数据库三大范式的个人理解~!

下面引用的是百度文库的解释,之后是我自己的理解,如果我写的理解不了可以看下百度文库的解释!


百度文库:
范式简介编辑
设计关系数据库时,遵从不同的规范要求,设计出合理的关系型数据库,这些不同的规范要求被称为不同的范式,各种范式呈递次规范,越高的范式数据库冗余越小。
目前关系数据库有六种范式: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)。满足最低要求的范式是第一范式(1NF)。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(2NF),其余范式以次类推。一般说来,数据库只需满足第三范式(3NF)就行了。
各类范式编辑
第一范式(1NF)
所谓第一范式(1NF)是指在关系模型中,对域添加的一个规范要求,所有的域都应该是原子性的,即数据库表的每一列都是不可分割的原子数据项,而不能是集合,数组,记录等非原子数据项。即实体中的某个属性有多个值时,必须拆分为不同的属性。在符合第一范式(1NF)表中的每个域值只能是实体的一个属性或一个属性的一部分。简而言之,第一范式就是无重复的域。
说明:在任何一个关系数据库中,第一范式(1NF)是对关系模式的设计基本要求,一般设计中都必须满足第一范式(1NF)。不过有些关系模型中突破了1NF的限制,这种称为非1NF的关系模型。换句话说,是否必须满足1NF的最低要求,主要依赖于所使用的关系模型。
第二范式(2NF)
在1NF的基础上,非码属性必须完全依赖于候选码(在1NF基础上消除非主属性对主码的部分函数依赖)
第二范式(2NF)是在第一范式(1NF)的基础上建立起来的,即满足第二范式(2NF)必须先满足第一范式(1NF)。第二范式(2NF)要求数据库表中的每个实例或记录必须可以被唯一地区分。选取一个能区分每个实体的属性或属性组,作为实体的唯一标识。例如在员工表中的×××号码即可实现每个一员工的区分,该×××号码即为候选键,任何一个候选键都可以被选作主键。在找不到候选键时,可额外增加属性以实现区分,如果在员工关系中,没有对其×××号进行存储,而姓名可能会在数据库运行的某个时间重复,无法区分出实体时,设计辟如ID等不重复的编号以实现区分,被添加的编号或ID选作主键。(该主键的添加是在ER设计时添加,不是建库时随意添加)
第二范式(2NF)要求实体的属性完全依赖于主关键字。所谓完全依赖是指不能存在仅依赖主关键字一部分的属性,如果存在,那么这个属性和主关键字的这一部分应该分离出来形成一个新的实体,新实体与原实体之间是一对多的关系。为实现区分通常需要为表加上一个列,以存储各个实例的唯一标识。简而言之,第二范式就是在第一范式的基础上属性完全依赖于主键。
第三范式(3NF)
在2NF基础上,任何非主属性不依赖于其它非主属性(在2NF基础上消除传递依赖)
第三范式(3NF)是第二范式(2NF)的一个子集,即满足第三范式(3NF)必须满足第二范式(2NF)。简而言之,第三范式(3NF)要求一个关系中不包含已在其它关系已包含的非主关键字信息。例如,存在一个部门信息表,其中每个部门有部门编号(dept_id)、部门名称、部门简介等信息。那么在员工信息表中列出部门编号后就不能再将部门名称、部门简介等与部门有关的信息再加入员工信息表中。如果不存在部门信息表,则根据第三范式(3NF)也应该构建它,否则就会有大量的数据冗余。简而言之,第三范式就是属性不依赖于其它非主属性,也就是在满足2NF的基础上,任何非主属性不得传递依赖于主属性。


个人的理解:

第一范式:表里面的每个属性都是具有独立性即独立的,不能再分为!

例如下表所示:

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这个表所示的是一个购物信息这里应为在卖家信息里面还有两个属性可以分开,所以不满足第一范式,应该分为下图所示就满足第一范式了:

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第二范式:如果一个表中存在(在满足第一范式的情况下)一个主键对应多个其他属性的情况,即一对多的存在,那么我们就应该把主键和属性分离出来成多个表,分离出来的两个表是一对多的关系;继续沿用上面的例子来说;

例:我们可以吧订单号和买家归为一个表,订单号和卖家归为一个表,这样这两个表就成了一对多的关系了,这样看起来条理更清晰,减少冗余;

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这样一来我们就能减少很多的数据库的空间,便于查询没节约资源


第三范式:即使在满足第一和第二范式的前提下,我们的数据不会出现冗余或是数据重复的情况,这样就满足了第三范式,继续我们上面的例子;

例:我们在卖家的表中还可以继续的分,确保不会出现数据重复的情况;

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范式三,简而言之就是把表忘你认为最合适的最细化去分,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


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