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1. 前言
在面向对象语言中涉及到诸多的设计模式,例如单例模式、适配器模式,设计模式的存在是为了让系统中的代码逻辑更加清晰,帮助开发者建立更加健壮的系统,同时满足易修改特性和易扩展特性。数据库设计时也存在类似设计模式的通用规范,被称为数据库范式。满足范式的数据库是简洁的,表与表之间的关系也清晰且明确,不会存储过多的冗余信息,在增删改查的时候也可以避免冗余的操作。
2. 数据库设计三大范式
面试官提问: 请描述下数据库设计的三大范式?
题目解析: 回答本题时,可以从总分的结构来阐述,即先阐述数据库范式的定义,再挨个解释每种范式的设计原则。
数据库范式定义:为了建立逻辑结构合理、冗余较小的数据库,在设计数据表时必须要遵循的设计规范。
接下来可以分点阐述第一、第二、第三范式的定义和案例。
2.1 数据库第一范式(1NF)
数据库第一范式是设计数据库时需要满足的最基本范式:
① 定义:第一范式(First Normal Form)要求数据库表中的所有字段都是不可拆分的原子字段,换句话说,每个字段不可以再进行拆分。
② 案例解释:对于一张最简单的用户信息表,定义了用户编号、姓名、年龄、电话这三个字段,user_info表如下:
用户编号(user_id) | 姓名(username) | 年龄(age) | 电话(phone) |
---|---|---|---|
1 | 小明 | 20 | 10086 |
2 | 小红 | 21 | 10087 |
3 | 小王 | 22 | 10088 |
其中电话(phone)这个字段可能存储的是座机电话号码、也可能是手机电话号码,定义上并不明确,这就违背了第一范式的原子性。所以为了满足第一范式,我们可以将电话字段拆分为座机电话(fixed_phone)和手机电话(cell_phone)两个字段,拆分后的user_info表如下:
用户编号(user_id) | 姓名(username) | 年龄(age) | 座机电话(fixed_phone) | 手机电话(cell_phone) |
---|---|---|---|---|
1 | 小明 | 20 | 10086 | 18010002000 |
2 | 小红 | 21 | 10087 | 18010002001 |
3 | 小王 | 22 | 10088 | 18010002002 |
③ 范式优点:拆分之后,字段定义定义清晰。在查询数据库时我们可以明确过滤的是座机号码还是手机号码,方便业务层逻辑开发,而且后续维护也方便。
2.2 数据库第二范式(2NF)
在满足第一范式的基础上,数据库第二范式对字段定义进行了更严格的约束:
① 定义:第二范式(Second Normal Form)要求数据库中的每一列都和主键相关,不能和主键的一部分相关。
② 案例解释:在电商环境下,我们需要设计一个订单表,因为订单和商品绑定, 所以将商品编号和订单编号作为订单表的联合主键,初始设计的订单(order)表如下:
订单编号(order_id) | 商品编号(good_id) | 购买数量(order_num) | 单位(unit) | 商品单价(good_price) | 购买时间(purchase_time) |
---|---|---|---|---|---|
10001 | 8888 | 1 | 千克 | 100 | 2020-10-11 |
10002 | 8888 | 1 | 千克 | 100 | 2020-10-12 |
10003 | 8890 | 3 | 克 | 300 | 2020-10-13 |
仔细观察,我们就能发现这种设计的问题在于:good_id = 8888的商品,对于order_id = 10001和10002记录都存储了相同的单位和商品价格,这种冗余存储在数据量大的场景下是不能接收的,并且违反了第二范式设计原则,商品价格只和商品编号有关,和订单编号无关,我们将这张表进行拆分:
拆分的原则是:将属于商品的信息单独提炼为一张商品表,在原有的订单表只保留商品编号作为联合查询时的查询依据,优化后的订单(order)表如下:
订单编号(order_id) | 商品编号(good_id) | 购买数量(order_num) | 购买时间(purchase_time) |
---|---|---|---|
10001 | 8888 | 1 | 2020-10-11 |
10002 | 8888 | 1 | 2020-10-12 |
10003 | 8889 | 3 | 2020-10-13 |
单独拆分出的商品(good)表如下:
商品编号(good_id) | 单位(unit) | 商品单价(good_price) |
---|---|---|
8888 | 千克 | 100 |
8889 | 克 | 300 |
③ 范式优点:拆分之后,降低了数据库的冗余存储,并且逻辑清晰,要查询商品信息即走good表,要查询订单信息即走order表。
2.3 数据库第三范式(3NF)
① 定义:第三范式(Third Normal Form)要求数据库表中的每个字段和主键都直接相关,不能间接相关。
② 案例解释:还是以第一范式中的user_info表作为案例,如果要存储每个用户的省份和省会城市,我们可能会设计出下面这样一张表:
用户编号(user_id) | 姓名(username) | 年龄(age) | 座机电话(fixed_phone) | 手机电话(cell_phone) | 省份(province) | 省会城市(city) |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 小明 | 20 | 10086 | 18010002000 | 北京市 | 北京市 |
2 | 小红 | 21 | 10087 | 18010002001 | 黑龙江省 | 哈尔滨市 |
3 | 小王 | 22 | 10088 | 18010002002 | 贵州省 | 贵阳市 |
我们将用户编号(user_id)作为主键,则姓名、年龄、座机电话、手机电话都和"用户"这个主体强相关,和主键直接相关,而省份和省会城市则和"用户"这个主体是弱相关,和主键间接相关,并且存在依赖关系:用户编号 -> 姓名,姓名 -> 省份,省份 -> 省会城市,这样构建了用户编号 -> 省会城市的间接传递关系,这种关系会导致数据冗余,而且在执行删除/修改/增加操作的时候,会产生异常情况:删除所有"贵州省"下的用户信息(即user_id = 3的记录),"贵州省"和"贵阳市"的信息也被删除了(显然不合理,因为省份这个定义和省份下的人员记录并没有关系)。
所以我们需要将user_info表拆分,我们通过省份构建数据关系,优化后的用户(user_info)表如下:
用户编号(user_id) | 姓名(username) | 年龄(age) | 座机电话(fixed_phone) | 手机电话(cell_phone) | 省份(province) |
---|---|---|---|---|---|
1 | 小明 | 20 | 10086 | 18010002000 | 北京市 |
2 | 小红 | 21 | 10087 | 18010002001 | 黑龙江省 |
3 | 小王 | 22 | 10088 | 18010002002 | 贵州省 |
独立拆分出的省份(province)表如下:
省份(province) | 省会城市(city) |
---|---|
北京市 | 北京市 |
黑龙江省 | 哈尔滨市 |
贵州省 | 贵阳市 |
③ 范式优点:提高了表的独立性,降低数据存储冗余。
3. 小结
作为开发,在日常设计数据库表的时候可能不会特意注意使用数据库范式,但是细心关注大部分企业项目的表结构,就会发现大部分表都是遵循数据库范式设计的,第二范式和第三范式可能会混淆概念,第二范式的核心是关注非主键列是否依赖主键或者主键的一部分,第三范式的核心是关注非主键列是否依赖主键,还是依赖其他的非主键列。
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