数据库范式的思考以及数据库的设计
数据库范式——通俗易懂【转】
数据库范式是数据库设计中必不可少的知识,没有对范式的理解,就无法设计出高效率、优雅的数据库。甚至设计出错误的数据库。而想要理解并掌握范式却并不是那 么容易。教科书中一般以关系代数的方法来解释数据库范式。这样做虽然能够十分准确的表达数据库范式,但比较抽象,不太直观,不便于理解,更难以记忆。
本文用较为直白的语言介绍范式,旨在便于理解和记忆,这样做可能会出现一些不精确的表述。但对于初学者应该是个不错的入门。我写下这些的目的主要是为了加强 记忆,其实我也比较菜,我希望当我对一些概念生疏的时候,回过头来看看自己写的笔记,可以快速地进入状态。如果你发现其中用错误,请指正。
下面开始进入正题:
一、基础概念
要理解范式,首先必须对知道什么是关系数据库,如果你不知道,我可以简单的不能再简单的说一下:关系数据库就是用二维表来保存数据。表和表之间可以……(省略10W字)。
然后你应该理解以下概念:
二、6个范式
好了,上面已经介绍了我们掌握范式所需要的全部基础概念,下面我们就来讲范式。首先要明白,范式的包含关系。一个数据库设计如果符合第二范式,一定也符合第一范式。如果符合第三范式,一定也符合第二范式…
第一范式(1NF):属性不可分。
在前面我们已经介绍了属性值的概念,我们说,它是“不可分的”。而第一范式要求属性也不可分。那么它和属性值不可分有什么区别呢?给一个例子:
Ps:这个表中,属性值“分”了。
Ps:这个表中,属性 “分”了。
这两种情况都不满足第一范式。不满足第一范式的数据库,不是关系数据库!所以,我们在任何关系数据库管理系统中,做不出这样的“表”来。
第二范式(2NF):符合1NF,并且,非主属性完全依赖于码。
听起来好像很神秘,其实真的没什么。
一 个候选码中的主属性也可能是好几个。如果一个主属性,它不能单独做为一个候选码,那么它也不能确定任何一个非主属性。给一个反例:我们考虑一个小学的教务 管理系统,学生上课指定一个老师,一本教材,一个教室,一个时间,大家都上课去吧,没有问题。那么数据库怎么设计?(学生上课表)
一个学生上一门课,一定在特定某个教室。所以有(学生,课程)->教室
一个学生上一门课,一定是特定某个老师教。所以有(学生,课程)->老师
一个学生上一门课,他老师的职称可以确定。所以有(学生,课程)->老师职称
一个学生上一门课,一定是特定某个教材。所以有(学生,课程)->教材
一个学生上一门课,一定在特定时间。所以有(学生,课程)->上课时间
因此(学生,课程)是一个码。
然而,一个课程,一定指定了某个教材,一年级语文肯定用的是《小学语文1》,那么就有课程->教材。(学生,课程)是个码,课程却决定了教材,这就叫做不完全依赖,或者说部分依赖。出现这样的情况,就不满足第二范式!
有什么不好吗?你可以想想:
1、校长要新增加一门课程叫“微积分”,教材是《大学数学》,怎么办?学生还没选课,而学生又是主属性,主属性不能空,课程怎么记录呢,教材记到哪呢? ……郁闷了吧?(插入异常)
2、下学期没学生学一年级语文(上)了,学一年级语文(下)去了,那么表中将不存在一年级语文(上),也就没了《小学语文1》。这时候,校长问:一年级语文(上)用的什么教材啊?……郁闷了吧?(删除异常)
3、校长说:一年级语文(上)换教材,换成《大学语文》。有10000个学生选了这么课,改动好大啊!改累死了……郁闷了吧?(修改异常)
那应该怎么解决呢?投影分解,将一个表分解成两个或若干个表
学生上课表新
课程的表 第三范式(3NF):符合2NF,并且,消除传递依赖
上面的“学生上课表新”符合2NF,可以这样验证:两个主属性单独使用,不用确定其它四个非主属性的任何一个。但是它有传递依赖!
在哪呢?问题就出在“老师”和“老师职称”这里。一个老师一定能确定一个老师职称。
有什么问题吗?想想:
1、老师升级了,变教授了,要改数据库,表中有N条,改了N次……(修改异常)
2、没人选这个老师的课了,老师的职称也没了记录……(删除异常)
3、新来一个老师,还没分配教什么课,他的职称记到哪?……(插入异常)
那应该怎么解决呢?和上面一样,投影分解:
本文用较为直白的语言介绍范式,旨在便于理解和记忆,这样做可能会出现一些不精确的表述。但对于初学者应该是个不错的入门。我写下这些的目的主要是为了加强 记忆,其实我也比较菜,我希望当我对一些概念生疏的时候,回过头来看看自己写的笔记,可以快速地进入状态。如果你发现其中用错误,请指正。
下面开始进入正题:
一、基础概念
要理解范式,首先必须对知道什么是关系数据库,如果你不知道,我可以简单的不能再简单的说一下:关系数据库就是用二维表来保存数据。表和表之间可以……(省略10W字)。
然后你应该理解以下概念:
- 实体:现实世界中客观存在并可以被区别的事物。比如“一个学生”、“一本书”、“一门课”等等。值得强调的是这里所说的“事物”不仅仅是看得见摸得着的“东西”,它也可以是虚拟的,不如说“老师与学校的关系”。
- 属性:教科书上解释为:“实体所具有的某一特性”,由此可见,属性一开始是个逻辑概念,比如说,“性别”是“人”的一个属性。在关系数据库中,属性又是个物理概念,属性可以看作是“表的一列”。
- 元组:表中的一行就是一个元组。
- 分量:元组的某个属性值。在一个关系数据库中,它是一个操作原子,即关系数据库在做任何操作的时候,属性是“不可分的”。否则就不是关系数据库了。
- 码:表中可以唯一确定一个元组的某个属性(或者属性组),如果这样的码有不止一个,那么大家都叫候选码,我们从候选码中挑一个出来做老大,它就叫主码。
- 全码:如果一个码包含了所有的属性,这个码就是全码。
- 主属性:一个属性只要在任何一个候选码中出现过,这个属性就是主属性。
- 非主属性:与上面相反,没有在任何候选码中出现过,这个属性就是非主属性。
- 外码:一个属性(或属性组),它不是码,但是它别的表的码,它就是外码。
二、6个范式
好了,上面已经介绍了我们掌握范式所需要的全部基础概念,下面我们就来讲范式。首先要明白,范式的包含关系。一个数据库设计如果符合第二范式,一定也符合第一范式。如果符合第三范式,一定也符合第二范式…
第一范式(1NF):属性不可分。
在前面我们已经介绍了属性值的概念,我们说,它是“不可分的”。而第一范式要求属性也不可分。那么它和属性值不可分有什么区别呢?给一个例子:
name | tel | age | |
大宝 | 13612345678 | 22 | |
小明 | 13988776655 | 010-1234567 | 21 |
Ps:这个表中,属性值“分”了。
name | tel | age | |
手机 | 座机 | ||
大宝 | 13612345678 | 021-9876543 | 22 |
小明 | 13988776655 | 010-1234567 | 21 |
Ps:这个表中,属性 “分”了。
这两种情况都不满足第一范式。不满足第一范式的数据库,不是关系数据库!所以,我们在任何关系数据库管理系统中,做不出这样的“表”来。
第二范式(2NF):符合1NF,并且,非主属性完全依赖于码。
听起来好像很神秘,其实真的没什么。
一 个候选码中的主属性也可能是好几个。如果一个主属性,它不能单独做为一个候选码,那么它也不能确定任何一个非主属性。给一个反例:我们考虑一个小学的教务 管理系统,学生上课指定一个老师,一本教材,一个教室,一个时间,大家都上课去吧,没有问题。那么数据库怎么设计?(学生上课表)
学生 | 课程 | 老师 | 老师职称 | 教材 | 教室 | 上课时间 |
小明 | 一年级语文(上) | 大宝 | 副教授 | 《小学语文1》 | 101 | 14:30 |
一个学生上一门课,一定在特定某个教室。所以有(学生,课程)->教室
一个学生上一门课,一定是特定某个老师教。所以有(学生,课程)->老师
一个学生上一门课,他老师的职称可以确定。所以有(学生,课程)->老师职称
一个学生上一门课,一定是特定某个教材。所以有(学生,课程)->教材
一个学生上一门课,一定在特定时间。所以有(学生,课程)->上课时间
因此(学生,课程)是一个码。
然而,一个课程,一定指定了某个教材,一年级语文肯定用的是《小学语文1》,那么就有课程->教材。(学生,课程)是个码,课程却决定了教材,这就叫做不完全依赖,或者说部分依赖。出现这样的情况,就不满足第二范式!
有什么不好吗?你可以想想:
1、校长要新增加一门课程叫“微积分”,教材是《大学数学》,怎么办?学生还没选课,而学生又是主属性,主属性不能空,课程怎么记录呢,教材记到哪呢? ……郁闷了吧?(插入异常)
2、下学期没学生学一年级语文(上)了,学一年级语文(下)去了,那么表中将不存在一年级语文(上),也就没了《小学语文1》。这时候,校长问:一年级语文(上)用的什么教材啊?……郁闷了吧?(删除异常)
3、校长说:一年级语文(上)换教材,换成《大学语文》。有10000个学生选了这么课,改动好大啊!改累死了……郁闷了吧?(修改异常)
那应该怎么解决呢?投影分解,将一个表分解成两个或若干个表
学生 | 课程 | 老师 | 老师职称 | 教室 | 上课时间 |
小明 | 一年级语文(上) | 大宝 | 副教授 | 101 | 14:30 |
学生上课表新
课程 | 教材 |
一年级语文(上) | 《小学语文1》 |
课程的表 第三范式(3NF):符合2NF,并且,消除传递依赖
上面的“学生上课表新”符合2NF,可以这样验证:两个主属性单独使用,不用确定其它四个非主属性的任何一个。但是它有传递依赖!
在哪呢?问题就出在“老师”和“老师职称”这里。一个老师一定能确定一个老师职称。
有什么问题吗?想想:
1、老师升级了,变教授了,要改数据库,表中有N条,改了N次……(修改异常)
2、没人选这个老师的课了,老师的职称也没了记录……(删除异常)
3、新来一个老师,还没分配教什么课,他的职称记到哪?……(插入异常)
那应该怎么解决呢?和上面一样,投影分解:
学生 | 课程 | 老师 | 教室 | 上课时间 |
小明 | 一年级语文(上) | 大宝 | 101 | 14:30 |
老师 | 老师职称 |
大宝 | 副教授 |
BC范式(BCNF):符合3NF,并且,主属性不依赖于主属性
若关系模式属于第一范式,且每个属性都不传递依赖于键码,则R属于BC范式。
通常
BC范式的条件有多种等价的表述:每个非平凡依赖的左边必须包含键码;每个决定因素必须包含键码。
BC范式既检查非主属性,又检查主属性。当只检查非主属性时,就成了第三范式。满足BC范式的关系都必然满足第三范式。
还可以这么说:若一个关系达到了第三范式,并且它只有一个候选码,或者它的每个候选码都是单属性,则该关系自然达到BC范式。
一般,一个数据库设计符合3NF或BCNF就可以了。在BC范式以上还有第四范式、第五范式。
第四范式:要求把同一表内的多对多关系删除。
第五范式:从最终结构重新建立原始结构。
但在绝大多数应用中不需要设计到这种程度。并且,某些情况下,过于范式化甚至会对数据库的逻辑可读性和使用效率起到阻碍。数据库中一定程度的冗余并不一定是坏事情。如果你对第四范式、第五范式感兴趣可以看一看专业教材,从头学起,并且忘记我说的一切,以免对你产生误导
数据库设计中的一些技巧
1. 原始单据与实体之间的关系 可以是一对一、一对多、多对多的关系。在一般情况下,它们是一对一的关系:即一张原始单据对应且只对应一个实体。在特殊情况下,它们可能是一对多或多对一的关系,即一张原始单证对应多个实体,或多张原始单证对应一个实体。这里的实体可以理解为基本表。明确这种对应关系后,对我们设计录入界面大有好处。 〖例1〗:一份员工履历资料,在人力资源信息系统中,就对应三个基本表:员工基本情况表、社会关系表、工作简历表。这就是“一张原始单证对应多个实体”的典型例子。 2. 主键与外键 一般而言,一个实体不能既无主键又无外键。在E—R 图中, 处于叶子部位的实体, 可以定义主键,也可以不定义主键(因为它无子孙), 但必须要有外键(因为它有父亲)。 主键与外键的设计,在全局数据库的设计中,占有重要地位。当全局数据库的设计完成以后,有个美国数据库设计专家说:“键,到处都是键,除了键之外,什么也没有”,这就是他的数据库设计经验之谈,也反映了他对信息系统核心(数据模型)的高度抽象思想。因为:主键是实体的高度抽象,主键与外键的配对,表示实体之间的连接。 3. 基本表的性质 基本表与中间表、临时表不同,因为它具有如下四个特性: (1) 原子性。基本表中的字段是不可再分解的。 (2) 原始性。基本表中的记录是原始数据(基础数据)的记录。 (3) 演绎性。由基本表与代码表中的数据,可以派生出所有的输出数据。 (4) 稳定性。基本表的结构是相对稳定的,表中的记录是要长期保存的。 理解基本表的性质后,在设计数据库时,就能将基本表与中间表、临时表区分开来。 4. 范式标准 基本表及其字段之间的关系, 应尽量满足第三范式。但是,满足第三范式的数据库设计,往往不是最好的设计。为了提高数据库的运行效率,常常需要降低范式标准:适当增加冗余,达到以空间换时间的目的。 〖例2〗:有一张存放商品的基本表,如表1所示。“金额”这个字段的存在,表明该表的设计不满足第三范式,因为“金额”可以由“单价”乘以“数量”得到,说明“金额”是冗余字段。但是,增加“金额”这个冗余字段,可以提高查询统计的速度,这就是以空间换时间的作法。 在Rose 2002中,规定列有两种类型:数据列和计算列。“金额”这样的列被称为“计算列”,而“单价”和“数量”这样的列被称为“数据列”。 表1 商品表的表结构 商品名称 商品型号 单价 数量 金额 电视机 29吋 2,500 40 100,000 5. 通俗地理解三个范式 通俗地理解三个范式,对于数据库设计大有好处。在数据库设计中,为了更好地应用三个范式,就必须通俗地理解三个范式(通俗地理解是够用的理解,并不是最科学最准确的理解): 第一范式:1NF是对属性的原子性约束,要求属性具有原子性,不可再分解; 第二范式:2NF是对记录的惟一性约束,要求记录有惟一标识,即实体的惟一性; 第三范式:3NF是对字段冗余性的约束,即任何字段不能由其他字段派生出来,它要求字段没有冗余。 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。 6. 要善于识别与正确处理多对多的关系 若两个实体之间存在多对多的关系,则应消除这种关系。消除的办法是,在两者之间增加第三个实体。这样,原来一个多对多的关系,现在变为两个一对多的关系。要将原来两个实体的属性合理地分配到三个实体中去。这里的第三个实体,实质上是一个较复杂的关系,它对应一张基本表。一般来讲,数据库设计工具不能识别多对多的关系,但能处理多对多的关系。 〖例3〗:在“图书馆信息系统”中,“图书”是一个实体,“读者”也是一个实体。这两个实体之间的关系,是一个典型的多对多关系:一本图书在不同时间可以被多个读者借阅,一个读者又可以借多本图书。为此,要在二者之间增加第三个实体,该实体取名为“借还书”,它的属性为:借还时间、借还标志(0表示借书,1表示还书),另外,它还应该有两个外键(“图书”的主键,“读者”的主键),使它能与“图书”和“读者”连接。 7. 主键PK的取值方法 PK是供程序员使用的表间连接工具,可以是一无物理意义的数字串, 由程序自动加1来实现。也可以是有物理意义的字段名或字段名的组合。不过前者比后者好。当PK是字段名的组合时,建议字段的个数不要太多,多了不但索引占用空间大,而且速度也慢。 8. 正确认识数据冗余 主键与外键在多表中的重复出现, 不属于数据冗余,这个概念必须清楚,事实上有许多人还不清楚。非键字段的重复出现, 才是数据冗余!而且是一种低级冗余,即重复性的冗余。高级冗余不是字段的重复出现,而是字段的派生出现。 〖例4〗:商品中的“单价、数量、金额”三个字段,“金额”就是由“单价”乘以“数量”派生出来的,它就是冗余,而且是一种高级冗余。冗余的目的是为了提高处理速度。只有低级冗余才会增加数据的不一致性,因为同一数据,可能从不同时间、地点、角色上多次录入。因此,我们提倡高级冗余(派生性冗余),反对低级冗余(重复性冗余)。 9. E--R图没有标准答案 信息系统的E--R图没有标准答案,因为它的设计与画法不是惟一的,只要它覆盖了系统需求的业务范围和功能内容,就是可行的。反之要修改E--R图。尽管它没有惟一的标准答案,并不意味着可以随意设计。好的E—R图的标准是:结构清晰、关联简洁、实体个数适中、属性分配合理、没有低级冗余。 10. 视图技术在数据库设计中很有用 与基本表、代码表、中间表不同,视图是一种虚表,它依赖数据源的实表而存在。视图是供程序员使用数据库的一个窗口,是基表数据综合的一种形式, 是数据处理的一种方法,是用户数据保密的一种手段。为了进行复杂处理、提高运算速度和节省存储空间, 视图的定义深度一般不得超过三层。 若三层视图仍不够用, 则应在视图上定义临时表, 在临时表上再定义视图。这样反复交迭定义, 视图的深度就不受限制了。 对于某些与国家政治、经济、技术、军事和安全利益有关的信息系统,视图的作用更加重要。这些系统的基本表完成物理设计之后,立即在基本表上建立第一层视图,这层视图的个数和结构,与基本表的个数和结构是完全相同。并且规定,所有的程序员,一律只准在视图上操作。只有数据库管理员,带着多个人员共同掌握的“安全钥匙”,才能直接在基本表上操作。请读者想想:这是为什么? 11. 中间表、报表和临时表 中间表是存放统计数据的表,它是为数据仓库、输出报表或查询结果而设计的,有时它没有主键与外键(数据仓库除外)。临时表是程序员个人设计的,存放临时记录,为个人所用。基表和中间表由DBA维护,临时表由程序员自己用程序自动维护。 12. 完整性约束表现在三个方面 域的完整性:用Check来实现约束,在数据库设计工具中,对字段的取值范围进行定义时,有一个Check按钮,通过它定义字段的值城。 参照完整性:用PK、FK、表级触发器来实现。 用户定义完整性:它是一些业务规则,用存储过程和触发器来实现。 13. 防止数据库设计打补丁的方法是“三少原则” (1) 一个数据库中表的个数越少越好。只有表的个数少了,才能说明系统的E--R图少而精,去掉了重复的多余的实体,形成了对客观世界的高度抽象,进行了系统的数据集成,防止了打补丁式的设计; (2) 一个表中组合主键的字段个数越少越好。因为主键的作用,一是建主键索引,二是做为子表的外键,所以组合主键的字段个数少了,不仅节省了运行时间,而且节省了索引存储空间; (3) 一个表中的字段个数越少越好。只有字段的个数少了,才能说明在系统中不存在数据重复,且很少有数据冗余,更重要的是督促读者学会“列变行”,这样就防止了将子表中的字段拉入到主表中去,在主表中留下许多空余的字段。所谓“列变行”,就是将主表中的一部分内容拉出去,另外单独建一个子表。这个方法很简单,有的人就是不习惯、不采纳、不执行。 数据库设计的实用原则是:在数据冗余和处理速度之间找到合适的平衡点。“三少”是一个整体概念,综合观点,不能孤立某一个原则。该原则是相对的,不是绝对的。“三多”原则肯定是错误的。试想:若覆盖系统同样的功能,一百个实体(共一千个属性) 的E--R图,肯定比二百个实体(共二千个属性) 的E--R图,要好得多。 提倡“三少”原则,是叫读者学会利用数据库设计技术进行系统的数据集成。数据集成的步骤是将文件系统集成为应用数据库,将应用数据库集成为主题数据库,将主题数据库集成为全局综合数据库。集成的程度越高,数据共享性就越强,信息孤岛现象就越少,整个企业信息系统的全局E—R图中实体的个数、主键的个数、属性的个数就会越少。 提倡“三少”原则的目的,是防止读者利用打补丁技术,不断地对数据库进行增删改,使企业数据库变成了随意设计数据库表的“垃圾堆”,或数据库表的“大杂院”,最后造成数据库中的基本表、代码表、中间表、临时表杂乱无章,不计其数,导致企事业单位的信息系统无法维护而瘫痪。 “三多”原则任何人都可以做到,该原则是“打补丁方法”设计数据库的歪理学说。“三少”原则是少而精的原则,它要求有较高的数据库设计技巧与艺术,不是任何人都能做到的,因为该原则是杜绝用“打补丁方法”设计数据库的理论依据。 14. 提高数据库运行效率的办法 在给定的系统硬件和系统软件条件下,提高数据库系统的运行效率的办法是: (1) 在数据库物理设计时,降低范式,增加冗余, 少用触发器, 多用存储过程。 (2) 当计算非常复杂、而且记录条数非常巨大时(例如一千万条),复杂计算要先在数据库外面,以文件系统方式用C++语言计算处理完 |