第一范式、第二范式、第三范式

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研究了好久。
通俗点:
第一范式:每个字段内不能有多个值。
第二范式:所有非主属性都要完全依赖于主键。(主键内只有一个字段肯定满足。)
第三范式:数据库中不能和非主属性存在传递函数依赖关系。

1. 字段要干净,一个字段内容不能有多个值。
2. 主键最好只有一个字段。如果有多个字段,保证主键内没有多余的字段。
3. 数据库内能和非主属性存在传递依赖关系。





补充知识:
候选码:若关系中的一个属性或属性组的值能够唯一地标识一个元组,且他的真子集不能唯一的标识一个元组,则称这个属性或属性组做候选码。
主属性:候选关键字的属性集中的一个属性。
非主属性:不是主属性就是非主属性。
依赖:有 a 就有唯一的 b ,则 b 依赖于 a。 ( a 和 b 可以是集合)
完成依赖:b 依赖于 a ,但是 b 不依赖于 a 的子集。
传递依赖:b 依赖于 a , c 依赖于 b, 则 c 传递依赖于 a。
*/


### 数据库规范化理论中的第一、第二和第三范式的定义与区别 数据库规范化是一种设计数据库表结构的方法,旨在减少数据冗余、提高数据一致性和维护性。规范化理论通过一系列的范式(Normal Form)来定义不同层次的设计标准。第一范式(1NF)、第二范式(2NF)和第三范式(3NF)是规范化过程中最基本的三个范式,它们各自有不同的要求和目标。 #### 第一范式(1NF) 第一范式是最基础的规范化形式,它要求数据库表中的每个字段都必须是**原子的**,即不可再分。换句话说,每个字段的值只能包含单一的数据项,不能包含重复的组或列表。通过满足第一范式,可以消除数据冗余和重复数据的问题。 例如,一个不符合第一范式的表可能包含一个字段“电话号码”,其中存储了多个电话号码,用逗号分隔。这种设计会导致查询和更新操作变得复杂且容易出错。为了符合第一范式,应该将“电话号码”拆分为多个单独的字段或使用关联表来存储多个电话号码。 #### 第二范式(2NF) 第二范式建立在第一范式的基础之上,它要求表中的所有非主键字段必须**完全依赖于主键**,而不是部分依赖于主键。在存在复合主键的情况下,如果某个非主键字段只依赖于主键的一部分,则该表不符合第二范式。 例如,假设有一个订单明细表,主键由“订单ID”和“产品ID”组成,而“产品名称”字段仅依赖于“产品ID”,而不依赖于“订单ID”。这种部分依赖会导致数据冗余和更新异常。为了符合第二范式,应该将“产品名称”移到另一个与“产品ID”相关联的表中。 #### 第三范式(3NF) 第三范式进一步强化了规范化的要求,它要求表中的所有非主键字段不能依赖于其他非主键字段。换句话说,表中的每个非主键字段必须直接依赖于主键,而不是间接依赖于其他非主键字段。这种要求可以进一步减少数据冗余,并提高数据一致性。 例如,假设有一个员工表,其中包含“部门ID”、“部门名称”和“员工姓名”。如果“部门名称”依赖于“部门ID”,而“员工姓名”依赖于“部门名称”,则该表不符合第三范式。为了符合第三范式,应该将“部门名称”移到另一个与“部门ID”相关联的表中。 ### 区别 - **第一范式**主要关注字段的原子性,确保每个字段都是不可再分的。 - **第二范式**在第一范式的基础上,解决了部分依赖的问题,确保非主键字段完全依赖于主键。 - **第三范式**在第二范式的基础上,解决了传递依赖的问题,确保非主键字段不依赖于其他非主键字段。 通过逐步应用这些范式,可以逐步优化数据库设计,减少数据冗余,提高数据一致性和维护性。三大范式共同构建了高效、稳定且易于维护的数据结构,是数据库设计的重要基石[^2]。 ```python # 示例代码:检查表是否符合第三范式 def check_3nf(table): # 假设 table 是一个字典,其中键是列名,值是该列的依赖关系 dependencies = table.get('dependencies', {}) primary_key = table.get('primary_key', []) for column, dependent_columns in dependencies.items(): if column not in primary_key: # 检查是否存在非主键字段依赖于其他非主键字段 for dep in dependent_columns: if dep not in primary_key and dep != column: return False return True # 示例表结构 table = { 'columns': ['employee_id', 'name', 'department_id', 'department_name'], 'primary_key': ['employee_id'], 'dependencies': { 'name': ['employee_id'], 'department_id': ['employee_id'], 'department_name': ['department_id'] } } # 检查是否符合第三范式 is_3nf = check_3nf(table) print(f"表是否符合第三范式: {is_3nf}") ```
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