规范化－数据库设计原则

关系数据库设计的核心问题是关系模型的设计。本文将结合具体的实例，介绍数据库设计规范化的流程。

摘要

关系型数据库是当前广泛应用的数据库类型，关系数据库设计是对数据进行组织化和结构化的过程，核心问题是关系模型的设计。对于数据库规模较小的情况，我们可以比较轻松的处理数据库中的表结构。然而，随着项目规模的不断增长，相应的数据库也变得更加复杂，关系模型表结构更为庞杂，这时我们往往会发现我们写出来的SQL语句的是很笨拙并且效率低下的。更糟糕的是，由于表结构定义的不合理，会导致在更新数据时造成数据的不完整。因此，就有必要学习和掌握数据库的规范化流程，以指导我们更好的设计数据库的表结构，减少冗余的数据，借此可以提高数据库的存储效率，数据完整性和可扩展性。本文将结合具体的实例，介绍数据库规范化的流程。

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序言

本文的目的就是通过详细的实例来阐述规范化的数据库设计原则。在DB2中，简洁、结构明晰的表结构对数据库的设计是相当重要的。规范化的表结构设计，在以后的数据维护中，不会发生插入（insert）、删除（delete）和更新（update）时的异常。反之，数据库表结构设计不合理，不仅会给数据库的使用和维护带来各种各样的问题，而且可能存储了大量不需要的冗余信息，浪费系统资源。

要设计规范化的数据库，就要求我们根据数据库设计范式――也就是数据库设计的规范原则来做。但是一些相关材料上提到的范式设计，往往是给出一大堆的公式，这给设计者的理解和运用造成了一定的困难。因此，本文将结合具体形象的例子，尽可能通俗化地描述三个范式，以及如何在实际工程中加以优化应用。

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规范化

在设计和操作维护数据库时，关键的步骤就是要确保数据正确地分布到数据库的表中。使用正确的数据结构，不仅便于对数据库进行相应的存取操作，而且可以极大地简化应用程序的其他内容（查询、窗体、报表、代码等）。正确进行表设计的正式名称就是"数据库规范化"。后面我们将通过实例来说明具体的规范化的工程。关于什么是范式的定义，请参考附录文章 1.

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数据冗余

数据应该尽可能少地冗余，这意味着重复数据应该减少到最少。比如说，一个部门雇员的电话不应该被存储在不同的表中， 因为这里的电话号码是雇员的一个属性。如果存在过多的冗余数据，这就意味着要占用了更多的物理空间，同时也对数据的维护和一致性检查带来了问题，当这个员工的电话号码变化时，冗余数据会导致对多个表的更新动作，如果有一个表不幸被忽略了，那么就可能导致数据的不一致性。

 本文转自:http://www.ibm.com/developerworks/cn/db2/library/techarticles/dm-0605jiangt/