数据库三大范式是什么,又为什么要反范式?

news2024/10/6 1:41:41

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文章目录

  • 🚀一、前言
  • 🚀二、三大范式
    • 🔎2.1 第一范式
    • 🔎2.2 第二范式
    • 🔎2.3 第三范式
  • 🚀三、反范式
    • 🔎3.1 数据冗余
    • 🔎3.2 性能问题
    • 🔎3.3 设计复杂度
  • 🚀四、总结


🚀一、前言

数据库三大范式是指关系型数据库设计中的三个基本规范,分别为第一范式(1NF)、第二范式(2NF)和第三范式(3NF)。

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🚀二、三大范式

🔎2.1 第一范式

第一范式(1NF)要求表中的每个字段都不可再分,即每个字段只能保存单一值。同时,每个字段必须有一个唯一的名称,并且在表中的每一行中都必须有一个唯一标识字段(主键)。1NF的核心概念是原子性。

以订单表为例,我们可以设计如下的表结构:

订单编号客户编号订单日期
00110012021-01-01
00210022021-02-05
00310012021-03-10

在这个表中,每一列都是原子的,符合第一范式。

🔎2.2 第二范式

第二范式(2NF)对于满足1NF的表,要求所有非主键字段必须完全依赖于主键。也就是说,如果一个表中存在复合主键,那么每个非主键字段必须依赖于全部的主键,而不能只依赖于部分主键。2NF的核心概念是函数依赖。

我们继续以订单表为例,再设计一个商品表:

商品编号商品名称商品价格
P001商品A10.00
P002商品B20.00
P003商品C15.50

在商品表中,商品编号是主键,商品名称和商品价格完全依赖于商品编号,符合第二范式。

接下来,我们设计一个订单详情表来记录订单中的商品信息:

订单编号商品编号数量
001P0015
002P0022
003P0013

在订单详情表中,订单编号和商品编号作为联合主键,而数量列只依赖于订单编号和商品编号,而不是部分依赖。因此,订单详情表符合第二范式。

🔎2.3 第三范式

第三范式(3NF)在满足2NF的基础上,要求所有非主键字段之间不能存在传递依赖关系。也就是说,如果一个非主键字段依赖于另一个非主键字段,那么这两个字段应该拆分成两个独立的表。3NF的核心概念是消除传递依赖。

学生表(students)
字段数据类型约束
学生IDint主键
姓名varchar非空
年龄int非空
性别varchar非空
课程表(courses)
字段数据类型约束
课程IDint主键
课程名称varchar非空
学分int非空
成绩表(grades)
字段数据类型约束
学生IDint外键(学生表)
课程IDint外键(课程表)
分数int非空

上述表结构设计就是符合第三范式的。

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🚀三、反范式

实际使用过程中,需要注意以下几个问题:

🔎3.1 数据冗余

范式化的数据库设计,可以尽可能地减少数据冗余,避免了数据的不一致和更新异常。但范式化的设计也可能导致查询时需要进行多表连接,影响查询性能。

🔎3.2 性能问题

范式化的数据库设计可能导致复杂的查询语句,对于大量数据的查询和处理可能性能较差。在实际应用中,需要根据具体情况进行性能优化,可以考虑使用反范式化来提高查询性能。

🔎3.3 设计复杂度

范式化的数据库设计可能会增加数据表的数量,使数据库结构变得复杂。在设计过程中需要权衡范式化的好处和复杂性,并根据实际需求做出适当的选择。

为了解决上述问题,有时候需要采用反范式化的设计方法。反范式化是指有意地将数据冗余存储在数据库中,以提高查询性能或简化数据模型。以下是一个反范式化设计的例子:

假设有一个订单管理系统,包括订单表(Order)和产品表(Product)。原始的范式化设计如下:

Order表:

订单ID(主键)订单日期产品ID(外键)数量
12020-01-01110
22020-01-0225

Product表:

产品ID(主键)产品名称
1电视
2冰箱

在这种设计中,每个订单记录只存储了产品ID,需要通过外键关联到产品表来获取产品名称。当进行查询时,可能需要进行多表连接,影响查询性能。

为了提高查询性能,在反范式化设计中可以将产品名称冗余存储在订单表中:

Order表:

订单ID(主键)订单日期产品ID(外键)产品名称数量
12020-01-011电视10
22020-01-022冰箱5

这样,在查询订单时不再需要进行多表连接,可以直接从订单表中获取产品名称,提高查询性能。但同时也增加了数据冗余,需要在更新订单时保持冗余数据的一致性。

🚀四、总结

总结起来,数据库的三大范式是关系型数据库设计中的基本规范,用于避免数据冗余、更新异常和数据不一致。在实际应用中,需要根据具体情况进行范式化或反范式化的设计,权衡范式化的好处和复杂性,以及考虑查询性能和数据一致性的需求。

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