数据库之三范式

如果不想看理论性的数的话,又想重温一下数据库知识,又是日本动漫迷的话,可以看一下:

数据库之三范式


作为漫画和专业知识结合在一起的点子十分有创意,而且读起来也有趣。


数据库通过E-R,entity-relationship模型进行数据库的设计,根据具体的关系。

一对多,一个职员对多个客户。如果只有一个职员。

多对一,反过来。

多对多,多个职员对多个客户。


确定关系后,还需要进行normalization,规范化,分三范式。

先看看非规范化:

数据库之三范式


你会发现一个王国里面的商品又有两个列,你设计数据库的时候不会这样吧。

规范化有什么用呢?你一改一样水果的单价,就要全部都要改动,如果规范化之后,将水果单独分开,那就不会造成矛盾了。


第一范式:

数据库之三范式

第一范式,商品和订单分开。如果苹果单价一变化,就不用将非范式表中含有苹果的价格全部改过。

每一列都是不可分割的,除去了非规范式中的重复记录(记录就是一行)。

但是,存在的问题是,如果商品没有卖出去过,那么数量为0,也没有报表编码,但是我们确实需要商品的名称,单价和商品编码。

所以,继续看第二范式。


第二范式:


数据库之三范式

商品的名称,单价和商品编码单独做成一个表,通过商品编码这一列确定其他两个字段的值,这种原则成为函数依赖(functionally dependent)通过主键确定其他列的值。

回头看看报表编码,出口国编码这个表,第二范式。

报表编码可以确定出口国编码,确定出口国编码后再确定出口国名称。

问题所在,出口国编码虽然能通过一列确认其他值,但是如果出口国根本就没有进口过,那么所谓的商品编码便是不存在的。


第三范式:

数据库之三范式


只能由主键确定其他列值,而第二范式中出现的,由报表编码可以确定出口国编码,确定出口国编码后再确定出口国名称。这种通过某一列的值间接确定另外一列的值,我们成为传递依赖,第三范式去除传递依赖。


其实报表编码,商品编码,数量这一个表,和商品编码,商品名称,单价这一个表不只满足第二范式了,也满足第三范式了。

但是,第二范式中,报表编码,口国编码,出口国名称的表却不满足第三范式,因为有传递依赖,分割之后就满足第三范式了。


总结一下:

第一范式:列不可分,行中没有重复记录。

第二范式:通过主键确定其他列的值,通过其他列又确定其他列的值,会存在传递依赖。

第三范式:只能通过主键确定其他列的值,不存在传递依赖,其实第三范式就是特殊的第二范式。

数据库之三范式

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