<转>数据库设计的三大范式
为了建立冗余较小、结构合理的数据库,设计数据库时必须遵循一定的规则。在关系型数据库中这种规则就称为范式。范式是符合某一种设计要求的总结。要想设计一个结构合理的关系型数据库,必须满足一定的范式。
在实际开发中最为常见的设计范式有三个:
1.第一范式
第一范式是最基本的范式。如果数据库表中的所有字段值都是不可分解的原子值,就说明该数据库表满足了第一范式。
第一范式的合理遵循需要根据系统的实际需求来定。比如某些数据库系统中需要用到“地址”这个属性,本来直接将“地址”属性设计成一个数据库表的字段就行。但是如果系统经常会访问“地址”属性中的“城市”部分,那么就非要将“地址”这个属性重新拆分为省份、城市、详细地址等多个部分进行存储,这样在对地址中某一部分操作的时候将非常方便。这样设计才算满足了数据库的第一范式,如下表所示。
用户信息表
编号 |
姓名 |
性别 |
年龄 |
联系电话 |
省份 |
城市 |
详细地址 |
1 |
张红欣 |
男 |
26 |
0378-23459876 |
河南 |
开封 |
朝阳区新华路23号 |
2 |
李四平 |
女 |
32 |
0751-65432584 |
广州 |
广东 |
白云区天明路148号 |
3 |
刘志国 |
男 |
21 |
0371-87659852 |
河南 |
郑州 |
二七区大学路198号 |
4 |
郭小明 |
女 |
27 |
0371-62556789 |
河南 |
郑州 |
新郑市薛店北街218号 |
上表所示的用户信息遵循了第一范式的要求,这样在对用户使用城市进行分类的时候就非常方便,也提高了数据库的性能。
2.第二范式
第二范式在第一范式的基础之上更进一层。第二范式需要确保数据库表中的每一列都和主键相关,而不能只与主键的某一部分相关(主要针对联合主键而言)。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。
比如要设计一个订单信息表,因为订单中可能会有多种商品,所以要将订单编号和商品编号作为数据库表的联合主键,如下表所示。
订单信息表
订单编号 |
商品编号 |
商品名称 |
数量 |
单位 |
价格 |
客户 |
所属单位 |
联系方式 |
001 |
1 |
挖掘机 |
1 |
台 |
1200000¥ |
张三 |
上海玖智 |
020-1234567 |
001 |
2 |
冲击钻 |
8 |
把 |
230¥ |
张三 |
上海玖智 |
020-1234567 |
002 |
3 |
铲车 |
2 |
辆 |
980000¥ |
李四 |
北京公司 |
010-1234567 |
这样就产生一个问题:这个表中是以订单编号和商品编号作为联合主键。这样在该表中商品名称、单位、商品价格等信息不与该表的主键相关,而仅仅是与商品编号相关。所以在这里违反了第二范式的设计原则。
而如果把这个订单信息表进行拆分,把商品信息分离到另一个表中,把订单项目表也分离到另一个表中,就非常完美了。如下所示。
订单信息表
订单编号 |
客户 |
所属单位 |
联系方式 |
001 |
张三 |
上海玖智 |
020-1234567 |
002 |
李四 |
北京公司 |
010-1234567 |
订单项目表
订单编号 |
商品编号 |
数量 |
001 |
1 |
1 |
001 |
2 |
8 |
002 |
3 |
2 |
商品信息表
商品编号 |
商品名称 |
单位 |
商品价格 |
1 |
挖掘机 |
台 |
1200000¥ |
2 |
冲击钻 |
个 |
230¥ |
3 |
铲车 |
辆 |
980000¥ |
这样设计,在很大程度上减小了数据库的冗余。如果要获取订单的商品信息,使用商品编号到商品信息表中查询即可。
3.第三范式
第三范式需要确保数据表中的每一列数据都和主键直接相关,而不能间接相关。
比如在设计一个订单数据表的时候,可以将客户编号作为一个外键和订单表建立相应的关系。而不可以在订单表中添加关于客户其它信息(比如姓名、所属公司等)的字段。如下面这两个表所示的设计就是一个满足第三范式的数据库表。
订单信息表
订单编号 |
订单项目 |
负责人 |
业务员 |
订单数量 |
客户编号 |
001 |
挖掘机 |
刘明 |
李东明 |
1台 |
1 |
002 |
冲击钻 |
李刚 |
霍新峰 |
8个 |
2 |
003 |
铲车 |
郭新一 |
艾美丽 |
2辆 |
1 |
客户信息表
客户编号 |
客户名称 |
所属公司 |
联系方式 |
1 |
李聪 |
五一建设 |
13253661015 |
2 |
刘新明 |
个体经营 |
13285746958 |
这样在查询订单信息的时候,就可以使用客户编号来引用客户信息表中的记录,也不必在订单信息表中多次输入客户信息的内容,减小了数据冗余。
原文地址:http://www.cnblogs.com/zhhh/archive/2011/04/21/2023355.html
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