数据库设计范式

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：

简单的说，
第一范式就是原子性，字段不可再分割；如收货地址分为省、市、区县
第二范式就是完全依赖，没有部分依赖；也就是说，每个非主属性是由整个主键函数决定的，而不能由主键的一部分来决定。
第三范式就是没有传递依赖。

这里通过（学生，课程）可以确定教师、教师职称，教材，教室和上课时间，所以可以把（学生，课程）作为主键。但是，教材并不完全依赖于（学生，课程），只拿出课程就可以确定教材，因为一个课程，一定指定了某个教材。这就叫不完全依赖，

比如用户——>部门---->(部门联系方式，部门办公室)

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）

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。

简单的说，每一个属性都是原子项，不可分割。

例如(学生信息表)：
学生编号 姓名 性别 联系方式
20080901 张三 男 email:[e-mail],phone:[phone]
20080902 李四 女 email:[e-mail],phone:[phone]

以上的表就不符合，第一范式：联系方式字段可以再分，所以变更为正确的是：

学生编号 姓名 性别 电子邮件 电话
20080901 张三 男 [e-mail] 88886666
20080902 李四 女 [e-mail] 66668888

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。

简单的说，第二范式要满足以下的条件：首先要满足第一范式，其次每个非主属性要完全函数依赖与候选键，或者是主键。也就是说，每个非主属性是由整个主键函数决定的，而不能由主键的一部分来决定。

例如(学生选课表):
学生 课程 教师 教师职称 教材 教室 上课时间
李四 Spring 张老师 java讲师 《Spring深入浅出》 ３０１ 08:00
张三 Struts 杨老师 java讲师 《Struts in Action》 ３０２ 13:30

这里通过（学生，课程）可以确定教师、教师职称，教材，教室和上课时间，所以可以把（学生，课程）作为主键。但是，教材并不完全依赖于（学生，课程），只拿出课程就可以确定教材，因为一个课程，一定指定了某个教材。这就叫不完全依赖，或者部分依赖。出现这种情况，就不满足第二范式。

修改后，选课表：
学生 课程 教师 教师职称 教室 上课时间
李四 Spring 张老师 java讲师 ３０１ 08:00
张三 Struts 杨老师 java讲师 ３０２ 13:30

课程表：
课程 教材 
Spring 《Spring深入浅出》 
Struts 《Struts in Action》

所以，第二范式可以说是消除部分依赖。第二范式可以减少插入异常，删除异常和修改异常。

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

理解三大范式

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。

 

 

 

 

 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

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

 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。