关系型数据库设计范式
数据库范式第一第二第三范式的区别
数据库范式第一第二第三范式的区别
主要是针对数据库来说。
第一范式、第二范式都是针对数据表的，而第三范式针对的则是数据库中的数据模型了。
比如说，在关系型数据库里面，第三范式又称为实体完整性规范化（ Entity Completeness Normatification），即将数据库中的每个数据项，按照某种方法进行组织和存储。
例如，关系型数据库的第一范式，又叫做完全范式，是指所有的表，其字段都具备相同类型的数据值。
在实际应用中，通常使用第一范式设计的数据库管理系统比较简单，因此大多数的数据库开发人员习惯于这样设计他们的系统。
但由于很少考虑用户的特殊需求，致使许多第一范式设计的系统不能满足用户的需要。
也就是说，在第一范式下设计出来的数据库没办法处理各种各样的事务操作。
如何解决这个问题呢？答案就是采用第二范式。
这里所谓的“第二范式”并非指在实体上增加一个额外的范围，而是指改变第一范式中的某些规定以适应新的情况。
一般地讲，采取第二范式后，可以提高数据库的性能。
- 1 -。
数据库范式与关系模式示例
补充讲义一、范式举例BCNF.如：课程号与学号）例4：R(X,Y,Z),F={XY->Z},R为几范式？BCNF。
例5：R(X,Y,Z),F={Y->Z，XZ->Y},R为几范式？3NF。
R的候选码为{XZ,XY}，（R中所有属性都是主属性，无传递依赖）二、求闭包数据库设计人员在对实际应用问题调查中，得到的结论往往是零散的、不规范的（直观问题好办，复杂问题难办了），所以，这对分析数据模型，达到规范化设计要求，还有差距，为此，从规范数据依赖集合的角度入手，找到正确分析数据模型的方法，以确定关系模式的规范化程度。
例1．已知关系模式R(U、F)，其中，U={A,B,C,D,E}; F={AB→ C, B→ D, EC → B , AC→B} ,求（AB）+F.解：设X(0)=AB○1计算X(1),在F中找出左边为AB子集的FD,其结果是：AB→C,B→D∴X(1)=X(0)UB=ABUCD=ABCD 显然，X(1)≠X(0)○2计算X(2),在F中找出左边为ABCD子集的FD，其结果是：C→E,AC→B∴X(2)=X(1)UB=ABCDUBE=ABCDE 显然，X(2)=U所以，（AB）+ F=ABCDE.（等于U，所以AB是唯一候选关键字）例2．设有关系模式R(U、F)，其中U={A,B,C,D,E，I};F={A→D,AB→E,B→E,CD→I,E→C},计算（AE）+解：令X={AE},X(0)=AE○1在F中找出左边是AE子集的FD,其结果是：A→D,E→C∴X(1)=X(0)UB=X(0)UDC=ACDE 显然，X(1)≠X(0)○2在F中找出左边是ACDE子集的FD，其结果是：CD→I∴X(2)=X(1)UI=ACDEI显然，X(2)≠X(1)，但F中未用过的函数依赖的左边属性已含有X(2)的子集，所以不必再计算下去，即（AE）+=ACDEI.因为，X（3）＝X（2），所以，算法结束。
关系数据库范式
关系数据库范式关系数据库范式是指在关系数据库中，为了避免数据冗余和数据不一致性而设计的一种规范化方法。
范式分为一般范式和高级范式，一般范式包括第一范式、第二范式和第三范式，高级范式包括BC 范式和第四范式。
第一范式（1NF）第一范式是指关系模式中的所有属性都是原子性的，即不可再分解。
例如，一个学生的信息包括姓名、性别、年龄、地址等，这些属性都是原子性的，不可再分解。
如果将地址拆分成省、市、区、街道等多个属性，则不符合第一范式。
第二范式（2NF）第二范式是指关系模式中的非主属性必须完全依赖于主键，而不是依赖于主键的一部分。
例如，一个订单的信息包括订单号、商品编号、商品名称、商品单价、商品数量等，其中商品名称、商品单价、商品数量都依赖于商品编号，而不是订单号。
因此，应该将商品编号作为主键，将商品名称、商品单价、商品数量作为非主属性。
第三范式（3NF）第三范式是指关系模式中的非主属性不应该存在传递依赖关系。
传递依赖关系是指非主属性依赖于其他非主属性，而不是直接依赖于主键。
例如，一个学生的信息包括学号、姓名、班级、学院、学院地址等，其中学院地址依赖于学院，而不是直接依赖于学号。
因此，应该将学院作为一个独立的关系，与学生信息关系进行关联。
BC范式BC范式是指关系模式中的所有非主属性都必须依赖于候选键，而不是依赖于主键。
候选键是指可以唯一标识一个元组的属性集合。
例如，一个订单的信息包括订单号、商品编号、商品名称、商品单价、商品数量等，其中商品名称、商品单价、商品数量都依赖于商品编号，而商品编号不是主键，而是候选键。
因此，应该将商品编号作为主键，将商品名称、商品单价、商品数量作为非主属性。
第四范式（4NF）第四范式是指关系模式中的多值依赖关系必须被消除。
多值依赖关系是指一个关系模式中的某些属性可以有多个取值，而这些属性之间存在依赖关系。
例如，一个学生的信息包括学号、姓名、选修课程、成绩等，其中选修课程和成绩之间存在多值依赖关系，即一个学生可以选修多门课程，每门课程有一个成绩。
关系数据库设计理论(关系模式、函数依赖、范式)
函数依赖关系是属性间的一种多对一的关系。 函数依赖关系是属性间的一种多对一的关系。 如果X →Y， X←Y， 是一对一关系。 如果X →Y，且X←Y，则X和Y是一对一关系。
如学号与身份证号。 如学号与身份证号。
7.2
函数依赖
SQL Server 2000
三、函数依赖的几种特例
1、平凡函数依赖与非平凡函数依赖 、 如果X→Y， 如果X→Y，且Y X→Y 若Y 由于Y 由于Y 称为非平凡函数依赖。 X，则X→Y 称为非平凡函数依赖。
7.1
关系模式的评价
SQL Server 2000
教学（学号，姓名，年龄，系名，系主任，课程名，成绩） 教学（学号，姓名，年龄，系名，系主任，课程名，成绩）
学号 98001 98001 98002 98002 98003 98003 99001 姓名 李华 李华 张平 张平 陈兵 陈兵 陆莉 年龄 21 21 22 22 21 21 23 系名 计算机 计算机 计算机 计算机 数学 数学 物理 系主任 王民 王民 王民 王民 赵敏 赵敏 王珊 课程名 C语言 高等数学 C语言 高等数学 高等数学 离散数学 普通物理 成绩 90 80 65 70 95 75 85
7.1
关系模式的评价
SQL Server 2000
对于有问题的关系模式， 对于有问题的关系模式，可以通过模式分解的方法使之 规范化， 规范化，上述关系模式如果分解为如下三个关系则可以克服 以上出现的问题。 以上出现的问题。 学生（学号，姓名，年龄，系名） 学生（学号，姓名，年龄，系名） 系（系名，系主任） 系名，系主任） 选课（学号，课程名，成绩） 选课（学号，课程名，成绩） 如何分解关系模式，分解的依据是什么？ 如何分解关系模式，分解的依据是什么？下二节将讨论 这些问题。 这些问题。
数据库系统（四）---关系型数据库设计及E-R图
数据库系统（四）---关系型数据库设计及E-R图1、关系型数据库： 关系型数据库是⼀类采⽤关系模型作为逻辑数据模型的数据库系统，遵从数据库设计的基本步骤，包括：需求分析、概念结构设计、逻辑结构设计、物理结构设计、数据库实施、数据库的运⾏和维护等阶段。
概念结构设计与逻辑结构设计是关系数据库整个设计过程的关键。
2、关系数据库设计过程与各级模式 在关系数据库设计的不同阶段，会形成数据库的各级模式。
1）需求分析阶段，综合各个⽤户的应⽤需求； 2）概念结构设计阶段，形成独⽴于机器特点、独⽴于各个关系数据库管理系统产品的概念模式； 3）逻辑结构设计阶段，将 E-R 图转换成具体的数据库产品⽀持的关系数据模型，形成数据库逻辑模式，然后根据⽤户处理的要求、安全性的考虑，在基本表的基础上再建⽴必要的视图，形成数据的外模式； 4）物理结构的设计阶段，根据关系数据库管理系统的特点和处理的需要，进⾏物理存储安排，建⽴索引，形成数据库内模式。
3、概念结构设计⽅法 关系数据库的概念结构设计通常采⽤⾃顶向下法，它通过两个步骤来完成概念设计，⾸先建⽴局部信息结构，然后将局部信息结构合成为全局信息结构并优化，使⽤ E-R 图作为概念模型的描述⼯具。
1）局部信息结构设计 局部信息结构设计：根据需求分析报告中标明的不同⽤户视图范围所建⽴的满⾜该范围内⽤户需求的信息结构，称为局部信息结构。
局部信息结构设计的步骤包括：确定局部范围；选择实体；选择实体关键字；确定实体间联系；确定实体的属性。
2）E-R 图的表⽰⽅法 概念结构设计就是将需求分析得到的⽤户需求抽象为信息结构的过程，通常使⽤ E-R 图来作为描述现实世界的建模⼯具。
E-R 图提供了表⽰信息世界中实体、属性和联系的⽅法。
1.实体型，⽤矩形表⽰，写明实体的名称； 2.属性，⽤椭圆形表⽰，并⽤⽆向边将其与其相应的实体连接起来。
3.联系，⽤菱形表⽰，写明联系的名称，⽤⽆向边分别与有关实体连接起来，同时在⽆向边旁标注联系的类型（1:1、1:N 或 M:N）,如果⼀个联系具有属性，则这些属性也要⽤⽆向边与该联系连接起来。
第三范式名词解释
第三范式名词解释第三范式是关系数据库设计理论中的一种范式，它是为了解决数据冗余和数据更新异常问题而提出的。
第三范式要求一个关系模式中的所有非主属性都必须依赖于关系模式的候选码。
在数据库中，一个关系模式由多个属性组成，其中包括主属性和非主属性。
主属性是唯一标识一个记录的属性，而非主属性是依赖于主属性的属性。
范围越高的属性越依赖于低一层次的属性。
第三范式的原则是将非主属性中的冗余信息进行拆分，使每个属性只包含必要的信息。
这样可以减少数据冗余，提高数据的更新和插入效率。
在第三范式中，一个关系模式的每个非主属性都必须直接依赖于该关系模式的候选码。
候选码是唯一标识一个关系模式的集合，其中的属性组合能够唯一标识一个记录。
举个例子来说，假设有一个学生信息表，其中包含学生的学号、姓名、性别和班级属性。
如果班级的信息包含班级名称和班级所在学院，而一个学院包含多个班级，那么姓名和性别属性就依赖于学生的学号属性，而班级属性则依赖于学生的班级名称属性。
为了遵循第三范式，需要将班级的信息单独拆分成一个班级表，将班级名称作为主属性，并与学生表进行关联。
这样一来，学生表中的每个非主属性都直接依赖于学生的学号，避免了冗余信息的存在。
第三范式的好处是可以提高数据库的数据一致性和查询效率。
数据冗余的存在会导致数据一致性问题，因为当一个记录的某个属性更新时，需要同时更新多个记录。
而第三范式的设计可以最小化数据冗余，使数据更新更加方便。
然而第三范式也有一些限制。
有时候为了提高查询效率，可能需要将非主属性冗余存储。
此外，在某些情况下，需要将非主属性组合成一个属性，以提供更好的性能。
总之，第三范式是一种关系数据库设计理论，它主要是为了解决数据冗余和数据更新问题。
它要求每个非主属性都直接依赖于候选码，以减少数据冗余，提高数据查询效率和数据一致性。
但它也有一些限制，需要根据具体情况进行权衡和优化。
详解第一范式、第二范式、第三范式、BCNF范式
详解第⼀范式、第⼆范式、第三范式、BCNF范式什么是”范式(NF)”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。
1. 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，如果数据表的设计不符合这个最基本的要求，那么操作⼀定是不能成功的。
也就是说，只要在RDBMS中已经存在的数据表，⼀定是符合1NF的。
如果我们要在RDBMS中表现表中的数据，就得设计为表2的形式：表2但是仅仅符合1NF的设计，仍然会存在数据冗余过⼤，插⼊异常，删除异常，修改异常的问题，例如对于表3中的设计：表31. 每⼀名学⽣的学号、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——数据冗余过⼤2. 假如学校新建了⼀个系，但是暂时还没有招收任何学⽣（⽐如3⽉份就新建了，但要等到8⽉份才招⽣），那么是⽆法将系名与系主任的数据单独地添加到数据表中去的（注１）——插⼊异常注１：根据三种关系完整性约束中实体完整性的要求，关系中的码（注２）所包含的任意⼀个属性都不能为空，所有属性的组合也不能重复。
关系模型设计(范式)_图文
第一范式（1NF）：数据库表中的字段 都是单一属性的，不可再分。
字段1
字段2
字段3
字段4
第一范式(1NF)
• 例如，如下的数据库表是符合第一范式的：
字段1 字段第2 一范式字(段13NF) 字段4
第二范式举例
• 假定选课关系表为SelectCourse(学号, 姓名, 年 龄, 课程名称, 成绩, 学分)，关键字为组合关键字( 学号, 课程名称)，因为存在如下决定关系： (学号, 课程名称) → (姓名, 年龄, 成绩, 学分)
这个数据库表不满足第二范式，因为存在如下决 定关系：
(课程名称) → (学分) (学号) → (姓名, 年龄)
关系模式规范化的作用
•
关系数据库的设计主要是关
系模式设计。关系模式设计的好
坏直接影响到数据库设计的成败
。将关系模式规范化，是设计较
好的关系模式的惟一途径。
•
关系模式的规范化主要是
由关系范式来完成的。
关系范式
所谓范式（Normal Form,NF）是指规 范化的关系模式。由规范化程度不同，就产 生了不同的范式。根据满足条件的不同，经 常称某一关系模式Ｒ为“第几范式”。
• 原则：遵从概念单一化 “一事一地”原则，即一个关系 模式描述一个实体或实体间的一种联系。
• 方法：将关系模式投影分解成两个或两个以上的关系模式 。
• 要求：分解后的关系模式集合应当与原关系模式“等价” ，即经过自然联接可以恢复原关系而不丢失信息，并保持 属性间合理的联系。
关键字段 → 非关键字段x → 非关键字段y
数据库范式(1_2_3_BCNF范式)详解
(学号,课程名称)→(姓名,年龄,成绩,学分)
这个数据库表不满足第二范式，因为存在如下决定关系：
(课程名称)→(学分)
(学号)→(姓名,年龄)
即存在组合关键字中的字段决定非关键字的情况。
第三范式（3NF）：在第二范式的基础上，数据表中如果不存在非关键字段对任一候选关键字段的传递函数依赖则符合第三范式。简而言之，第三范式就是属性不依赖于其它非主属性。
所谓传递函数依赖，指的是如果存在"A→B→C"的决定关系，则C传递函数依赖于A。
因此，满足第三范式的数据库表应该不存在如下依赖关系：
关键字段→非关键字段x→非关键字段y
(仓库ID,存储物品ID)→(管理员ID,数量)
(管理员ID,存储物品ID)→(仓库ID,数量)
所以，(仓库ID,存储物品ID)和(管理员ID,存储物品ID)都是StorehouseManage的候选关键字，表中的唯一非关键字段为数量，它是符合第三范式的。但是，由于存在如下决定关系：
(仓库ID)→(管理员ID)
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（5NF，又称完美范式）。满足最低要求的范式是第一范式（1NF）。在第一范式的基础上进一步满足更多规范要求的称为第二范式（2NF），其余范式以次类推。一般说来，数据库只需满足第三范式(3NF）就行了。
对于M：N的关系，不能将M一边或N一边合并到另一边去，这样会导致不符合范式要求，同时导致操作异常和数据冗余。
关系数据库6种范式讲解
关系数据库6种范式讲解关系数据库的六种范式包括第一范式（1NF）、第二范式（2NF）、第三范式（3NF）、第四范式（4NF）、第五范式（5NF）和第六范式（6NF）。
这些范式是为了优化数据的设计和存储，并确保数据的完整性和一致性。
1. 第一范式（1NF）：要求表的每一列都是不可分割的原子数据项。
这意味着表的每一行都应该只包含一个数据项，不能有重复的行，且每个数据项都是独立的。
2. 第二范式（2NF）：在第一范式的基础上，要求表中的所有列都完全依赖于主键。
这意味着如果存在一个属性只依赖于主键的一部分，那么这个属性和主键的这一部分应该分离出来形成一个新的实体。
3. 第三范式（3NF）：在第二范式的基础上，要求任何非主键列都必须直接依赖于主键，而不是间接依赖。
如果有非主键列依赖于主键的组合，那么这个属性和主键的这一部分应该分离出来形成一个新的实体。
4. 第四范式（4NF）：在第三范式的基础上，要求表中的列不能再有重复的元组。
也就是说，表中的每一列都应该包含唯一的值。
5. 第五范式（5NF）：也称为完美范式，它要求表中的每一列都是不可再分的最小单元，并且所有的函数依赖关系都已经被明确地定义。
这意味着表中不会有隐含的数据依赖关系，所有的依赖关系都应该清晰地表达出来。
6. 第六范式（6NF）：在第五范式的基础上，要求表中的所有非主键列都只依赖于主键，而不能有任何其他的数据依赖关系。
这意味着表中的每一列都应该只包含与主键直接相关的数据，避免数据的冗余和重复。
这些范式的目的是确保数据库设计的规范化，减少数据冗余和依赖冲突，提高数据的完整性和一致性。
同时，规范化过程也使得数据库更容易维护、查询和扩展。
在实际应用中，根据具体的业务需求和数据特点，可以选择满足适当的范式来设计数据库结构。
数据库的四大范式
数据库的四大范式
数据库的四大范式是指关系型数据库中的数据表设计范式，包括第一范式、第二范式、第三范式和巴斯-科德范式。
每一种范式都有其独特的设计原则和限制条件，可以有效地减少数据冗余、提高数据的一致性和完整性，从而保证数据库的稳定性和可靠性。
第一范式要求数据表中的每个字段都是原子性的，即每个字段不能再细分成更小的数据单元。
这样可以避免数据冗余和不一致性。
第二范式要求每个数据表中的非主键字段都必须完全依赖于主键，而不是部分依赖，避免数据表中存在冗余信息。
第三范式要求每个数据表中的非主键字段之间不能存在传递依赖，即不能出现一个非主键字段依赖于另一个非主键字段的情况。
这样可以消除数据表中的冗余信息和数据不一致性。
巴斯-科德范式是第三范式的扩展，要求每个数据表中的字段都必须直接依赖于主键，而不是间接依赖于主键。
这样可以避免数据表中存在冗余信息和不一致性，提高数据的整体性和可靠性。
总之，数据库的四大范式是设计关系型数据库的基本原则，可以提高数据的一致性和完整性，保证数据库的稳定性和可靠性。
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数据库范式举例
数据库范式举例
数据库范式是指关系型数据库中不同表之间的数据关系达到一
定标准的程度。
具体来说，就是通过对表进行规范化设计，使得每个表中的数据都符合一定的数据约束规则，以达到数据存储和查询的高效性和准确性。
下面举例说明数据库范式的具体应用：
第一范式（1NF）：表中的所有字段都是单一属性的，不可再分。
比如，一个学生信息表中，姓名和性别是两个不同的字段，而不是一个字段。
第二范式（2NF）：表中的所有字段都必须依赖于表的主键。
举个例子，一个订单表中，订单号是主键，而订单号、产品和数量是一个组合字段，在这种情况下，应该将产品和数量拆分成一个新的表，这样每个表的字段都只与主键相关。
第三范式（3NF）：表中的每个字段都必须直接依赖于主键，而不是依赖于其他非主键字段。
例如，在一个学生选课表中，课程名和教师名是两个独立的字段，而不是依赖于课程编号的字段。
以上就是数据库范式的三个级别，通过对表的规范化设计，使得数据之间的关系更加清晰，查询效率更高。
当然，在实际应用中，范式设计并不是绝对的，也需要根据具体的业务需求进行灵活的调整。
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设计范式
设计范式design paradigm设计范式（范式,数据库设计范式,数据库的设计范式）是符合某一种级别的关系模式的集合。
构造数据库必须遵循一定的规则。
在关系数据库中，这种规则就是范式。
关系数据库中的关系必须满足一定的要求，即满足不同的范式。
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）、第四范式（4N F）、第五范式（5NF）和第六范式（6NF）。
满足最低要求的范式是第一范式（1N F）。
在第一范式的基础上进一步满足更多要求的称为第二范式（2NF），其余范式以次类推。
一般说来，数据库只需满足第三范式（3NF）就行了。
下面我们举例介绍第一范式（1NF）、第二范式（2NF）和第三范式（3NF）。
在创建一个数据库的过程中，范化是将其转化为一些表的过程，这种方法可以使从数据库得到的结果更加明确。
这样可能使数据库产生重复数据，从而导致创建多余的表。
范化是在识别数据库中的数据元素、关系，以及定义所需的表和各表中的项目这些初始工作之后的一个细化的过程。
下面是范化的一个例子Customer Item purchased Purchase priceThomas ShirtMaria Tennis shoesEvelyn ShirtPajaro Trousers如果上面这个表用于保存物品的价格，而你想要删除其中的一个顾客，这时你就必须同时删除一个价格。
范化就是要解决这个问题，你可以将这个表化为两个表，一个用于存储每个顾客和他所买物品的信息，另一个用于存储每件产品和其价格的信息，这样对其中一个表做添加或删除操作就不会影响另一个表。
关系数据库的几种设计范式介绍1 第一范式（1NF）在任何一个关系数据库中，第一范式（1NF）是对关系模式的基本要求，不满足第一范式（1NF）的数据库就不是关系数据库。
所谓第一范式（1NF）是指数据库表的每一列都是不可分割的基本数据项，同一列中不能有多个值，即实体中的某个属性不能有多个值或者不能有重复的属性。
数据结构-范式
�
解决办法：分成管理EP（ENO，PNO，QNT），关键字是（ENO，PNO）工作EW（ENO，WNO）其关键字是ENO
缺点：分解后函数依赖的保持性较差。如此例中，由于分解,函数依赖（WNO，PNO）-> ENO 丢失了, 因而对原来的语义有所破坏。没有体现出每个仓库里一种部件由专人负责。有可能出现 一部件由两个人或两个以上的人来同时管理。因此，分解之后的关系模式降低了部分完整性约束。
原因：非关键字属性CREDIT仅函数依赖于CNO，也就是CREDIT部分依赖组合关键字（SNO，CNO）而不是完全依赖。
解决方法：分成两个关系模式 SC1（SNO，CNO，GRADE），C2（CNO，CREDIT）。新关系包括两个关系模式，它们之间通过SC1中的外关键字CNO相联系，需要时再进行自然联接，恢复了原来的关系
第三范式（3NF）：如果关系模式R（U，F）中的所有非主属性对任何候选关键字都不存在传递信赖，则称关系R是属于第三范式的。
例：如S1（SNO，SNAME，DNO，DNAME，LOCATION） 各属性分别代表学号，
姓名，所在系，系名称，系地址。
关键字SNO决定各个属性。由于是单个关键字，没有部分依赖的问题，肯定是2NF。但这关系肯定有大量的冗余，有关学生所在的几个属性DNO，DNAME，LOCATION将重复存储，插入，删除和修改时也将产生类似以上例的情况。
在关系数据库中，除了函数依赖之外还有多值依赖，联接依赖的问题，从而提出了第四范式，第五范式等更高一级的规范化要求。在此，以后再谈。
各位朋友，你看过后有何感想，其实，任何一本数据库基础理论的书都会讲这些东西，考虑到很多网友是半途出家，来做数据库。特找一本书大抄特抄一把，各位有什么问题，也别问我了，自已去找一本关系数据库理论的书去看吧，说不定，对各位大有帮助。说是说以上是基础理论的东西，请大家想想，你在做数据库设计的时候有没有考虑过遵过以上几个范式呢，有没有在数据库设计做得不好之时，想一想，对比以上所讲，到底是违反了第几个范式呢？
数据库 第四范式
数据库第四范式一、什么是数据库第四范式1.1 第四范式的概念在数据库理论中，关系数据库设计的规范是由不同的范式来定义的，分别包括第一范式（1NF）、第二范式（2NF）、第三范式（3NF）以及第四范式（4NF）。
第四范式是在前三个范式的基础上进行的进一步优化和规范。
1.2 第四范式的目标第四范式的目标是要避免数据冗余和数据传递依赖，以提高数据库的完整性和性能。
它通过对原始数据表的分解，消除多值依赖和联合依赖，使得数据处理更加高效和精确。
二、第四范式的优势2.1 数据库结构的优化第四范式的设计可以消除冗余数据和多值依赖，对数据库结构进行了优化。
通过彻底解决各种数据依赖关系，可以减少数据存储空间，提高数据库的性能和响应速度。
2.2 数据一致性的保障第四范式的设计可以提高数据一致性的保障。
通过将关联的数据分离到不同的表中，可以确保数据的一致性和完整性。
任何对数据的更新操作都会被正确地应用到相应的表中，避免了数据冲突和不一致的情况。
2.3 数据处理的准确性第四范式的设计可以提高数据处理的准确性。
通过消除冗余和依赖，可以避免数据传递错误导致的数据处理错误。
数据的更新和查询操作都可以更加精确地进行，减少了数据处理的错误率。
三、第四范式的实现方法3.1 分解表结构第四范式的实现方法之一是对原始表结构进行分解。
根据多值依赖和联合依赖的规则，将原始表拆分成多个表，并建立相应的关联关系。
通过分解表结构，可以消除数据冗余，提高数据库性能。
3.2 建立关联关系在拆分表结构的同时，还需要建立相应的关联关系。
通过主键和外键的关联，确保数据的一致性和完整性。
在进行数据更新和查询操作时，需要同时更新和查询相关的表，以保证数据的准确性。
3.3 设计联合查询语句第四范式的实现还需要设计相应的联合查询语句。
通过联合查询可以将相关的表进行关联，并在查询时获取所需的数据。
联合查询语句的设计需要根据具体的业务需求和表关系来确定，以达到高效和准确的数据处理。
第5章 关系数据库设计理论_2
关系模式的好与坏，用什么标准衡量？这个标准就是模式的 范式（Normal Forms，简记为NF）。范式的种类与数据依 赖有着直接的联系，基于FD的范式有1NF、2NF、3NF、 BCNF等多种。 根据满足约束条件的级别不同， 范式由低到高分为1NF,2NF,3NF,BCNF,4NF,5NF等。 1NF是关系模式的基础；2NF已成为历史，一般不再提及； 在数据库设计中最常用的是3NF和BCNF。为了叙述的方便， 我们还是从1NF、2NF、3NF、BCNF顺序来介绍。 关系模式的规范化：把一个低一级的关系模式分解为高一级 关系模式的过程。
5.5.5 规范化
关系数据库的规范化理论是数据库逻辑 设计的工具。 一个关系只要其分量都是不可分的数据 项，它就是规范化的关系，但这只是最 基本的规范化。 规范化程度可以有多个不同的级别
规范化程度过低的关系不一定能够很好地描述
现实世界，可能会存在插入异常、删除异常、
修改复杂、数据冗余等问题
例 ：分解算法1例 关系模式CTHRSG,要保 持函数依赖达到3NF。
解：关系模式CTHRSG的最小函数 依赖集F={C→T,CS→G,HR→C, HS→R,TH→R}。该模式可以保 持函数依赖地分解为如下一 组3NF的关系模式：ρ={CT，CSG， CHR，HSR，HRT}。
非规范化表格和规范化表格
5.5.2 第二范式（2NF）
定义 如果A是关系模式R的候选键中属性，那么称A 是R的主属性；否则称A是R的非主属性。
定义4.16 如果关系模式R是1NF，且每个非主属性 完全函数依赖于候选键，那么称R是第二范式（2NF） 的模式。如果数据库模式中每个关系模式都是2NF， 则称数据库模式为2NF的数据库模式。
关系模式设计
若存在对键码的部分依赖，则作为决定因素的
键码的真子集就应作为公共属性，用来把分别存 在部分依赖（指在原来关系）和完全依赖的两个 模式自然连接在一起。
若存在对键码的完全依赖，则传递链的中间属
性就应作为公共属性，用来把构成传递链的两个 基本链所组成的模式自然连接在一起。
2.相关属性合一 把以函数依赖的形式联系在一起的相关属性放
对于关系R，若R∈1NF，且每一个非主属性完 全函数依赖于码，则R∈2NF。
第二范式不允许关系模式中的非主属性部分依
赖于键码。如果数据库模式中每个关系模式都是 2NF，则称数据库模式为2NF的数据库模式。
2NF 在 1NF基础上消除了非主属性对码的部分 函数依赖。
分解成2NF模式集的算法： 设关系模式R（U），主键是W，R上还存在函 数依赖 X → Z，并且Z是非主属性和X W，那 么W → Z就是一个部分依赖。此时应把R分解成 两个模式：
当且仅当一个关系R中，每一个元组的每一个 属性只含有一个值时,该关系属于第一范式(1NF)。
在任何一个关系数据库系统中，第一范式是对 关系模式的一个起码要求。不满足1 NF关系称为
非规范化关系，满足1 NF的关系称为规范化关系。 在任何一个关系数据库系统中，关系至少应该是 1 NF。不满足1NF的数据库模式不能称为关系数 据库。在以后的讨论中，我们假定所有关系模式 都是1NF。但是满足第一范式的关系模式并不一 定是好的关系模式，不能排除数据冗余和更新异 常等情况。 1.2第二范式（2NF）
数据库原理与应用
关系模式设计 关系数据库中的关系是满足一定要求的，满足
不同程度要求的为不同的范式。关系模式的常见 范式主要有四种，它们是第一范式（1NF）、第 二范式（2NF）、第三范式（3NF）和BC范式 （BCNF）,除此之外还有第四范式（4NF）和第 五范式（5NF）。本节主要介绍关系模式的各种 范式的基本概念以及规范化算法。 1.1第一范式（1NF）
数据库三范式
数据库三范式
数据库三范式都是指关系型数据库，范式指的就是规范的意思，三范式指的就是利用关系型数据库进行建表时候普遍需要遵循的三个规范（即1NF，2NF，3NF）。
第一范式（1NF）：属性不可分隔，即每个属性都是不可分隔的原子项；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（实体的属性即表中的列。
）
第二范式（1NF）：满足第一范式，且不存在部分依赖。
即非主属性必须完全依赖主属性。
（主属性即主键，完全依赖是针对于联合主键的情况，⾮主键列不能只依赖于主键的⼀部分）
第三范式 (3NF)：满⾜第⼆范式；且不存在传递依赖，即⾮主属性不能与⾮主属性之间有依赖关系，⾮主属性必须直接依赖于主属性，不能间接依赖主属性。
（A->B, B->C, A->C）数据库三大范式
总结：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。
数据库的设计范式是数据库设计所需要满足的规范，满足这些规范的数据库是简洁的、结构明晰的，同时，不会发生插入、删除和更新操作异常。
第一范式的定义
第一范式的定义第一范式（First Normal Form）是关系型数据库设计中的基本概念。
它要求所有的关系（即表）中的属性（即列）都是原子性的，也就是说不能有多值依赖或重复组。
在这篇文档中，我们将从定义、例子、优缺点和应用等方面探讨第一范式的相关内容。
## 第一范式的定义第一范式（1NF）是关系型数据库中最基本的范式，它用于确保每个属性的值都是原子性的，换句话说，每个属性只有一个值或一个单值。
例如，一个顾客表（Customer Table）应该只包含顾客姓名和顾客ID两个属性，而不是姓名（包括姓和名）和地址这两个复合属性。
另外，第一范式还要求所有的属性都是相同的数据类型，这样才能在表中进行比较和运算。
同时，每一行必须有一个唯一的主键，用于区分不同的数据行。
## 第一范式的例子考虑一个订单表（Order Table），该表包含商品名称、数量和价格三个属性。
根据第一范式的要求，这个表是不满足要求的，因为每个订单有多个商品，因此会有多个数量和价格，表现出多值依赖：``` +------------+------------+------------+ | OrderID | Product | Quantity | +------------+------------+------------+ | 1 | A| 3 | | 1 | B | 5| | 2 | A | 2 | | 2 | C | 1 | +------------+------------+------------+ ```为了符合第一范式的要求，我们需要将每个属性拆分为原子性的属性。
在订单表中，我们可以创建两个表：订单表（Order Table）和订单详情表（Order ItemTable）：``` Order Table: +------------+------------+ | OrderID | Date | +------------+------------+ | 1 | 2022/1/1 | | 2 |2022/1/3 | +------------+------------+Order Item Table: +------------+------------+------------+------------+ | OrderItemID| OrderID| Product | Quantity | +------------+------------+------------+------------+ | 1 | 1 | A | 3 | | 2 | 1| B | 5 | | 3 | 2| A | 2 | | 4 | 2| C | 1 | +------------+------------+------------+------------+ ```现在订单表和订单详情表都符合第一范式的要求，每个表中的属性都是原子性的，且具有唯一的主键标识不同的行。
第一范式规则
第一范式规则第一范式规则的概念是数据库设计中的重要概念，它是指数据库中的每个属性都是不可再分的基本数据项，即每个属性都是原子的。
本文将从数据库设计的角度出发，详细解析第一范式规则的意义、应用和实践。
一、第一范式规则的定义第一范式（1NF）是关系型数据库设计中的基本要求，它要求数据库中的每个属性都是不可再分的基本数据项。
换句话说，每个属性不能包含多个值或多个数据项，而应该保持原子性。
1. 数据的唯一性：第一范式要求每个属性都是原子的，这样可以确保数据的唯一性。
如果一个属性包含多个值，就无法保证数据的唯一性，会导致数据冗余和不一致。
2. 数据的一致性：第一范式规定每个属性都应该是不可再分的基本数据项，这样可以避免数据冗余和不一致。
如果一个属性包含多个值，修改其中一个值可能会导致其他值的不一致。
3. 数据的查询效率：第一范式的设计可以提高数据库的查询效率。
如果一个属性包含多个值，查询时需要拆分这个属性，增加了查询的复杂度和时间消耗。
三、第一范式规则的应用1. 属性的原子性：在数据库设计中，应该将每个属性拆分为最小的原子属性。
例如，在设计一个学生表时，将姓名、性别、年龄等属性拆分为单独的列，而不是将它们合并在一个字段中。
2. 数据的一致性：在数据库中，每个属性都应该只包含一个值，避免多值依赖和冗余数据。
例如，一个订单表中的地址字段应该拆分为省、市、区等单独的字段，而不是将它们合并在一个字段中。
3. 数据的规范性：第一范式要求每个属性都应该具有适当的数据类型和长度。
例如，一个电话号码字段应该是字符串类型，而不是整数类型，以避免数据截断和转换错误。
四、第一范式规则的实践1. 数据库设计时，要注意将每个属性拆分为最小的原子属性，确保每个属性都只包含一个值。
2. 避免在一个属性中存储多个值，例如使用逗号分隔的字符串或数组。
应该将这些值拆分为单独的属性或关联表。
3. 在查询时，遵循第一范式的设计原则，避免对多值属性进行复杂的拆分和处理，以提高查询效率。
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关系型数据库设计范式
设计关系型数据库时，为使数据库结构合理，需遵从不同规范，这些规范被称为范式。
范式越高，数据库的冗余度就越低。
目前关系型数据库有六种范式：第一范式（1NF）、第二范式（2NF）、第三范式（3NF）、巴德斯科范式（BCNF）、第四范式(4NF)和第五范式（5NF，又称完美范式）。
关系型数据库的最低要求是满足第一范式。
一般来讲，数据库满足到第三范式就行了。
第一范式（1NF）无重复的列
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。
在任何一个关系数据库中，第一范式（1NF）是对关系模式的设计基本要求，一般设计中都必须满足第一范式（1NF）。
不过有些关系模型中突破了1NF的限制，这种称为非1NF的关系模型。
换句话说，是否必须满足1NF的最低要求，主要依赖于所使用的关系模型。
第二范式（2NF）属性完全依赖于主键
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）。
当存在多个主键的时候，才会发生不符合第二范式的情况。
比如现在有两个主键，不能存在这样的属性，它只依赖于其中一个主键，这就是不符合第二范式。
如果存在不符合第二范式的情况，那么这个属性和主关键字的这一部分应该分离出来形成一个新的实体，新实体与原实体之间是一对多的关系。
第三范式（3NF）属性不能传递依赖于主属性（属性不依赖于其它非主键属性）第三范式（3NF）是在第二范式（2NF）的基础上建立起来的，即满足第三范式（3NF）必须先满足第二范式（2NF）。
如果某一属性依赖于其他非主键属性，而其他非主键属性又依赖于主键，那么这个属性就是间接依赖于主键，这被称作传递依赖于主属性。
第一范式举例
在当前的任何关系数据库管理系统（DBMS）中，傻瓜也不可能做出不符合第一范式的数据库，因为这些DBMS不允许你把数据库表的一列再分成二列或多列。
因此，你想在现有的DBMS 中设计出不符合第一范式的数据库都是不可能的。
下面举例说明。
例如在某个学生的“电话”属性中填入了“1585858588 025-********”，那么就违反了第一范式。
学生电话属性违反了原子性，它还可以再分，分成手机和座机两个属性。
第二范式举例
我们把（学号、姓名、年龄、性别、电话、系别、系办地址、系办电话、课程、学分、成绩）
这些信息放到一个表中，其中“学生学号”和“课程”两个属性是主键。
这样不符合第二范式，出现了属性依赖于部分主键的情况（比如”姓名“只依赖于”学号“，和“课程”属性无关）。
那么违反了第二范式有什么问题呢？下面来分析一下：
数据冗余：同一门课程由n个学生选修，"学分"就重复n-1次；同一个学生选修了m门课程，“姓名”和“年龄”就重复了m-1次。
更新异常：1）若调整了某门课程的学分，数据表中所有行的"学分"值都要更新，否则会出现同一门课程学分不同的情况。
2）假设要开设一门新的课程，暂时还没有人选修。
这样，由于还没有"学号"关键字，课程名称和学分也无法记录入数据库。
删除异常：假设一批学生已经完成课程的选修，这些选修记录就应该从数据库表中删除。
但是，与此同时，课程名称和学分信息也被删除了。
很显然，这也会导致插入异常。
解决方案：
分成三个表：
学生：Student（学号，姓名，年龄，性别，电话，系别，系办地址、系办电话）
课程：Course（课程，学分）
选课关系：SelectCourse（学号，课程，成绩）
第三范式举例
继续看上面改善过了的关系结构。
由于Student表只有一个主键“学号”，所以存在如下决定关系：
（学号）→ （姓名，年龄，性别，电话，系别，系办地址、系办电话）
但是还存在下面的决定关系：
（学号）→ (系别）→（系办地点，系办电话）
即存在非关键字段"系办地点"、"系办电话"对关键字段"学号"的传递依赖。
它也会存在数据冗余、更新异常、插入异常和删除异常的情况（这里不作分析，可以参照第二范式的分析）。
解决方案：
继续把学生表分成两个表：
学生：（学号，姓名，年龄，性别，电话，系别）
系别：（系别，系办地址，系办电话）。