Mysql數(shù)據(jù)庫設(shè)計三范式實例解析

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三范式

1NF:字段不可分;

2NF:有主鍵，非主鍵字段依賴主鍵;

3NF:非主鍵字段不能相互依賴;

解釋:

1NF:原子性 字段不可再分,否則就不是關(guān)系數(shù)據(jù)庫;

2NF:唯一性 一個表只說明一個事物;

3NF:每列都與主鍵有直接關(guān)系，不存在傳遞依賴;

第一范式（1NF）

即表的列的具有原子性,不可再分解，即列的信息，不能分解, 只要數(shù)據(jù)庫是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(mysql/oracle/db2/informix/sysbase/sql server)，就自動的滿足1NF。數(shù)據(jù)庫表的每一列都是不可分割的原子數(shù)據(jù)項，而不能是集合，數(shù)組，記錄等非原子數(shù)據(jù)項。如果實體中的某個屬性有多個值時，必須拆分為不同的屬性 。通俗理解即一個字段只存儲一項信息。

關(guān)系型數(shù)據(jù)庫: mysql/oracle/db2/informix/sysbase/sql server 非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫: (特點: 面向?qū)ο蠡蛘呒? NoSql數(shù)據(jù)庫: MongoDB/redis(特點是面向文檔)

第二范式（2NF）

第二范式（2NF）是在第一范式（1NF）的基礎(chǔ)上建立起來的，即滿足第二范式（2NF）必須先滿足第一范式（1NF）。第二范式（2NF）要求數(shù)據(jù)庫表中的每個實例或行必須可以被惟一地區(qū)分。為實現(xiàn)區(qū)分通常需要我們設(shè)計一個主鍵來實現(xiàn)(這里的主鍵不包含業(yè)務(wù)邏輯)。

即滿足第一范式前提，當(dāng)存在多個主鍵的時候，才會發(fā)生不符合第二范式的情況。比如有兩個主鍵，不能存在這樣的屬性，它只依賴于其中一個主鍵，這就是不符合第二范式。通俗理解是任意一個字段都只依賴表中的同一個字段。（涉及到表的拆分）

看下面的學(xué)生選課表：

學(xué)號	課程	成績	課程學(xué)分
10001	數(shù)學(xué)	100	6
10001	語文	90	2
10001	英語	85	3
10002	數(shù)學(xué)	90	6
10003	數(shù)學(xué)	99	6
10004	語文	89	2

表中主鍵為 （學(xué)號，課程），我們可以表示為 (學(xué)號，課程) -> (成績，課程學(xué)分)， 表示所有非主鍵列 (成績，課程學(xué)分)都依賴于主鍵 (學(xué)號，課程)。 但是，表中還存在另外一個依賴：（課程）->(課程學(xué)分）。這樣非主鍵列 ‘課程學(xué)分‘ 依賴于部分主鍵列 '課程‘， 所以上表是不滿足第二范式的。

我們把它拆成如下2張表：

學(xué)生選課表：

學(xué)號	課程	成績
10001	數(shù)學(xué)	100
10001	語文	90
10001	英語	85
10002	數(shù)學(xué)	90
10003	數(shù)學(xué)	99
10004	語文	89

課程信息表：

課程	課程學(xué)分
數(shù)學(xué)	6
語文	3
英語	2

那么上面2個表，學(xué)生選課表主鍵為（學(xué)號，課程），課程信息表主鍵為（課程），表中所有非主鍵列都完全依賴主鍵。不僅符合第二范式，還符合第三范式。

再看這樣一個學(xué)生信息表：

學(xué)號	姓名	性別	班級	班主任
10001	張三	男	一班	小王
10002	李四	男	一班	小王
10003	王五	男	二班	小李
10004	張小三	男	二班	小李

上表中，主鍵為：（學(xué)號），所有字段 （姓名，性別，班級，班主任）都依賴與主鍵（學(xué)號），不存在對主鍵的部分依賴。所以是滿足第二范式。

第三范式（3NF）

滿足第三范式（3NF）必須先滿足第二范式（2NF）。簡而言之，第三范式（3NF）要求一個數(shù)據(jù)庫表中不包含已在其它表中已包含的非主鍵字段。就是說，表的信息，如果能夠被推導(dǎo)出來，就不應(yīng)該單獨的設(shè)計一個字段來存放(能盡量外鍵join就用外鍵join)。很多時候，我們?yōu)榱藵M足第三范式往往會把一張表分成多張表。

即滿足第二范式前提，如果某一屬性依賴于其他非主鍵屬性，而其他非主鍵屬性又依賴于主鍵，那么這個屬性就是間接依賴于主鍵，這被稱作傳遞依賴于主屬性。 通俗解釋就是一張表最多只存兩層同類型信息。

反三范式

沒有冗余的數(shù)據(jù)庫未必是最好的數(shù)據(jù)庫，有時為了提高運行效率，提高讀性能，就必須降低范式標準，適當(dāng)保留冗余數(shù)據(jù)。具體做法是： 在概念數(shù)據(jù)模型設(shè)計時遵守第三范式，降低范式標準的工作放到物理數(shù)據(jù)模型設(shè)計時考慮。降低范式就是增加字段，減少了查詢時的關(guān)聯(lián)，提高查詢效率，因為在數(shù)據(jù)庫的操作中查詢的比例要遠遠大于DML的比例。但是反范式化一定要適度，并且在原本已滿足三范式的基礎(chǔ)上再做調(diào)整的。

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