第五节 关系的规范化
关系规范化是用关系模式中属性与属性之间的函数依赖性，判断关系模式的合理性，解决数据库设计的优化问题。
一，函数依赖
函数依赖性是规范化理论研究的基础和重要内容。根据关系模式中属性与属性之间的函数依赖性，可以判断关系中是否存在数据冗余和可能产生的数据异常，以及如何消除这些数据异常。函数依赖是关系模型设计的一种约束条件，只有符合这些约束条件，才能使关系模式设计更规范，更合理。
1.函数依赖的定义
在一个关系中，如果知道一个属性的值，就可以确定另外一个属性的值，例如，知道一名职工的职工号，就可以知道他的姓名，性别，出生年月等属性值，这种在属性之间存在的关系就是我们将要讨论的函数依赖性。
2.函数依赖图
知道一个属性的值，就可以确定另外一个属性的值
3.完全函数依赖
在关系模式中，主键可以是一个属性或者多个属性的组合，对于多属性主键可能存在非主属性对主键完全函数依赖或部分函数依赖的问题。
二，关系的规范化
表的结构设计是否合理是数据库设计的重要指标。如果一个数据库的表结构设计不合理，即便采用最好的关系数据库软件，也很难避免数据冗余导致的数据异常问题。关系规范化是判断表结构是否合理的有效防范，它利用一组不同级别的范式判定关系规范化的程度，判别表中是否存在数据异常，并通过关系模式分解的防范，消除数据异常。
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。
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。
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.
三大范式理解
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。
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。
第三范式
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）
