数据库中三个范式的理解
三大范式应用与理解
(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。
数据库(第一范式,第二范式,第三范式)
第二范式（2NF）和第三范式（3NF）的概念很容易混淆，区分它们的关键点在于，2NF：非主键列是否完全依赖于主键，还是依赖于主键的一部分；3NF：非主键列是直接依赖于主键，还是直接依赖于非主键列。
范式：英文名称是 Normal Form，它是英国人 E.F.Codd（关系数据库的老祖宗）在上个世纪70年代提出关系数据库模型后总结出来的，范式是关系数据库理论的基础，也是我们在设计数据库结构过程中所要遵循的规则和指导方法。目前有迹可寻的共有8种范式，依次是：1NF，2NF，3NF，BCNF，4NF，5NF，DKNF，6NF。通常所用到的只是前三个范式，即：第一范式（1NF），第二范式（2NF），第三范式（3NF）。下面就简单介绍下这三个范式。
可以把【OrderDetail】表拆分为【OrderDetail】（OrderID，ProductID，Discount，Quantity）和【Product】（ProductID，UnitPrice，ProductName）来消除原订单表中UnitPrice，ProductName多次重复的情况。
其中 OrderDate，CustomerID，CustomerName，CustomerAddr，CustomerCity 等非主键列都完全依赖于主键（OrderID），所以符合 2NF。不过问题是 CustomerName，CustomerAddr，CustomerCity 直接依赖的是 CustomerID（非主键列），而不是直接依赖于主键，它是通过传递才依赖于主键，所以不符合 3NF。
数据库范式1NF2NF3NFBCNF（实例）通俗易懂的讲解
数据库范式1NF2NF3NFBCNF（实例）通俗易懂的讲解本⽂对⼤多数初学数据库原理的同学绝对是个⼤福利，哈哈，完完整整的看完此篇博⽂⼀定能够清晰地理解数据库的四⼤范式。
不懂者留⾔相互讨论。
设计范式（范式,数据库设计范式,数据库的设计范式）是符合某⼀种级别的关系模式的集合。
构造数据库必须遵循⼀定的规则。
在关系数据库中，这种规则就是范式。
关系数据库中的关系必须满⾜⼀定的要求，即满⾜不同的范式。
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）、第四范式（4NF）、第五范式（5NF）和第六范式（6NF）。
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。
下⾯我们举例介绍第⼀范式（1NF）、第⼆范式（2NF）和第三范式（3NF）。
在创建⼀个数据库的过程中，范化是将其转化为⼀些表的过程，这种⽅法可以使从数据库得到的结果更加明确。
这样可能使数据库产⽣重复数据，从⽽导致创建多余的表。
范化是在识别数据库中的数据元素、关系，以及定义所需的表和各表中的项⽬这些初始⼯作之后的⼀个细化的过程。
下⾯是范化的⼀个例⼦ Customer Item purchased Purchase price Thomas Shirt $40 Maria Tennis shoes $35 Evelyn Shirt $40 Pajaro Trousers $25如果上⾯这个表⽤于保存物品的价格，⽽你想要删除其中的⼀个顾客，这时你就必须同时删除⼀个价格。
范化就是要解决这个问题，你可以将这个表化为两个表，⼀个⽤于存储每个顾客和他所买物品的信息，另⼀个⽤于存储每件产品和其价格的信息，这样对其中⼀个表做添加或删除操作就不会影响另⼀个表。
关系数据库的⼏种设计范式介绍1 第⼀范式（1NF）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。
数据库设计中常见的规范与反范式化方法
数据库设计中常见的规范与反范式化方法数据库设计是构建一个高效、可扩展和稳定的数据库系统的关键环节。
在设计数据库时，遵循一些常见规范和采用一些反范式化的方法可以提高数据库的性能和可维护性。
本文将介绍数据库设计中常见的规范和反范式化方法，并探讨它们的优缺点及适用场景。
一、常见的规范化方法规范化是一种将数据库设计转化为符合特定规范的过程，它消除了数据冗余和更新异常，提高了数据一致性和完整性。
以下是常见的规范化方法：1. 第一范式（1NF）：确保每个实体属性都是不可分割的原子值。
例如，一个学生实体包含学生ID、姓名和电话号码，每个属性都是不能再分割的最小单位。
2. 第二范式（2NF）：在满足第一范式的前提下，确保非主属性完全依赖于主键。
如果一个表有一个复合主键，那么非主属性必须完全依赖于这些复合主键，而不是依赖于其中的一部分。
3. 第三范式（3NF）：在满足第二范式的前提下，确保非主属性不传递依赖于其他非主属性。
如果一个非主属性只依赖于主键，而不依赖于其他非主属性，那么该表满足第三范式。
常见的规范化方法可以有效地减少冗余数据，提高数据的整合性与一致性。
但是，过度规范化可能会导致关联查询变得复杂，性能下降。
因此，在设计数据库时，需要权衡规范化与性能之间的平衡。
二、反范式化方法反范式化是通过在设计过程中引入或保留冗余数据，来提高数据库性能和查询效率的一种方法。
以下是常见的反范式化方法：1. 合并表：将多个表合并成一个表，这样可以减少关联操作的次数，提高查询效率。
但是，合并表可能会导致数据冗余增加，增加数据更新的难度和风险。
2. 数据缓存：将经常被查询的数据缓存到内存或其他高速存储设备中，避免频繁的磁盘访问。
这样可以显著提高查询速度，但同时需要额外的资源。
3. 表分区：将表分成多个较小的分区，每个分区独立进行管理和维护。
这样可以减少查询的数据量，提高查询效率。
但是，分区可能导致数据分布不均衡，增加了维护和管理的复杂度。
数据库设计中的范式化与反范式化
数据库设计中的范式化与反范式化随着互联网的发展和大数据时代的到来，数据库已成为各行各业不可或缺的核心组成部分。
在数据库设计的过程中，范式化（Normalization）和反范式化（Denormalization）是两个重要的概念，它们分别指的是对数据库表的结构进行规范化和冗余化的处理。
本文将对范式化和反范式化进行详细的介绍和探讨。
一、范式化（Normalization）范式化是指将数据库中的表结构按照一定的规范进行设计和拆分的过程。
其主要目的是减少数据的冗余，提高数据存储的效率、一致性和易于维护性。
1. 第一范式（1NF）第一范式要求数据库表中的每个列都是原子性的，即不可再分解。
例如，一个学生表的列包括姓名、性别、年龄，而不是将它们放在一个“个人信息”列中。
这样可以避免数据的冗余和更新异常。
2. 第二范式（2NF）第二范式要求数据库表中的每个非主键列完全依赖于主键。
简单来说，就是表中的每个非主键列必须与主键直接相关，而不能与其他非主键列相关。
这样做可以消除表中的部分冗余，提高数据的完整性和一致性。
3. 第三范式（3NF）第三范式要求数据库表中的每个非主键列不存在传递依赖。
也就是说，表中的非主键列之间不应存在直接或间接的关联关系。
通过将具有传递依赖关系的非主键列拆分成独立的表，可以进一步减少数据库表中的冗余数据，提高查询效率和数据的一致性。
二、反范式化（Denormalization）反范式化是指在数据库设计中有意地将表中的某些冗余数据复制到其他表中，以提高查询性能和简化复杂的数据关联操作。
虽然这会增加数据的冗余，但能够降低查询时的数据读取和联接操作，提高系统的性能。
常用的反范式化技术包括冗余、数据扁平化、表的合并等。
1. 冗余冗余是反范式化的一种常见手段。
它通过将某些重复的数据放置在多个表中，减少了查询时的数据关联操作。
例如，在一个订单表中同时存储客户的姓名和地址信息，避免了通过联接操作来获取客户信息，提高了查询性能。
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1NF, 2NF, 3NF, 4NF, 5NF, BCNF的定义和区别
1NF, 2NF, 3NF, 4NF, 5NF, BCNF第一范式（1NF）无重复的列基本上现在的关系型数据库都会符合第一范式，不符合的也建立不了。
第二范式（2NF）属性完全依赖于主键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。
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。
这个惟一属性列被称为主关键字或主键、主码。
所以员工的其它信息都依赖于员工编号。
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第三范式（3NF）属性不依赖于其它非主属性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。
简而言之，第三范式就是属性不依赖于其它非主属性。
修正的第三范式（BCNF）要求关系模型中所有的属性（包括主属性和非主属性）都不传递依赖于任何候选关键字。
也就是说，当关系型表中功能上互相依赖的那些列的每一列都是一个候选关键字时候，该满足BCNF。
BCNF实际上是在第三范式的基础上，进一步消除了主属性的传递依赖。
第四范式（4NF）当一个表中的非主属性互相独立时（3NF），这些非主属性不应该有多值。
若有多值就违反了第四范式。
定义比较抽象，可以参照下面的例子理解。
CUSTOMERID PHONE CELL10008828-123414908888888810008838-1234149099999999由于PHONE和CELL是互相独立的，而有些用户又有两个和多个值。
第一、二、三范式
设计范式简介（范式,数据库设计范式,数据库的设计范式）是符合某一种级别的关系模式的集合。
构造数据库必须遵循一定的规则。
在关系数据库中，这种规则就是范式。
关系数据库中的关系必须满足一定的要求，即满足不同的范式。
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）、第四范式（4NF）、第五范式（5NF）和第六范式（6NF）。
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。
下面我们举例介绍第一范式（1NF）、第二范式（2NF）和第三范式（3NF）。
在创建一个数据库的过程中，范化是将其转化为一些表的过程，这种方法可以使从数据库得到的结果更加明确。
这样可能使数据库产生重复数据，从而导致创建多余的表。
范化是在识别数据库中的数据元素、关系，以及定义所需的表和各表中的项目这些初始工作之后的一个细化的过程。
下面是范化的一个例子Customer Item purchased Purchase price------------------------------------------------------------------------Thomas Shirt $40Maria Tennis shoes $35Evelyn Shirt $40Pajaro Trousers $25如果上面这个表用于保存物品的价格，而你想要删除其中的一个顾客，这时你就必须同时删除一个价格。
范化就是要解决这个问题，你可以将这个表化为两个表，一个用于存储每个顾客和他所买物品的信息，另一个用于存储每件产品和其价格的信息，这样对其中一个表做添加或删除操作就不会影响另一个表。
关系数据库的几种设计范式介绍第一范式（1NF）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。
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什么是范式
简单的说，范式是为了消除重复数据减少冗余数据，从而让数据库内的数据更好的组织，让磁盘空间得到更有效利用的一种标准化标准，满足高等级的范式的先决条件是满足低等级范式。
(比如满足2nf一定满足1nf)
DEMO
让我们先从一个未经范式化的表看起,表如下：
先对表做一个简单说明，employeeId是员工id,departmentName是部门名称，job代表岗位，jobDescription是岗位说明，skill是员工技能，departmentDescription是部门说明，address是员工住址
对表进行第一范式(1NF)
如果一个关系模式R的所有属性都是不可分的基本数据项，则R∈1NF。
简单的说,第一范式就是每一个属性都不可再分。
不符合第一范式则不能称为关系数据库。
对于上表，不难看出Address是可以再分的，比如”北京市XX路XX小区XX号”，着显然不符合第一范式，对其应用第一范式则需要将此属性分解到另一个表,如下:
对表进行第二范式(2NF)
若关系模式R∈1NF，并且每一个非主属性都完全函数依赖于R的码，则R∈2NF
简单的说，是表中的属性必须完全依赖于全部主键，所以只有一个主键的表如果符合第一范式，那一定是第二范式，而不是部分主键。
这样做的目的是进一步减少插入异常和更新异常。
在上表中，departmentDescription是由DepartmentName所决定，但却不能由EmployeeID 决定，故要departmentDescription对主键是部分依赖，对其应用第二范式如下表：
对表进行第三范式(3NF)
关系模式R<U，F> 中若不存在这样的码X、属性组Y及非主属性Z（Z Y）, 使得X→Y，Y→Z，成立，则称R<U，F> ∈ 3NF。
简单的说，第三范式是为了消除数据库中关键字之间的依赖关系，在上面经过第二范式化的表中，可以看出jobDescription(岗位职责)是由job(岗位)所决定，则jobDescription依赖于job,可以看出这不符合第三范式，对表进行第三范式后的关系图为：
上表中，已经不存在数据库属性互相依赖的问题，所以符合第三范式。