关系数据库设计的规范化
数据库设计中的关系型数据库规范方法
数据库设计中的关系型数据库规范方法关系型数据库是一种基于关系模型的数据库，它使用表格和键值对来组织和存储数据。
在数据库设计中，规范方法是非常重要的，它可以确保数据库的性能、稳定性和可靠性。
本文将介绍一些数据库设计中的关系型数据库规范方法，并探讨它们的优势和应用场景。
首先，我们将讨论数据库设计中的范式规范方法。
范式是一种数据结构的规范化方法，它用于消除数据库中的冗余数据，并改善数据的一致性和完整性。
常见的范式包括第一范式（1NF）、第二范式（2NF）、第三范式（3NF）等。
第一范式要求数据表中的每个字段都是原子的，也就是说它们不能再分解。
这样可以避免数据的冗余，并提高数据库的查询性能。
第二范式要求数据表中的非主键字段必须完全依赖于主键。
这意味着数据表中的每个非主键字段必须与主键相关联，而不是与其他非主键字段相关联。
这样可以保证数据的一致性，并减少数据的冗余。
第三范式要求数据表中的非主键字段不能相互依赖。
换句话说，数据表中的每个非主键字段应该只与主键相关联，而不是与其他非主键字段相关联。
这样可以确保数据的完整性，并减少数据之间的关联性。
其次，我们将探讨数据库设计中的索引规范方法。
索引是一种数据结构，它可以加快数据库的查询速度。
在设计数据库时，我们应该根据数据的特征选择适当的索引。
首先是主键索引，它将主键列的值与数据表中的物理位置相匹配，并确保每个键值对具有唯一性。
主键索引可以加速数据的检索和排序。
其次是唯一索引，它将非主键列的值与数据表中的物理位置相匹配，并确保每个键值对具有唯一性。
唯一索引可以加速数据的检索和去重操作。
还有聚簇索引，它根据表的主键将数据存储在物理上相邻的位置。
聚簇索引可以加速范围查询和排序操作。
另外还有非聚簇索引，它根据非主键列的值将数据存储在物理上相邻的位置。
非聚簇索引可以加速数据的检索和排序操作。
最后，我们将讨论数据库设计中的约束规范方法。
约束是一种规则，它用于限制和保护数据库的数据完整性。
数据库规范化理论
数据库规范化理论数据库规范化理论是关系数据库设计中重要的理论基础之一。
它旨在通过分解关系数据库的表，消除冗余数据以及确保数据一致性和完整性，从而提高数据库的性能和可维护性。
数据库规范化理论的基本概念包括函数依赖、正则化和范式等。
函数依赖是数据库中的一个关键概念，它描述了一个属性对于另一个属性的依赖关系。
如果一个属性的值取决于另一个属性的值，我们说这两个属性之间存在函数依赖关系。
函数依赖又可以分为完全函数依赖和部分函数依赖。
完全函数依赖是指一个属性对于关系中的任何一个候选键都是完全函数依赖的，而部分函数依赖是指一个属性对于关系中的某个候选键是部分函数依赖的。
基于函数依赖的概念，数据库规范化理论提出了正则化的概念，旨在将关系数据库分解成更小的、更简单的关系，以减少数据冗余和提高数据一致性。
正则化的过程可以通过不同的范式来描述，如第一范式（1NF）、第二范式（2NF）和第三范式（3NF）等。
第一范式要求关系数据库中的所有属性都是原子的，即不可再分的。
第二范式要求关系中的每个非主属性完全依赖于主属性，而不是局部依赖于主属性。
第三范式要求关系中的每个非主属性不依赖于其他非主属性。
通过数据库规范化，可以消除数据冗余，减少数据存储空间的使用，并提高数据的一致性和完整性。
规范化还可以简化数据库的设计和维护过程，并提高数据库的性能。
但是，过度规范化可能会导致查询变得复杂，影响查询性能。
因此，在进行数据库规范化时，需要综合考虑数据的使用情况和查询优化的需求。
总之，数据库规范化理论是关系数据库设计中的重要理论基础，通过消除冗余数据、确保数据一致性和完整性，提高数据库的性能和可维护性。
正确应用数据库规范化理论可以设计出高效、可扩展和易于维护的关系数据库。
关系数据库的规范化理论与数据库设计
关系数据库的规范化理论与数据库设计在当今数字化的时代，数据成为了企业和组织的重要资产，而关系数据库作为存储和管理数据的重要手段，其设计的合理性直接影响着数据的质量、完整性和可用性。
关系数据库的规范化理论是指导数据库设计的重要原则，它能够帮助我们避免数据冗余、更新异常等问题，从而提高数据库的性能和可靠性。
首先，我们来了解一下关系数据库的基本概念。
关系数据库是由一组二维表组成的，每张表都有一个唯一的表名，表中的每一行称为一个元组，代表一个实体；每一列称为一个属性，代表实体的一个特征。
通过在不同的表之间建立关联，我们可以实现数据的查询和操作。
那么，什么是规范化理论呢？规范化理论是一种用于设计关系数据库的方法和原则，其目的是通过对关系模式进行分解和优化，消除数据冗余和更新异常，确保数据的一致性和完整性。
规范化理论主要包括第一范式（1NF）、第二范式（2NF）、第三范式（3NF）等。
第一范式要求表中的每个属性都是不可再分的原子值。
例如，如果有一个“联系人信息”表，其中包含“地址”这个属性，如果地址又分为“省”“市”“区”“详细地址”等子属性，那么就不满足第一范式，需要将其拆分成多个属性。
第二范式要求在满足第一范式的基础上，每个非主属性都完全依赖于主键。
举个例子，如果有一个“订单”表，主键是“订单号”，而“客户姓名”和“客户地址”等非主属性只依赖于“客户编号”，而不是“订单号”，那么就不满足第二范式，需要将其拆分成两个表，一个是“订单”表，一个是“客户”表。
第三范式要求在满足第二范式的基础上，每个非主属性都不传递依赖于主键。
比如说，有一个“员工”表，主键是“员工编号”，“部门名称”依赖于“部门编号”，而“部门编号”又依赖于“员工编号”，这就不满足第三范式，需要将“部门名称”这个属性移到“部门”表中。
规范化理论在数据库设计中具有重要的意义。
通过规范化设计，可以减少数据冗余，节省存储空间。
想象一下，如果一个客户的信息在多个表中重复存储，不仅浪费空间，而且当客户信息发生变化时，需要在多个地方进行更新，容易导致数据不一致。
关系数据库的规范化设计
第二范式
确保每个非主键列完全依赖于主键，消除非主键列之间的传递依赖。
第三范式
确保每个列只与键直接相关，消除非键列之间的传递依赖。
规范化设计的优点
1 数据一致性
通过消除数据冗余和重 复，确保数据库中的数 据一致性。
2 查询效率
通过优化数据结构，提 高查询性能，减少数据 操作的时间。
3 存储优化
通过合理的数据分解和 组织，减少数据存储空 间的占用。
规范化设计的挑战
复杂性
规范化设计需要考虑多个表之间的关系和依赖，增加了设计的复杂性。
性能折衷
规范化设计可能导致性能折衷，某些查询可能需要多个表的连接操作。
更新操作
规范化设计可能导致更新操作的复杂性，特别是在涉及多个表的更新操作时。
最佳实践和常见错误
最佳实践
• 了解业务需求和数据关系 • 谨慎添加冗余数据 • 使用正确的数据类型和约束
常见错误
• 拆分过分，导致过多的连接操作 • 忽略实际查询需求，导致性能问题 • 不正确地处理关联关系，导致数据不一致
总结和重点
1 规范化设计是优化关系数据库结ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
构的重要技术
3 规范化设计有优点和挑战，需要
权衡设计决策
2 三个范式规则用于确保数据的一
致性和查询效率
4 遵循最佳实践并避免常见错误是
实现成功的关键
关系数据库的规范化设计
在关系数据库设计中，规范化是一种重要的技术，它的目标是优化数据库结 构以提高数据的存储效率和查询性能。
规范化设计的概念和目的
规范化设计是一种组织和优化数据库结构的过程，通过将数据分解成更小的关系表，消除数据冗余和不 一致，以提高数据存储和查询效率。
关系数据库的规范化之第一范式、第二范式、第三范式以及BC范式
关系数据库的规范化之第⼀范式、第⼆范式、第三范式以及BC范式 关系数据库设计的⽅法之⼀就是设计满⾜适当范式的模式，通常可以通过判断分解后的模式达到⼏范式来评价模式规范化的程度。
范式有1NF,2NF,3NF,BCNF,4NF,5NF，其中1NF的级别最低。
这⼏种范式之间，5NF⊂4NF⊂BCNF⊂3NF⊂2NF⊂1NF成⽴。
通过分解，可以将⼀个低⼀级范式的关系模式转化成若⼲个⾼⼀级范式的关系模式，这个过程为规范化。
下⾯我们来看⼀个栗⼦（好吃），有错误的地⽅希望读者可以提出改正。
供应者和它所提供的零件信息，关系模式FIRST和函数依赖集F如下： FIRST(Sno,Sname,Status,City,Pno,Qty)（公司编号，名称，状态，城市，产品编号，数量） F={Sno->Sname,Sno->Status,Status->City,(Sno,Pno->Qty)} 可以很明显的看出，该关系中不含有可以再分的数据项（什么是可以再分的数据项？想象⼀张table，不应存在两个相同的字段，即两个相同的数据项。
如果存在了，就说明他有了可以再分的数据项，就不是关系模式的数据库了。
存在了可再分的数据项，就要考虑新增实体，将两个数据项分别放到两个实体上），所以该关系满⾜第⼀范式的条件。
1NF 第⼀范式 定义：若关系模式R的每⼀个分量是不可再分的数据项，则关系模式R属于第⼀范式 第⼀范式有四个缺点：（1）冗余度⼤（2）引起数据修改不⼀致（3）插⼊异常（4）删除异常此处对该四个缺点不进⾏详细描述 当我们使⽤第⼀范式设计数据库的时候，会发现我们以Sno作为主键（码）的时候，不能唯⼀标识⾮主键字段（⾮主属性）Qty，但是⾮主属性Sname，Status却可以被Sno唯⼀标识且和Pno没有关系，此时对于数据库的使⽤会存在影响，所以要消除这种部分函数依赖的情况。
消除了这种部分函数依赖关系后，所得到的两个关系中⾮主属性完全依赖于码，这种规范称为第⼆范式。
关系数据库的规范化理论与数据库设计
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几个术语和符号
如果 X→Y，则 X 叫做决定因素（Determinant） 如果 X→Y ， Y → X ，则记作： X ←→ Y
如果Y不函数依赖于X，则记作： X→Y
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二、平凡函数依赖与非平凡函数依赖 如果 X→Y，但 Y X，则称 X→Y 是非平凡的函数 依赖
关系模式的规范化：解决插入、删除和更 新异常，尽量消除数据冗余，消除不合适 的数据依赖
这就要求关系模式应该满足一定的条件
关系模式满足不同的条件，称为不同的范 式
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1NF范式
如果关系模式R的所有属性都是不可再分解 的，则称R属于第一范式，简称1NF，记做 R∈1NF。
满足1NF的关系为规范化的关系，否则为非规 范化的关系
U，则【1】为F所逻辑蕴含
XZ->ZY 2008.09 3、下列关于部分函数依赖的叙述中，哪条是正确的？ A、若X->Y,且存在Y的真子集Y’,X->Y’,则Y对X部分函数依赖 B、若X->Y,且存在Y的真子集Y’,X->Y’,则Y对X部分函数依赖 C、若X->Y,且存在X的真子集X’，X’->Y,则Y对X部分函数依赖 D、若X->Y,且存在X的真子集X’，X’->Y,则Y对X部分函数依赖
CNAME 机械设计 高等数学 管道工程 数据结构
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6
该关系模式可能出现如下 问题：
异常（多个记录更新，刘宏
容易产生数据不一致） 王明
插入异常：TNAME,CNO码， 李红
某个教师没上课，CNO为
空，不能插入）
ADDRESS CNO 18栋302 043
21栋503 056 18栋302 041 17栋503 002
数据库课件第4章关系数据库(RDB)规范化设计理论
3. 完全函数依赖与部分函数依赖
完全函数依赖： 在关系模式R(U)中，如果X→Y，并且对于X的任何一 个真子集X′，都有X′ Y，则称Y完全函数依赖于X， 记作X f Y。 部分函数依赖： 若X→Y，但Y不完全函数依赖于X，则称Y部分函数依 p Y。 赖于X，记作X
例8： 学生(学号，姓名，所在系，系主任姓名，课程号，成绩) 学生关系模式存在的部分函数依赖： p (学号，课程号) 姓名 p 所在系 (学号，课程号) p (学号，课程号) 系主任姓名
教师姓 名
李林 78号
住址
课程号
C1
课程名
N1
李林
李林 汪佳 吴仪
78号
78号 59号 79号
C2
C3 C4 C5
N2
N3 N4 N5
师帆
76号
C6
N6
⑷当执行数据插入时，DB中的数据不能产生插入 异常现象 所谓“插入异常”是指希望插入的信息由于不 能满足数据完整性的某种要求而不能正常地被 插入到DB中的异常问题。 比如:上例中插入一个尚未安排授课的新进教师 信息. 原因： 因多种信息混合放在一个表中，可能造成因一 种信息被捆绑在其他信息上而产生的信息之间 相互依附存储的问题，使得信息不能独立插入。
第4章
关系数据库(RDB)规范化理论
4.1 关系模式规范化的必要性 4.2 数值依赖 4.3 范式与规范化 、关系分解原则
RDB规范化理论的目的是要设计“好的”RDB模式。要设计 好的关系模式，必须是关系满足一定的约束条件，此约束 形成了规范。 范式(Normal Form)：衡量DB规范的层次或深度，DB规范化 层次由范式来决定。简记作NF. 根据关系模式满足的不同性质和规范化的程度，将关系模 式分为第一范式(1NF)、第二范式(2NF)、第三范式(3NF)、 BC范式、第四范式(4NF)、第五范式(5NF)，范式越高规范 化程度越高。 规范化：低级关系模式通过模式分解转换为若干高级范式 的关系模式集合的过程。 规范化是在RDB中减少数据冗余的过程。
关系数据库规范化理论
第4章关系数据库规范化理论数据库设计的一个最基本的问题是怎样建立一个合理的数据库模式，使数据库系统无论是在数据存储方面，还是在数据操作方面都具有较好的性能。
什么样的模型是合理的模型，什么样的模型是不合理的模型，应该通过什么标准去鉴别和采取什么方法来改进，这是在进行数据库设计之前必须明确的问题。
为使数据库设计合理可靠、简单实用，长期以来，形成了关系数据库设计理论，即规范化理论。
它是根据现实世界存在的数据依赖而进行的关系模式的规范化处理，从而得到一个合理的数据库设计效果。
本章首先说明关系规范化的作用，接着引入函数依赖和范式等基本概念，然后介绍关系模式等价性判定和模式分解的方法，最后简要介绍两种数据依赖的概念。
4.1 关系规范化的作用4.1.1问题的提出从前面的有关章节可知，关系是一张二维表，它是涉及属性的笛卡尔积的一个子集。
从笛卡尔积中选取哪些元组构成该关系，通常是由现实世界赋予该关系的元组语义来确定的。
元组语义实质上是一个n目谓词（n是属性集中属性的个数）。
使该n目谓词为真的笛卡尔积中的元素（或者说凡符合元组语义的元素）的全体就构成了该关系。
但由上述关系所组成的数据库还存在某些问题。
为了说明的方便，我们先看一个实例。
【例4.1】设有一个关于教学管理的关系模式R(U)，其中U由属性Sno、Sname、Ssex、Dname、Cname、Tname、Grade组成的属性集合，其中Sno的含义为学生学号，Sname为学生姓名，Ssex为学生性别，Dname为学生所在系别，Cname为学生所选的课程名称，Tname 为任课教师姓名，Grade为学生选修该门课程的成绩。
若将这些信息设计成一个关系，则关系模式为：教学（Sno，Sname，Ssex，Dname，Cname，Tname，Grade）选定此关系的主键为（Sno,Cname）。
由该关系的部分数据（如表4-1所示），我们不难看出，该关系存在着如下问题：1. 数据冗余（Data Redundancy）●每一个系名对该系的学生人数乘以每个学生选修的课程门数重复存储。
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数据库是现代各种计算机应 用系统 的核心， 数据库设计是数据库应用 系统设 计与开放 的关键性 工作 ． 数据库设计是指根据用户需求研制数据库的过程 ， 具体说 ， 数据库设计是从用户 的数据需求 、 处理 要求及建立数据库的环境条件（ 硬件特性 ， 软、 其他限制） 出发 ， 把给定 的应用环境 （ 现实世界 ） 存在的数 据加以合理地组织起来逐步抽象成已经选定的某个数据库管理系统能够定义和描述的具体的数据结构
为了消除关系模式在操作上的异常问题 ， 优化 数据模式 ， 可进行规范化处理． 具体做法是 ： 确定数据 壅 ＩＦ 使 Ｎ 每个 ． 属性都不可 再分
依赖， 把每个关系模式的各个属性按数据分析阶段所 上 得到的语义写出其数据依赖， 同时， 考察不同的关系 髫 ２ 消 非 属 对 键 的 分 数 赖 Ｎ 除主 性 关字 部 函依 模式属性之间是否还存在某种数据依赖， 得到一组数 篓
收稿 日期 ：０ ６— １— ０ ２０ ０ ２ 作者简介 ： ，９２年生 ， 女 １７ 讲师 ， 张家 口市 ，７ ０ ０ ０ ５０
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１２ ３
河 北 建 筑 工 程 学 院 学 报
第２ ４卷
２ 规范化理论的应用
墨 非 范 芙 狃化 系源自Ｖ １２ ． ｏ ． ４ Ｎｏ ４ Ｄ ｃ ｍｂ ｒ ０ ６ ｅ ｅ ｅ ２ ｏ
关 系数 据 库 设计 的 规 范化
吴春 红
张家 口职业技术学院
摘 要 关 系数据库规 范化理论 ， 在数据库设计 中有很重要的作 用． 关 键词 数 据库 ； 系模 式 ； 范 ； 据依 赖 关 规 数
据依赖及诸关系的全部数据依赖． 按照数据依赖 的理 耐 ３ Ｎ 消除非 主属性对关键 字的传 递函 依赖 数
论， 逐一分析这组关系模式， 确定他们属于 第几范式， 莲 进行模式分解． 蠢 Ｃ 消 主 性 关 字 部 和 递 数 赖 Ｂ Ｆ 除 属 对 键 的 分 传 函 依 Ｎ
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第２ ４卷 第 ４期
２０ ０ ６年 １ ２月
河 北 建 筑 工 程 学 院 学 报
Ｊ Ｕ Ｎ ＬＯ Ｅ Ｅ Ｓ ＩＵ ＥＯ Ｒ ＨＴ Ｃ Ｕ Ａ Ｎ ＩＥ ＲＮ Ｏ Ｒ Ａ ＦＨ Ｂ ＩＮ Ｔ Ｔ ＦＡ Ｃ Ｉ Ｔ Ｒ ＬＥ ＧＮ Ｅ Ｉ Ｇ Ｉ Ｔ Ｅ
的过程 ．
数据库设计的一个最基本的问题是如何建立一个好的数据库模式． 即给出一组数据 ， 如何构造一个 适合于它们的数据模式， 使数据库系统无论是在数据存储方面， 还是在数据操纵方面都有较好的性能．
１ 规 范 化 理 论
关系数据库的规范化理论最早是由关 系数据库 的创始人 Ｅ Ｆ Ｃ ｄ ． ． ｏｄ提出的， 后经许多专家学者对 关系数据库理论做 了深人的研究和发展 ， 形成了一整套有关关系数据库设计的理论． 例： 建立一个关 系数据库来 描述学生 的一些情况 ， 该数据库只包含一个关 系模式 ： 学生（ 学号 ， 姓 名， 系名 ， 系主任 ， 课程 ， 成绩 ） 存在的问题 ： （） １ 数据冗余 ： 姓名 ， 系名 ， 系主任重复出现． （） ２ 更新异常 ： 如果某学生改名 ， 则该学生的所有记录都要逐一修改 ， 稍有不慎． 就有可能漏掉某些 记录， 造成数据的不一致性 ， 破坏了数据的完整性． （） ３ 插入异常： 系刚成立 ， 尚未招收学生 ， 主关键字为空 ， 系主任 、 的课都无法存人数据库 ， 则 选 未选 课的学生信息也无法存人 。 （） ４ 删除异常： 一个系的学生毕业了， 删除这些学生的记录， 则系主任等信息也删除掉 了． 从上面的分析可知 ， 学生关 系不是一个“ 的数据库模式 ， 好” 即关 系模式 中的属性之 间存在过多的 数据依赖关系 ， 与现实世界不符合． 一个“ 的模式应 当避免发生插人异 常、 好” 数据冗余等问题． 我们要 设计的关系模式 中的各属性是相互关联的 ， 他们互相依赖 、 互相制约 ， 构成一个结构严谨 的整体． 因此， 在关系设计 中， 必须从语义上分清这些关联 ， 特别是依赖关系． 把那些相互关联密切 的属性拼凑在一起． 构造一个“ 的数据库模式 ， 好” 必须使关 系模式的属性之间满足某种内在 的语义条件 ， 而这种联系又可 对关系的不同要求分为若干等级 ， 这就是关系规范化． 以函数依赖为基础的关系模式的规范化等级主要 有： １ 第 范式 （Ｎ ）第 ２ １ Ｆ ， 范式（Ｎ ） 第 ３ ２ Ｆ ， 范式（Ｎ ） Ｂ ３ Ｆ ，Ｃ范式（ Ｃ Ｆ 和第 ４ ＢＮ） 范式（Ｎ ） 后来又有人 ４Ｆ ， 提出了第五范式 （ Ｎ ） 满足这 些范式条件 的关 系模式可在不 同程度上避 免冗余 、 入和更新异常 ５Ｆ ． 插 问题 ． 在实际应用 中， 最有价值的是 ３ Ｆ和 Ｂ Ｎ ， Ｎ Ｃ Ｆ 在进行关 系模式设计时 ， 通常分解到 ３ Ｆ就可以了． Ｎ 各个范式之间的联系可以表示为 ：
例 ： ｅｔ 学生 （ ｃａ ｒ ｅ 姓名 ， 性别年龄 ）该模式不属于 字 ， １Ｆ规范化为学生（ Ｎ， 姓名， 性别， 年龄） 在看前面我们所举的例子： 学生（ 学号， ， 姓名 系名， 系主任 ， 课程， 成绩） １ 该模式 属 于 Ｉ Ｆ ） Ｎ ２ 我们将学生分解为如下两个关系 ） Ｓ（ Ｄ 学号 ， 姓名， 系名 ， 系主任 ）Ｓ （ ，Ｃ 学号 ， 课程 ， 成绩 ） 消除部分 函数依赖 ３将 Ｓ （ ） Ｄ 学号 ， 姓名 ， 系名 ， 系主任） 规范到 ３ Ｆ Ｎ Ｓ 学号 ， （ 姓名 ， 系名） Ｄ 系名 ， ，（ 系主任） 消除传递依赖 学生关系模式规范到 ３ Ｆ后 ， Ｎ 所存在 的异常现象已经全部 消失． 一般数据库设计满足前三范式是 就可 以了．