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第一范式、第二范式、第三范式[通俗易懂]

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全栈程序员站长
发布2022-09-07 14:29:34
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发布2022-09-07 14:29:34
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文章被收录于专栏:全栈程序员必看

大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。

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。 ◆ 第一范式(1NF):强调的是列的原子性,即列不能够再分成其他几列。 考虑这样一个表:【联系人】(姓名,性别,电话) 如果在实际场景中,一个联系人有家庭电话和公司电话,那么这种表结构设计就没有达到 1NF。要符合 1NF 我们只需把列(电话)拆分,即:【联系人】(姓名,性别,家庭电话,公司电话)。1NF 很好辨别,但是 2NF 和 3NF 就容易搞混淆。 ◆ 第二范式(2NF):首先是 1NF,另外包含两部分内容,一是表必须有一个主键;二是没有包含在主键中的列必须完全依赖于主键,而不能只依赖于主键的一部分。 考虑一个订单明细表:【OrderDetail】(OrderID,ProductID,UnitPrice,Discount,Quantity,ProductName)。 因为我们知道在一个订单中可以订购多种产品,所以单单一个 OrderID 是不足以成为主键的,主键应该是(OrderID,ProductID)。显而易见 Discount(折扣),Quantity(数量)完全依赖(取决)于主键(OderID,ProductID),而 UnitPrice,ProductName 只依赖于 ProductID。所以 OrderDetail 表不符合 2NF。不符合 2NF 的设计容易产生冗余数据。 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。 ◆ 第三范式(3NF):首先是 2NF,另外非主键列必须直接依赖于主键,不能存在传递依赖。即不能存在:非主键列 A 依赖于非主键列 B,非主键列 B 依赖于主键的情况。 考虑一个订单表【Order】(OrderID,OrderDate,CustomerID,CustomerName,CustomerAddr,CustomerCity)主键是(OrderID)。 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。 通过拆分【Order】为【Order】(OrderID,OrderDate,CustomerID)和【Customer】(CustomerID,CustomerName,CustomerAddr,CustomerCity)从而达到 3NF。 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。

发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/155296.html原文链接:https://javaforall.cn

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