数据库三大范式

第一范式

1NF，强调数据中列的原子性，即列中的值不能再分割为其他列。

例如:

现在有一个用户User表，表中字段分别包括，用户名，联系方式，性别等信息。

username sex tel 小明 男 13112345678 0755-1234567 小红 女 13234567890

从表中可以看出，小明的数据中联系方式有两种，包括手机和固话，而小红的联系方式中只有手机。所以这样的表结构是不符合1NF的。下面我们将表结构进行进一步拆分：

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username sex tel phone 小明 男 13112345678 0755-1234567 小红 女 13234567890

我们将表中的联系方式字段拆成了手机和固话两个字段，现在这张表中的字段都是不可再分割的了。所以，满足了第一范式。

第二范式

2NF，首先必须满足1NF规范。另外其有两个特点：一是表必须有一个主键（可以是多个字段组成的联合主键）；二是非主键列必须完全依赖于主键整体，而不能只依赖主键的一部分。例如：

现在有一张订单详情OrderDetail表，订单表示是用户下单寄件的行为产生的一个订单，但是用户可能一次性寄出很多个不同地址的货物，每个收件地址会产生一个运单号。所以一张订单详情表中由订单ID和运单ID为联合主键，还包括了收件人姓名，收件人地址，收件人联系方式，寄件人电话，寄件人下单时间，寄件人下单,运费相关方式等等。

orderID waybillID shipperPhone shipperTime shipperSource receiverName receiverAddress receiverPhone fee 12345678 2345 13112345678 20170323 11:23:14 电话下单 小明 广州 13223456789 12 12345678 2346 13112345678 20170323 11:23:14 电话下单 小红 上海 15723416555 23

从上表可以看出，其实收件人姓名，地址，联系方式等列只与waybillID相关，不同的运单，才会有相关的收件人信息。而用户下单相关的信息也只有订单内容相关，与运单内容无关。所以这样的表设计是不符合2NF规范的。下面我们来进行拆分。 

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OrderDetail表

orderID waybillID shipperPhone shipperTime shipperSource fee 12345678 2345 13112345678 20170323 11:23:14 12 12345678 2346 13112345678 20170323 11:23:14 13

waybill表

waybillID receiverName receiverAddress receiverPhone 2345 小明 广州 13223456789 2346 小红 上海 15723416555

我们将orderDetail表中的内容进行了拆分，将与运单相关的信息，分到了waybill表中，这样在订单表中只保留了与订单表相关的信息。这样，便满足了第二范式。

第三范式

同样首先必须满足2NF，另外非主键列必须直接依赖于主键，不能存在传递依赖。传递依赖的意思是，例如非主键A列依赖于非主键B列，非主键B列依赖于主键的情况。

例如：

用户下单寄件时，通过我们的官网进行下单，用户已经是我们的会员，所以我们会保存用户的一些相关信息，会员下单会有一些优惠等等。所以我们的订单表里面有下面这些信息：订单ID，订单下单时间，订单来源，会员ID，会员名称，会员联系方式等。

orderID oderDate orderSource customerID customerName customerTel 1234567 20170303 10:28:13 官网下单 2134 小明 13212345678 1232146 20170112 23:12:01 微信下单 7251 小红 13523125647

从上表可以看出会员的相关具体信息是依赖于会员ID存在的，会员ID又依赖于订单ID，所以这张表的设计师不符合3NF的，现在我们来对表进行改造，让它符合第三范式。

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order表

orderID oderDate orderSource customerID 1234567 20170303 10:28:13 官网下单 2134 1232146 20170112 23:12:01 微信下单 7251

customer表

customerID customerName customerTel 2134 小明 13212345678 7251 小红 13523125647

我们将Order表中关于会员的信息拆分出来，做为会员customer表，这样将与订单无关的信息抽出来，就符合了第三范式。