三范式（详解+例子）

第一范式（1NF）：每一列都是不可分割的原子数据项（什么意思，每一项都不可分割，像下面的表格就能分割，所以它连第一范式都算不上）

分割后的样子

（它就是第一范式了）

第二范式：在1NF基础上，非码属性必须完全依赖于候选码（在1NF基础上消除非主属性对主码的部分函数依赖）

几个重要的概念:

1.函数依赖：A–>B，如果通过A属性（属性组）的值，可以确定唯一的B属性的值，则称B依赖于A

例如：学号---->姓名 （学号、课程名称 的属性组）–> 分数

2.完全函数依赖：A–>B 如果A是一个属性组，则B属性值的确定需要依赖A属性组的中所有的属性值

例如：（学号、课程名称）–> 分数

3. 部分函数依赖： A–>B 如果A是一个属性组，则B属性值的确定只需要依赖A属性组的中某一些的属性值（第二范式就是消除这个）

例如：（学号 、课程名称）–> 姓名

4.传递函数依赖：A – >B , B – >C 如果通过A属性（属性组）的值，可以确定唯一的B属性的值，再通过B属性（属性组）的值，可以唯一确定C属性的值，那么称C传递依赖于A

例如： 学号 --> 系名 ，系名 --> 系主任

5.码 ：如果在一张表中，一个属性或属性组，被其他所有的属性（非主属性）所完全函数依赖，则称这个属性（属性组）为该表的码。（上面的表，学号和课程名称所构成的属性组就是码）

例如： 该表中码为 （学号、课程名称）

主属性： 码中所有属性

非主属性： 除码之外的所有属性

在上面那张表中我们可知码为（学号、课程名称），但是姓名、系名、系主任都部分依赖于码（主属性），这不符合第二范式，所以进行拆分如下

第一张表码为（学号、课程名称），第二张表为（学号），它们都是完全依赖的，因此符合第二范式。

第三范式（3NF）：在2NF的基础上，任何的非主属性不依赖于其他非主属性 （在第二范式基础上消除传递依赖）

注意看第二范式的学生表：存在系主任依赖于系名 （系名—> 系主任），所以不符合第三范式

继续进行拆分

这样就符合第三范式…