数据库范式
简单来说,数据库范式可以避免数据冗余,减少数据库的存储空间,并且减轻维护数据完整性的成本。它是关系数据库核心的技术之一。
关系数据库有六种范式,各种范式的层次呈递增关系,越高的范式数据库冗余越小。这六种范式分别是: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)。
上述说各个范式呈递增关系的意思是,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,再进一步提升规范,就是第三范式,以此类推,直到第五范式。
通常来说,数据库只需要满足第三范式就符合要求了。所以我们要着重讲一下第一、二、三范式。
- 第一范式
所谓第一范式是指数据库表的每一列都是不可分割的基本数据项,实体中的某个属性不能有多个值或者不能有重复的属性。
比如联系方式属性下面同时有联系电话和联系邮箱两个值,这样的设计是不符合第一范式的。
再举个例子,比如数据表中有个属性是“班级”,结果其中有个值是“三年二班”,这个值是包含两层意思的,一个是年级,一个是班级,不符合属性名称的定义,即该设计不符合第一范式。
姓名 |
年龄 |
班级 |
爱好 |
安东尼 |
9 |
三年二班 |
玩泥巴 |
- 第二范式
所谓第二范式指的是属性完全依赖于主键,这样设计可以消除部分子函数依赖。
举个例子:
订单编号 |
产品编号 |
产品价格 |
产品名称 |
购买数量 |
JD001 |
A001 |
10 |
NICE 100 |
50 |
其中订单编号和产品编号是这个表的主键,主键的意思就是通过这个值可以唯一标识出这一行。其次,“产品价格”和“产品名称”和主键“产品编号”关,与主键“订单编号”又无关。为了消除这种不完全依赖,我们要将上述表拆分,拆分后成为两个表,如下:
订单编号 |
产品编号 |
购买数量 |
JD001 |
A001 |
50 |
产品编号 |
产品价格 |
产品名称 |
A001 |
10 |
NICE 100 |
这两个数据库表符合第二范式,解决了属性的不完全依赖。
- 第三范式
第三范式的定义是:不存在非主属性对码的传递性依赖以及部分性依赖。在第二范式的基础上更进一步。
怎么通俗的解释第三范式?
举个实例:
订单编号 |
产品编号 |
订购编号 |
顾客编号 |
顾客姓名 |
JD001 |
A001 |
XX-XX |
user20220202 |
安东尼 |
这个设计不符合第三范式,在这个表中,主键是订单编号,而非主键顾客编号和顾客姓名之间存在着传递性的依赖。因为订单编号只用和顾客编号关联即可,顾客的姓名、性别、联系方式等等都只是跟顾客编号所相关联。
拆分后如下:
订单编号 |
产品编号 |
订购编号 |
顾客编号 |
JD001 |
A001 |
XX-XX |
user20220202 |
顾客编号 |
顾客姓名 |
user20220202 |
安东尼 |
小结:在第三范式中不能出现非主键 A 依赖非主键 B,非主键 B 依赖主键的情况。
这样的设计思路不单单只运用在数据库表的设计中,对于产品的原型设计、程序员的代码设计、文档目录设计等,都能起到很好的帮助作用。借鉴数据库范式设计思路,可以让我们分清楚“谁”和“谁”有关,“谁”和“谁”的关系是否还能进一步解耦、拆分。我们发现,当一个系统逐渐庞大的时候,只有这样细化拆分的方法论,能帮助我们走出复杂系统混沌的泥沼。
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