范式

什么是数据库范式？ 关系数据库的设计规范。不同的规范要求被称为不同的范式，越高的范式数据库冗余越小。 作用？ 减少数据库中数据冗余的过程； 数据库范式 1、第一范式（1NF）： 在关系模式R中，当且仅当所有属性只包含原子值，即每个分量都是不可再分的数据项，则称R满足1NF。 例如表所示的教师职称情况关系就不满足1NF。原因在于，该关系模式中的“高级职称人数”不是一个原子属性，若将其拆分为“教授”和“副教授”两个属性，则就满足1NF。 系名称 高级职称人数 教授 副教授 计算机系 1 2 电子系 3 4 2、第二范式（2NF）： 满足1NF的关系模式会有许多重复值，修改数据可能引起疏漏。为了消除这种数据冗余和避免更新数据的遗漏，需要使用更加规范的2NF。当且仅当关系模式满足1NF，且每个非键属性（既不属于任何候选键的属性，也称为非主属性）完全依赖于候选键时，则称R满足2NF。 例如，有选课关系模式SC(Sno,Cno,Grade,Credit)，其中(Sno,Cno)->Grade,Cno->Credit。因此，SC的候选键为(Sno,Cno)。这样Cno->Credit就构成了Credit对候选键(Sno,Cno)的部分函数依赖。因此，SC不满足2NF。若要将SC转化为2NF，可以将它拆分为SC1(Sno,Cno,Grade)和SC2(Cno,Grade)。 3、第三范式（3NF）

编程范式 （ programming paradigm ），即编程风格。当前有许多不同的编程范式。要 达到专业程序员水平，则需要学习面向对象编程或函数式编程范式。、 过程式编程 （ procedural programming ）：这种编程风 格要求你编写一系列步骤来解决问题，每步都会改变程序的状态。在过程式编程中，写 的是“先做这个，再做那个”这样的代码。示例如下： x = 2 y = 4 z = 8 xyz = x + y + z xyz 上例中每行代码都改变了程序的状态。首先，定义了 x ，随后定义 y ，然后是 z 。最 后，定义 xyz 的值。 函数式编程 函数式编程 （ functional programming ）源自拉姆达运算（ lambda calculus ）：世界上 最小的通用编程语言（由数学家阿隆佐·邱奇发明）。函数式编程通过消除全局状态 ，解决了过程式编程中出现的问题。函数式程序员依靠的是不使用或不改变全局状态 的函数，他们唯一使用的状态就是传给函数的参数。一个函数的结果通常被继续传 给另一个函数。因此，这些程序员通过函数之间传递状态，避免了全局状态的问题 ，也因此消除了由此带来的副作用和其他问题。 函数式编程的专业术语很多，有人下过一个还算精简的定义：“函数式代码有一个特 征：没有副作用。它不依赖当前函数之外的数据，也不改变当前函数之外的数据。”并给

01数据库简介 • 为什么需要数据库? 1、数据量越来越大,对于数据的记录和准确查找, 2、数据库系统解决的问题:持久化存储,优化读写,保证数据的有效性。 • 关系型数据库与非关系型数据库 数据库的分类： 1、关系型数据库 指采用了关系模型来组织数据的数据库。关系模型指的就是二维表格模型,而一个关系型数据库就是由二维表及其之间的联系所组成的一个数据组织。主流的关系型数据库有:Oracle、Microsoft SQL Server、MySQL、PostgreSQL,SQLite、MariaDB(MySQL的一个分支)Microsoft Access、SAP。 2、非关系型数据库 指非关系型的,分布式的,以键值对存储且结构不固定,可以减少一些时间和空间的开销。非关系型数据库都是针对某些特定的应用需求,主要分为以下几类: 1). 面向海量数据访问的面向文档数据库:MongoDB、Amazon、DynamoDB、Couchbase等。 2). 面向高性能并发读写的key-value数据库: Redis、 Memcached等。 3). 面向搜索数据内容的搜索引擎:Elasticsearch,Splunk,Solr,MarkLogic和Sphinx等。 4). 面向可扩展性的分布式数据库:Cassandra,HBase等。 02 关系型数据库 1、E—R模型 当前物理的数据库都是按照E

ps：数据库三范式是层层递进的关系 一.数据库第一范式，数据列的原子性，即每一个数据列都应该具有唯一性，场景（1.电话--》如果需求是要公司电话和家庭电话则不符合标准.。 2.物品名称1，物品名称2--》数据列意义重复，应该变为物品名称） 二.数据库第二范式,每一个数据列都应该依赖于主键而存在，（oderid,productid,quntity,productname(1,2联合主键)--》第3列依赖于主键，但第4列只依赖于第2列，所以不符合，所以应该分成两张表（oderid,productid,quntity）（productid,productname）） 三.数据库第三范式,不能存在传递依赖的情况，（oderid,productid,productname(1为主键)--》第3列直接依赖于第2列，间接依赖于主键，虽然符合第二范式，但注意，这里的依赖是间接的！ 来源： CSDN 作者： houxinhong 链接： https://blog.csdn.net/houxinhong/article/details/104129110

数据库设计的范式 范式顾名思义，即 设计数据库时需要遵循的一些规范 。要遵循后边的范式要求，必须遵循前面所有范式的要求。设计关系数据库时，遵从不同的规范要求，设计出合理的关系数据库，这些不同的规范要求被称为不同的范式，各种范式呈递次规范，越高范式数据库冗余越小。 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）、巴斯-科德范式（BCNF）、第四范式（4NF）和第五范式（SNF，又称完美范式） 对于一般的项目，满足前三项就可以了。下面具体介绍前面三项。 1.第一范式（1NF） 每一列都是不可分割的原子数据项 怎么去理解呢？其实不难，简单来说就是，必须是一个能存进去数据库的数据表。 2.第二范式（2NF） 在1NF基础上，非码属性必须完全依赖候选码（在1NF基础上消除非主属性对主码的部分函数依赖） 相关概念： 函数依赖：A–>B,如果通过A属性（属性组）的值，可以唯一确定B属性的值。则称B依赖于A 完全函数依赖：A–>B,如果A是一个属性组，则B属性值的确定依赖于A属性组中所有的属性值。 部分函数依赖： A–>B,如果A是一个属性组，则B属性值的确定只需依赖于A属性组中其中一些的属性值。 传递函数依赖：A–>B,B–>C=>A–>C。如果通过A属性（属性组）的值，可以唯一确定B属性的值，通过B属性（属性组）的值，可以唯一确定C属性的值

简单的说， 第一范式就是原子性，字段不可再分割； 第二范式就是属性完全依赖于主键，没有部分依赖； 第三范式就是没有传递依赖，属性不依赖于其它非主属性。 (1) 第一范式（1NF） 1NF的定义为：符合1NF的关系中的每个属性都不可再分。 下表所示的情况，就不符合1NF的要求。 1NF是所有关系型数据库的最基本要求，也就是说，只要在RDBMS中已经存在的数据表，一定是符合1NF的。如下表所示： (2) 第二范式（2NF） 2NF的定义为：在1NF的基础之上，消除了非主属性对于码的部分函数依赖。 例如： 对于下仅仅符合1NF的下表 仍会存在一些问题： 数据冗余过大： 学号、姓名、系名、系主任这些数据重复多次。每个系与对应的系主任的数据也重复多次 插入异常: 假如学校3月份新建了一个系，等到8月份才招生，那么无法将系名与系主任的数据单独地添加到数据表中去 删除异常: 假如将某个系中所有学生相关的记录都删除，那么所有系与系主任的数据也就随之消失了 修改异常: 假如李小明转系到法律系，那么为了保证数据库中数据的一致性，需要修改三条记录中系与系主任的数据 改进后如下： (3) 第三范式（3NF） 3NF的定义为：在2NF的基础之上，消除了非主属性对于码的传递函数依赖。 仅仅符合2NF的要求，很多情况下还是不够的，原因在于仍然存在非主属性(系主任)对于码(学号)的传递函数依赖。改进后如下： 改进

1.数据库的相关概念 数据(Data) 数据就是客观信息的一种描述 数据库(DataBase) 指长期存储在计算机内有组织、可共享的数据集合。 数据库管理系统(DataBase Management System) 为数据库建立、使用和维护而配置的软件。 数据库系统(DataBase System) 在计算机系统中引入数据库后的系统构成。 2.数据库的系统模型 数据库系统根据数据存储的数据模型可以分为： (1层次性数据库 (2网状型数据库 (3关系型数据库 (4面向对象型数据库 3、数据库概念模型 （ 1）信息实体的概念 实体（Entity) 属性（Attribute) 建、主键、外键 实体型(Entty type) 实体集(Entity Set) 联系Relationshp) 4、实体的关系 1、一对一的关系（1:1） 对于实体集A中每一个实体，实体集B中至多有一个实体与之关联，则称实体集A与实体集B具有一对一的关系，记为（1：1） 2、一对多的关系（1：N）或多对一的关系（N：1） 实体集A中的每一个实体，实体集B中有N个实体与之关联；反过来，实体集B的每一个实体，实体集A有N个实体与之关联； 3、多对多的关系（N:N) 实体集A中的每一个实体，实体集B中有N个实体与之关联；反过来，实体集B的每一个实体，实体集A有个M体与之关联； 5.为什么需要设计数据库 (1良好的数据库设计

Oracle数据库概述 数据库基本概念 数据库相关概念 1. 数据（ Data ）是数据库的基本对象，是描述事物的符号记 2. 数据库（ Database ）就是存放数据的仓库。 3. 关系型数据库（Relational Database ，简称RDB）就是指基于关系模型的数据库 4. 数据库管理系统（ Database Management System ，简称DBMS）是科学组织和储存数据，对数据库进行统一的管理和控制，以保证数据库的安全性和完整性。 5. 关系型数据库管理系统（Relational Database Management System ，简称RDBMS），它通过数据、关系和对数据的约束三者组成的数据模型来存放和管理数据。 关系数据模型的三个要素：数据结构、数据操作方式、完整性约束 数据库设计的主要步骤：概念设计、逻辑设计、物理设计 1 、概念设计：概念设计的主要任务是根据需求分析的结果抽象出实际应用中的实体及联系，然后画出ER图。 2 、逻辑设计：逻辑设计的主要任务是把概念设计得到的ER图转化为表的结构，用到的知识主要是ER图中的联系转化为表的基本规则及范式理论。 3 、物理设计：物理设计的主要任务是在具体的DBMS上把逻辑设计得到的表实现，包括物理存储规划和创建合适的索引等任务。 联系的映射约束 映射约束的种类有以下三种： 1 、一对一 2 、一对多 3

一、数据库设计范式及其意义和不足 数据库的设计范式是数据库设计所需要满足的规范，数据库的规范化是优化表的结构和优化把数据组织到表中的方式，这样使数据更明确，更简洁。实践中，通常把一个数据库分成两个或多个表并定义表之间的关系以做到数据隔离，添加、删除和修改某个字段只需要在一个表中进行，接着可以通过定义的关系传递到数据库中剩余的表中（和分层思想的意义所在很相似）。这样我们可以消除很多错误或垃圾数据出现的机会并减轻更新信息所必要的工作量。 目前，主要有六种范式：第一范式、第二范式、第三范式、BC范式、第四范式和第五范式。满足最低要求的叫第一范式，简称1NF。在第一范式基础上进一步满足一些要求的为第二范式，简称2NF。其余依此类推 事物往往具有多面性，设计范式也会带来一定的麻烦：操作困难，因为需要联系多个表才能得到所需要数据，而且范式越高性能就会越差。所以使用多高的范式需要权衡利弊，一般在项目中，使用到第三范式也就足够了，性能好而且方便管理数据。 二、下面我们来举例介绍一下数据库设计三范式 说明：实例采用《学校机房收费系统》的“学生信息表”，“学生上下机记录表”的部分字段 1、第一范式1NF 定义：数据库表中的字段都是单一属性的，不可再分。 简单的说，每一个属性都是原子项，不可分割。 1NF是关系模式应具备的最起码的条件，如果数据库设计不能满足第一范式，就不称为关系型数据库。也就是说

文章来源:微信公众号-Java蚂蚁-数据库三范式是什么？ 什么是范式？ 简言之就是，数据库设计对数据的存储性能，还有开发人员对数据的操作都有莫大的关系。所以建立科学的，规范的的数据库是需要满足一些规范的来优化数据数据存储方式。在关系型数据库中这些规范就可以称为范式。 什么是三大范式？ 第一范式（1NF）：强调的是列的原子性，即列不能够再分成其他几列。 第二范式（2NF）：首先是 1NF，另外包含两部分内容，一是表必须有一个主键；二是没有包含在主键中的列必须完全依 赖于主键，而不能只依赖于主键的一部分。 第三范式（3NF）：首先是 2NF，另外非主键列必须直接依赖于主键，不能存在传递依赖。即不能存在：非主键列 A 依赖 于非主键列 B，非主键列 B 依赖于主键的情况。注：关系实质上是一张二维表，其中每一行是一个元组，每一列是一个属性 如何理解三大范式？ 第一范式（1NF）： 1)、每一列属性都是不可再分的属性值，确保每一列的原子性 2)、两列的属性相近或相似或一样，尽量合并属性一样的列，确保不产生冗余数据 如果需求说要按哪个省哪个市分类，那么显然第一个表格是不容易满足需求的，也不符合第一范式。 第二范式（2NF）： 每一行的数据只能与其中一列相关，即一行数据只做一件事。只要数据列中出现数据重复，就要把表拆分开来。 一个人同时买几件商品，就会出来一个订单号多条数据，这样子客户都是重复的