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关系型数据库表结构设计-三大范式

发布于 2021-03-23 阅读 280
  • 数据库
  • SQL
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关系型数据库可以看作一个大的集合,数据库中每张表可以认为是这个集合中的每个元素。每个数据表又可以看作一个小的集合,表中的数据为该集合的元素。

如果让我们根据项目设计一个关系数据库,来存储项目数据,我们该如何设计一个冗余小,结构合理的数据库呢?

为了建立冗余较小、结构合理的数据库,设计数据库时必须遵循一定的规则。在关系型数据库中这种规则就称为范式。范式是符合某一种设计要求的总结。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。

目前关系数据库有六种范式:第一范式(1NF)、第二范式(2NF)、第三范式(3NF)、Boyce-Codd范式(BCNF)、第四范式(4NF)和第五范式(5NF)。一般说来,数据库只需满足第三范式(3NF)就行了。

一、什么是范式

第一范式:数据表中的每一列(每个字段)必须是不可拆分的最小单元,也就是确保每一列的原子性;

订单号日期用户id用户名称产品编码产品名称数量
X200112-02U001白展堂P101,P102路由器,充电宝1,1
X200212-02U002吕秀才P203,P304手机,电脑1,1
X200312-02U003郭老板P101,P102路由器,充电宝1,1

如图:产品编码、产品名称、数量这三列就不是不可拆分的最小单元,即不满足每一列的原子性,故此表不满足1NF

按照1NF,我们应该将此表拆成一张订单表,和订单明细表 订单表:

订单号日期用户id用户名称
X200112-02U001白展堂
X200212-02U002吕秀才
X200312-02U003郭老板

订单明细表:

订单号产品编码产品名称单价数量
X2001P101路由器1371
X2001P102充电宝691
X2002P203手机19991
X2002P304电脑78651
X2003P101路由器1371
X2003P102充电宝691

第二范式:满足1NF后,要求表中的每一列,都必须(直接或间接)依赖于主键,而不能有任何一列与主键没有关系,也就是说一个表只描述一个对象。如果一张表描述多个内容,则应该拆成多张表;

如上图,明细表主键为 订单号+产品编码,其他字段都直接或间接和主键相关,故满足2NF

第三范式:必须先满足2NF,要求表中的每一列只与主键直接相关而不是间接相关;

根据3NF,则表结构应该拆分如下:

订单表:

订单号日期用户id
X200112-02U001
X200212-02U002
X200312-02U003

明细表:

订单号产品编码数量
X2001P1011
X2001P1021
X2002P2031
X2002P3041
X2003P1011
X2003P1021

客户表:

用户id用户名称
U001白展堂
U002吕秀才
U003郭老板

产品表

产品编码产品名称单价
P101路由器137
P102充电宝69
P203手机1999
P304电脑7865

二、反范式化 没有冗余的数据库设计可以做到。但是,没有冗余的数据库未必是最好的数据库,有时为了提高运行效率,就必须降低范式标准,适当保留冗余数据。具体做法是:在概念数据模型设计时遵守第三范式,降低范式标准的工作放到物理数据模型设计时考虑。降低范式就是增加字段,允许冗余,达到以空间换时间的目的。

三、范式化设计和反范式化设计的优缺点 范式化

优点: 1· 可以尽量的减少数据冗余 2·数据表更新快体积小 3·范式化的更新操作比反范式化更快 4·范式化的表通常比反范式化更小

缺点: 1·对于查询需要对多个表进行关联,导致性能降低 2·更难进行索引优化

反范式化

优点: 1·可以减少表的关联 2·可以更好地进行索引优化

缺点 1·存在数据冗余及数据维护异常 2·对数据的修改需要更多成本

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时光荏苒,我自清欢

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