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(确保每列保持原子性) 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

一般的数据库设计都需要满足三范式,这是最基本的要求的,最高达到6NF,但是一般情况下3NF达到了就可以 一:1NF一范式的理解: 1NF是关系型数据库中的最基本要求,就是要求记录的属性是原子性,不可分,就是属性不能分,这是关系型数据库的基本要求,不满足这个就不能叫关系型数据库了 例如: 讲师 性别 班级 教室 代课时间 代课时间(开始,结束)韩忠康 Male php0331 102 30天 2013-03-31,2013-05-05韩忠康 Male php0228 106 30天 2013-02

关系型数据库将数据库设计需要遵循的一些规则叫做“范式”,最基本的三个范式(1NF.2NF.3NF)简称三范式.第一范式是满足第二范式的基础,而第一.二范式又是满足第三范式的基础. 第一范式 表中的字段都是不可分解的原子性: 数据库表的每一列都是不可分割的原子数据项,而不能是集合,数组,记录等非原子数据项.如果实体中的某个属性有多个值时,必须拆分为不同的属性 第二范式 首先要满足第一范式,然后确定非主键的属性要完全依赖于主键: 当表中的一个非主键的属性可能是一个独立的对象时,就不满足第二范式:如产

问:当时你数据库是如何设计的? 答:当时是按照三范式规范设计的: 第一范式: 1:数据库的原子性,即保证数据库表的每一列都不可分割的 第二范式: 1:原子性,即保证数据库表的每一列都不可分割 2:表中必须包含主键 3:其他非主键字段必须完全依赖主键,联合主键情况下,不能依赖主键的一部分, 通俗来讲就是每个非主键字段必须和主键有依赖关系(传递依赖关系也算有依赖关系,A依赖B,B依赖C,所以A就依赖C) 第三范式: 1:原子性,即保证数据库表的每一列都不可分割 2:表中必须包含主键 3:其他非主键字

第一范式: 第二范式:   正解: 第三范式: 示例: 正解: BC范式: 示例: 正解:

数据库的三范式第一范式===>每行记录的属性,是原子的,拆到不可拆为止.===>例如:一个人的籍贯,可以拆分为,省,市,县,乡,村 第二范式===>每行记录的非主属性(非主键属性),都完全依赖主属性(主键).===>每行的数据都能唯一区分.===>例如:一个学校的教师,他的姓名,年龄,性别,籍贯.都依赖它的教师编号===>而它教授的科目,并不依赖他的编号,则需要另建表,作为关系模型,进行存储 第三范式===>在实体关系中,如果不存在非关键字段对任一候选关键字段的函

本规范适用于mysql 5.1或以上版本使用 数据库范式 第一范式(1NF)确保每列保持原子性 第一范式(1NF):数据库表的每一列都是不可分割的原子数据项,而不能是集合,数组,记录等非原子数据项. 例如: 体重是每个学生的属性,在数据库设计的时候,不会将“体重”拆分成两个字段保存,所以建立一个“学生表”(学生ID.姓名.身高.体重): 第二范式(2NF)确保表中的每列都和主键相关 满足第二范式(2NF)必须先满足第一范式(1NF),第二范式(2NF)要求实体的属性完全依赖于主关键字.如果存在不

MySQL数据库设计总结   规则1:一般情况可以选择MyISAM存储引擎,如果需要事务支持必须使用InnoDB存储引擎. 注意:MyISAM存储引擎 B-tree索引有一个很大的限制:参与一个索引的所有字段的长度之和不能超过1000字节.另外MyISAM数据和索引是分开,而InnoDB的数据存储是按聚簇(cluster)索引有序排列的,主键是默认的聚簇(cluster)索引,因此MyISAM虽然在一般情况下,查询性能比InnoDB高,但InnoDB的以主键为条件的查询性能是非常高的. 规则2:

2 MySQL 数据库设计的"奥秘" [主题]逻辑设计:数据类型与 Schema 所谓"万丈高楼平地起",一个稳固的建筑离不开扎实的基础.同样,良好的的「逻辑设计」和「物理设计」是数据库高性能的基石. 本文的主要内容总结了一张图,你可以点击查看. 我们需要根据系统需要执行的 SQL 语句设计 schema,这往往权衡各种因素. [idea]瞧!权衡和取舍不仅仅在系统设计.方案设计时处处体现其价值,在数据库表设计也同样如此. 举个例子,反范式设计可以加快某些类型查询,

mysql数据库设计原则: 必须使用InnoDB存储引擎 解读:支持事务.行级锁.并发性能更好.CPU及内存缓存页优化使得资源利用率更高 禁止使用存储过程.视图.触发器.Event 解读:高并发大数据的互联网业务,架构设计思路是“解放数据库CPU,将计算转移到服务层”,并发量大的情况下,这些功能很可能将数据库拖死,业务逻辑放到服务层具备更好的扩展性,能够轻易实现“增机器就加性能”.数据库擅长存储与索引,CPU计算还是上移吧 表必须有主键,例如自增主键 解读:a)主键递增,数据行写入可以提高插入性