- 参考
- 数据库规范化/范式所解决的问题
- 数据冗余（信息重复，会造成储存空间的浪费及一些其他问题）
- 插入异常（如果有限制，导致插入数据时，必须没必要的列也要有值，这种列甚至此时就是没有数据）
- 删除异常（在某些情况下,当删除一行时,可能会丢失有用的信息，因为这些相对独立的信息没有单独存储到一个表中）
- 更新异常（冗余信息不仅浪费空间,还会增加更新的难度，想要修改一个信息，结果由于数据冗余，导致需要更新多条记录）
- 基本概念
- 首先说明 键字=码字，所以 主键=主码，候选键=候选码...此外也有叫做主关键字，候选关键字的也是一个意思。
- 主键/码/候选键/候选码
- 小技巧：假如A是码，那么所有包含了A的属性组，如（A，B）、（A，C）、（A，B，C）等等，都不是码了（因为作为码的要求里有一个“完全函数依赖”）
- 主属性
- 非主属性：包含在任何一个码中的属性成为主属性。除了主属性以外的就是非主属性。
- 超键
- 能够唯一标识一条记录的属性或属性集。
- 全码
- All-key关系模型的所有属性组组成该 关系模式的 候选码，称为全码。即所有属性当作一个码。若关系中只有一个候选码,且这个候选码中包含全部属性,则该候选码为全码。
- 函数依赖
- 部分依赖
- 传递依赖
- 范式
- 最常用的是第一、第二、第三范式。BCNF范式有时要考虑？
- 第一范式
- 符合1NF的关系中的每个属性都不可再分。
- 一般成功在数据库中建的表都是符合的1NF的。
- 目标是确保每列的原子性.如果每列都是不可再分的最小数据单元,则满足第一范式.
- 例子
- 每一列属性都是不可再分的属性值，确保每一列的原子性
- 比如有一个“地址”列，如果需求需要详细得根据省、市等进行过滤，那么就必须把“地址”列细化成“省”、“市”等列，否则就要在代码中对一个字段的数据再次进行拆分，就可能会影响性能。
- 但实际上，项目中经常会把json数据放在一个字段中，主要是因为json格式、字段不固定，而且太多。
- 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。
- 比如物品表要保存“物品名”、“物品数量”、“物品单价”三个信息，如果建一堆字段如“物品名1”、“物品数量1”、“物品单价1”、“物品名2”、“物品数量2”、“物品单价2”......那么就太冗余了，这些字段太相似，可以统一用“物品名”、“物品数量”、“物品单价”三个字段就够了，表结构不但不能满足足够多物品的要求，还会在物品少时产生冗余。
- 但实际上，比如之前在途牛的openfire聊天室功能，可能就需要很多这种字段，只是字段类型可能不同，如string1、string2、string3、int1、int2、int3...这种做法仅限于在一张表中用一个type字段区分场景，每个场景的不同字段有不同含义的情况，避免了建很多类似的表。
- 每一列属性都是不可再分的属性值，确保每一列的原子性
- 第二范式与部分函数依赖
- 消除了部分函数依赖
- 只有当函数依赖的决定方是组合属性时，讨论部分函数依赖才有意义，当函数依赖的决定方是单属性时，只能是完全函数依赖。表中放的肯定是相关的数据，即至少和一个候选码有关系（间接关系也算，只不过就不满足第三范式了），否则为什么要存到这张表中？
- 如果不消除，那么就会有属性依赖于部分主属性，主属性不重复，但部分主属性会有重复记录，就会导致该属性也会重复冗余，事实上知道了该部分主属性，就已经决定了该属性，不必在本表中重复出现
- 即把公共、重复冗余部分提取了出来
- 第二范式在第一范式的基础上更进一层,其目标是确保表中的每列都和主键（可能是组合的）相关,也就是说在一个数据库表中，一个表中只能保存一种数据，不可以把多种数据保存在同一张数据库表中.如果一个关系满足第一范式,并且除了主键以外的其他列都依赖与该主键.则满足第二范式.
- 每一行的数据只能与其中一列（应该是说与主属性组？）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。不掺杂复杂的关系逻辑。同时对表数据的更新维护也更易操作。
- 比如订单表的主键是订单号，如果既包含人的id、房间的id，同时又包含了人的详细信息字段，那么一个人如果定了多个房间，就会产生人的信息的冗余。根本原因是这个表相当于一个有许多冗余的细节字段的关系表，导致了数据重复。如果只是拆除一个关系表就还好，这个表字段少，细节字段在两个实体表中。
- 根本体现是这些人的详细字段只由人的id决定
- 所以在实际项目中，实体的详细字段最好一起放在独立的实体表中，即拆成一个干净的实体表，不要放到关系表中，有点类似于面向对象设计思想
- 表和表的关系可以通过外键或者关系表的方式实现
- 第三范式
- 消除了非主属性对于码的传递函数依赖
- 表中的所有数据元素不但要能惟一地被主关键字所标识,而且它们之间还必须相互独立,不存在其他的函数关系。
- 第三范式在第二范式的基础上更进一层,第三范式的目标是确保每列都和主键列直接相关,而不是间接相关.如果一个关系满足第二范式,并且除了主键以外的其他列都这能依赖于主键列,列和列之间不存在相互依赖关系，则满足第三范式.
- 数据不能存在传递关系，即每个属性都跟主键有直接关系而不是间接关系。像：a-->b-->c 属性之间含有这样的关系，是不符合第三范式的
- 比如Student表（学号，姓名，年龄，性别，所在院校，院校地址，院校电话）这样一个表结构，就存在上述关系。：学号--> 所在院校 --> (院校地址，院校电话)。这样的表结构，我们应该拆开来，如（学号，姓名，年龄，性别，所在院校）--（所在院校，院校地址，院校电话）
- 其实目的和效果都和第二范式类似，只是更绝对，表拆的更加独立了，连传递依赖于主键都不行，也觉得不够独立
- BCNF范式
- 消除主属性对于码的部分函数依赖与传递函数依赖。
- 即包含多列的主属性内部各列之间，就存在部分函数依赖与传递函数依赖问题，前面第二和第三范式只是消除了非主属性的这两个问题
- 规范化的权衡
- 最终的方案其实都是合理的拆表（也就是“模式分解”）至适当程度，避免难以维护和影响性能
- 为了满足三大范式,我们的数据操作性能会受到相应的影响,所以,在实际的数据库设计中,既要考虑三大范式,避免数据的冗余和各种数据操作异常;有要考虑到数据访问性能,有时,为了减少表间连接,提高数据库的访问性能,允许适当的数据冗余列,这可能是最合适的数据库设计方案.
- 三大范式只是一般设计数据库的基本理念，可以建立冗余较小、结构合理的数据库。如果有特殊情况，当然要特殊对待，数据库设计最重要的是看需求跟性能，需求>性能>表结构。所以不能一味的去追求范式建立数据库。
来源：https://www.cnblogs.com/wyp1988/p/10869661.html