数据库范式问题

在实际工作中,我们进行data modeling的时候,经常用到2NF3NF,范式的概念很抽象不好理解,那我们就用实际的例子来进行说明吧:

 

第一范式(1NF):
数据库表中的字段都是单一属性的,不可再分。这个单一属性由基本类型构成,包括整型、实数、字符型、逻辑型、日期型等。例如,如下的数据库表是符合第一范式的:
字段1 字段2 字段3 字段4
如果将字段3(比如考试成绩为95),分拆为字段3.1(95中的9) 字段3.2(95中的5) ,这样的数据库表结构就不符合第一范式了:
字段1 字段2  字段3.1 字段3.2  字段4
很显然,在当前的任何关系数据库管理系统(DBMS)中,dummy也不可能做出不符合第一范式的数据库,因为这些DBMS不允许你把数据库表的一列再分成二列或多列。因此,你想在现有的DBMS中设计出不符合第一范式的数据库都是不可能的。


第二范式(2NF):
数据库表中不存在非关键字段对任一候选关键字段的部分函数依赖(部分函数依赖指的是存在组合关键字中的某些字段决定非关键字段的情况),也即所有非关键字段都完全依赖于任意一组候选关键字。

假定选课关系表为SelectCourse(学号, 姓名, 年龄, 课程名称, 成绩, 学分),关键字为组合关键字(学号, 课程名称),因为存在如下决定关系:
  (学号, 课程名称) → (姓名, 年龄, 成绩, 学分)
  这个数据库表不满足第二范式,因为存在如下决定关系:
  (课程名称) → (学分)
  (学号) → (姓名, 年龄)
  即存在组合关键字中的字段决定非关键字的情况。
  由于不符合2NF,这个选课关系表会存在如下问题:
  (1) 数据冗余:
  同一门课程由n个学生选修,"学分"就重复n-1次;同一个学生选修了m门课程,姓名和年龄就重复了m-1次。
  (2) 更新异常:
  若调整了某门课程的学分,数据表中所有行的"学分"值都要更新,否则会出现同一门课程学分不同的情况。
  (3) 插入异常:
  假设要开设一门新的课程,暂时还没有人选修。这样,由于还没有"学号"关键字,课程名称和学分也无法记录入数据库。
  (4) 删除异常:
  假设一批学生已经完成课程的选修,这些选修记录就应该从数据库表中删除。但是,与此同时,课程名称和学分信息也被删除了。很显然,这也会导致插入异常。
  把选课关系表SelectCourse改为如下三个表:
学生:Student(学号, 姓名, 年龄)
主键为学号字段
课程:Course(课程名称, 学分)
主键为课程名称字段
选课关系:SelectCourse(学号, 课程名称, 成绩)
主键为学号”+“课程名称字段

这样的数据库表是符合第二范式的,消除了数据冗余、更新异常、插入异常和删除异常。
另外,所有单关键字的数据库表都符合第二范式,因为不可能存在组合关键字。


第三范式(3NF):
在第二范式的基础上,数据表中如果不存在非关键字段对任一候选关键字段的传递函数依赖则符合第三范式。所谓传递函数依赖,指的是如果存在"A → B → C"的决定关系,则C传递函数依赖于A。因此,满足第三范式的数据库表应该不存在如下依赖关系:
  关键字段非关键字段x → 非关键字段y
  假定学生关系表为Student(学号, 姓名, 年龄, 所在学院, 学院地点, 学院电话),关键字为单一关键字"学号",因为存在如下决定关系:
  (学号) → (姓名, 年龄, 所在学院, 学院地点, 学院电话)
  这个数据表是符合2NF的,但是不符合3NF,因为存在如下决定关系:
  (学号) → (所在学院) → (学院地点, 学院电话)
  即存在非关键字段"学院地点""学院电话"对关键字段"学号"的传递函数依赖。
  它也会存在数据冗余、更新异常、插入异常和删除异常的情况,读者可自行分析得知。
  把学生关系表分为如下三个表:
学生:(学号, 姓名, 年龄, 学院)
关键字是学号字段,学院字段为non-identifying外键。
学院:(学院, 地点, 电话)
关键字是学院字段。
这样的数据库表是符合第三范式的,消除了数据冗余、更新异常、插入异常和删除异常。

总之,2NF解决的是部分依赖的问题,3NF是解决传递依赖的问题。

### 数据库范式的概念 数据库范式是指由E.F.Codd提出的关于关系数据库设计的一系列规则和标准,这些规则帮助开发者减少数据冗余并增强数据一致性[^3]。通过遵循不同的范式级别(从1NF到更高的形式如5NF),可以逐步优化数据库结构。 #### 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,即不可再分的基本数据项[^1]。这意味着每一条记录都应该是一个单一值而不是一组重复的值或者列表。 #### 第二范式 (2NF) 第二范式建立在第一范式的基础上,进一步规定所有的非主属性完全依赖于整个主键而非其部分组件[^2]。这有助于防止部分函数依赖带来的问题。 #### 第三范式 (3NF) 第三范式是在满足前两者的前提下,消除了任何非主属性对候选关键字之间的传递函数依赖关系[^2]。这样做的目的是为了确保没有间接的数据关联影响整体架构稳定性。 ### 应用场景分析 尽管高阶范式提供了更好的逻辑独立性和较少的数据重复率,但在实际项目开发当中并非总是追求最高程度的形式化处理。例如,在某些特定条件下允许一定程度上的去规范化(反范式),以便换取读取速度方面的改进: - **低频写入高频读取环境**:在这种环境中适当引入一些冗余信息可能会显著加快查询响应时间因为减少了必要的联接次数[^4]。 - **实时报表生成系统**:当面对复杂的汇总计算需求时预先聚合结果存储下来也可以有效降低在线事务处理的压力从而提升用户体验质量。 然而需要注意的是过度使用这种方法不仅增加了磁盘占用还容易引发同步错误所以应当谨慎评估利弊后再决定实施策略。 ```sql -- 示例SQL语句展示如何创建符合3NF的关系型表格 CREATE TABLE Orders ( OrderID INT PRIMARY KEY, CustomerID INT NOT NULL, -- 假设Customer有单独一张表 FOREIGN KEY (CustomerID) REFERENCES Customers(CustomerID), OrderDate DATE NOT NULL ); CREATE TABLE OrderDetails ( DetailID INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, OrderID INT NOT NULL, ProductID INT NOT NULL, Quantity INT DEFAULT 0 CHECK (Quantity >= 0), Price DECIMAL(8 , 2 ) UNSIGNED , FOREIGN KEY (OrderID) REFERENCES Orders(OrderID), FOREIGN KEY (ProductID) REFERENCES Products(ProductID) ); ``` 以上代码片段展示了两个相互关联但各自保持良好分离度的实体定义方式——订单及其明细条目分别存放在不同地方并通过外键机制维持联系;这样的安排正好体现了良好的实践原则之一就是尽量避免不必要的嵌套复合类型字段存在于此同时又能很好地适应未来扩展可能性变化趋势的要求。
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