三大范式应用与理解
数据库三大范式的理解
数据库三大范式的理解一、数据库三大范式数据库三大范式（Database Normalization）是由 Edgar F. Codd 博士提出的三个范式，用于保护数据的完整性和准确性，确保数据的有效管理。
这三个范式分别是：1NF（一级范式）、2NF（二级范式）和3NF（三级范式）。
1.1NF（一级范式）--字段内不可再分割1NF（一级范式）是最低级的形式，也是一个表最基本的要求，要求每一个属性或字段都是不可分割的原子值，也就是说，每一个字段里只能存储一个完整的数据项，且不可再分割。
1.2NF（二级范式）--具有唯一标识性的字段2NF（二级范式）要求表中的实体不能有重复项，也就是说，每条记录都必须具有唯一标识性的字段，这个字段可以用作主键（Primary Key），主键是由一个或多个字段组成的字段，是唯一性的。
1.3NF（三级范式）--非主属性完全依赖于主属性3NF（三级范式）要求每一个非主属性（Non-prime Attribute）都只和一个主属性（Prime Attribute）相关，也就是说，非主属性必须完全依赖于主属性，而不能有其他的依赖关系。
在3NF的要求下，一个表中的属性必须都是原子值，即一个表中只能存储完整的数据项。
二、数据库三大范式的优点1．避免数据冗余采用数据库三大范式的优点之一就是避免数据冗余，以节省磁盘存储空间，减少系统对数据的查询，更新操作，以及维护完整性所需的开销。
2．减少数据的插入、删除、更新错误使用数据库三大范式可以减少数据插入、删除、更新错误。
一个表中的字段必须是原子值，即一个表中只能存储完整的数据项，从而避免多个表之间互相依赖及冗余带来的信息不准确的问题。
3．增强数据的可靠性使用数据库三大范式可以明确定义表、字段，以及定义每个字段的类型。
这样可以提高数据的可靠性，保证数据的准确性和完整性。
4．简化和统一系统设计数据库三大范式将表的设计规范化，使表之间的设计具有一致性，从而简化和统一系统设计。
简述数据库设计3个范式的含义
数据库设计是指按照特定的规范和要求，对数据库的数据存储和管理进行规划和设计的过程。
数据库设计的三个范式是指数据库设计中的基本规范，其中第一范式（1NF）、第二范式（2NF）和第三范式（3NF）分别规定了数据库中的数据应该满足的标准和要求。
下面我们将简要介绍数据库设计的三个范式的含义。
一、第一范式（1NF）1. 第一范式是指数据库表中的所有字段都是不可再分的最小单元，即每个数据项都是不可再分的，不能再被分割为更小的数据项。
2. 数据库表中的每一列都是单一的值，不可再分。
3. 所有的字段都应该是原子性的，即不能再分。
4. 如果数据库表中的字段不满足第一范式的要求，就需要进行适当的调整和修改，使之满足第一范式的要求。
二、第二范式（2NF）1. 第二范式是指数据库表中的所有非主属性都完全依赖于全部主键。
2. 所谓主属性是指唯一标识一个记录的属性，而非主属性是指与主键相关的其他属性。
3. 如果一个表中的某些字段与主键没有直接关系，而是依赖于其他字段，则需要将这些字段拆分到另一个表中。
4. 通过将非主属性与主键分离，可以避免数据冗余和更新异常。
5. 第二范式要求数据库表中的数据项应该是唯一的，不可再分，且完全依赖于全部主键。
三、第三范式（3NF）1. 第三范式是指数据库表中的所有字段都不依赖于其他非主字段。
2. 也就是说，一个表中的字段之间应该相互独立，不应该存在字段之间的传递依赖关系。
3. 如果一个字段依赖于其他非主字段，则应该将其拆分到另一张表中，以避免数据冗余和更新异常。
4. 第三范式要求数据库表中的字段之间应该是独立的，不应该存在传递依赖关系。
数据库设计的三个范式分别规范了数据库表中数据的原子性、依赖性和独立性。
遵循这些范式可以有效地减少数据冗余和更新异常，提高数据库的数据完整性和稳定性。
在进行数据库设计时，设计人员应该严格遵循这些范式的要求，以确保数据库的高效性和可靠性。
众所周知，数据库设计的三个范式是设计和维护关系型数据库时非常重要的标准和指导原则。
数据库的三大范式及其应用
数据库的三大范式及其应用数据库设计是一项复杂的任务，需要充分考虑数据的组织方式、表之间的关系、数据的处理和安全性等多方面因素。
为了确保数据库的正确性和可靠性，业界提出了三大范式的理论，在设计数据库时需要遵循这些规则。
这篇文章将介绍这三大范式以及它们的应用。
第一范式（1NF）第一范式是指每个属性都是原子性的，也就是说，所有的属性都不可再分为更小的数据项。
在设计数据库时，每个属性应该只包含单一值，这样可以避免数据冗余和数据模糊，便于数据的管理和处理。
例如，我们需要设计一个顾客信息表，其中包含顾客ID、姓名、年龄和电话号码等属性。
如果姓名属性中包含了姓名和姓氏两个数据字段，那么设计就没有达到第一范式。
正确的做法是将姓名属性分为“名字”和“姓氏”两个属性。
第二范式（2NF）第二范式是指函数依赖的问题。
所谓函数依赖，是指一个或多个属性的值可以确定另一个属性的值。
在设计数据库时，应该避免非主属性函数依赖于部分主属性，这样可能导致数据冗余和不一致。
例如，我们需要设计一个订单表，其中包含订单号、订单日期、顾客ID、顾客姓名和产品名称等属性。
如果我们将顾客姓名作为主属性，那么在多个订单中出现同一个顾客时，顾客姓名会重复出现，从而导致数据冗余。
正确的做法是将顾客ID作为主属性，然后在顾客信息表中创建一个关联的顾客信息。
第三范式（3NF）第三范式是指没有传递依赖关系的问题。
所谓传递依赖关系，是指非主属性依赖于其他非主属性，导致数据冗余和不一致。
例如，我们需要设计一个员工表，其中包含员工号、姓名、部门、职位、部门名称和部门电话等属性。
如果我们将部门名称和部门电话两个属性添加到该表中，那么就会造成数据冗余和不一致。
正确的做法是创建一个部门信息表，将部门名称和部门电话作为主属性进行存储。
在员工表中，我们只需要使用部门号作为聚集键即可。
应用三大范式是数据库设计中的重要概念，也是开发人员必须遵循的规则之一。
这些规则可以确保数据库结构的可靠性、灵活性和高效性。
数据库设计三大范式——原子性（列不可再细分），主键依赖，外键关联
数据库设计三⼤范式——原⼦性（列不可再细分），主键依赖，外键关联原⼦性（列不可再细分），主键依赖，外键关联为了建⽴冗余较⼩、结构合理的数据库，设计数据库时必须遵循⼀定的规则。
在关系型数据库中这种规则就称为范式。
范式是符合某⼀种设计要求的总结。
要想设计⼀个结构合理的关系型数据库，必须满⾜⼀定的范式。
⼀、基础概念要理解范式，⾸先必须对知道什么是关系数据库，如果你不知道，我可以简单的不能再简单的说⼀下：关系数据库就是⽤⼆维表来保存数据。
表和表之间可以……（省略10W字）。
然后你应该理解以下概念：实体：现实世界中客观存在并可以被区别的事物。
⽐如“⼀个学⽣”、“⼀本书”、“⼀门课”等等。
值得强调的是这⾥所说的“事物”不仅仅是看得见摸得着的“东西”，它也可以是虚拟的，不如说“⽼师与学校的关系”。
属性：教科书上解释为：“实体所具有的某⼀特性”，由此可见，属性⼀开始是个逻辑概念，⽐如说，“性别”是“⼈”的⼀个属性。
在关系数据库中，属性⼜是个物理概念，属性可以看作是“表的⼀列”。
元组：表中的⼀⾏就是⼀个元组。
分量：元组的某个属性值。
在⼀个关系数据库中，它是⼀个操作原⼦，即关系数据库在做任何操作的时候，属性是“不可分的”。
否则就不是关系数据库了。
码：表中可以唯⼀确定⼀个元组的某个属性（或者属性组），如果这样的码有不⽌⼀个，那么⼤家都叫候选码，我们从候选码中挑⼀个出来做⽼⼤，它就叫主码。
全码：如果⼀个码包含了所有的属性，这个码就是全码。
主属性：⼀个属性只要在任何⼀个候选码中出现过，这个属性就是主属性。
⾮主属性：与上⾯相反，没有在任何候选码中出现过，这个属性就是⾮主属性。
外码：⼀个属性（或属性组），它不是码，但是它别的表的码，它就是外码。
在实际开发中最为常见的设计范式有三个：1．第⼀范式(确保每列保持原⼦性)【属性不可分】第⼀范式是最基本的范式。
如果数据库表中的所有字段值都是不可分解的原⼦值，就说明该数据库表满⾜了第⼀范式。
数据库设计中的范式理论及其实际应用
数据库设计中的范式理论及其实际应用数据库设计是计算机科学中非常重要的一部分，在现代化信息系统中占据着核心地位。
在数据库设计中，范式是一个非常重要的概念。
范式是设计关系数据库时用于检验和修正数据设计的一组理论原则，数据库范式指的是规范化在关系数据库中的规则集合。
范式由第一范式，第二范式、第三范式、BC范式等多种范式组成，每一种范式都有其独特的特点和应用场景。
第一范式（1NF）: 消除字段的重复性。
例如，如果存储了学生的姓名和地址，则应使用 2 个表，一个用于存储学生信息，例如学生号码和姓名，另一个用于存储地址信息。
第二范式(2NF): 消除非主属性对非码属性的部分依赖。
例如，如果存在一个表，其中包含部门号、员工号、员工名字和雇用日期，其中部门号和员工号是联合主键，部门号可以用来唯一识别员工号和员工名字，而雇用日期只与员工号有关，则应创建两个表，一个存储部门和部门号，另一个存储员工信息。
第三范式（3NF）: 消除非码属性对码的传递依赖性。
例如，有一个存储订单信息的表，其中包含订单号、客户号和客户名称。
如果客户名称可以使用客户编号单独识别，则应该将客户名称与订单信息分开，并将客户编号添加到订单信息中。
BC范式(BCNF): 消除主属性对非主属性的依赖性。
例如，存在一个学生表格，其中包含学生编号、学生名字、学生选课号码和课程名称。
在此情况下，应该考虑在课程号码和课程名称之间建立一个新表格，只用于课程信息，并将课程号码添加为学生选课信息表的外键。
时刻保持数据库的范式设计可以避免数据冗余和数据不一致，提高数据安全性、可靠性和程序运行效率。
数据库范式可以降低开发工作量、增加数据维护的灵活性、简化数据的更新和删除操作，同时也可以提高数据查询效率。
在现实的信息系统中，越高级的范式往往会降低数据处理的效率。
如果只关注范式，会降低数据处理的效率，例如通过2个表链接表示信息所涉及的data元素，3个表链接的信息更加复杂，4个表链接则更加复杂。
3范式原则
3范式原则在数据库设计和管理中，3范式原则是一种重要的规范，用于确保数据库的结构合理、数据冗余最小化，以提高数据的一致性和效率。
本文将详细介绍3范式原则的概念、应用和优势。
一、第一范式（1NF）第一范式要求数据库中的每个属性都是原子性的，即不可再分的。
这意味着每个属性只能包含单一的值，而不能包含多个值或者是集合。
如果一个属性包含了多个值，那么就需要将其拆分为独立的属性。
例如，一个学生表包含了学生的姓名、性别和手机号码等属性。
如果学生的手机号码是一个多值属性，即一个学生可能有多个手机号码，那么就需要将手机号码属性拆分为独立的属性，每个属性只包含一个手机号码。
第一范式的优势在于保证了数据的原子性和一致性，使得数据更容易进行查询和更新操作。
二、第二范式（2NF）第二范式要求数据库中的每个非主属性都完全依赖于主键。
换句话说，一个表中的每个非主属性都需要直接依赖于整个主键，而不能依赖于主键的一部分。
例如，一个订单表包含了订单号、商品名和商品价格等属性。
如果商品价格只依赖于订单号，而不依赖于商品名，那么就需要将商品价格从订单表中拆分出来，创建一个独立的商品表，使得商品价格直接依赖于商品名。
第二范式的优势在于消除了数据冗余，减少了数据存储空间，并提高了数据的一致性和可维护性。
三、第三范式（3NF）第三范式要求数据库中的每个非主属性都不传递依赖于主键。
换句话说，一个表中的每个非主属性都应该直接依赖于主键，而不能间接依赖于其他非主属性。
例如，一个员工表包含了员工号、部门名和部门经理等属性。
如果部门经理只依赖于部门名，而不依赖于员工号，那么就需要将部门经理从员工表中拆分出来，创建一个独立的部门表，使得部门经理直接依赖于部门名。
第三范式的优势在于进一步消除了数据冗余，提高了数据的一致性和可维护性。
它使得数据库的设计更加简洁和规范，减少了数据更新时的复杂性和错误的可能性。
总结起来，3范式原则是一种重要的数据库设计规范，通过保持数据的原子性、消除数据冗余和提高数据的一致性，使得数据库的结构更加合理和高效。
数据库三大范式举例理解
数据库三大范式举例理解
数据库三大范式是指在数据库设计中，通过规范化设计，确保数据库表结构的合理性
和一致性。
三大范式是从第一范式（1NF）开始逐步优化实现的，每一级范式的约束条件都是在前一级基础上建立的。
第一范式（1NF）：原子性
第一范式要求每一列都具有原子性，即每一列的数据都是不可拆分的最小单元。
如果
一列数据可以细分成更小的数据单元，就需要将其拆分成不同的列。
例如，一个订单表中
的“商品名称”列如果包含多个商品名字，就应该把它拆分成多个单独的“商品名称”列。
这样可以保证数据的精确性和可用性。
第二范式要求每个非主键列完全依赖于主键，而不是部分依赖于主键。
即，一个表中
的每个非主键列只与主键有关，而不受其他非主键列影响。
例如，一个订单表中，包含商
品ID、商品名称、商品价格、订单数量等信息。
这时候，商品名称和商品价格这两个属性只与商品ID有关，与订单数量无关，因此需要把它们拆分成另一张表，以确保表中的数据不重复，避免出现数据冗余和不一致的情况。
第三范式（3NF）：消除传递依赖
综上所述，数据库三大范式是数据库设计过程中的基本原则，依次达到三大范式可以
提高数据库表结构的合理性和一致性，使数据查询和管理更加方便和高效。
数据库三范式解释-概述说明以及解释
数据库三范式解释-概述说明以及解释1.引言1.1 概述在数据库设计中，三范式是指关系数据库中的数据规范化的一种理论。
它是为了解决数据冗余和数据更新异常而提出的一种设计原则。
通过将数据分解成多个表，并确保每个表都符合一定的规范，可以有效地减少数据冗余，提高数据的一致性和完整性。
三范式包括第一范式（1NF）、第二范式（2NF）和第三范式（3NF）。
每个范式都有其特定的规范要求，通过逐步满足这些要求，可以确保数据库设计得到最优化的结构。
在本文中，我们将对三范式进行详细解释，并探讨其在数据库设计中的应用和局限性。
通过本文的阅读，读者将能够更加深入地理解数据库三范式，并在实际工作中更好地运用它们。
1.2 文章结构文章结构部分主要是讲述整篇长文的结构和内容安排。
在本篇长文中，我们将首先介绍数据库三范式的概念及其重要性（引言部分），然后详细解释第一范式、第二范式和第三范式的含义和原理（正文部分），最后总结三范式的应用和局限性（结论部分）。
通过这样的结构，读者可以系统地了解数据库三范式的概念和应用，为其在实际工作中的应用提供理论支持和指导。
1.3 目的数据库三范式是设计关系型数据库的重要原则，其目的在于消除数据冗余和数据插入、更新和删除异常，使数据库结构更加规范化和高效。
本文旨在深入解释数据库三范式的概念，帮助读者了解每个范式的特点和应用场景。
通过本文的阐述，读者可以更好地应用三范式原则来设计和规划数据库结构，从而提高数据库的性能和可维护性。
同时，也可以帮助读者理解三范式在实际数据库设计中的局限性和不足之处，以便在设计数据库时做出更明智的决策。
通过对数据库三范式的深入理解，读者可以更好地应用这一原则来设计规范化的数据库结构，避免常见的数据库设计问题，提高数据的一致性和完整性，从而为企业和个人提供更加可靠和高效的数据管理和应用服务。
2.正文2.1 第一范式第一范式是关系数据库设计中的基本原则，指的是每个列都是原子性的，不可再分。
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(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。
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。
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。
鲍依斯-科得范式（BCNF）：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第三范式。
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：
（2）帖子信息：用户名，发帖ID，标题，内容
（3）回复信息：发帖ID，回复ID，标题，内容
数据库表1显然满足所有范式的要求；
数据库表2中存在非关键字段"标题"、"内容"对关键字段"发帖ID"的部分函数依赖，即不满足第二范式的要求，但是这一设计并不会导致数据冗余和操作异常；
数据库表3中也存在非关键字段"标题"、"内容"对关键字段"回复ID"的部分函数依赖，也不满足第二范式的要求，但是与数据库表2相似，这一设计也不会导致数据冗余和操作异常。
由此可以看出，并不一定要强行满足范式的要求，对于1：N关系，当1的一边合并到N的那边后，N的那边就不再满足第二范式了，但是这种设计反而比较好！
对于M：N的关系，不能将M一边或N一边合并到另一边去，这样会导致不符合范式要求，同时导致操作异常和数据冗余。
对于1：1的关系，我们可以将左边的1或者右边的1合并到另一边去，设计导致不符合范式要求，但是并不会导致操作异常和数据冗余。
结论
满足范式要求的数据库设计是结构清晰的，同时可避免数据冗余和操作异常。
这并意味着不符合范式要求的设计一定是错误的，在数据库表中存在1：1或1：N关系这种较特殊的情况下，合并导致的不符合范式要求反而是合理的。
在我们设计数据库的时候，一定要时刻考虑范式的要求。