数据库三大范式【面试+工作】

本文深入解析数据库设计中的三范式原则,包括第一范式的数据原子性,第二范式的消除部分依赖,以及第三范式的避免传递依赖。遵循这些原则能有效减少数据冗余,提升数据库设计质量。

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原标题:数据库三大范式【面试+工作】

数据库三大范式【面试+工作】

设计良好结构的数据库,可以有效减小数据冗余,减少增删改中出现的问题。深入理解数据库设计的三范式,对于设计“健壮的数据库“十分有必要。数据库三范式是设计数据库 时参考的准则,接下来我们一一进行介绍:

一、数据库第一范式:

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。(保持数据的原子性)

数据原子性很好理解,就是表中的字段不可再分。符合数据库第一范式的表,每个字段表意明确,看个例子:

这是一张简单的员工信息表,其中有工号、姓名、电话三个字段。通过电话这个字段获得的信息有可能是家庭电话,或是工作地点的电话,或是手机,因此表达的信息并不明确,我们可以改成这样:

那这样改完以后,表中所表达的信息就非常明确了。

二、数据库第二范式:

在满足第一范式的基础上,实体的每个非主键属性完全函数依赖于主键属性(消除部分依赖)

主键:凡是接触过数据库的人,肯定都会知道主键,主键明确标识了每条记录,一般是一个字段,也可以由两个或两个字段组成。

依赖:对于X的每个值,Y都有一个值与之对应,反过来则不一定不成立,这叫做X函数决定Y,Y函数依赖X(X往往是主键)。

还拿上面的那张表举来说,对于每个工号,都有一个姓名与之对应,即工号决定姓名,姓名依赖工号;但由于员工之间可能有重名,一个姓名可能对应多个工号,所以姓名不能决定工号。

部分依赖:当主键由两个或两个以上字段构成,而表中的某些信息通过主键的一个字段就能唯一确定,我们称这样的依赖关系为部分依赖,比如这个例子:

学生选课(学号,姓名,专业,课程号,课程名,成绩),该表中一个学生可以选多门课,一门课有多个学生。学号和课程号可以唯一确定一条记录,因此用学号和课程号做主键。

表中的姓名、专业通过主键中的学号就能唯一确定,而课程名通过课程号唯一确定,这就是部分依赖,这样的设计不符合第二范式。

不符合第二范式会带来哪些问题呢?

1、数据信息冗余,可见上表

2、增删改会出现问题,比如有一门《微机原理》没有人选,那么由于缺少学号(主键之一)那么这门课就不能出现在表里。

如何解决呢,我们可以用关系分解的方法消除部分依赖,将上表改成如下三张表:

三、数据库第三范式:

在满足第二范式的基础上,在实体中不存在非主键属性传递函数依赖于主键属性。(表中字段[非主键]不存在对主键的传递依赖)

传递依赖:A依赖于B,B依赖于C,就可以说A依赖C。看这样一张表:

这张表中有如下决定关系: 学号-->姓名,性别,系号-->决定系名,宿舍号-->决定宿舍电话,也有 学号-->系名,学号-->宿舍电话。

在这样一张表中则存在着传递依赖。也就是系名依赖系号,系号依赖学号,那么间接的系名依赖学号,宿舍号、宿舍电话和学号之间也有同样的关系。这样设计表的同样会带来数据冗余,操作异常等问题。那么我们同样可以用关系分解的分解的方法来消除传递依赖,将这张表分成三张表:

这就是数据可设计的三范式了,在设计数据表的过程中注意三范式的应用,多多实践,有助于对三范式有更深入的理解。

### 数据库范式的概念 数据库的三范式(Third Normal Form, 3NF)是关系型数据库规范化理论的一部分,用于减少数据冗余并提高数据一致性。以下是三范式的定义: #### 第一范式 (1NF) 第一范式要求表中的每一列都必须是原子性的,即不可再分的基本单位[^4]。这意味着每列只能存储单一值,而不能是一个数组或其他复杂结构。 #### 第二范式 (2NF) 第二范式建立在第一范式的基础上,要求所有的非主属性完全依赖于候选键[^5]。换句话说,在满足1NF的前提下,如果一张表中有多个字段组合成主键,则其他非主属性不应部分依赖于这些字段的部分组合。 #### 第三范式 (3NF) 第三范式进一步扩展了2NF的要求,规定除了主属性外,所有非主属性都不应传递依赖于候选键[^6]。也就是说,如果某个非主属性A依赖于另一个非主属性B,而B又依赖于主键C,那么这种间接依赖也需要消除。 --- ### 面试中关于三范式的常见题 在技术面试过程中,候选人可能会被到如何通过遵循三范式来优化数据库设计。以下是一些可能涉及的题及解答方向: 1. **为什么我们需要遵循三范式?** - 跟随三范式可以有效降低数据重复的可能性,从而简化更新操作,并保持数据的一致性和完整性[^7]。 2. **违反三范式会有什么后果?** - 违反三范式可能导致异常情况的发生,例如插入异常、删除异常和修改异常。这些题会影响系统的稳定运行和维护成本增加[^8]。 3. **实际项目中是否总是严格遵守三范式?如果不是,请举例说明原因。** - 并不总是如此。有时为了提升查询性能或者便于实现某些特定功能,我们会在适当情况下牺牲一定的规范化程度以换取更高的效率或更简单的逻辑处理方式[^9]。 4. **请描述一个具体的场景,展示你是怎样利用三范式改进现有数据库架构的。** --- ### 示例代码:验证SQL语句是否符合范式原则 下面提供一段伪代码示例,演示如何检查给定的关系模式是否符合范式标准: ```sql -- 假设有一个员工信息表 Employee(id, name, department_id, department_name) SELECT COUNT(*) FROM INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS WHERE TABLE_NAME='Employee' AND COLUMN_NAME IN ('department_id', 'department_name'); IF EXISTS ( SELECT * FROM Employee e JOIN Department d ON e.department_id = d.id WHERE e.department_name != d.name ) THEN SIGNAL SQLSTATE '45000' SET MESSAGE_TEXT = 'Violation of Third Normal Form detected.'; END IF; ``` 此脚本旨在检测是否存在部门名称与对应ID不符的情况,这通常表明该表格未达到三范式状态。 ---
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