数据库原理及应用-数据库设计中的五种范式

2018-02-22 20:45:33

要想设计一个结构合理的数据库，首先得明确需求，并且分析数据之间的关系，数据间的关系成为数据依赖。

数据依赖分为两种:

• 函数依赖(Function dependency，FD)：一种最基本的数据依赖，一个或一组属性可以决定其他的属性；
• 多值依赖(Multi-valued Dependency，MVD)：一个或一组属性可以决定其他属性的多个不同值，在数据库设计的时候基本不用考虑；
• 连接依赖(Join Dependency，JD)：将一张表投影拆分，若将拆分后的表连接后能够完全得到原表，则称拆分表连接依赖，在数据库设计的时候基本不用考虑；

范式介绍

• 1NF：每个属性类型都得是原子的，不能表中套表。

• 2NF：在1NF的基础上不存在部分函数依赖。

如下例，主键是（S#，C#），然而表中的姓名，年龄，地址等信息可以由S确定，也就是存在了部分函数依赖，所以不满足二范式。

如果关系不满足二范式，则会引起如下的问题：

1、插入异常：例如新生报道，由于尚未选课，所以导致无法录入姓名，年龄，地址的信息，因为主键C不能为空；

2、删除异常：例如删除所有选课信息，那么姓名等个人信息也得删除；

3、更新异常：在更新的时候很难维护，例如一个学生选课50个，那他的住址，年龄等就要冗余50次；

解决方法：one fact in one place，即一事一地，一张表管一件事。

• 3NF：在2NF的基础上不存在属性对主键的传递依赖。

如下例，SALARY -> SAL_LEVEL -> EMP，因此存在传递依赖，所以不满足三范式。

关系不满足三范式会出现的问题：

1、插入异常：例如该公司工资级别还未确定的时候，那么该级别和薪水的对照关系就没有确定；

2、删除异常：例如拿三级工资的只有一个，如果将之删除，那么三级的工资对照关系也随之删除了；

3、更新异常：在更新的时候很难维护，例如拿三级工资的有100人，那么三级工资拿的工资的对照关系就会重复100次，如果三级工资更改了，那么也需要修改100次。也就是说数据冗余量很大；

解决方法：one fact in one place，即一事一地，一张表管一件事。

• 4NF：在3NF的基础上消除数据之间可能存在的多值依赖（很少考虑）
• 5NF：在4NF的基础上消除数据之间可能存在的连接依赖（很少考虑）