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什么是范式:简言之就是,数据库设计对数据的存储性能,还有开发人员对数据的操作都有莫大的关系。所以建立科学的,规范的的数据库是需要满足一些
规范的来优化数据数据存储方式。在关系型数据库中这些规范就可以称为范式。
什么是三大范式:
第一范式:当关系模式R的所有属性都不能在分解为更基本的数据单位时,称R是满足第一范式的,简记为1NF。满足第一范式是关系模式规范化的最低要
求,否则,将有很多基本操作在这样的关系模式中实现不了。
第二范式:如果关系模式R满足第一范式,并且R得所有非主属性都完全依赖于R的每一个候选关键属性,称R满足第二范式,简记为2NF。
第三范式:设R是一个满足第一范式条件的关系模式,X是R的任意属性集,如果X非传递依赖于R的任意一个候选关键字,称R满足第三范式,简记为3NF.
注:关系实质上是一张二维表,其中每一行是一个元组,每一列是一个属性
第一范式
1、每一列属性都是不可再分的属性值,确保每一列的原子性
2、两列的属性相近或相似或一样,尽量合并属性一样的列,确保不产生冗余数据。
如果需求知道那个省那个市并按其分类,那么显然第一个表格是不容易满足需求的,也不符合第一范式。
显然第一个表结构不但不能满足足够多物品的要求,还会在物品少时产生冗余。也是不符合第一范式的。
第二范式
每一行的数据只能与其中一列相关,即一行数据只做一件事。只要数据列中出现数据重复,就要把表拆分开来。
一个人同时订几个房间,就会出来一个订单号多条数据,这样子联系人都是重复的,就会造成数据冗余。我们应该把他拆开来。
这样便实现啦一条数据做一件事,不掺杂复杂的关系逻辑。同时对表数据的更新维护也更易操作。
第三范式
数据不能存在传递关系,即没个属性都跟主键有直接关系而不是间接关系。像:a-->b-->c 属性之间含有这样的关系,是不符合第三范式的。
比如Student表(学号,姓名,年龄,性别,所在院校,院校地址,院校电话)
这样一个表结构,就存在上述关系。 学号--> 所在院校 --> (院校地址,院校电话)
这样的表结构,我们应该拆开来,如下。
(学号,姓名,年龄,性别,所在院校)--(所在院校,院校地址,院校电话)
最后:
三大范式只是一般设计数据库的基本理念,可以建立冗余较小、结构合理的数据库。如果有特殊情况,当然要特殊对待,数据库设计最重要的是看需求跟性能,需求>性能>表结构。所以不能一味的去追求范式建立数据库。
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