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Mysql技术文档--设计表规范式-一次性扫盲

阿丹:

        在设计表的时候经常出现一些问题,其实自己很清楚就是因为在设计表的时候没有规范。导致后期加表的时候出现了问题。所以趁着这个假期卷一卷。同时只有在开始的时候

几大范式

在关系型数据库中,数据表设计的基本原则、规则就称为范式。

第一范式(1NF)

原文:

第一范式(1NF)数据库规范化的一种级别,它要求每个属性都是不可分的原子值,即每个属性都必须是不可分的最小数据单元。

解释/理解:

第一范式(1NF)是数据库设计的基础,它确保了每个数据表中的每个列都有唯一的含义,并且每个列都不能可分。这意味着每个字段都是最小的数据单元,不能包含其他的数据单元。例如,如果一个表中的“地址”列包含了省份、城市、街道等多个信息,那么这个表就不符合第一范式。为了满足第一范式,需要将这种多信息列拆分为多个独立的列,每个列表示一个最小、不可分的数据单元。

举例:

假设有一个名为“用户信息”的表,其中包含用户的姓名、年龄、性别、地址等信息。如果该表中的“地址”列包含了省份、城市、街道等多个信息,那么这个表就不符合第一范式。为了满足第一范式,需要将“地址”列拆分为“省份”、“城市”和“街道”三个独立的列,每个列表示一个最小、不可分的数据单元。拆分后的表如下:

用户信息表:

列名类型
姓名字符串
年龄整数
性别字符串
省份字符串
城市字符串
街道字符串

这个例子中,“地址”列被拆分为三个独立的列:“省份”、“城市”和“街道”,每个列都表示一个最小、不可分的数据单元。这样的表就满足了第一范式的要求。

第二范式(2NF)

原文:

第二范式(2NF)是数据库规范化的一种级别,它建立在第一范式的基础上,要求非主键列之间必须完全依赖于主键,而不是部分依赖。

解释/理解:

第二范式(2NF)是在第一范式的基础上进行的规范化,它要求非主键列之间必须完全依赖于主键,而不是部分依赖。在第一范式中,表中的每个列都是不可分的最小数据单元,而在第二范式中,非主键列之间必须是相互独立的,不能存在依赖关系。

举例:

假设有一个名为“订单”的表,其中包含订单号、客户号、日期、商品数量等信息。该表中有一个主键为订单号和客户号,即每个订单都有一个唯一的订单号和客户号。现在考虑一个场景,需要查询某个客户的所有订单信息。在第二范式之前的设计中,我们可能需要一个单独的“订单”表来存储订单信息,然后使用一个外键来关联“订单”表和“客户”表。这样做的缺点是会产生大量的数据冗余,因为每个订单都需要在“订单”表中单独存储一份数据,而且如果某个客户的订单数量很大,那么“客户”表中就会包含很多冗余数据。

为了解决这个问题,我们可以将“订单”表拆分为两个表:“订单信息”表和“订单详情”表,“订单信息”表中包含订单号、客户号和日期等基本信息,而“订单详情”表中则包含每个订单的商品数量等信息。这样设计的好处是避免了数据冗余,同时也能更好地满足查询需求。

通过将表拆分为两个表,我们可以更好地组织数据,减少数据冗余并提高查询效率。同时,由于每个表中的列都是不可分的最小数据单元,因此也避免了数据不一致性的问题。

第三范式(3NF)

原文:

第三范式(3NF)是数据库规范化的一种级别,它建立在第二范式的基础上,要求非主键列之间必须相互独立,不存在传递依赖关系。

解释/理解:

第三范式(3NF)是在第二范式的基础上进行的规范化,它要求非主键列之间必须相互独立,不存在传递依赖关系。在第二范式中,非主键列之间必须是相互独立的,不能存在依赖关系,而第三范式则更进一步,要求非主键列之间不能存在传递依赖关系。

举例:

假设有一个名为“员工薪资”的表,其中包含员工号、姓名、薪资、所属部门等信息。该表的主键为员工号和姓名,即每个员工都有一个唯一的员工号和姓名。现在考虑一个场景,需要查询某个部门的所有员工的薪资情况。在第二范式之前的设计中,我们可能需要一个单独的“员工薪资”表来存储员工薪资信息,然后使用一个外键来关联“员工薪资”表和“员工”表。这样做的话,会产生大量的数据冗余,因为每个员工都需要在“员工薪资”表中单独存储一份数据。而且如果某个部门的员工数量很大,那么“员工薪资”表中就会包含很多冗余数据。

为了解决这个问题,我们可以将“员工薪资”表拆分为两个表:“员工信息”表和“薪资信息”表,“员工信息”表中包含员工号、姓名和所属部门等基本信息,而“薪资信息”表中则包含每个员工的薪资信息。这样设计的好处是避免了数据冗余,同时也能更好地满足查询需求。

通过将表拆分为两个表,我们可以更好地组织数据,减少数据冗余并提高查询效率。同时,由于每个表中的列都是不可分的最小数据单元,因此也避免了数据不一致性的问题。

巴斯-科德范式(BCNF)

原文:

巴斯-科德范式(BCNF)是数据库规范化的一种级别,它要求每个非主键子集必须完全依赖于主键,而不是部分依赖。

解释/理解:

巴斯-科德范式(BCNF)是在第三范式的基础上进行的规范化,它要求每个非主键子集必须完全依赖于主键,而不是部分依赖。在第三范式中,非主键列之间不能存在传递依赖关系,而巴斯-科德范式则更加强调非主键子集与主键之间的依赖关系。

举例:

假设有一个名为“商品订单”的表,其中包含订单号、商品号、数量、客户号等信息。该表的主键为订单号和商品号,即每个订单都有一个唯一的订单号和商品号。现在考虑一个场景,需要查询某个客户的所有订单信息。在第三范式之前的设计中,我们可能需要一个单独的“商品订单”表来存储商品订单信息,然后使用一个外键来关联“商品订单”表和“客户”表。这样做的话,会产生大量的数据冗余,因为每个订单都需要在“商品订单”表中单独存储一份数据。而且如果某个客户的订单数量很大,那么“商品订单”表中就会包含很多冗余数据。

为了解决这个问题,我们可以将“商品订单”表拆分为两个表:“订单信息”表和“订单详情”表,“订单信息”表中包含订单号、客户号等基本信息,而“订单详情”表中则包含每个订单的商品号、数量等信息。这样设计的好处是避免了数据冗余,同时也能更好地满足查询需求。

通过将表拆分为两个表,我们可以更好地组织数据,减少数据冗余并提高查询效率。同时,由于每个表中的列都是不可分的最小数据单元,因此也避免了数据不一致性的问题。

第四范式(4NF)

原文:

第四范式(4NF)是数据库规范化的一种级别,它要求非主键子集之间不存在依赖关系,或者说每个非主键子集必须独立于其他非主键子集。

解释/理解:

第四范式(4NF)在巴斯-科德范式的基础上进一步强调非主键子集之间的相互独立性。在巴斯-科德范式中,每个非主键子集必须完全依赖于主键,而且相互之间没有依赖关系。而在第四范式中,进一步要求每个非主键子集之间不存在任何依赖关系,或者说每个非主键子集都是独立的,不依赖于其他非主键子集。

举例:

假设有一个名为“客户订单”的表,其中包含客户号、订单号、日期、商品号、数量等信息。该表的主键为客户号和订单号,即每个订单都有一个唯一的客户号和订单号。现在考虑一个场景,需要查询某个客户的所有订单信息,并显示每个订单的商品号和数量。在第四范式之前的设计中,我们可能需要在“客户订单”表中存储每个订单的商品号和数量,然后使用客户号和订单号作为主键来关联该表和其他表。这样做的话,会产生大量的数据冗余,因为每个订单都需要在“客户订单”表中单独存储一份数据。而且如果某个客户的订单数量很大,那么“客户订单”表中就会包含很多冗余数据。

为了解决这个问题,我们可以将“客户订单”表拆分为两个表:“订单信息”表和“订单详情”表,“订单信息”表中包含客户号、订单号、日期等基本信息,而“订单详情”表中则包含每个订单的商品号、数量等信息。这样设计的好处是避免了数据冗余,同时也能更好地满足查询需求。

通过将表拆分为两个表,我们可以更好地组织数据,减少数据冗余并提高查询效率。同时,由于每个表中的列都是不可分的最小数据单元,因此也避免了数据不一致性的问题。

第五范式(5NF,又称完美范式)

原文:

第五范式(5NF,又称完美范式)是数据库规范化的一种级别,它要求在第四范式的基础上,非主键子集之间不存在任何依赖关系,或者说每个非主键子集必须独立于其他所有非主键子集。

解释/理解:

第五范式(5NF)在第四范式的基础上进一步强调非主键子集之间的相互独立性。在第四范式中,每个非主键子集必须独立于其他非主键子集,不依赖于其他非主键子集。而在第五范式中,要求每个非主键子集之间不存在任何依赖关系,或者说每个非主键子集都是完全独立的,不依赖于其他任何非主键子集。

举例: 考虑一个订单管理系统的数据库设计。假设有一个名为“订单详情”的表,其中包含订单号、商品号、数量等信息。该表的主键为订单号和商品号,即每个订单详情都有一个唯一的订单号和商品号。现在考虑一个场景,需要查询某个客户的所有订单信息,并显示每个订单的商品号和数量。在第五范式之前的设计中,我们可能需要在“订单详情”表中存储每个订单的商品号和数量,然后使用订单号作为主键来关联该表和其他表。这样做的话,会产生大量的数据冗余,因为每个订单详情都需要在“订单详情”表中单独存储一份数据。而且如果某个客户的订单数量很大,那么“订单详情”表中就会包含很多冗余数据。

为了解决这个问题,我们可以将“订单详情”表拆分为两个表:“订单信息”表和“订单明细”表,“订单信息”表中包含订单号、日期等基本信息,而“订单明细”表中则包含每个订单的商品号、数量等信息。这样设计的好处是避免了数据冗余,同时也能更好地满足查询需求。

通过将表拆分为两个表,我们可以更好地组织数据,减少数据冗余并提高查询效率。同时,由于每个表中的列都是不可分的最小数据单元,因此也避免了数据不一致性的问题。

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Mysql技术文档--设计表规范式-一次性扫盲

阿丹: 在设计表的时候经常出现一些问题,其实自己很清楚就是因为在设计表的时候没有规范。导致后期加表的时候出现了问题。所以趁着这个假期卷一卷。同时只有在开始的时候 几大范式 在关系型数据库中,数据表设计的基本原则、规则就称为范式。…...

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