数据库之十 三大范式

2024-02-01 01:44
文章标签 三大 数据库 范式 之十

本文主要是介绍数据库之十 三大范式,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

【零】序

【1】范式分类

  • 数据库范式中,最为人所知的有三大范式(1NF2NF3NF
  • 但除此之外也有一些其他设计规范,如第四范式(4NF)、第五范式:完美范式(5NF)、巴斯-科德范式(BCNF)以及反范式设计。

【2】三大范式

  • 范式(Normal Form)是设计数据库时要遵守的一些原则。
  • 数据库的三大范式递进的关系,也就是后续的范式都基于前一个范式的基础上推行。比如,第二范式必须建立在第一范式的基础之上,如果设计的库表第一范式都不满足,那定然是无法满足第二范式的。

【一】第一范式(1NF

【1】说明

  • 原子性原子性原子性

  • 即每一列都是不可分割的原子数据项

【2】举例

(1)改前
  • 让我们来看看这个订单表
# 创建表
drop table if exists order_form;
create table if not exists order_form(
order_id int auto_increment primary key,
user_info varchar(255),
goods_info varchar(255),
order_info varchar(255),
total_prices float
);
# 插入数据
insert order_form(user_info, goods_info, order_info, total_prices) values
('bruce, beijing', 'phone, 1200', '5, 2022-12-12', 6000),
('tom, shanghai', 'computer, 5555', '10, 2022-12-15', 55550),
('lily, shanghai', 'laptop, 1000', '11, 2022-11-15', 11000),
('lala, beijing', 'phone, 1200', '8, 2022-12-15', 9600),
('lany, shanghai', 'computer, 5555', '6, 2022-11-15', 33330);
  • 查看表内容
select * from order_form;
+----------+----------------+----------------+----------------+--------------+
| order_id | user_info      | goods_info     | order_info     | total_prices |
+----------+----------------+----------------+----------------+--------------+
|        1 | bruce, beijing | phone, 1200    | 5, 2022-12-12  |         6000 |
|        2 | tom, shanghai  | computer, 5555 | 10, 2022-12-15 |        55550 |
|        3 | lily, shanghai | laptop, 1000   | 11, 2022-11-15 |        11000 |
|        4 | lala, beijing  | phone, 1200    | 8, 2022-12-15  |         9600 |
|        5 | lany, shanghai | computer, 5555 | 6, 2022-11-15  |        33330 |
+----------+----------------+----------------+----------------+--------------+
  • 在这个数据表中,很明显可以看出来
    • 用户信息为什么要写在一起呢,完全可以分开写
    • user_info这个字段拆写成user_nameuser_address
    • 同理商品信息的东西也没必要写在一起
    • goods_info这个字段拆写成goods_namegoods_price
    • 同理订单信息也是的
    • order_info这个字段拆写成order_numorder_time
(2)改后
  • 按照原子性要求,重新创建表
drop table if exists order_form;
create table if not exists order_form(
order_id int auto_increment primary key,
user_name varchar(255),
user_address varchar(255),
goods_name varchar(255),
goods_price float,
order_num int,
order_date date,
total_prices float
);
  • 重新插入数据
insert into order_form(user_name, user_address, goods_name, goods_price, order_num, order_date, total_prices) VALUES
('bruce', 'beijing', 'phone', 1200, 5, '2022-12-12', 6000),
('tom', 'shanghai', 'computer', 5555, 10, '2022-12-15', 55550),
('lily', 'shanghai', 'laptop', 1000, 11, '2022-11-15', 11000),
('lala', 'beijing', 'phone', 1200, 8, '2022-12-15', 9600),
('lany', 'shanghai', 'computer', 5555, 6, '2022-11-15', 33330);
  • 查看数据
+----------+-----------+--------------+------------+-------------+-----------+------------+--------------+
| order_id | user_name | user_address | goods_name | goods_price | order_num | order_date | total_prices |
+----------+-----------+--------------+------------+-------------+-----------+------------+--------------+
|        1 | bruce     | beijing      | phone      |        1200 |         5 | 2022-12-12 |         6000 |
|        2 | tom       | shanghai     | computer   |        5555 |        10 | 2022-12-15 |        55550 |
|        3 | lily      | shanghai     | laptop     |        1000 |        11 | 2022-11-15 |        11000 |
|        4 | lala      | beijing      | phone      |        1200 |         8 | 2022-12-15 |         9600 |
|        5 | lany      | shanghai     | computer   |        5555 |         6 | 2022-11-15 |        33330 |
+----------+-----------+--------------+------------+-------------+-----------+------------+--------------+
  • 这样就满足了原子性要求,看着也舒服了很多

【二】第二范式(2NF

【1】说明

  • 完全依赖完全依赖完全依赖

  • 第二范式要求在第一范式的基础上,表中的每一列都必须完全依赖于全部主键,而不是部分主键

【2】举例

(1)改前分析
  • 上面的第一范式还是很好理解的
  • 我们在分析分析这个第二范式
  • 在这个订单表中,用户的地址和订编号是完全依赖的吗
    • 看这并不需要,我们订单锁定用户名字就可以了
  • 同理商品信息呢,也是一样的
  • 所以我们可以创建三个表
    • 用户表:用户id,用户名字,用户地址
    • 商品表:商品id, 商品名字,商品价格
    • 订单表:订单id,用户id,商品id,商品数量,总价格
(2)改后
  • 按照完全依赖性要求,重新创建表
# 订单表
drop table if exists orders;
create table if not exists orders (order_id int auto_increment primary key,user_id int,goods_id int,order_num int,order_date date,total_prices float
);
# 用户表
drop table if exists users;
create table if not exists users (user_id int auto_increment primary key,user_name varchar(255),user_address varchar(255)
);
# 商品表
drop table if exists goods;
create table if not exists goods (goods_id int auto_increment primary key,goods_name varchar(255),goods_price float
);
  • 将原来的内容去重插入新表
# 用户表
insert into users(user_name, user_address) 
select distinct user_name, user_address from order_form;
# 商品表
insert into goods(goods_name, goods_price) 
select distinct goods_name, goods_price from order_form;
# 订单表
insert into orders(user_id, goods_id, order_num, order_date, total_prices) 
select users.user_id, goods.goods_id, order_form.order_num, order_form.order_date, order_form.total_prices 
from order_form 
join users on order_form.user_name = users.user_name and order_form.user_address = users.user_address 
join goods on order_form.goods_name = goods.goods_name and order_form.goods_price = goods.goods_price;
  • 查看数据
select * from users;
# 用户表
+---------+-----------+--------------+
| user_id | user_name | user_address |
+---------+-----------+--------------+
|       1 | bruce     | beijing      |
|       2 | tom       | shanghai     |
|       3 | lily      | shanghai     |
|       4 | lala      | beijing      |
|       5 | lany      | shanghai     |
+---------+-----------+--------------+
select * from goods;
# 商品表
+----------+------------+-------------+
| goods_id | goods_name | goods_price |
+----------+------------+-------------+
|        1 | phone      |        1200 |
|        2 | computer   |        5555 |
|        3 | laptop     |        1000 |
+----------+------------+-------------+
select * from orders;
# 订单表
+----------+---------+----------+-----------+------------+--------------+
| order_id | user_id | goods_id | order_num | order_date | total_prices |
+----------+---------+----------+-----------+------------+--------------+
|        1 |       1 |        1 |         5 | 2022-12-12 |         6000 |
|        2 |       2 |        2 |        10 | 2022-12-15 |        55550 |
|        3 |       3 |        3 |        11 | 2022-11-15 |        11000 |
|        4 |       4 |        1 |         8 | 2022-12-15 |         9600 |
|        5 |       5 |        2 |         6 | 2022-11-15 |        33330 |
+----------+---------+----------+-----------+------------+--------------+
  • 以上内容就满足第二范式的完全依赖要求

【三】第三范式(3NF

【1】说明

  • 非传递依赖非传递依赖非传递依赖

  • 表中的每一列都必须直接依赖于主键,而不能传递依赖

【2】举例

(1)改前
  • 再让我们看看订单表
select * from orders;
# 订单表
+----------+---------+----------+-----------+------------+--------------+
| order_id | user_id | goods_id | order_num | order_date | total_prices |
+----------+---------+----------+-----------+------------+--------------+
|        1 |       1 |        1 |         5 | 2022-12-12 |         6000 |
|        2 |       2 |        2 |        10 | 2022-12-15 |        55550 |
|        3 |       3 |        3 |        11 | 2022-11-15 |        11000 |
|        4 |       4 |        1 |         8 | 2022-12-15 |         9600 |
|        5 |       5 |        2 |         6 | 2022-11-15 |        33330 |
+----------+---------+----------+-----------+------------+--------------+
  • total_price字段,这个字段是goods_price(在goods表中)和orders表的order_num的乘积。
  • 这样,total_price就会依赖于非主键字段goods_priceorder_num,违反第三范式。
(2)改后
  • 这里的修改很简单

  • 为了满足第三范式,我们直接移除这个total_price字段姐可以

  • 毕竟它可以通过其他字段得出

alter table orders drop column total_prices;
  • 重新查看订单表
+----------+---------+----------+-----------+------------+
| order_id | user_id | goods_id | order_num | order_date |
+----------+---------+----------+-----------+------------+
|        1 |       1 |        1 |         5 | 2022-12-12 |
|        2 |       2 |        2 |        10 | 2022-12-15 |
|        3 |       3 |        3 |        11 | 2022-11-15 |
|        4 |       4 |        1 |         8 | 2022-12-15 |
|        5 |       5 |        2 |         6 | 2022-11-15 |
+----------+---------+----------+-----------+------------+
  • 这样所有的表就都满足了三大范式要求

【四】总结

【1】三大范式

  1. 第一范式(1NF):
    • 确保原子性
    • 每一列都是不可分割的原子数据项
  2. 第二范式(2NF):
    • 确保完全依赖
    • 每一列都必须完全依赖于全部主键
  3. 第三范式(3NF):
    • 确保非传递依赖
    • 每一列都必须直接依赖于主键

【2】必要性讨论

  • 虽然遵循三范式的数据库设计可能会导致表的数量增加,但这并不意味着设计过程更加复杂或麻烦。实际上,如果不遵循这些范式,可能会导致以下问题:

    1. 数据冗余:如果不遵循范式,一张表可能包含大量重复的数据。
    2. 表结构臃肿:如果一张表包含多种业务属性,那么这张表可能会变得非常大,不易于操作和管理。
    3. 更新困难:如果表中的数据存在依赖关系,那么更新一部分数据可能需要修改大量的记录。
  • 因此,遵循三范式的数据库设计可以使表结构更加优雅,提高数据库的灵活性和可维护性。

这篇关于数据库之十 三大范式的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/665705

相关文章

Mysql数据库聚簇索引与非聚簇索引举例详解

《Mysql数据库聚簇索引与非聚簇索引举例详解》在MySQL中聚簇索引和非聚簇索引是两种常见的索引结构,它们的主要区别在于数据的存储方式和索引的组织方式,:本文主要介绍Mysql数据库聚簇索引与非... 目录前言一、核心概念与本质区别二、聚簇索引(Clustered Index)1. 实现原理(以 Inno

MySQL数据库双机热备的配置方法详解

《MySQL数据库双机热备的配置方法详解》在企业级应用中,数据库的高可用性和数据的安全性是至关重要的,MySQL作为最流行的开源关系型数据库管理系统之一,提供了多种方式来实现高可用性,其中双机热备(M... 目录1. 环境准备1.1 安装mysql1.2 配置MySQL1.2.1 主服务器配置1.2.2 从

SpringBoot基于注解实现数据库字段回填的完整方案

《SpringBoot基于注解实现数据库字段回填的完整方案》这篇文章主要为大家详细介绍了SpringBoot如何基于注解实现数据库字段回填的相关方法,文中的示例代码讲解详细,感兴趣的小伙伴可以了解... 目录数据库表pom.XMLRelationFieldRelationFieldMapping基础的一些代

使用Node.js和PostgreSQL构建数据库应用

《使用Node.js和PostgreSQL构建数据库应用》PostgreSQL是一个功能强大的开源关系型数据库,而Node.js是构建高效网络应用的理想平台,结合这两个技术,我们可以创建出色的数据驱动... 目录初始化项目与安装依赖建立数据库连接执行CRUD操作查询数据插入数据更新数据删除数据完整示例与最佳

Oracle数据库在windows系统上重启步骤

《Oracle数据库在windows系统上重启步骤》有时候在服务中重启了oracle之后,数据库并不能正常访问,下面:本文主要介绍Oracle数据库在windows系统上重启的相关资料,文中通过代... oracle数据库在Windows上重启的方法我这里是使用oracle自带的sqlplus工具实现的方

MySQL批量替换数据库字符集的实用方法(附详细代码)

《MySQL批量替换数据库字符集的实用方法(附详细代码)》当需要修改数据库编码和字符集时,通常需要对其下属的所有表及表中所有字段进行修改,下面:本文主要介绍MySQL批量替换数据库字符集的实用方法... 目录前言为什么要批量修改字符集?整体脚本脚本逻辑解析1. 设置目标参数2. 生成修改表默认字符集的语句3

Linux下MySQL数据库定时备份脚本与Crontab配置教学

《Linux下MySQL数据库定时备份脚本与Crontab配置教学》在生产环境中,数据库是核心资产之一,定期备份数据库可以有效防止意外数据丢失,本文将分享一份MySQL定时备份脚本,并讲解如何通过cr... 目录备份脚本详解脚本功能说明授权与可执行权限使用 Crontab 定时执行编辑 Crontab添加定

如何通过try-catch判断数据库唯一键字段是否重复

《如何通过try-catch判断数据库唯一键字段是否重复》在MyBatis+MySQL中,通过try-catch捕获唯一约束异常可避免重复数据查询,优点是减少数据库交互、提升并发安全,缺点是异常处理开... 目录1、原理2、怎么理解“异常走的是数据库错误路径,开销比普通逻辑分支稍高”?1. 普通逻辑分支 v

Python与MySQL实现数据库实时同步的详细步骤

《Python与MySQL实现数据库实时同步的详细步骤》在日常开发中,数据同步是一项常见的需求,本篇文章将使用Python和MySQL来实现数据库实时同步,我们将围绕数据变更捕获、数据处理和数据写入这... 目录前言摘要概述:数据同步方案1. 基本思路2. mysql Binlog 简介实现步骤与代码示例1

使用shardingsphere实现mysql数据库分片方式

《使用shardingsphere实现mysql数据库分片方式》本文介绍如何使用ShardingSphere-JDBC在SpringBoot中实现MySQL水平分库,涵盖分片策略、路由算法及零侵入配置... 目录一、ShardingSphere 简介1.1 对比1.2 核心概念1.3 Sharding-Sp