了解数据库规范化：确保高效且一致的数据存储

什么是数据库规范化？

标准化是在关系数据库中组织数据的过程，通过将大表划分为较小的表并定义它们之间的关系来减少冗余和依赖性。规范化的主要目的是确保数据完整性并最小化数据异常，例如插入、更新和删除异常。

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标准化的目标

1. 消除冗余:
   
   避免在数据库中存储重复的数据，这样可以节省存储空间并防止不一致。

2. 确保数据完整性:
   
   通过有效组织数据，标准化可确保数据准确、一致且可靠。

3. 最小化异常：
   
   减少冗余有助于防止出现以下问题：

   • 插入异常：由于缺少其他相关数据而无法插入数据。
   • 更新异常：更新后数据不一致。
   • 删除异常：删除记录时意外丢失数据。

4. 优化查询:
   
   规范化数据可以通过逻辑关系构建数据来实现更高效的查询。

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普通形式

标准化是分步骤完成的，称为范式。每个范式都有特定的规则，必须遵循这些规则才能进入下一个范式化级别。主要范式有：

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1.第一范式 (1NF)

• 规则：
  
  如果满足以下条件，则表位于 1NF 中：

  • 每列仅包含原子（不可分割）值。
  • 每列包含单一类型的值。
  • 每条记录必须是唯一的。

- 示例：

1NF（重复组）之前：

OrderID	Product	Quantity
1	Apple, Banana	2, 3
2	Orange	1

1NF之后：

OrderID	Product	Quantity
1	Apple	2
1	Banana	3
2	Orange	1

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2.第二范式 (2NF)

• 规则：
  
  如果满足以下条件，则表位于 2NF 中：

  • 位于1NF。
  • 所有非键列完全依赖于主键。

• 注意：
  
  
  2NF 中消除了部分依赖的概念。这意味着每个非键列必须依赖于整个主键，而不仅仅是它的一部分。

- 示例：

2NF之前：

OrderID	Product	CustomerName	Price
1	Apple	John	10
1	Banana	John	5
2	Orange	Jane	8

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这里，CustomerName 仅取决于 OrderID，而不取决于整个主键（OrderID、Product）。

2NF之后：
表格：

• 订单（订单 ID、客户名称）
• 订单详细信息（订单 ID、产品、价格）

订单表：

OrderID	CustomerName
1	John
2	Jane

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订单明细表：

OrderID	Product	Price
1	Apple	10
1	Banana	5
2	Orange	8

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3.第三范式 (3NF)

• 规则：
  
  如果满足以下条件，则表位于 3NF 中：

  • 位于2NF。
  • 没有传递依赖。非键列不应依赖于另一个非键列。

• 示例：

3NF之前：

OrderID	Product	Category	Supplier
1	Apple	Fruit	XYZ
2	Carrot	Vegetable	ABC

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这里，供应商依赖于类别，这是一个传递依赖。

3NF之后：
表格：

• 订单（订单 ID、产品、类别）
• 类别（类别、供应商）

订单表：

OrderID	Product	Category
1	Apple	Fruit
2	Carrot	Vegetable

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类别表：

Category	Supplier
Fruit	XYZ
Vegetable	ABC

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4. Boyce-Codd 范式 (BCNF)

• 规则：
  
  如果满足以下条件，则表位于 BCNF 中：

  • 位于3NF。
  • 每个决定因素（决定另一列的列）都是一个候选键。

• 示例：

BCNF之前：

CourseID	Instructor	Room
101	Dr. Smith	A1
101	Dr. Johnson	A2
102	Dr. Smith	B1

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在本例中，Instructor 确定 Room，但 Instructor 不是候选键。为了迁移到BCNF，我们分离了导师和房间之间的关系。

BCNF 之后：
表格：

• 课程（课程ID、讲师）
• 房间（教练室）

课程表：

CourseID	Instructor
101	Dr. Smith
101	Dr. Johnson
102	Dr. Smith

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房间表：

Instructor	Room
Dr. Smith	A1
Dr. Johnson	A2
Dr. Smith	B1

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标准化的好处

1. 减少数据冗余:
   
   数据存储更高效，防止重复和不必要的存储空间。

2. 防止数据异常:
   
   规范化通过防止更新、插入或删除期间出现错误来帮助保持数据的一致性。

3. 提高查询性能:
   
   组织良好的表可以加快查询处理速度，因为需要处理的数据较少。

4. 数据完整性:
   
   通过定义的关系确保数据的准确性和可靠性。

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何时非规范化？

虽然规范化可以提高数据完整性，但有时出于性能原因会进行非规范化。非规范化是组合表以减少联接数量并提高查询性能的过程，特别是在读取繁重的应用程序中。然而，这可能会导致数据冗余和异常，因此应谨慎使用。

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结论

标准化是数据库设计中的一个关键概念，旨在组织数据以最大限度地减少冗余并提高数据完整性。通过将大型表分解为较小的相关表，规范化可确保高效存储和数据一致性。虽然该过程涉及多个阶段（1NF、2NF、3NF 和 BCNF），但目标保持不变：创建高效且可维护的数据库模式。

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