依赖于其他非主键属性,而其他非主键属性又依赖于主键,那么这个属性就是间接依赖于主键,这被称作传递依赖于主属性。 通俗解释就是一张表最多只存两层同类型信息。

    反三范式

    没有冗余的数据库未必是最好的数据库,有时为了提高运行效率,提高读性能,就必须降低范式标准,适当保留冗余数据。具体做法是: 在概念数据模型设计时遵守第三范式,降低范式标准的工作放到物理数据模型设计时考虑。降低范式就是增加字段,减少了查询时的关联,提高查询效率,因为在数据库的操作中查询的比例要远远大于DML的比例。但是反范式化一定要适度,并且在原本已满足三范式的基础上再做调整的。

    以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持脚本之家。

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