Mysql高级——数据库设计规范（1）

数据库设计规范

1. 为什么需要数据库设计

数据库设计是为了有效地组织和管理数据。它是一个重要的步骤，用于创建一个结构良好、高效和可靠的数据库系统。以下是一些需要数据库设计的原因：

数据组织：数据库设计帮助我们将数据按照一定的结构进行组织，使得数据可以被轻松地存储、访问和管理。这样可以提高数据的可用性和可靠性。
数据一致性：通过数据库设计，我们可以定义数据之间的关系和约束条件，确保数据的一致性。这样可以减少数据冗余和错误，并提高数据的准确性。
数据安全：数据库设计可以考虑数据的安全性，包括访问控制、加密和备份等措施，以保护数据免受未经授权的访问、损坏或丢失。
数据性能：良好的数据库设计可以提高数据的查询和处理性能。通过合理地设计表结构、索引和查询语句，可以加快数据的检索和处理速度。
数据可扩展性：数据库设计需要考虑未来的需求和扩展性。通过合理地设计表结构和关系，可以方便地添加新的功能和数据，而不需要对整个数据库进行重构。

综上所述，数据库设计是为了提高数据的组织性、一致性、安全性、性能和可扩展性。它是构建一个高效和可靠的数据库系统的关键步骤。

2. 范式

2.1 范式简介

在关系型数据库中，关于数据表设计的基本原则、规则就称为范式

可以理解为，一张数据表的设计结构需要满足的某种设计标准的级别。要想设计一个结构合理的关系型数据库，必须满足一定的范式

2.2 范式都包括哪些

目前关系型数据库有六种常见范式，按照范式级别，从低到高分别是：第一范式（1NF）、第二范式（2NF）、第三范式（3NF）、巴斯-科德范式（BCNF）、第四范式(4NF）和第五范式（5NF，又称完美范式）。

2.3 键和相关属性的概念

这里有两个表：

球员表(player) ：球员编号 | 姓名 | 身份证号 | 年龄 | 球队编号

球队表(team) ：球队编号 | 主教练 | 球队所在地

超键：对于球员表来说，超键就是包括球员编号或者身份证号的任意组合，比如（球员编号）（球员编号，姓名）（身份证号，年龄）等。
候选键：就是最小的超键，对于球员表来说，候选键就是（球员编号）或者（身份证号）。
主键：我们自己选定，也就是从候选键中选择一个，比如（球员编号）
外键：球员表中的球队编号
主属性、非主属性：在球员表中，主属性是（球员编号）（身份证号），其他的属性（姓名）（年龄）（球队编号）都是非主属性。

2.4 第一范式(1st NF)

MySQL并没有显式的第一范式（1NF）的概念，因为1NF是关系数据库的基本原则，适用于所有关系型数据库系统，包括MySQL。

第一范式是指数据库中的每个列都是原子的，即不可再分的。具体来说，每个列应该只包含一个值，而不是多个值或者重复的值。这样可以确保数据的一致性和准确性。

在MySQL中，我们可以通过以下几个方面来满足第一范式的要求：

每个表应该有一个主键，用于唯一标识每条记录。
每个列应该只包含一个值，不应该存储多个值或者重复的值。如果需要存储多个值，可以考虑使用多个表和关联关系来表示。
避免使用重复的列，如果有重复的数据，可以考虑将其拆分为一个独立的表。

2.5 第二范式(2nd NF)

在MySQL中，我们可以通过以下几个方面来满足第二范式的要求：

确保每个表都有一个主键，并且主键是唯一的标识符。
将非主键列与主键建立直接的关系，即每个非主键列都完全依赖于主键。如果存在非主键列与主键的部分依赖关系，可以将这部分列拆分到一个独立的表中，以确保每个非主键列都与主键有直接的关系。
避免在表中存储冗余的数据。如果有重复的数据，可以将其拆分为一个独立的表，并通过关联关系与主表建立联系。

2.6 第三范式(3rd NF)

符合3NF后的数据模型通俗地讲，2NF和3NF通常以这句话概括：“每个非键属性依赖于键，依赖于整个键，并且除了键别无他物”。

3. 反范式化

3.1 概述

规范化 vs 性能

为满足某种商业目标 , 数据库性能比规范化数据库更重要
在数据规范化的同时 , 要综合考虑数据库的性能
通过在给定的表中添加额外的字段，以大量减少需要从中搜索信息所需的时间
通过在给定的表中插入计算列，以方便查询

在MySQL中，反范式化（Denormalization）是一种优化技术，用于提高数据库查询性能。它违反了范式化的原则，通过增加冗余数据或合并表来减少数据库查询的复杂性和提高查询性能。

反范式化可以在以下情况下使用：

经常进行复杂的连接操作：如果数据库中的查询经常需要多个表之间的连接操作，而这些连接操作会导致性能下降，可以考虑通过反范式化来减少连接操作，提高查询性能。
频繁进行聚合操作：如果数据库中的查询经常需要进行聚合操作（如SUM、AVG、COUNT等），而这些操作对大量数据进行计算，可以考虑通过反范式化来预先计算并存储聚合结果，以提高查询性能。
读取操作远远多于写入操作：如果数据库中的数据主要用于读取操作，而写入操作较少，可以考虑通过反范式化来提高读取操作的性能。通过将相关的数据合并到一个表中，可以避免频繁的连接和查询操作。

需要注意的是，反范式化可能会导致冗余数据的存在，增加数据更新的复杂性和风险。因此，在使用反范式化时，需要权衡查询性能和数据一致性之间的关系，并确保维护数据的完整性和准确性。

总之，反范式化是一种在特定情况下用于提高查询性能的技术。在使用反范式化时，需要谨慎考虑，并确保权衡查询性能和数据一致性的需求。

当冗余信息有价值或者能大幅度提高查询效率的时候，我们才会采取反范式的优化。

5. 第四范式

在关系数据库中，第四范式（4NF）是一种进一步的范式化原则，用于消除非平凡多值依赖关系。然而，在MySQL中，并没有显式的第四范式的概念，因为MySQL作为关系型数据库，遵循范式化的原则，包括第四范式。

第四范式要求在满足第三范式的基础上，消除非平凡多值依赖关系。非平凡多值依赖指的是，当一个表的某个非主键列依赖于该表的部分候选键而不是整个候选键时，就存在非平凡多值依赖。

通过分解表来消除非平凡多值依赖，可以将其拆分为两个或多个表，并通过关联关系来建立联系。这样可以减少数据冗余和提高数据的一致性和准确性。

在MySQL中，我们可以通过遵循第三范式的要求来最大程度地消除非平凡多值依赖。确保每个非主键列直接依赖于主键，避免存在部分候选键之间的依赖关系。

综上所述，第四范式是关系数据库的进一步范式化原则，用于消除非平凡多值依赖。在MySQL中，我们可以通过遵循第三范式的要求来最大程度地满足第四范式的要求，以提高数据的一致性和准确性。

举例1：职工表(职工编号，职工孩子姓名，职工选修课程)。

在这个表中，同一个职工可能会有多个职工孩子姓名。同样，同一个职工也可能会有多个职工选修课程，即这里存在着多值事实，不符合第四范式。

如果要符合第四范式，只需要将上表分为两个表，使它们只有一个多值事实，例如：职工表一(职工编号，职工孩子姓名)，职工表二(职工编号，职工选修课程)，两个表都只有一个多值事实，所以符合第四范式。