范式

在学习数据设计的时候,N种专业术语，看的头疼。但又不能不学，所以只好把它们整理整理出来，好让自己对它们有一个更深的理解。特别是对三范式（Normal Formal）的理解。 三范式指的是第一（1NF)、第二(2NF)和第三范式(3NF),其作用： 解决数据冗余，为数据有效性检查，提高存储效率考虑。 在了解三范式之前，我们先来弄清楚这几个概念（键、函数依赖以及其类型）： 一、关键码（键）： 由一个或多个属性组成，在实际使用中，有下列几种： 超键：在关系中能唯一标识元组的属性集称为关系模式的超键。 注意 : （属性集，说明可以是多个） 候选键：不含有多余属性的超键 主键：用户选作记录标识的候选键 这三个的关系，用数学关系可以做如下表示： 举例：一张学生信息表 问：超键是？ 答曰：学号唯一，是超键；姓名唯一，是超键；（学号，年龄）唯一，是超键；（学号、姓名、年龄）唯一，也是超键。 —— 从这里我们就可以看出，超键的组合是唯一的，但不可能是最小唯一的。 问：候选键是？ 答曰： 学号，唯一且没有多余的属性；姓名，唯一且没有多余的属性。 问：主键是？ 答曰：既可以选择学号，也可以选择姓名（前提是规定没有重名的）作为主键，所以主键是选中的一个候选键。 数据库设计的目的主要是为了解决数据冗余，对数据进行有效的管理。那么引起数据冗余的主要原因是什么呢？ 答曰：数据依赖。 什么是数据依赖

每当我们受命维护或者扩充一个既存系统的时候，恰当地理解原有的系统成为关键。毫无疑问，我们没有足够的时间完全理解它，但是我们一定要找到那个见鬼的合适地方以加入我们的修改。那么是什么阻碍了我们快速理解一个系统呢？一般想来，常见的原因可能包括： 缺失必需的文档。没有合适文档是常态；有了文档，版本又是旧的；好不容易找到来的一个当前版本的，但是是以日文写成的（你熟悉日文的情况下，极有可能那是一个英文文档） 使用不熟悉的工具。如你习惯使用C++，而这个系统使用Java或perl实现的 基于不熟悉的平台。windows和非windows平台差异有时显著地影响着实现 不同的专业领域。虽然作为软件开发本身是一个独立的领域，但是它强烈依赖于问题域，亦即它要处理的问题所在的领域。一个专长于系统开发的资深工程师对于一个游戏引擎也是一筹莫展 实现模式的差异。习惯过程式编程的工程师可能开始理解基于对象或方面的编程模式 底层架构的差异。COM和CORBA都是解决同样的问题的，但是他们是如此地不同，以至于两方的开发人员都接触很少。JAVA 和.NET是一个例子，MFC和Qt是另外一个例子 没有有效的辅助工具用来分析厘清大量的代码。 实现风格糟糕的代码。就是那种你在阅读之前必需使用工具格式化的 设计糟糕的代码。那种到处是强耦合的代码 实现糟糕的代码。那种把本来是同层同级的业务逻辑散布到多个模块，不同层次的调用

数据库优化，是一种综合性的技术，不是通过某一种方式让数据库效率提高很多，而是通过各个方面的优化，来是数据库效率明显的稳步的提高。 主要包括以下： 1、库表的设计优化（三种范式） 2、 库表添加合适的索引(普通索引+主键索引+唯一索引+全文索引) 3、 分表技术-水平分割与垂直分割 4、 读写分离（add/delete/update与select分开） 5、 多用存储过程和触发器（模块化编程） 6、 优化MqSql配置（配置最大并发数，调整缓存大小，my.ini） 7、SQL优化与慢查询 8、 定时清楚垃圾数据，定时进行碎片整理（ MyISAM ） 除此之外，还有 MqSql服务器硬件升级 以下进行详细描述 题外话： 存储引擎： MyISAM ： 查询速度快，插入速度快，但不支持 事务 ，碎片多； InnoDB ：5.5版本后Mysql的默认数据库，支持事务，支持ACID事务，支持行级锁定； Memory ：所有数据置于内存中，拥有极高的插入，适合频繁的数据更新，更新和查询效率。但是会占用和数据量成正比的内存空间。并且其内容会在Mysql重新启动时丢失，不需要保存滴； 数据库三种模式结构/三级模式 外模式（用户）：用户所能看到的数据视图，可通过数据库操纵语言对数据进行操作； 模式（概念）：用户视图的最小并集，所有数据的逻辑结构和概念的描述； 内模式（物理）：实际存储组合，内部视图

1.数据库三范式是什么? ①第一范式（1NF）：字段具有原子性,不可再分。(所有关系型数据库系统都满足第一范式数据库表中的字段都是单一属性的，不可再分) ②.第二范式（2NF）是在第一范式（1NF）的基础上建立起来的，即满足第二范式（2NF）必须先满足第一范式（1NF）。要求数据库表中的每个实例或行必须可以被惟一地区分。通常需要为表加上一个列，以存储各个实例的惟一标识。这个惟一属性列被称为主关键字或主键。 ③.满足第三范式（3NF）必须先满足第二范式（2NF）。简而言之，第三范式（3NF）要求一个数据库表中不包含已在其它表中已包含的非主关键字信息。 >所以第三范式具有如下特征： >>1. 每一列只有一个值 >>2. 每一行都能区分。 >>3. 每一个表都不包含其他表已经包含的非主关键字信息。 2.有哪些数据库优化方面的经验? ①. 用 PreparedStatement， 一般来说比 Statement 性能高：一个 sql发给服务器去执行，涉及步骤：语法检查、语义分析， 编译，缓存。 ②. 有外键约束会影响插入和删除性能，如果程序能够保证数据的完整性，那在设计数据库时就去掉外键。 ③. 表中允许适当冗余，譬如，主题帖的回复数量和最后回复时间等 ④. UNION ALL 要比 UNION 快很多，所以，如果可以确认合并的两个结果集中不包含重复数据且不需要排序时的话，那么就使用

预备知识：属性:实体所具有的某一特性称为属性 　　　　　码：唯一标识实体的属性集称为码，如果一个实体有多于一个候选码，则选定其中一个为主码 　　　　　　包含在任何一个候选码中的属性称为主属性，不包含在任何码中的属性叫做非主属性。 　　　　多值依赖：设于关系模式R(U),U 是属性全集，X,Y和Z是U的子集，且Z=U-Z-Y,如果对于R的任一关系r，对于X的一个确定值，存在Y的一组值与之对应，且Y的这组值仅仅决定于X的至而与Z值无关，此时称Y多值依赖与X。在多值依赖中，若Z不是空集，则称非平凡的多值依赖，否则是平凡的多值依赖。 范式的目的就是为了尽量消除数据冗余数据操作如插入，删除，更新时产生的异常。但是我个人觉得首先要理解什么是无异常的数据操作呢？什么是数据的冗余度最低呢，能否达到0冗余度呢？根据我在几本书上总结的，只要消除了非主属性或主属性对码的部分依赖或传递依赖，在高级一些就是消除非平凡且非函数依赖的多只依赖，消除不由候选码所蕴含的连接依赖，就可以让数据库模式达到你所期望的规范标准。 当前范式一共有六个： 1NF：关系模式R中的所有属性都是不可再分割的，在这种情况下，关系模式R中会同时包含完全函数依赖，部分函数依赖和传递函数依赖，这些复杂的函数依赖关系往往导致数据操作出现种种弊端。所以要运用投影分解来将关系分解，去掉复杂的关系，向更高一级的范式转换。 　　分解的基本原则是

链接：https://www.zhihu.com/question/24696366/answer/29189700 来源：知乎 首先要明白”范式（NF）”是什么意思。按照教材中的定义，范式是“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”。很晦涩吧？实际上你可以把它粗略地理解为 一张数据表的表结构所符合的某种设计标准的级别 。就像家里装修买建材，最环保的是E0级，其次是E1级，还有E2级等等。数据库范式也分为1NF，2NF，3NF，BCNF，4NF，5NF。一般在我们设计关系型数据库的时候，最多考虑到BCNF就够。符合高一级范式的设计，必定符合低一级范式，例如符合2NF的关系模式，必定符合1NF。 接下来就对每一级范式进行一下解释，首先是 第一范式（1NF）。 符合1NF的关系（你可以理解为数据表。“关系模式”和“关系”的区别，类似于面向对象程序设计中”类“与”对象“的区别。”关系“是”关系模式“的一个实例，你可以把”关系”理解为一张带数据的表，而“关系模式”是这张数据表的表结构。 1NF的定义为：符合1NF的关系中的每个属性都不可再分。表1 所示的情况，就不符合1NF的要求。 表1 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

对于一个以数据为中心的应用，数据库的好坏直接影响到程序的性能，因此数据库性能至关重要。一般来说，要保证数据库的效率，要做好以下四个方面的工作：数据库设计、sql语句优化、数据库参数配置、恰当的硬件资源和操作系统，这个顺序也表现了这四个工作对性能影响的大小。下面我们逐个阐明： 一、数据库设计 　　适度的反范式,注意是适度的 　　我们都知道三范式，基于三范式建立的模型是最有效保存数 据的方式，也是最容易扩展的模式。我们在开发应用程序时，设计的数据库要最大程度的遵守三范式，特别是对于OLTP型的系统，三范式是必须遵守的规则。当 然，三范式最大的问题在于查询时通常需要join很多表，导致查询效率很低。所以有时候基于性能考虑，我们需要有意的违反三范式，适度的做冗余，以达到提 高查询效率的目的。注意这里的反范式是适度的，必须为这种做法提供充分的理由。下面就是一个糟糕的实例：　　 　 　在这里，为了提高学生活动记录的检索效率，把单位名称冗余到学生活动记录表里。单位信息有500条记录，而学生活动记录在一年内大概有200万数据量。 如果学生活动记录表不冗余这个单位名称字段，只包含三个int字段和一个timestamp字段，只占用了16字节，是一个很小的表。而冗余了一个 varchar(32)的字段后则是原来的3倍，检索起来相应也多了这么多的I/O。而且记录数相差悬殊，500 VS 2000000

2 数据库设计与建模 2.1 数据库设计的三范式 三范式： 第一范式（1NF） ：确保每一列的原子性（做到每列不可拆分） 第二范式（2NF） ：在第一范式的基础上，非主字段必须依赖于主字段（一个表只做一件事） 第三范式（3NF） ：在第二范式的基础上，消除传递依赖 反三范式： 反三范式是基于第三范式所调整的，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。 2.2 数据库建模 了解了数据的设计思想，那对于数据库表的表设计应该怎么做呢？答案是数据库建模 数据库建模：在设计数据库时，对现实世界进行分析、抽象、并从中找出内在联系，进而确定数据库的结构。它主要包括两部分内容：确定最基本的数据结构；对约束建模。 2.2.1 建模工具 对于数据模型的建模，最有名的要数PowerDesigner，PowerDesigner是在中国软件公司中非常有名的，其易用性、功能、对流行技术框架的支持、以及它的模型库的管理理念，都深受设计师们喜欢。他的优势在于：不用在使用create table等语句创建表结构，数据库设计人员只关注如何进行数据建模即可，将来的数据库语句，可以自动生成 2.2.2 使用pd建模 选择新建数据库模型 打开PowerDesigner，文件->建立新模型->model types（选择类型）->Physical DataModel

文章目录 数据库mysql 一、 数据库简介 1.为什么需要数据库? 2.常见数据库有哪些? 3.数据库分类 （1）关系型数据库 （2）非关系型数据库 二、 关系型数据库 1.基本概念: （1）E-R模型 （2）范式理解 （3）范式判断 是否符合第一范式？ 是否符合第二范式? 是否符合第三范式? 2.个人博客数据库设计 三、 MySQL简介与安装（linux） 1.MySQL常用存储引擎分析 2.MySQL安装 3.允许远程连接 四、 数据库操作 1.数据库操作 2.数据库表操作 查询操作* 查询的基本语法 消除重复行 条件 分组 对比where与having 排序 获取部分行 注意: 实际使用中,只是语句中某些部分的组合,而不是全部 五、 pymysql数据库编程 PyMySQL 是在 Python3.x 版本中用于连接 MySQL 服务器的一个库, 数据库mysql 一、 数据库简介 数据库管理系统（英语：Database Management System，简称DBMS）是为管理数据库而设计的电脑软件系统，一般具有存储、截取、安全保障、备份等基础功能。数据库管理系统可以依据它所支持的数据库模型来作分类，例如关系式、XML；或依据所支持的计算机类型来作分类，例如服务器群集、移动电话；或依据所用查询语言来作分类，例如SQL、XQuery；或依据性能冲量重点来作分类，例如最大规模

概念理解 术语定义：范式是符合某一种级别的关系模式的集合 通俗理解：相当于一个衡量数据库表关系模式设计优劣的一个标准，同教师的职称有初级、中级、高级、特级等等一样，范式同样分为几个级别 关系模式的冗余和异常问题 数据冗余：同一数据在系统中重复出现，在数据库管理中， 数据冗余 一直是影响系统性能的大问题。 操作异常：由于数据冗余，对数据库的操作会引起各种异常（修改异常，插入异常，删除异常） 范式 由于关系模式的各种问题，所以就出现了一个衡量数据库关系模式的标准也就是范式 第一范式（1NF） 定义：数据库表中的字段都是单一属性的，不可再分的（段是最小的单元不可再分） 1NF是关系模式应具备的最起码的条件 第二范式（2NF） 定义：在满足第一范式的情况下，且每个非主属性完全依赖于候选键 理解这句话的时候，我们先理解一下其中的一些名词 码（候选键）： 设 K 为某表中的一个属性或属性组，若除 K 之外的所有属性都完全函数依赖于 K（这个“完全”不要漏了），那么我们称 K 为 候选码（候选键） ，简称为 码 。在实际中我们通常可以理解为： 假如当 K 确定的情况下，该表除 K 之外的所有属性的值也就随之确定，那么 K 就是码 非主属性：包含在任何一个码中的属性成为主属性，其他的称为非主属性 第三范式（3NF） 定义：在满足第二范式的情况下，且每个非主属性都不传递对于码的函数依赖 实例 1