数据库第一,第二,第三范式

本文通俗解释了数据库的三大范式:第一范式强调不可分割的数据库基本项;第二范式要求有唯一主键,确保每一行都能被区分;第三范式避免冗余数据,防止在相关表中存储非主键属性。遵循这三大范式有助于优化数据库结构,减少数据冗余。

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 可能从一开始,就不太明白数据库的三大范式。虽然不明白,但是在工作中,还是会遵循这几个范式,现在终于想起来填这个坑了,以下是个人通俗理解,如果有不正确的,还望指正。

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1,第一范式

这是关系数据库的基本要求,如果不满足,就不是关系数据库。数据库表的每一列都是不可分割的数据库基本项,同一列不能有多个值,如果出现重复的属性,就需要定义一个新的列,这个列与前一个列是一对多的关系。

例如:一个用户表,我们需要记录用户的编号和性别,不可以用“1000-male”,“1001-female”,“1002-male”这种方式来记录,而是应该把性别单独拆成一个新的列,此时“性别”列和“编号列”就是一对多的关系(male可以对应多个编号)。可以这么理解:数据库中,一个列不能再被分割为一个以上的列了(上面“1000-male”可以被拆分成两列,“1000-male-Beijing”可以被拆分为3列),且所有的列都是无重复的列。

2,第二范式

第二范式需要满足第一范式。

第二范式要求数据库的每一行都可以被唯一区分,因此我们在建表的时候,首先就要知道一个实例的哪个属性是唯一的,依靠这个唯一的属性我们可以找到唯一的实例,这个唯一的属性被称为主关键字或主键。即实例中的所有的非主键属性都必须完全主键。简单的说就是:必须有主键。

3,第三范式

第三范式需要满足第二范式。

第三范式要求,在B表中不包含A表的非主键属性。

例如:有一个学生表,记录的属性有,user_id,sex,name,age。还有一张成绩表,此时成绩表中应该值包含“user_id”,而不应该把sex,name,age这些非主键属性放到成绩表中记录,如果记录在内,就会有大量的数据冗余。

在工作中,有时候为了图方便,少联查表,就会犯不满足第三范式的错误。例如:需要展示用户的资金流动,显示的时候,需要显示用户的名字。就在资金流动报表中,除了添加“user_id”属性,还添加了“name”属性。





### 数据库规范化理论中的第一第二第三范式定义与区别 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”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”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”和“员工姓名”。如果“部门名依赖于“部门ID”,而“员工姓名”依赖于“部门名”,则该表不符合第三范式。为了符合第三范式,应该将“部门名”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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