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设计关系数据库时,遵从不同的规范要求,设计出合理的关系型数据库,这些不同的规范要求被称为不同的范式,各种范式呈递次规范,越高的范式数据库冗余越小。目前关系数据库有六种范式:第一范式(1NF)、第二范式(2NF)、第三范式(3NF)、巴斯-科德范式(BCNF)、第四范式(4NF)和第五范式(5NF,又称完美范式)。 展开全文
设计关系数据库时,遵从不同的规范要求,设计出合理的关系型数据库,这些不同的规范要求被称为不同的范式,各种范式呈递次规范,越高的范式数据库冗余越小。目前关系数据库有六种范式:第一范式(1NF)、第二范式(2NF)、第三范式(3NF)、巴斯-科德范式(BCNF)、第四范式(4NF)和第五范式(5NF,又称完美范式)。
信息
外文名
Database Normalization
相关知识
反范式
作    用
减少数据库中数据冗余的过程
种    类
六种
中文名
数据库标准化
应用领域
计算机
数据库范式范式简介
范式来自英文Normal form,简称NF。要想设计—个好的关系,必须使关系满足一定的约束条件,此约束已经形成了规范,分成几个等级,一级比一级要求得严格。满足这些规范的数据库是简洁的、结构明晰的,同时,不会发生插入(insert)、删除(delete)和更新(update)操作异常。反之则是乱七八糟,不仅给数据库的编程人员制造麻烦,而且面目可憎,可能存储了大量不需要的冗余信息。目前关系数据库有六种范式:第一范式(1NF)、第二范式(2NF)、第三范式(3NF)、巴斯-科德范式(BCNF)、第四范式(4NF)和第五范式(5NF,又称完美范式)。满足最低要求的范式是第一范式(1NF)。在第一范式的基础上进一步满足更多规范要求的称为第二范式(2NF),其余范式以次类推。一般来说,数据库只需满足第三范式(3NF)就行了。
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  • 数据库范式

    千次阅读 多人点赞 2015-10-31 22:42:54
    数据库范式

    简介

          数据库范式在数据库设计中的地位一直很暧昧,教科书中对于数据库范式倒是都给出了学术性的定义,但实际应用中范式的应用却不甚乐观,这篇文章会用简单的语言和一个简单的数据库DEMO将一个不符合范式的数据库一步步从第一范式实现到第四范式。

     

    范式的目标

          应用数据库范式可以带来许多好处,但是最重要的好处归结为三点:

          1.减少数据冗余(这是最主要的好处,其他好处都是由此而附带的)

          2.消除异常(插入异常,更新异常,删除异常)

          3.让数据组织的更加和谐…

        

           但剑是双刃的,应用数据库范式同样也会带来弊端,这会在文章后面说到。

     

    什么是范式

          简单的说,范式是为了消除重复数据减少冗余数据,从而让数据库内的数据更好的组织,让磁盘空间得到更有效利用的一种标准化标准,满足高等级的范式的先决条件是满足低等级范式。(比如满足2nf一定满足1nf)

     

    DEMO

          让我们先从一个未经范式化的表看起,表如下:

    0nf

    先对表做一个简单说明,employeeId是员工id,departmentName是部门名称,job代表岗位,jobDescription是岗位说明,skill是员工技能,departmentDescription是部门说明,address是员工住址

    对表进行第一范式(1NF)

        如果一个关系模式R的所有属性都是不可分的基本数据项,则R∈1NF。

        简单的说,第一范式就是每一个属性都不可再分。不符合第一范式则不能称为关系数据库。对于上表,不难看出Address是可以再分的,比如”北京市XX路XX小区XX号”,着显然不符合第一范式,对其应用第一范式则需要将此属性分解到另一个表,如下:

    1nf

    对表进行第二范式(2NF)

    若关系模式R∈1NF,并且每一个非主属性都完全函数依赖于R的码,则R∈2NF

    简单的说,是表中的属性必须完全依赖于全部主键,而不是部分主键.所以只有一个主键的表如果符合第一范式,那一定是第二范式。这样做的目的是进一步减少插入异常和更新异常。在上表中,departmentDescription是由主键DepartmentName所决定,但却不是由主键EmployeeID决定,所以departmentDescription只依赖于两个主键中的一个,故要departmentDescription对主键是部分依赖,对其应用第二范式如下表:

    3nf

    对表进行第三范式(3NF)

    关系模式R<U,F> 中若不存在这样的码X、属性组Y及非主属性Z(Z  Y), 使得X→Y,Y→Z,成立,则称R<U,F> ∈ 3NF。

    简单的说,第三范式是为了消除数据库中关键字之间的依赖关系,在上面经过第二范式化的表中,可以看出jobDescription(岗位职责)是由job(岗位)所决定,则jobDescription依赖于job,可以看出这不符合第三范式,对表进行第三范式后的关系图为:

    3nf1

    上表中,已经不存在数据库属性互相依赖的问题,所以符合第三范式

     

    对表进行BC范式(BCNF)

    关系模式R<U,F>∈1NF,如果对于R的每个函数依赖X→Y,若Y不属于X,则X必含有候选码,那么R∈BCNF。

    简单的说,bc范式是在第三范式的基础上的一种特殊情况,既每个表中只有一个候选键(在一个数据库中每行的值都不相同,则可称为候选键),在上面第三范式的noNf表中可以看出,每一个员工的email都是唯一的(难道两个人用同一个email??)则,此表不符合bc范式,对其进行bc范式化后的关系图为:

    bcnf

    对表进行第四范式(4NF)

    关系模式R<U,F>∈1NF,如果对于R的每个非平凡多值依赖X→→Y(Y  X),X都含有候选码,则R∈4NF。

    简单的说,第四范式是消除表中的多值依赖,也就是说可以减少维护数据一致性的工作。对于上面bc范式化的表中,对于员工的skill,两个可能的值是”C#,sql,javascript”和“C#,UML,Ruby”,可以看出,这个数据库属性存在多个值,这就可能造成数据库内容不一致的问题,比如第一个值写的是”C#”,而第二个值写的是”C#.net”,解决办法是将多值属性放入一个新表,则第四范式化后的关系图如下:

    4nf

    而对于skill表则可能的值为:

    4nfdemo

     

    总结

         上面对于数据库范式进行分解的过程中不难看出,应用的范式登记越高,则表越多。表多会带来很多问题:

    1 查询时要连接多个表,增加了查询的复杂度

    2 查询时需要连接多个表,降低了数据库查询性能

    而现在的情况,磁盘空间成本基本可以忽略不计,所以数据冗余所造成的问题也并不是应用数据库范式的理由。

    因此,并不是应用的范式越高越好,要看实际情况而定。第三范式已经很大程度上减少了数据冗余,并且减少了造成插入异常,更新异常,和删除异常了。我个人观点认为,大多数情况应用到第三范式已经足够,在一定情况下第二范式也是可以的。

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