范式基本概念第一范式、第二范式、第三范式

女爷i 2021-12-18 13:57 579阅读 0赞

## **范式理论概述** ##

关系型数据库设计时，遵照一定的规范要求，目的在于降低数据的冗余性和数据的一致性，目前业界范式有：第一范式(1NF)、第二范式(2NF)、第三范式(3NF)、斯-科德范式(BCNF)、第四范式(4NF)、第五范式(5NF)。

范式的标准定义是：符合某一种级别的关系模式的集合，表示一个关系内部各属性之间的联系的合理化程度。通俗地讲，**范式可以理解为一张数据表的表结构所符合的某种设计****标准的级别**。

使用范式的根本目的是：**减少数据冗余，尽量让每个数据只出现一次，获取数据时通过** **join** **拼接出最后的数据**。

## **范式基本概念** ##

表 1-1 学生成绩表

<table style="margin-left:10.5pt;width:426.2pt;"> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td style="vertical-align:top;width:71.05pt;"> 学号&nbsp; </td> 
 <td style="vertical-align:top;width:70.95pt;"> 姓名&nbsp; </td> 
 <td style="vertical-align:top;width:71.05pt;"> 系名&nbsp; </td> 
 <td style="vertical-align:top;width:71.05pt;"> 系主任&nbsp; </td> 
 <td style="vertical-align:top;width:71.05pt;"> 课名&nbsp; </td> 
 <td style="vertical-align:top;width:71.05pt;"> 分数&nbsp; </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="width:71.05pt;"> 20170901176 </td> 
 <td style="width:70.95pt;"> 王小强 </td> 
 <td style="width:71.05pt;"> 计算机系 </td> 
 <td style="width:71.05pt;"> 马小腾 </td> 
 <td style="width:71.05pt;"> C 语言 </td> 
 <td style="width:71.05pt;"> 95 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="vertical-align:top;width:71.05pt;"> 20170901176 </td> 
 <td style="vertical-align:top;width:70.95pt;"> 王小强 </td> 
 <td style="vertical-align:top;width:71.05pt;"> 计算机系 </td> 
 <td style="vertical-align:top;width:71.05pt;"> 马小腾 </td> 
 <td style="vertical-align:top;width:71.05pt;"> 计算机基础 </td> 
 <td style="vertical-align:top;width:71.05pt;"> 99 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="width:71.05pt;"> 20170901176 </td> 
 <td style="width:70.95pt;"> 王小强 </td> 
 <td style="width:71.05pt;"> 计算机系 </td> 
 <td style="width:71.05pt;"> 马小腾 </td> 
 <td style="width:71.05pt;"> 高等数学 </td> 
 <td style="width:71.05pt;"> 80 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="vertical-align:top;width:71.05pt;"> 20170901179 </td> 
 <td style="vertical-align:top;width:70.95pt;"> 李阳 </td> 
 <td style="vertical-align:top;width:71.05pt;"> 经管系 </td> 
 <td style="vertical-align:top;width:71.05pt;"> 王小石 </td> 
 <td style="vertical-align:top;width:71.05pt;"> 经济学 </td> 
 <td style="vertical-align:top;width:71.05pt;"> 95 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="width:71.05pt;"> 20170901179 </td> 
 <td style="width:70.95pt;"> 李阳 </td> 
 <td style="width:71.05pt;"> 经管系 </td> 
 <td style="width:71.05pt;"> 王小石 </td> 
 <td style="width:71.05pt;"> 管理学 </td> 
 <td style="width:71.05pt;"> 92 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="vertical-align:top;width:71.05pt;"> 20170901186 </td> 
 <td style="vertical-align:top;width:70.95pt;"> 张小俊 </td> 
 <td style="vertical-align:top;width:71.05pt;"> 数学系 </td> 
 <td style="vertical-align:top;width:71.05pt;"> 钱小森 </td> 
 <td style="vertical-align:top;width:71.05pt;"> 高等数学 </td> 
 <td style="vertical-align:top;width:71.05pt;"> 89 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="width:71.05pt;"> 20170901186 </td> 
 <td style="width:70.95pt;"> 张小俊 </td> 
 <td style="width:71.05pt;"> 数学系 </td> 
 <td style="width:71.05pt;"> 钱小森 </td> 
 <td style="width:71.05pt;"> 线性代数 </td> 
 <td style="width:71.05pt;"> 96 </td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

## 函数依赖 ##

**若在一张表中，在属性（或属性组）X 的值确定的情况下，必定能确定属性 Y 的值， 那么就可以说 Y 函数依赖于 X，写作  X →  Y。**

也就是说，在数据表中，如果符合函数依赖，那么不存在任意两条记录，它们在 X 属性（或属性组）上的值相同，而在 Y 属性上的值不同。这也就是“函数依赖”名字的由来，类似于函数关系 y = f(x)，在 x 的值确定的情况下，y 的值一定是确定的。

例如，对于表 1-1 中的数据，找不到任何一条记录，它们的学号相同而对应的姓名不同。所以我们可以说姓名函数依赖于学号，写作 学号 → 姓名。但是反过来，因为可能出现同名的学生，所以有可能不同的两条学生记录，它们在姓名上的值相同，但对应的学号不同， 所以我们不能说学号函数依赖于姓名。

表中其他的函数依赖关系还有如：

系名 → 系主任

学号 → 系主任

（学号，课名） → 分数

以下函数依赖关系则不成立： 学号 → 课名

学号 → 分数课名 → 系主任

（学号，课名） → 姓名

### 一、完全函数依赖 ###

**在一张表中，若 X → Y，且对于  X  的任何一个真子集（假如属性组  X  包含超过一个属性的话），X '   →  Y 不成立，那么我们称  Y 对于  X  完全函数依赖，记做：**

![20190702145639445.png][]

例如：

学号 F→ 姓名

（学号，课名） F→ 分数 （注：因为同一个的学号对应的分数不确定，同一个课名 对应的分数也不确定）

### 二、部分函数依赖 ###

**假如 Y 函数依赖于 X，但同时 Y 并不完全函数依赖于  X，那么我们就称  Y 部分函数依赖于  X，记做：**

![20190702145805341.png][]

简单来说，（学号，课名）→ 系名，学号 → 系名，那么（学号，课名）p→ 系名。

### 三、传递函数依赖 ###

![20190702145839129.png][]

**假如  ****Z****  ****函数依赖于****  ****Y****，且****  ****Y****  ****函数依赖于  ****X****  ****，且** **Y** **不包含于  ****X****，****X****  ****不函数依赖于  ****Y****，那么我们就称  ****Z  ****传递函数依赖于  ****X**，记做：

简单来说，系名 → 系主任，学号 → 系名，那么学号 T→ 系主任。

--------------------

### **一范式** ###

一范式（1NF）：**域应该是原子性的，即数据库表的每一列都是不可分割的原子数据项**。  
域：域就是列的取值范围，比如性别的域就是（男，女）

表 1-2 不符合一范式的表格设计

<table style="margin-left:10.5pt;width:426.25pt;"> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td style="vertical-align:top;width:106.6pt;"> ID </td> 
 <td style="vertical-align:top;width:106.45pt;"> 商品 </td> 
 <td style="vertical-align:top;width:106.6pt;"> 商家ID </td> 
 <td style="vertical-align:top;width:106.6pt;"> 用户ID </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="width:106.6pt;"> 001 </td> 
 <td style="width:106.45pt;"> 5 台电脑 </td> 
 <td style="width:106.6pt;"> XXX旗舰店 </td> 
 <td style="width:106.6pt;"> 0000 </td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

很明显如图 1-1 所示的表格设计是不符合第一范式的，商品列中的数据不是原子数据项，是可以进行分割的，因此对表格进行修改，让表格符合第一范式的要求，修改结果如图1-2 所示：

表 1-3 符合一范式的表格设计

<table style="margin-left:10.5pt;width:426.2pt;"> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td style="vertical-align:top;width:85.55pt;"> ID </td> 
 <td style="vertical-align:top;width:84.15pt;"> 商品 </td> 
 <td style="vertical-align:top;width:81.75pt;"> 数量 </td> 
 <td style="vertical-align:top;width:86.4pt;"> 商家ID </td> 
 <td style="vertical-align:top;width:88.35pt;"> 用户ID </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="width:85.55pt;"> 001 </td> 
 <td style="width:84.15pt;"> 电脑 </td> 
 <td style="width:81.75pt;"> 5 </td> 
 <td style="width:86.4pt;"> XXX旗舰店 </td> 
 <td style="width:88.35pt;"> 00001 </td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

实际上， **1NF   ****是所有关系型数据库的最基本要求**， 你在关系型数据库管理系统

（RDBMS），例如 SQL Server，Oracle，MySQL 中创建数据表的时候，**如果数据表的设计不符合这个最基本的要求，那么操作一定是不能成功的**。也就是说，只要在 RDBMS 中已经存在的数据表，一定是符合 1NF 的。

### **二范式** ###

**二范式（2NF）：在 1NF 的基础上，实体的属性完全函数依赖于主关键字（混合主键）， 不能存在部分函数依赖于主关键字（混合主键）。**

**如果存在某些属性只依赖混合主键中的部分属性，那么不符合二范式**。

表 1-4 不符合二范式的表格设计

上述表格中是混合主键（学生 ID + 所修课程），但是所属系和系主任这两个属性只依赖于混合主键中的学生 ID 这一个属性，因此，不符合第二范式。

如果有一天学生的所属系要调整，那么所属系和系主任这两列都需要修改，如果这个学生修了多门课程，那么表中的多行数据都要修改，这是非常麻烦的，不符合第二范式。

为了消除这种部分依赖，只有一个办法，就是**将大数据表拆分成两个或者更多个更小的数据表。**

表 1-5 符合二范式的表格设计（1）

通过上述的修改，当一个学生的所属系需要调整时，不管学生修了多少门课程，都只需要改变表 1-5 中的一行数据即可。

### **三范式** ###

**3NF 在 2NF 的基础之上，消除了非主属性对于主键（复合主键）的传递依赖。**

表 1-6 不符合三范式的表格设计

<table style="margin-left:10.5pt;width:426.2pt;"> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td style="vertical-align:top;width:71.15pt;"> 订单ID </td> 
 <td style="vertical-align:top;width:71.45pt;"> 商品ID </td> 
 <td style="vertical-align:top;width:66.85pt;"> 商品颜色 </td> 
 <td style="vertical-align:top;width:68.4pt;"> 商品尺寸 </td> 
 <td style="vertical-align:top;width:72.6pt;"> 商家ID </td> 
 <td style="vertical-align:top;width:75.75pt;"> 用户ID </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="width:71.15pt;"> 001 </td> 
 <td style="width:71.45pt;"> 0001 </td> 
 <td style="width:66.85pt;"> 深空灰 </td> 
 <td style="width:68.4pt;"> 300*270*40 </td> 
 <td style="width:72.6pt;"> XXX旗舰店 </td> 
 <td style="width:75.75pt;"> 00001 </td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

很明显，表 1-7 中，商品颜色依赖于商品 ID，商品 ID 依赖于订单 ID，那么非主属性商品颜色就传递依赖于订单 ID，因此不符合三范式，解决方案是**将大数据表拆分成两个或者更多个更小的数据表**。

表 1-7 符合三范式的表格设计（1）

<table style="margin-left:51.45pt;width:344.35pt;"> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td style="vertical-align:top;width:85.6pt;"> 订单ID </td> 
 <td style="vertical-align:top;width:84.1pt;"> 商品ID </td> 
 <td style="vertical-align:top;width:86.4pt;"> 商家ID </td> 
 <td style="vertical-align:top;width:88.25pt;"> 用户ID </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="width:85.6pt;"> &nbsp; 001 </td> 
 <td style="width:84.1pt;"> &nbsp; 0001 </td> 
 <td style="width:86.4pt;"> XXX旗舰店 </td> 
 <td style="width:88.25pt;"> &nbsp; 00001 </td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

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