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阿里面试篇：数据库的三大范式

设计数据表的时候，要考虑很多的问题:

• 用户需要哪些数据，我们在数据表中要保存哪一些数据
• 怎么保证数据表中的数据的正确性
• 如何降低数据表的冗余度
• 开发人员怎么才能更方便的使用数据库

如果数据库设计得不合理的话，可能导致下面的几种问题:

• 设计容易，信息重复，存储空间浪费
• 数据更新，插入，删除的异常
• 不能正确表示信息
• 丢失有效信息
• 程序性能差

我们可以看出设计良好的数据库是很重要的，它有下面的优点:

• 节省数据的存储空间
• 能够保证数据的完整性
• 方便进行数据库应用系统的开发
• 设计数据库，我们得重视数据表的设计，为了建立冗余度小，结构合理的数据库，设计数据库必须遵循一定的规则。

2.1范式概述

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，范式是我们在设计数据库结构过程中需要遵循的规则和指导方法。

不过，有的时候为了提高某一些查询性能，我们还需要破坏范式规则，也就是反规范化。

2.2键和相关属性的概念

范式的定义会用到主键和候选键，我们先来看看相关的概念，数据库中的键是由一个或多个属性组成的，我们来看一下数据表中常用的几种键和属性的定义。

2.3第一范式(1NF)

• 第一范式主要是保证数据表中的每一个字段的值必须具有原子性，也就是数据表中的每个字段的值是不可再拆分的最小数据单元

• 属性的原子性是主观的，我们要根据实际项目的需求来设计，比如说地址，如果项目没有说要细分为省，市，县，镇这么具体的话，我们一般就可以不拆分。

2.4第二范式(2NF）

• 第二范式要求在满足第一范式的基础上，还要满足数据表里的每一条数据记录，都是可唯一标识的，而且所有的非主键字段，都必须完全依赖主键，不能只依赖主键的一部分。
• 如果知道主键的所有属性的值，我们就可以检索任何元组(行)的任何属性的任何值(要求中的主键可以拓展替换为候选键)

比如说，在成绩表(学号，课程号，成绩)关系中，(学号，课程号)可以决定成绩，因为一个学生可以选多门课，一门课也可以被多个学生选择，所以学号或课程号都不能单独决定成绩。

所以(学号，课程号)——>成绩就是完全依赖关系。

比赛表里面包含球员编号，姓名，年龄，比赛编号，比赛实际和比赛场地等属性，候选键和主键都是(球员编号，比赛编号),我们可以通过候选键(主键)来决定下面的关系。

(球员编号，比赛编号)——>(姓名，年龄，比赛时间，比赛场地，得分)

但是这个数据表不满足第二范式，因为数据表中的字段之间还存在下面的对应关系:

(球员编号)——>(姓名，年龄)

(比赛编号)——>(比赛时间，比赛场地)

非主属性并非完全依赖候选键，这样会产生下面的问题。

• 数据冗余:如果一个球员参加m场比赛，那么球员的姓名和年龄就重复了m-1次，一个比赛可能有n个球员参加，比赛时间和地点就重复了n-1次
• 插入异常:如果我们要添加一场新的比赛，但是这时还没有确定参加的球员都有谁2，那么就没发插入
• 删除异常:我们想删除某个球员编号，但是如果没有单独保存比赛表的话，就会同时把比赛信息删除掉
• 更新异常:如果我们调整了某个比赛时间，那么数据表所有的这个比赛的时间都得进行调整，不然就会出现同一场比赛但是时间不同的情况。

为了避免上述情况，我们可以把球员比赛表设计成下面的三张表。

这样的话，每张数据表都符合第二范式，，就避免了异常情况的发生

第二范式要求实体的属性完全依赖主关键字，如果存在不完全依赖，那么这个属性和主关键字的这一部分就应该分离处理形成一个新的实体，新实体和原来实体之间是一对多的关系

2.5第三范式(3NF）

• 第三范式建立在已经满足第二范式的基础上
• 数据表中的每一个非主键字段都和主键字段直接相关
• 也就是说数据表中的所有非主键字段不能依赖于其他非主键字段
• 这个规则的意思是所有非主属性之间不能有依赖关系，它们是互相独立的
• 这里的主键可以拓展成为候选键

、

2.6范式的优缺点

• 优点:

• 数据的标准化有助于消除数据库中的数据冗余
• 第三范式通常被认为在性能，扩展性和数据完整性方面达到了最好的平衡

• 缺点:

• 降低了查询效率，因为范式等级越高，设计出来的表就越多，进行数据查询的时候就可能需要关联多张表，不仅代价昂贵，而且可能会使得一些索引失效

• 范式只是提出设计的标标准，实际设计的时候，我们可能为了性能和读取效率违反范式的原则，通过增加少量的冗余或重复的数据来提高数据库的读取性能，减少关联查询，实现空间换时间的目的

3.反范式化

3.1概述

• 遵循业务优先的原则
• 首先满足业务需求，再进来减少冗余
• 有时候我们想要对查询效率进行优化，反范式化也是一种优化思路，我们可以通过在数据表中增加冗余字段来提高数据库的读性能。

3.2 反范式的新问题

反范式虽然可以通过空间换实际，提升查询的效率，但是反范式也会带来一些新问题

• 存储空间变大了
• 一个表中字段做了修改，另外一个表中冗余字段也要同步进行修改，不然会导致数据不一致
• 如果用存储过程了支持数据的更新，删除等操作，如果操作频繁，就会消耗系统资源
• 在数据量小的情况下，反范式不能体现性能的优势，可能还会让数据库的设计更加复杂。

3.3反范式的适用场景

当冗余信息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。

增加冗余字段的建议

增加冗余冗余字段一定要符合下面的两个条件，满足下面的两个条件才可以考虑增加冗余字段

①这个冗余字段不需要经常进行修改

②这个冗余字段查询的时候不可或缺

‍

4.BCNF(巴斯范式)

这个表符合第三范式

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数据库三大范式

我们为了减少数据库中冗余，避免操作异常，造成数据库的浪费和报错，这时我们在设计数据库时就要按照一定的规则来避免这种以上这种情况，这种规则叫做范式。范式简单来说就是设计数据库的一些规范。

1-满足这些规则的数据库，在呈现上会显得更加的简洁和结构条理清晰。

2-在插入（insert），删除（delete），更新（update）操作时不会发生异常。

3-如果不满足这些规则时，每人都有不同的显现方式会在数据库的形式上会显得乱七八糟，结构混乱，给数据库的编程人员造成很大的麻烦，可能储存了大量的冗余信息。

第一范式（1NF）

定义：数据库表中的字段都是单一属性

——字段不可再分（列唯一）

——同一个列中不能有多个值（值唯一）

这些单一属性由基本类型构成，包括：整数，实数，字符型，逻辑型，日期型和其他类型

第二范式（2NF）

定义：在满足第一范式的前提下，数据库中的每张表均有主键。

1-单字段主键

2-联合主键（由两个或者两个以上的字段共同组成的主键）：不能存在联合主键中某个主键字段决定非主键字段的情况

该表不满足第二范式，因为客户和开户银行为联合主键，客户决定客户电话，开户银行决定开户行地址，违反了联合主键字段决定非主键字段，做法就是将该表拆分为客户表和银行表即可。

第三范式（3NF）

定义：在满足第二范式的前提下，数据表的主键字段不存在传递依赖关系。即：非主键字段不能决定其他的非主键字段。

该表“工号”为主键，“部门”决定“部门电话”，“部门”决定“部门主管”，则存在非主键字段决定其它的非主键字段，不符合第三范式。符合范式，做法将其拆分为员工表和部门表。

sql三大范式练习

SQL的三大范式指的是数据库设计中的三个规范化级别，这些级别是为了避免数据冗余和数据不一致性而创建的。这些范式依次为：

1. 第一范式（1NF）：确保每个列都是原子的，即每个列都只包含单个值。这可以避免数据重复和数据不一致性。例如，如果一个表有一个包含多个值的列，比如“电话号码”列包含多个电话号码，那么就需要将该列拆分成多个单独的列。( 原子性，不可再分割)
2. 第二范式（2NF）：确保每个非主键列都完全依赖于主键，即非主键列只能依赖于主键而不能依赖于主键的部分。这可以避免数据冗余和数据不一致性。例如，如果一个表有一个包含“订单号”和“产品ID”的组合主键，并且“订单数量”列依赖于“产品ID”，那么就需要将“订单数量”列从该表中移除，创建一个新的表来保存订单数量和产品ID的关系。（独立性，只干一件事）
3. 第三范式（3NF）：确保每个非主键列都不依赖于其他非主键列，即非主键列只能依赖于主键。这可以避免数据冗余和数据不一致性。例如，如果一个表有一个包含“客户ID”、“产品ID”和“产品价格”的组合主键，并且“客户地址”列依赖于“客户ID”，那么就需要将“客户地址”列从该表中移除，创建一个新的表来保存客户地址和客户ID的关系。（权威性，直接管理）

假设有一个订单表，包含以下列：

• 订单号（OrderID）
• 客户姓名（CustomerName）
• 产品名称（ProductName）
• 产品数量（ProductQuantity）
• 单价（Price）
• 订单日期（OrderDate）

这个表没有规范化，因为存在以下问题：

• 在每个订单中，客户姓名和产品名称重复出现，可能导致数据冗余和数据不一致性。
• 产品数量和单价的值可能在不同的订单中重复出现，也可能导致数据冗余和数据不一致性。

为了符合第一范式，我们可以将表拆分成两个表：

1. Order 表

• 订单号（OrderID）
• 客户ID（CustomerID）
• 订单日期（OrderDate）

1. OrderItem 表

• 订单号（OrderID）
• 产品ID（ProductID）
• 产品数量（ProductQuantity）
• 单价（Price）

为了符合第二范式，我们需要将 OrderItem 表中的非主键列完全依赖于主键，也就是 OrderID 和 ProductID。因此，我们需要将 OrderItem 表再次拆分成两个表：

1. OrderItem 表

• 订单号（OrderID）
• 产品ID（ProductID）
• 产品数量（ProductQuantity）

1. Product 表

• 产品ID（ProductID）
• 产品名称（ProductName）
• 单价（Price）

现在，每个表都符合第三范式，因为每个非主键列都只依赖于主键。这个例子展示了如何将一个未规范化的表拆分成多个表，并确保每个表符合 SQL 的三大范式。

以下是一个示例列表，其中包含了一些家庭成员的信息：

这个列表没有规范化，因为存在以下问题：

• 在每个家庭成员中，姓名、年龄、性别和关系都重复出现，可能导致数据冗余和数据不一致性。
• 爷爷、奶奶、叔叔和阿姨的信息重复出现，也可能导致数据冗余和数据不一致性。

为了符合第一范式，我们可以将表拆分成两个表：

1. 家庭成员表

• 姓名（Name）
• 年龄（Age）
• 性别（Gender）

1. 关系表

• 姓名（Name）
• 关系（Relationship）

为了符合第二范式，我们需要将关系表中的非主键列完全依赖于主键，也就是 Name。因此，我们需要将关系表再次拆分成两个表：

1. 家庭成员表

• 姓名（Name）
• 年龄（Age）
• 性别（Gender）

1. 关系表

• 姓名（Name）
• 关系ID（RelationshipID）

1. 关系类型表

• 关系ID（RelationshipID）
• 关系（Relationship）

现在，每个表都符合第三范式，因为每个非主键列都只依赖于主键。这个例子展示了如何将一个未规范化的列表拆分成多个表，并确保每个表符合 SQL 的三大范式。

以下是一个示例列表，其中包含了一些公司员工的信息：

这个列表没有规范化，因为存在以下问题：

• 在每个员工中，所在部门和部门负责人重复出现，可能导致数据冗余和数据不一致性。
• 部门负责人的姓名可能出现拼写错误或多种不同的变体，也可能导致数据不一致性。

为了符合第一范式，我们可以将表拆分成三个表：

1. 员工表

• 员工编号（EmployeeID）
• 员工姓名（EmployeeName）
• 所在部门编号（DepartmentID）
• 工资（Salary）

1. 部门表

• 部门编号（DepartmentID）
• 部门名称（DepartmentName）
• 部门负责人编号（ManagerID）

1. 部门负责人表

• 部门负责人编号（ManagerID）
• 部门负责人姓名（ManagerName）

为了符合第二范式，我们需要将部门表中的非主键列完全依赖于主键，也就是 DepartmentID。因此，我们需要将部门表再次拆分成两个表：

1. 部门表

• 部门编号（DepartmentID）
• 部门名称（DepartmentName）
• 部门负责人编号（ManagerID）

1. 员工表

• 员工编号（EmployeeID）
• 员工姓名（EmployeeName）
• 所在部门编号（DepartmentID）
• 工资（Salary）

现在，每个表都符合第三范式，因为每个非主键列都只依赖于主键。这个例子展示了如何将一个未规范化的列表拆分成多个表，并确保每个表符合 SQL 的三大范式。

示例

下面是一个使用第一范式、第二范式和第三范式的数据库设计示例：

假设我们有一个在线商店，需要设计一个订单管理系统。每个订单可能包含多个产品，每个产品可能有多个属性（例如颜色、尺寸等），并且每个订单需要记录相关的客户和运输信息。

根据第一范式，我们可以将每个订单拆分为多个表，每个表都只包含一种类型的数据。例如，我们可以将存储在一个单独的表中，产品信息存储在另一个表中，订单信息存储在另一个表中，运输信息存储在另一个表中。

根据第二范式，我们需要确保每个表都有一个主键，并且每个字段都与主键相关。例如，在订单表中，我们可以使用订单号作为主键，并将每个产品与订单号关联。在产品表中，我们可以使用产品编号作为主键，并将每个属性与产品编号关联。

根据第三范式，我们需要确保每个非主键字段都只依赖于主键，而不依赖于其他非主键字段。例如，在订单表中，我们可以将和运输信息存储在单独的表中，并使用订单号将其与订单表关联，而不是将和运输信息存储在订单表中。

下面是一个简化的数据库设计示例：

客户表：

• 客户编号（主键）
• 客户名称
• 客户地址
• 客户电话

产品表：

• 产品编号（主键）
• 产品名称
• 产品描述
• 产品价格

订单表：

• 订单号（主键）
• 客户编号（外键）
• 运输编号（外键）
• 订单日期

订单产品表：

• 订单号（外键）
• 产品编号（外键）
• 产品颜色
• 产品尺寸

运输表：

• 运输编号（主键）
• 运输方式
• 运输地址

在规范化数据时，有时候我们需要权衡多个范式之间的关系和优先级。有些情况下，完全符合第三范式可能会导致多次关联操作，从而影响性能。因此，应该根据实际情况进行权衡和决策。

下面是一些需要权衡的情况：

1. 数据库设计中的性能需求

在高性能的系统中，我们可能需要使用冗余数据或其他优化技术来减少关联操作的次数，以提高查询速度。在这种情况下，我们可能会选择不完全符合第三范式，而是使用冗余数据或其他技术来提高性能。

1. 数据库设计中的数据完整性需求

在某些情况下，我们需要使用完全符合第三范式来确保数据完整性，因为数据不一致可能会导致严重的后果。例如，在银行系统中，必须确保每个账户只有一个所有者，否则可能会发生欺诈和其他问题。在这种情况下，我们应该优先考虑第三范式，而不是性能。

1. 数据库设计中的可维护性需求

在一些情况下，我们需要使用符合第一和第二范式的设计来提高数据的可维护性。例如，在一个大型的企业系统中，员工和部门信息可能会频繁变动，如果使用完全符合第三范式的设计，可能需要对多个表进行更新操作。在这种情况下，我们可以使用第一和第二范式的设计来减少更新操作的次数，从而提高维护效率。

总之，应该根据实际情况权衡和决策，选择最适合当前业务需求的数据库设计。

本文作者及来源:Renderbus瑞云渲染农场https://www.renderbus.com