数据库的设计范式规范化
数据库设计原则与规范
数据库设计原则与规范数据库是现代信息系统的核心组成部分，用于存储和管理大量结构化数据，以支持组织内部各种业务和决策需求。
数据库设计的质量直接关系到系统的性能、可靠性和可扩展性。
为了确保数据库的高效运行，我们需要遵循一些设计原则和规范。
下面将介绍数据库设计的基本原则和规范。
一、规范化数据库设计原则规范化是数据库设计过程中的关键步骤，它通过将数据分解为逻辑上的表来减少数据冗余、提高数据一致性和完整性。
以下是常用的规范化原则：1. 第一范式（1NF）：每个表中的每个字段都是原子的，不可再分。
不能将多个值存储在一个字段中，例如在电话号码字段中存储多个电话号码。
2. 第二范式（2NF）：每个非主键字段完全依赖于主键字段。
如果一个表中有多个候选键，必须将其分解为多个表，确保每个非主键字段只与一个主键相关。
3. 第三范式（3NF）：消除了非主键字段之间的传递依赖关系。
即非主键字段之间不可存在依赖关系，数据更新时不会导致数据不一致。
4. 次范式（BCNF）：基于第三范式，进一步消除了主键字段之间的传递依赖关系。
它要求每个非主键字段只依赖于候选键。
二、数据模型设计原则数据模型是数据库设计的核心，它定义了数据库中的实体、属性和关系。
下面是数据模型设计的原则：1. 选择合适的数据模型：常用的数据模型包括层次模型、网状模型和关系模型。
关系模型是当前最流行和应用最广泛的数据模型，它以关系表的形式存储数据。
2. 确定实体和属性：实体是现实世界中的对象，属性是实体的特征。
在定义实体和属性时，需考虑实体的属性是否唯一标识该实体。
3. 定义关系：关系是实体之间的联系，通过表之间的键值关联实现。
在定义关系时，需考虑关系的类型（一对一、一对多、多对多）以及参照完整性约束。
三、命名规范与标准良好的命名规范和标准是数据库设计的基础，它有助于提高代码的可读性和可维护性，并减少开发人员之间的沟通成本。
以下是常用的命名规范与标准：1. 表和字段命名：使用具有描述性的名称，避免使用缩写、重复和模糊的词汇。
数据库设计的基本原则是
数据库设计的基本原则是数据库设计的基本原则是确保数据的完整性、一致性、可靠性和可扩展性。
一个好的数据库设计应该能够满足用户需求，并且能够有效地存储和检索数据。
以下是数据库设计的一些基本原则：1. 数据库范式化- 第一范式（1NF）：确保每个属性都是原子的，不可再分。
- 第二范式（2NF）：确保非主键属性完全依赖于主键。
- 第三范式（3NF）：确保非主键属性不依赖于其他非主键属性。
2. 数据库冗余最小化- 避免在多个表中存储相同的数据，通过建立关联来实现数据共享和一致性。
- 使用外键来建立表之间的关系，避免重复数据。
3. 数据库安全性- 设置适当的访问权限和角色，限制用户对敏感数据的访问。
- 使用加密算法对敏感信息进行加密存储，确保数据在传输和存储过程中的安全。
4. 数据库备份与恢复- 定期备份数据库以防止意外数据丢失。
- 建立有效的恢复机制，以便在需要时能够快速恢复数据库。
5. 数据库索引优化- 根据查询需求创建适当的索引，以提高查询性能。
- 避免创建过多的索引，因为过多的索引会增加写操作的开销。
6. 数据库性能优化- 使用合适的数据类型和字段长度来减少存储空间和提高查询效率。
- 优化查询语句，避免全表扫描和不必要的连接操作。
- 定期进行数据库性能监控和调优，以保持数据库的高性能。
7. 数据库一致性与完整性- 使用约束来确保数据的一致性和完整性，如主键、外键、唯一约束等。
- 设置触发器来处理复杂的业务规则和数据验证。
8. 数据库可扩展性- 设计合理的表结构以支持未来业务需求的扩展。
- 考虑使用分区表或分布式数据库来提高系统的可扩展性。
9. 数据库文档化- 记录数据库设计和架构，包括表结构、关系图、索引等信息。
- 编写清晰详细的数据库文档，方便后续维护和开发人员理解数据库结构。
10. 数据库规范化与反规范化- 根据实际需求进行规范化或反规范化处理，平衡数据存储和查询性能的需求。
总结：数据库设计的基本原则包括范式化、冗余最小化、安全性、备份与恢复、索引优化、性能优化、一致性与完整性、可扩展性和文档化。
数据库表设计中的标准化与规范化
数据库表设计中的标准化与规范化数据库表设计是构建一个高效、可靠、易于维护的数据库系统的关键步骤。
在设计过程中，标准化与规范化是必不可少的原则和方法。
它们可以提高数据库的性能、减少冗余数据、保证数据一致性，并确保数据库的结构与应用程序适配。
标准化是一种通过拆分数据存储或减少数据冗余来提高数据库设计的方法。
标准化可以分为六个范式(NF)：第一范式(1NF)、第二范式(2NF)、第三范式(3NF)、Boyce-Codd范式(BCNF)、第四范式(4NF)和第五范式(5NF)。
这些范式描述了表的结构，确保数据存储在最小的有效组件内，并消除重复和冗余。
规范化是在满足标准化的基础上定义一套规则和指南，以确保数据库表的结构一致、易于理解和维护。
下面是一些常见的规范化原则和规则：1. 表的命名规范：表名应该具有描述性，能够清晰地表达表中存储的数据的含义，并且使用小写字母和下划线来代替空格或其他特殊字符。
2. 字段的命名规范：字段名应该具有描述性，能够清楚地表达字段所存储的数据的含义，并使用小写字母和下划线来代替空格或其他特殊字符。
3. 主键的使用：每个表应该有一个主键，用于唯一标识每条记录。
主键的选择可以使用单一字段或多个字段的组合。
4. 外键的使用：外键用于关联两个或多个表中的数据。
外键应该与关联表的主键保持一致，并通过定义外键约束来确保数据的完整性。
5. 数据类型的选择：选择合适的数据类型，以便能够准确存储和处理数据，同时节约存储空间和提高性能。
6. 索引的创建：创建适当的索引可以加快数据库查询的速度。
在选择索引列时，应考虑经常用于搜索和过滤数据的列。
7. 约束的定义：使用约束来保证数据的完整性和一致性。
例如，定义唯一约束、非空约束、检查约束等。
8. 表之间的关系：定义适当的关系（一对一、一对多、多对多）以实现数据的关联和查询。
9. 数据库表的文档化：在设计和开发过程中，记录数据库表的结构、字段含义、索引和约束的定义等信息，以便于后续的维护和开发工作。
数据库规范化的概述
数据库规范化的概述在计算机科学中，数据库规范化（Database Normalization）是指将数据库设计中的不必要重复数据消除，并尽可能减少数据的冗余，从而提高数据库的一致性和效率的过程。
数据库规范化的目的是为了将复杂的数据结构简化，并保持数据的完整性和一致性。
通过规范化数据库，我们可以减少冗余和错误数据，并避免对数据库的重复更新。
这种优化技术的实现方式是将表分解成更小、更精确的部分，并通过外键关系将它们联系在一起。
规范化的每一步是依次执行的，每一步将会在前一步结果的基础上继续。
通常在数据库设计过程中进行规范化，以确保组织的数据最大程度地降低数据重复和错误几率。
第一范式（1NF）第一范式是将数据库表进行规范化的第一步，确保每个表都是原子的，不可再分解。
换句话说，每个单元格中只能有一个值。
例如，一个包含客户的表使用两个字段：姓名和地址。
此表未达到第一范式，因为一个字段包含两个值。
可以通过将该表拆分成两个表，一个包含个人信息名称和ID，另一个包含地址信息，每个字段都只包含一个值。
第二范式（2NF）第二范式是通过确保所有非关键字列只依赖于完整主键的所有部分来消除部分依赖。
例如，一个包含行程的表使用三个字段：日期、路线和城市。
其中，日期和路线构成主键，但在此表中，城市列是非关键字列，并且与路线和日期一起决定了每个元组的身份。
在这种情况下，可以通过将路线和城市分成不同的表来消除冗余数据。
第三范式（3NF）第三范式是通过消除所有不必要的数据冗余来确保没有传递依赖关系。
例如，一个包含员工信息的表使用四个字段：员工ID、员工名称、办公室位置和办公室电话号码。
在这种情况下，办公室位置和电话号码实际上与办公室有关，而不是员工本身。
可以通过将这些字段移至办公室表中，以消除数据冗余和改善数据库效率。
结论数据库的规范化是一个复杂的过程，但是它可以有效地减少数据的重复和冗余，提高数据质量和数据库性能。
规范化的好处是用更少的空间存储更多的数据，简化数据的结构并能在处理数据时使用更少的代码。
数据库设计范式第一范式到第三范式的演化过程
数据库设计范式第一范式到第三范式的演化过程数据库设计范式的演化是指在数据库设计过程中，逐步将数据规范化的过程。
范式是一种规范化的方式，旨在提高数据库的数据一致性、减少数据冗余，并提升数据的查询和维护效率。
本文将介绍数据库设计范式的演化过程，从第一范式到第三范式的理念和规则。
第一范式（1NF）：第一范式是数据库设计中最基本的范式，它要求数据库中的每个属性都是原子性的，即不可再分。
这意味着不允许一个属性包含多个值，必须将多个值分解为独立的属性。
例如，如果一个学生有多个电话号码，那么应该将每个电话号码作为独立的属性存储，而不是将其放在一个字段中。
第二范式（2NF）：第二范式在满足第一范式的基础上，进一步要求数据库中的每个非主属性完全依赖于主键。
所谓完全依赖是指不能存在部分依赖。
为了满足第二范式，我们需要将非主属性拆分到与其依赖的部分主键对应的表中。
举个例子来说明，在一个学校的数据库中，有一个学生表（Student），其中的属性包括学生ID（Student ID）、姓名（Name）、系别（Department）和课程名称（Course Name）。
这里，学生ID是主键，姓名、系别和课程名称都依赖于学生ID。
为了满足第二范式，应该将姓名、系别和课程名称拆分成一个独立的课程表（Course），并通过学生ID建立与学生表的关联。
第三范式（3NF）：第三范式在满足第二范式的基础上，进一步要求数据库中的每个非主属性都不传递依赖于主键。
所谓传递依赖是指非主属性通过其他非主属性传递依赖于主键。
为了满足第三范式，我们需要将非主属性以及传递依赖的部分拆分到另一个表中。
继续以上述学校数据库为例，假设在课程表（Course）中添加了上课地点（Location）属性。
上课地点依赖于课程名称，而课程名又依赖于学生ID（主键）。
这就是一个传递依赖的情况，为了满足第三范式，应该将上课地点从课程表中拆分出来，建立一个独立的上课地点表（Location），并与课程表通过外键进行关联。
数据库设计的原理
数据库设计的原理数据库设计的原理是一种系统化的方法，用于设计和组织数据库系统。
以下是一些常用的数据库设计原则：1. 实体-关系（Entity-Relationship）模型：该模型用于识别系统中的实体（Entity）和实体之间的关系（Relationship）。
通过该模型，可以建立数据表之间的联系，确保数据库的完整性和一致性。
2. 规范化：规范化是一种处理数据库中重复数据的方法。
它将数据库分解为多个关系表，以减少数据冗余和提高数据的更新效率。
常用的规范化级别有第一范式、第二范式和第三范式。
3. 主键和外键：主键是用于唯一标识数据表中每条记录的字段，而外键是用于建立不同表之间关系的字段。
通过主键和外键的定义，可以实现数据表之间的关联和参照完整性。
4. 数据类型选择：在设计数据库时，需要根据数据的特性和需求选择合适的数据类型。
常见的数据类型包括整数、浮点数、字符型、日期时间型等。
5. 索引设计：索引是一种用于提高查询效率的数据结构。
在设计数据库时，可以根据查询的频率和需求创建适当的索引，以加速数据检索。
6. 安全性设计：数据库设计应考虑数据的安全性和保密性。
可以通过使用合适的权限管理和加密技术来保护敏感数据，防止未经授权的访问和数据泄露。
7. 性能优化：数据库设计应考虑到系统的性能需求。
可以通过合理的表结构设计、索引的优化以及查询语句的优化来提高数据库系统的性能。
8. 可扩展性：数据库设计应具备良好的扩展性，以便在需求变化或系统扩展时进行适当的修改和调整。
综上所述，数据库设计的原理包括实体-关系模型、规范化、主键和外键、数据类型选择、索引设计、安全性设计、性能优化和可扩展性等方面，通过合理的设计和组织，可以构建高效、安全、可靠的数据库系统。
数据库表设计原则与范式规范
数据库表设计原则与范式规范数据库表设计是数据库系统中非常重要的环节，恰当的设计可以提高数据存储、查询和维护的效率。
在设计数据库表时，需要遵循一定的原则和规范，以确保表的结构合理、数据一致性良好。
本文将介绍数据库表设计的原则和范式规范，并探讨它们的作用及实践方法。
一、数据库表设计原则1. 单一职责原则：每个数据库表应该只负责一个特定的功能或业务，避免将不同业务逻辑混杂在一个表中。
这有助于提高数据的可读性、可维护性和可扩展性。
2. 数据完整性原则：通过设置合适的约束条件（如主键、外键、唯一性约束等），确保数据的完整性和一致性。
避免数据冗余和不一致的情况发生，确保数据的准确性和可靠性。
3. 规范命名原则：为数据库表和字段选择合适的命名，命名应具有描述性和易读性，避免使用含糊不清的名称。
良好的命名习惯有助于他人更好地理解数据库结构，提高维护效率。
4. 表的结构简洁原则：避免将过多的字段放在一个表中，表的结构应该尽量简洁，只包含必要的字段。
过多的字段可能导致表结构复杂、查询效率低下和数据冗余。
5. 主键选择原则：每个表应该选择合适的主键，主键用于唯一标识表中的每条记录，方便数据的查找和关联。
常用的主键类型包括自增型整数、唯一标识符（UUID）等。
6. 数据类型选择原则：为每个字段选择合适的数据类型，根据数据的性质和大小来选择。
恰当的数据类型可以提高存储效率和查询效率，避免浪费存储空间和降低数据处理效率。
二、范式规范范式是数据库表设计的规范化原则，用于消除冗余数据、提高数据存储效率和数据一致性。
主要有以下几个范式。
1. 第一范式（1NF）：确保每个字段具有原子性，即每个字段不可再分。
每个字段应该只包含一个值，不可包含多个值或列表。
遵循1NF可以消除数据冗余，提高数据的一致性。
2. 第二范式（2NF）：在满足1NF的基础上，确保非主键字段完全依赖于主键。
即非主键字段不能部分依赖主键，必须依赖于整个主键。
通过拆分表和建立外键关联可以达到2NF。
数据库设计四大原则
数据库设计四大原则数据库设计是指根据业务需求和数据特点，合理地组织和存储数据的过程。
数据库设计的好坏直接影响了数据库的性能、安全性、可维护性和可扩展性。
因此，数据库设计需要遵循一些基本的原则，以保证数据库的高效运行和良好发展。
本文将介绍数据库设计的四大原则，分别是范式化原则、安全性原则、可伸缩性与可扩展性原则和规范化原则。
一、范式化原则范式化原则是指将数据组织成多个关系表的过程，目的是减少数据冗余，提高数据的一致性和可靠性。
范式化原则有多个级别，从第一范式（1NF）到第五范式（5NF），每个级别都有一定的规则和要求。
一般情况下，数据库设计应该遵循第三范式（3NF），即满足以下条件：表内的每一个值都只能被表达一次，即不存在重复的列或行。
表内的每一行都应该被唯一的标识（有唯一键）。
表内不应该存储依赖于其他键的非键信息，即不存在传递依赖。
范式化原则可以有效地避免数据的插入异常、删除异常和更新异常，提高数据操作的效率和准确性。
但是，过度的范式化也会带来一些问题，如增加了表的数量和连接操作，降低了查询速度和易用性。
因此，在实际的数据库设计中，需要根据具体的业务场景和数据特点，适当地进行反范式化处理，即在满足范式化要求的基础上，适当地增加冗余字段或合并表，以提高查询性能和用户体验。
二、安全性原则安全性原则是指保护数据库免受未经授权的访问、修改或破坏的过程，目的是确保数据的完整性、机密性和可用性。
安全性原则包括以下几个方面：数据库管理和使用人员权限分离，即根据不同的角色和职责，分配不同的访问权限和操作权限，避免权限滥用或泄露。
数据库采用合理的加密算法和认证机制，防止数据被窃取或篡改。
数据库定期进行备份和恢复，防止数据丢失或损坏。
数据库及时更新补丁和防火墙，防止数据库被攻击或入侵。
安全性原则是数据库设计中至关重要的一个方面，如果忽视了安全性原则，可能会导致数据泄露、损毁或丢失，给企业或个人带来巨大的损失或风险。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
数据库的设计范式是数据库设计所需要满足的规范，满足这些规范的数据库是简洁的、结构明晰的，同时，不会发生插入（insert）、删除（delete）和更新（update）操作异常。
反之则是乱七八糟，不仅给数据库的编程人员制造麻烦，而且面目可憎，可能存储了大量不需要的冗余信息。
范式说明
1.1 第一范式（1NF）无重复的列
所谓第一范式（1NF）是指数据库表的每一列都是不可分割的基本数据项，同一列中不能有多个值，即实体中的某个属性不能有多个值或者不能有重复的属性。
如果出现重复的属性，就可能需要定义一个新的实体，新的实体由重复的属性构成，新实体与原实体之间为一对多关系。
在第一范式（1NF）中表的每一行只包含一个实例的信息。
简而言之，第一范式就是无重复的列。
说明：在任何一个关系数据库中，第一范式（1NF）是对关系模式的基本要求，不满足第一范式（1NF）的数据库就不是关系数据库。
例如，如下的数据库表是符合第一范式的：
而这样的数据库表是不符合第一范式的：
数据库表中的字段都是单一属性的，不可再分。
这个单一属性由基本类型构成，包括整型、实数、字符型、逻辑型、日期型等。
很显然，在当前的任何关系数据库管理系统（DBMS）中，傻瓜也不可能做出不符合第一范式的数据库，因为这些DBMS不允许你把数据库表的一列再分成二列或多列。
因此，你想在现有的DBMS中设计出不符合第一范式的数据库都是不可能的。
1.2 第二范式（2NF）属性完全依赖于主键 [ 消除部分子函数依赖 ]
如果关系模式R为第一范式，并且R中每一个非主属性完全函数依赖于R 的某个候选键，则称为第二范式模式。
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行必须可以被惟一地区分。
为实现区分通常需要为表加上一个列，以存储各个实例的惟一标识。
这个惟一属性列被称为主关键字或主键、主码。
例如员工信息表中加上了员工编号（emp_id）列，因为每个员工的员工编号是惟一的，因此每个员工可以被惟一区分。
简而言之，第二范式（2NF）就是非主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（设有函数依赖
W→A，若存在XW，有X→A成立，那么称W→A是局部依赖，否则就称W→A 是完全函数依赖）。
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。
假定选课关系表为SelectCourse(学号, 姓名, 年龄, 课程名称, 成绩, 学分)，关键字为组合关键字(学号, 课程名称)，因为存在如下决定关系：
(学号, 课程名称) → (姓名, 年龄, 成绩, 学分)
这个数据库表不满足第二范式，因为存在如下决定关系：
(课程名称) → (学分)
(学号) → (姓名, 年龄)
即存在组合关键字中的字段决定非关键字的情况。
由于不符合2NF，这个选课关系表会存在如下问题：
(1) 数据冗余：
同一门课程由n个学生选修，"学分"就重复n-1次；同一个学生选修了m门课程，姓名和年龄就重复了m-1次。
(2) 更新异常：
若调整了某门课程的学分，数据表中所有行的"学分"值都要更新，否则会出现同一门课程学分不同的情况。
(3) 插入异常：
假设要开设一门新的课程，暂时还没有人选修。
这样，由于还没有"学号"关键字，课程名称和学分也无法记录入数据库。
(4) 删除异常：
假设一批学生已经完成课程的选修，这些选修记录就应该从数据库表中删除。
但是，与此同时，课程名称和学分信息也被删除了。
很显然，这也会导致插入异常。
把选课关系表SelectCourse改为如下三个表：
学生：Student(学号, 姓名, 年龄)；
课程：Course(课程名称, 学分)；
选课关系：SelectCourse(学号, 课程名称, 成绩)。
这样的数据库表是符合第二范式的，消除了数据冗余、更新异常、插入异常和删除异常。
另外，所有单关键字的数据库表都符合第二范式，因为不可能存在组合关键字。
1.3 第三范式（3NF）属性不依赖于其它非主属性 [ 消除传递依赖 ]
如果关系模式R是第二范式，且每个非主属性都不传递依赖于R的候选键，则称R为第三范式模式。
满足第三范式（3NF）必须先满足第二范式（2NF）。
第三范式（3NF）要求一个数据库表中不包含已在其它表中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。
那么在的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。
第三范式（3NF）：在第二范式的基础上，数据表中如果不存在非关键字段对任一候选关键字段的传递函数依赖则符合第三范式。
简而言之，第三范式就是属性不依赖于其它非主属性。
所谓传递函数依赖，指的是如果存在"A → B → C"的决定关系，则C传递函数依赖于A。
因此，满足第三范式的数据库表应该不存在如下依赖关系：
关键字段→非关键字段x →非关键字段y
假定学生关系表为Student(学号, 姓名, 年龄, 所在学院, 学院地点, 学院电话)，关键字为单一关键字"学号"，因为存在如下决定关系：
(学号) → (姓名, 年龄, 所在学院, 学院地点, 学院电话)
这个数据库是符合2NF的，但是不符合3NF，因为存在如下决定关系：
(学号) → (所在学院) → (学院地点, 学院电话)
即存在非关键字段"学院地点"、"学院电话"对关键字段"学号"的传递函数依赖。
它也会存在数据冗余、更新异常、插入异常和删除异常的情况，读者可自行分析得知。
把学生关系表分为如下两个表：
学生：(学号, 姓名, 年龄, 所在学院)；
学院：(学院, 地点, 电话)。
这样的数据库表是符合第三范式的，消除了数据冗余、更新异常、插入异常和删除异常。
1.4 鲍依斯-科得范式（BCNF是3NF的改进形式）
若关系模式R是第一范式，且每个属性都不传递依赖于R的候选键。
这种关系模式就是BCNF模式。
即在第三范式的基础上，数据库表中如果不存在任何字段对任一候选关键字段的传递函数依赖则符合鲍依斯-科得范式。
假设仓库管理关系表为StorehouseManage(仓库ID, 存储物品ID, 管理员ID, 数量)，且有一个管理员只在一个仓库工作；一个仓库可以存储多种物品。
这个数据库表中存在如下决定关系：
(仓库ID, 存储物品ID) →(管理员ID, 数量)
(管理员ID, 存储物品ID) → (仓库ID, 数量)
所以，(仓库ID, 存储物品ID)和(管理员ID, 存储物品ID)都是StorehouseManage
的候选关键字，表中的唯一非关键字段为数量，它是符合第三范式的。
但是，由于存在如下决定关系：
(仓库ID) → (管理员ID)
(管理员ID) → (仓库ID)
即存在关键字段决定关键字段的情况，所以其不符合BCNF范式。
它会出现如下异常情况：
(1) 删除异常：
当仓库被清空后，所有"存储物品ID"和"数量"信息被删除的同时，"仓库ID"和"管理员ID"信息也被删除了。
(2) 插入异常：
当仓库没有存储任何物品时，无法给仓库分配管理员。
(3) 更新异常：
如果仓库换了管理员，则表中所有行的管理员ID都要修改。
把仓库管理关系表分解为二个关系表：
仓库管理：StorehouseManage(仓库ID, 管理员ID)；
仓库：Storehouse(仓库ID, 存储物品ID, 数量)。
这样的数据库表是符合BCNF范式的，消除了删除异常、插入异常和更新异常。
四种范式之间存在如下关系：。