数据库规范化技巧
数据库表设计与规范化技巧与经验
数据库表设计与规范化技巧与经验在设计和规范化数据库表时，有一些技巧和经验可以帮助我们创建高效、易于维护的数据库结构。
下面，我将分享一些关键的技巧和经验：1. 深入了解业务需求在设计数据库表之前，必须充分了解业务需求。
与业务相关的主要实体和其属性应该成为数据库表的主要组成部分。
了解业务需求还可以帮助我们预测将来可能出现的需求变化，并相应地进行设计，以避免不必要的结构修改和数据迁移。
2. 单一职责原则每个数据库表应该遵循单一职责原则，即一个表应该只负责管理一个实体类型的数据。
这样做可以确保数据库结构的清晰性和可维护性。
避免将多个实体类型存储在同一个表中，这样会导致数据冗余和性能问题。
3. 数据类型的选择正确选择适当的数据类型对于数据库性能和数据一致性至关重要。
尽量使用最小的合适数据类型来节省存储空间和提高查询性能。
同时，还要确保数据类型的一致性，例如使用日期时间类型来存储日期和时间数据，而不仅仅是字符串。
4. 主键和外键在设计数据库表时，明确主键和外键是很重要的。
主键是唯一标识表中每个记录的列，而外键用于实现不同表之间的关系。
正确使用主键和外键可以确保数据的完整性和一致性，并且可以帮助我们进行高效的数据查询和关联。
5. 正规化规范化是数据库设计中的重要概念，它有助于减少数据冗余、提高数据一致性和数据更新性能。
在规范化过程中，将数据库分解成更小、更专注的部分，并将其各自关联起来。
这样做可以避免数据的重复和不一致，并提供更好的查询性能。
6. 命名规范为数据库表、列和约束等命名时，应遵循一致的命名规范。
命名应该具有描述性，以便他人能够理解和使用数据库结构。
尽量避免使用过长或过于简单的命名，以免造成混淆或歧义。
另外，还要注意使用可读性强的命名风格，例如采用下划线分隔的命名方式。
7. 索引的使用合理使用索引可以大大加快查询和数据检索的速度。
在设计表时，可以针对常用的查询条件和排序字段添加适当的索引。
但是请注意过多的索引会降低数据的写入性能，因此需要根据实际需求进行权衡。
数据库设计中常见的规范与反范式化方法
数据库设计中常见的规范与反范式化方法数据库设计是构建一个高效、可扩展和稳定的数据库系统的关键环节。
在设计数据库时，遵循一些常见规范和采用一些反范式化的方法可以提高数据库的性能和可维护性。
本文将介绍数据库设计中常见的规范和反范式化方法，并探讨它们的优缺点及适用场景。
一、常见的规范化方法规范化是一种将数据库设计转化为符合特定规范的过程，它消除了数据冗余和更新异常，提高了数据一致性和完整性。
以下是常见的规范化方法：1. 第一范式（1NF）：确保每个实体属性都是不可分割的原子值。
例如，一个学生实体包含学生ID、姓名和电话号码，每个属性都是不能再分割的最小单位。
2. 第二范式（2NF）：在满足第一范式的前提下，确保非主属性完全依赖于主键。
如果一个表有一个复合主键，那么非主属性必须完全依赖于这些复合主键，而不是依赖于其中的一部分。
3. 第三范式（3NF）：在满足第二范式的前提下，确保非主属性不传递依赖于其他非主属性。
如果一个非主属性只依赖于主键，而不依赖于其他非主属性，那么该表满足第三范式。
常见的规范化方法可以有效地减少冗余数据，提高数据的整合性与一致性。
但是，过度规范化可能会导致关联查询变得复杂，性能下降。
因此，在设计数据库时，需要权衡规范化与性能之间的平衡。
二、反范式化方法反范式化是通过在设计过程中引入或保留冗余数据，来提高数据库性能和查询效率的一种方法。
以下是常见的反范式化方法：1. 合并表：将多个表合并成一个表，这样可以减少关联操作的次数，提高查询效率。
但是，合并表可能会导致数据冗余增加，增加数据更新的难度和风险。
2. 数据缓存：将经常被查询的数据缓存到内存或其他高速存储设备中，避免频繁的磁盘访问。
这样可以显著提高查询速度，但同时需要额外的资源。
3. 表分区：将表分成多个较小的分区，每个分区独立进行管理和维护。
这样可以减少查询的数据量，提高查询效率。
但是，分区可能导致数据分布不均衡，增加了维护和管理的复杂度。
数据库字段设计与规范化的技巧与经验
数据库字段设计与规范化的技巧与经验在数据库设计过程中，字段的设计与规范化是非常关键的一部分。
一个良好设计的数据库可以提高数据的准确性、可靠性和查询效率。
本文将介绍一些关于数据库字段设计与规范化的技巧和经验，以帮助您进行更好的数据库设计。
1. 命名规范在设计数据库字段时，一个好的命名规范可以使得字段名称更加清晰和可读。
以下是一些常用的命名规范：- 采用有意义的字段名称：字段名称应该具有一定的含义，能够直观地表达字段所存储的数据。
- 使用小写字母和下划线：一般情况下，字段名称使用小写字母和下划线的组合，例如：user_id、first_name等。
- 避免使用数据库关键字：确保字段名称不与数据库的关键字冲突，以免造成不必要的麻烦。
- 一致性：保持字段命名的一致性，避免使用不同的命名风格和规范。
2. 数据类型选择正确选择数据类型可以节省存储空间，提高查询效率，同时也能提高系统的性能和扩展性。
以下是一些常见的数据类型选择技巧：- 使用最小的数据类型：尽可能地使用最小的数据类型来存储数据，例如使用INT代替BIGINT，使用DATE代替DATETIME等。
这样可以减少存储空间和提高查询速度。
- 避免使用字符串类型存储数字：如果字段存储的是数值类型的数据，应当选择相应的数值类型，而不是使用字符串类型存储。
- 考虑国际化和本地化：根据需求考虑字段是否需要支持国际化和本地化，选择合适的字符集和排序规则。
3. 主键设计主键是用来唯一标识数据库表中的每一行数据的。
一个好的主键设计可以提高系统的性能和扩展性。
以下是一些主键设计的技巧：- 单一主键：一个表最好只有一个主键，以保持数据的一致性和完整性。
- 使用自增长主键：对于具有唯一性标识的字段，最好使用自增长主键。
这样可以避免人工设置主键的麻烦，并提高数据库的性能。
- 避免使用业务字段作为主键：尽量避免使用具有业务含义的字段作为主键，以免在今后的业务需求变更中造成麻烦。
数据库规范化设计方法与技巧
数据库规范化设计方法与技巧在现今信息化发展的时代，数据是企业最重要的资产之一，如何合理规划数据库，运用数据库规范化设计方法与技巧有效地提高数据的存取效率和安全性，在企业的信息化建设和管理中扮演着至关重要的角色。
数据库规范化设计是指根据关系数据库的一些基本原则，将一个不符合规范的数据库设计转变为依据规范的结构化数据表，达到减少冗余数据、消除数据更新异常、提高数据的一致性等一系列目的的过程。
在进行数据库规范化设计时，需要遵循以下几个步骤：第一步：识别实体在数据库的设计中，实体指的是数据库中要存储的对象，例如企业中的员工、客户、供应商等，都可以视为实体。
第二步：识别实体间的联系在设计数据库时，不同实体之间需要进行关联，例如员工和客户之间存在“销售”这一联系，客户和供应商之间存在“供应”这一联系等。
第三步：规范化表结构通过消除冗余数据和合并表项，把一个不符合规范的数据库设计转变为符合规范的结构化数据表。
常用的规范化模式有第一范式、第二范式、第三范式等。
第四步：确定主键主键是一个唯一标识符，用于在多个表项中唯一标识每个实体，识别唯一性是数据库的基础，主键可以是单一的，也可以是组成的。
第五步：定义关系在数据库设计中，不同的实体之间需要进行关联，此时需要定义关系。
企业通常拥有很多不同的实体，比如员工、客户、供应商、产品等，这些实体之间的关系往往不同，需要在数据库设计中进行详细的定义。
在进行数据库规范化设计时，还需要注意以下几个技巧：第一条：避免使用超过3个表结构的联接查询为了提高数据库的效率，在进行联接查询时，应尽量避免使用超过3个表结构的联接查询。
联接查询过程中，连接表中记录的数量越多，处理时间也就越长，这会增加系统的负载。
第二条：避免使用多余的索引索引可用于快速查找数据库表中的记录，但是如果创建过多的索引，会占用过多的存储空间，降低数据的插入和更新操作的速度，因此在设计数据库时，需要避免使用过多的索引。
第三条：避免使用NULL值NULL值意味着没有值，会占用额外的磁盘空间。
教你如何进行数据库设计与规范化
教你如何进行数据库设计与规范化数据库是现代信息系统中非常重要的组成部分，它能够有效地管理数据，提供数据的快速访问和数据的持久化存储。
数据库设计与规范化是数据库开发过程中的关键环节，本文将以专业的角度为读者介绍如何进行数据库设计与规范化。
第一章：数据库设计的基本原则数据库设计的目标是根据系统需求，合理地组织和存储数据，以满足数据的可靠性、安全性、一致性和高性能等要求。
在设计数据库时，应遵循以下基本原则：1. 数据库的结构应反映系统的实际需求，逻辑结构和组织结构要合理。
2. 数据库的设计应具有一定的可扩展性和灵活性，便于后期的扩展和维护。
3. 数据库的设计要考虑数据的完整性，包括实体完整性、参照完整性和用户定义的完整性。
4. 数据库的设计要避免冗余和不一致，保证数据的一致性和准确性。
5. 数据库的设计要考虑性能问题，包括查询的效率和数据的存储空间等方面。
数据库设计的过程包括需求分析、概念设计、逻辑设计和物理设计等阶段。
1. 需求分析：明确系统需求，包括数据的输入、输出和处理等方面，分析用户的需求和期望。
2. 概念设计：根据需求分析结果，设计出概念模型，包括实体-联系图、数据流图等，描述数据的组织和关系。
3. 逻辑设计：将概念模型转化为逻辑模型，选择合适的数据模型，设计出数据库的结构和关系。
4. 物理设计：将逻辑模型转化为物理模型，选择合适的存储结构和索引等，确定数据库的存储方式和存储结构。
第三章：数据库规范化的基本理念数据库规范化是为了消除数据中的冗余和不一致，提高数据库的设计质量和性能。
数据库规范化的基本理念包括：1. 第一范式：每个属性都是不可再分的，属性值的原子性。
2. 第二范式：每个非主属性完全依赖于主键，不存在部分依赖。
3. 第三范式：每个非主属性只依赖于主键，不存在传递依赖。
4. BCNF范式：消除主键以外的属性之间的函数依赖关系。
数据库规范化的步骤包括：1. 识别主键和函数依赖：确定实体和属性，识别主键，分析函数依赖关系。
数据库规范化与反规范化
数据库规范化与反规范化数据库规范化是指将数据库中的数据进行结构化和组织，以便满足一定的规范和标准。
而反规范化是指在某些特殊情况下，为了提高数据库的性能和效率，对已经规范化的数据库进行一些冗余和重复的操作。
本文将探讨数据库规范化和反规范化的概念、方法和适用场景。
1. 数据库规范化的概念与方法数据库规范化是为了消除冗余和重复数据，提高数据的一致性和完整性。
它通过将数据分解为更小、更精确的关系，降低数据的冗余度，避免数据的不一致和重复。
数据库规范化通常遵循一系列的规范形式，如第一范式、第二范式和第三范式等。
- 第一范式：确保每个属性都是原子的，即每个属性不可再分。
例如，在一个学生表中，不将姓名和电话放在同一个属性中。
- 第二范式：确保每个非主属性完全依赖于主键，而不是依赖于其他非主属性。
例如，在一个订单表中，订单项应该与订单号关联，而不是与顾客姓名关联。
- 第三范式：确保每个非主属性不依赖于其他非主属性。
例如，在一个员工表中，员工的工资应该与员工编号关联，而不是与员工所在部门关联。
通过规范化，可以提高数据库的可维护性和扩展性，减少数据冗余和不一致性的问题，并提高系统的性能。
2. 反规范化的概念与方法反规范化是指在某些情况下，为了提高数据库的性能和效率，对已经规范化的数据库进行一些冗余和重复的操作。
反规范化主要分为冗余和分裂两种形式。
- 冗余反规范化：通过增加重复数据，将多个关系合并为一个关系，从而减少关联操作和查询的开销。
例如，在一个包含订单项和产品信息的数据库中，可以将产品的名称和价格冗余到订单项中，避免了频繁查询产品表的开销。
- 分裂反规范化：通过将一个关系分裂成多个关系，提高查询性能。
例如，在一个包含订单和订单项的数据库中，可以将订单项按照产品分类分裂为多个关系，从而减少查询的数据量和时间。
反规范化的目的是为了提高系统的性能和响应速度，但同时也增加了数据冗余和一致性的管理成本。
因此，需要谨慎选择适合反规范化的情况和方法。
数据库设计中的规范化与优化方法
数据库设计中的规范化与优化方法一、规范化（Normalization）数据库规范化是指通过一定的规则对数据表进行设计，使其符合标准化的要求，从而优化数据表的结构。
其目的是为了保证数据表的可靠性、一致性和可维护性。
规范化的过程是将大的数据表分解成多个小表，每个小表只包含一种数据，从而消除数据表中的冗余数据。
规范化通常分为三范式，即第一范式、第二范式和第三范式。
1. 第一范式（1NF）第一范式的要求是每一列都是原子性的，即每列都不可分割。
如果数据表的列不满足这个条件，就需要将其分成多个列，每个列都是单一的数据类型。
例如，一个姓名字段中包括了多个人的名字，就需要将其分解成多行，每行包含一个人的姓名。
2. 第二范式（2NF）第二范式要求：数据表中的每一列都和主键直接相关。
如果不满足这个条件，就需要对数据表进行细化，将关联不到主键的列分解到另一个表中。
3. 第三范式（3NF）第三范式要求：数据表中的每一列都和非主键直接相关，不存在非主键对主键的依赖关系。
如果不满足这个条件，就需要将关联到非主键的列再次分解到另一个表中。
二、优化方法1. 数据库选择不同的数据库有不同的优缺点，选择适合自己需求的数据库才能达到最好的效果。
比如，MySQL在并发读写能力上较强，Oracle可以处理大量复杂事务，选择不同的数据库也要根据实际情况。
2. 索引优化在关键字段上增加索引，可以提高查询效率，但是对于大表和频繁更新的表，索引的增加也可能造成性能的下降。
因此，需要平衡索引的数量和效率。
3. 明确查询需求对于数据库设计，需要明确查询需求，合理地设计表结构和索引，优化查询语句可以帮助提高数据库的性能。
4. 数据划分对于大型数据库，可以将数据分散到多个服务器上，减少单个服务器的负担，提高整个数据库的吞吐量。
5. 数据库缓存对于一些频繁读取的数据，可以将其缓存在内存中，减少数据库的IO操作。
使用缓存技术可以提高查询效率。
6. 查询优化通过合理的查询语句优化，可以减少数据库的读取次数，提高查询效率。
数据库的设计与规范化方法
数据库的设计与规范化方法概述：数据库是现代信息系统的关键组成部分，良好的数据库设计能够提高数据的存储效率、提供准确的数据查询和分析功能。
在数据库设计过程中，规范化是一种重要的方法，可以帮助我们减少冗余数据、确保数据一致性，并提高数据的可维护性和可扩展性。
本文将介绍数据库的设计与规范化方法，包括概念定义、基本原则和具体步骤。
1. 数据库设计的概念定义：数据库设计是指根据实际需求，将数据组织为一系列相关的表和关系，并确定各个表之间的连接方式和约束条件。
数据库设计目标是实现数据存储和处理的最佳结构，确保数据的完整性和一致性。
2. 数据库设计的基本原则：（1）逻辑独立性：数据库设计应该与应用程序的实现方式相分离，以使得对数据库的逻辑结构的变更不会对应用程序产生影响。
（2）完整性：数据库约束条件应该能够确保数据的完整性，包括实体完整性、主键完整性、外键完整性等。
（3）一致性：数据库中的数据应该保持一致性，对于重复的数据应该通过规范化方法来消除。
（4）可扩展性：数据库设计应该能够适应未来的需求变化，可以通过增加新的表和关系来扩展数据库功能。
3. 数据库设计的规范化步骤：规范化方法是一种逐步细化的过程，通过将数据库设计分解为多个阶段，每个阶段都针对某一特定的规范化特征进行处理，以达到数据库的规范化和优化。
（1）第一范式（1NF）：消除重复字段，确保每个字段都是原子性的；（2）第二范式（2NF）：建立主键，消除非关键字段对主键的部分依赖；（3）第三范式（3NF）：消除非主键字段之间的传递依赖；（4）其他范式：根据具体情况，进一步应用BCNF、4NF等高级范式。
规范化是一个逐步的过程，不能一步到位，通常从3NF设计开始。
在进行规范化过程中，需要进行以下步骤：（1）识别实体类型：将需求中的实体抽象为具体的表，并定义它们之间的关系；（2）识别属性：对于每个实体表，分析其属性，定义字段和数据类型；（3）确定主键：对于每个实体表，确定其主键，用以唯一标识每条记录；（4）消除重复组：通过创建新的表、分解表或建立关联表等方式，消除实体和属性间的冗余数据；（5）确定外键：对于关系表，确定其外键，建立实体之间的连接。
数据库规范化与性能优化技巧
数据库规范化与性能优化技巧数据库规范化与性能优化是数据库设计和维护过程中非常重要的两个方面。
规范化确保数据库的结构和关系满足最佳实践，并提高数据的一致性和完整性；而性能优化则旨在提高数据库的查询和操作性能，以提升系统的响应速度和用户体验。
本文将探讨数据库规范化和性能优化的基本原则和技巧。
数据库规范化技巧规范化是数据库设计中的关键环节，其目的是尽量减少数据冗余和不一致性，并确保数据的正确性和可靠性。
下面是一些常用的数据库规范化技巧：1. 标准化数据类型：在数据库设计中，选择适当的数据类型对于保证数据的准确性和一致性至关重要。
例如，使用整数类型存储年龄，而不是字符串类型，可以减少数据错误的可能性。
2. 定义主键和外键：使用主键和外键来建立表与表之间的关系，并确保数据的完整性和一致性。
主键是唯一标识一条记录的列，而外键则建立了表之间的关系。
3. 垂直划分表：将大的表拆分成多个小表，每个表只包含相关的列。
这样做可以降低冗余数据的存在，提高查询性能。
4. 水平划分表：将一个表的数据划分到多个表中，每个表只包含特定的行。
这样可以减少表的大小，提高查询效率。
5. 使用联合查询: 使用联合查询可以将相关表中的数据进行关联，从而提高查询的速度和效率。
6. 建立索引：对经常用作查询条件的列建立索引，可以加快查询速度。
但是过多的索引可能会导致性能下降，因此需要权衡利弊。
数据库性能优化技巧除了规范化数据库，性能优化也是数据库设计和维护中的关键环节。
以下是一些常用的数据库性能优化技巧：1. 使用合适的数据类型：选择合适的数据类型可以降低存储空间的占用并提高查询和操作的性能。
例如，使用整数类型代替字符串类型来存储标识符可以提高查询速度。
2. 确保字段的唯一性：对于需要进行唯一性检查的字段，可以使用唯一约束或唯一索引来保证数据的一致性和完整性。
这样可以避免出现重复数据，提高查询效率。
3. 使用合适的数据库引擎：不同的数据库引擎有不同的性能特点。
数据库规范化
数据库规范化数据库规范化是数据库设计中的一项基本原则，目的是为了提高数据库的性能、减少数据冗余，使得数据库结构更加合理和易于维护。
本文将从规范化的概念、原则和方法进行阐述，总结出适用于数据库规范化的一些经验和注意事项。
数据库规范化的概念数据库规范化是指通过一系列的规则和步骤，将数据库中的数据组织和存储的方式进行调整，以达到最优化的数据库结构。
规范化的目标是消除数据冗余，减少数据的存储空间，提高数据库的查询效率和数据的一致性。
数据库规范化的原则1.第一范式（1NF）：要求数据库中的每个属性都是原子的，即不可分解成更小的单位。
这可以避免数据冗余和复杂性。
2.第二范式（2NF）：要求数据库中的每个非主键属性都必须完全依赖于主键。
这可以避免数据局部依赖问题。
3.第三范式（3NF）：要求数据库中的每个非主键属性都不能传递依赖于主键。
这可以避免数据传递依赖问题。
数据库规范化的方法1.标识实体：从实际业务需求出发，确定数据库中的实体，将每个实体作为一张表，具有唯一标识的属性作为主键。
2.识别实体间的关系：通过分析实体间的关系，包括一对一关系、一对多关系和多对多关系，确定实体间的关联关系。
3.分解表：通过将一个大的表分解成多个小的关联表，将重复的数据和数据依赖都存储到对应的表中。
4.消除冗余：通过消除实体中的重复属性，将重复的属性抽取到单独的表中，通过关联表进行连接，避免了冗余数据的存储。
适用于数据库规范化的经验和注意事项1.灵活性和可扩展性：在进行数据库规范化时要考虑到系统的灵活性和可扩展性，避免过度规范化导致查询性能下降和数据冗余增加。
2.数据冗余与查询效率的权衡：在进行数据库规范化时，需要权衡数据的冗余和查询效率之间的关系，尽量减少冗余数据的存储，同时保证查询的效率。
3.合理确定主键：主键的选择是数据库设计中的关键问题，需要根据具体业务需求和查询频率来合理选择主键，以提高查询效率。
4.合理使用索引：索引是提高数据库查询效率的重要手段，但是过多的索引会增加存储空间和更新操作的开销。
数据库设计和规范化的基本原则和技巧
数据库设计和规范化的基本原则和技巧一、引言数据库设计是指从现实世界中选取有意义的数据，通过建立数据模型和设计数据库结构，以支持应用系统对数据的存储、操作和管理。
在数据库设计中，规范化是一个非常重要的步骤，其目的是消除冗余数据，提高数据存储的效率和完整性。
本文将介绍数据库设计和规范化的基本原则和技巧。
二、数据库设计的基本原则1.数据一致性在数据库设计中，要确保数据的一致性。
这意味着相同的数据在数据库中只能存储一次，不会出现数据冗余或者不一致的情况。
一致性原则可以通过合理地划分数据表和设定相应的主键外键关系来实现。
2.数据完整性数据完整性是指数据库中存储的数据必须符合既定的约束条件。
在数据库设计中，可以通过定义字段的数据类型、长度和相关的约束条件来保证数据的完整性。
例如，可以设定主键字段不能为空，或者设置外键字段的引用完整性约束。
3.数据灵活性在数据库设计中，要考虑到数据的灵活性，以适应不同的需求和变化。
例如，可以采用灵活的数据模型，如关系型、面向对象和NoSQL等，以满足不同类型的数据存储和查询需求。
4.性能和效率数据库设计应该考虑到性能和效率方面的要求。
这包括设计适当的索引，避免过多的联接操作和合理划分表和分区等。
同时，在数据库设计中，还可以考虑选择合适的存储引擎和优化查询语句，以提高数据库的性能和效率。
三、数据库规范化的基本原则1.第一范式（1NF）第一范式要求数据库表中的每个字段不可再分，每个字段只能存储一个属性的值。
在第一范式中，每个字段都具有原子性。
例如，对于一个"学生"表，应该将"姓名"和"性别"等属性分开存储，不要将它们放在一个字段中。
2.第二范式（2NF）第二范式要求数据库表中的非主键字段必须完全依赖于主键，而不能依赖于部分主键。
如果某个表中存在非主键字段只依赖于部分主键的情况，应该将这部分字段单独提取出来，建立一个新的表。
数据库设计与规范化的要点
数据库设计与规范化的要点在现今信息时代，数据库系统已经成为了很多企业数据管理的重要工具。
但是如果不进行规范化的数据库设计，就会出现诸多问题，例如数据冗余、数据不一致、数据插入异常等，因此数据库设计与规范化是至关重要的。
本文将介绍数据库设计与规范化的要点。
一、数据库设计的步骤数据库设计应该遵循以下步骤：1.需求分析：明确业务需求，明确数据管理的目标。
2.概念设计：构建概念模型，确定实体、属性和联系。
3.逻辑设计：将概念模型转化为E-R图，并对其进行标准化和优化。
4.物理设计：选择数据库管理系统、操作系统和硬件，并进行物理设计，包括数据文件、索引等。
5.实施和运行：根据物理设计建立数据库，开始运行。
二、规范化的概念和意义规范化是指通过一定的规则将一个不符合要求的关系模式变换成若干个更小、关联度更高的关系模式的过程。
规范化的目的是消除数据冗余，减少数据存储空间，提高数据操作的效率，确保数据的正确性和一致性。
三、规范化的原理1.消除重复组：每个属性不依赖于其它属性的部分称为闭包，一个属性集的闭包包含与它等价的最小候选键，即一个关系模式的候选键唯一。
如果一个关系模式出现重复的组，则需要将其属性拆分到多个关系模式中。
2.消除部分依赖：如果一个关系模式的某个属性只依赖于候选键的一部分，则需要将该属性与与其有依赖的属性拆分到另一个关系模式中。
每个属性只依赖于候选键的某个部分，称为部分依赖。
3.消除传递依赖：如果一个关系模式属性与候选键的非主属性存在依赖关系，则需要将其非主属性与有依赖关系的属性拆分到另一个关系模式中。
称为传递依赖。
4.消除不合适并：将不合适的并分解成更小的关系模式。
四、规范化三范式规范化的最终目标是将关系模式转化为第三范式，即每个非主属性对于所有主码都完全依赖，并且没有传递依赖关系的关系模式。
第三范式是数据库规范化的最高标准。
五、总结本文介绍了数据库设计和规范化的基本知识和步骤，以及实现规范化的原理和三范式的概念。
数据库设计与规范化的技巧与方法
数据库设计与规范化的技巧与方法数据库设计与规范化是现代信息技术中非常重要的一块，因为数据库直接关系到企业的信息管理和决策。
一个好的数据库设计不仅可以提高数据的完整性、可靠性和安全性，还能提高企业的工作效率和决策水平，同时也为后期的信息系统升级和扩展提供了方便。
本文将阐述数据库设计与规范化的技巧和方法。
一、数据库设计基本原则1. 数据库设计必须符合业务规则：数据库设计的初衷是为了解决实际问题，因此数据库的设计必须从业务规则出发，尽可能符合业务的实际需求，而不是仅仅追求技术上的完美。
2. 数据库设计必须有良好的可扩展性：尽管数据库设计是为了满足当前需求，但是我们也需要考虑未来的业务扩展和需求变化。
一个好的数据库设计需要具备良好的可扩展性。
3. 数据库设计必须有很好的性能：数据库设计的初衷是为了提高信息管理和决策效率，因此数据库设计必须具备良好的性能和可靠性，可以支持高并发、大数据量、高速度的数据处理。
二、数据库规范化数据库规范化是数据库设计的重要过程，目的是消除数据冗余，提高数据的完整性和可靠性，同时确保数据的一致性和稳定性。
常用的规范化方法包括：1. 第一范式规范化：确保每一列数据都是原子性的，不可再拆分。
2. 第二范式规范化：确保每一个表都有一个主键，并且每一个非主键列都完全依赖于主键。
3. 第三范式规范化：确保每个非主键列都不依赖于其它非主键列。
4. 每张表只保存一个主题：确保每张表的数据都是属于同一主题，而不是庞杂杂乱的。
以上规范化方法是数据库设计的核心，既要解决数据冗余的问题，也要避免数据的不一致和重复。
三、数据库设计技巧1. 建立正确的关系：关系数据库的核心是表之间的关系，因此建立正确的关系非常重要。
常见的表之间的关系有一对一、一对多、多对多等。
建立正确的关系可以大大提高数据库的性能和可靠性。
2. 控制数据的输入和输出：控制数据的输入和输出是保证数据库安全和稳定性的重要手段。
可以通过设置数据类型、数据长度、输入限制和输出控制等方式实现。
数据库设计与规范化技巧
数据库设计与规范化技巧数据库是现代软件系统中不可或缺的一部分，它用于存储和管理数据，为企业和组织提供各种数据操作和查询功能。
一个高效和可靠的数据库设计是确保系统正常运行的关键。
本文将介绍数据库设计的基本原则以及规范化技巧，帮助读者掌握数据库设计的核心知识。
一、数据库设计原则好的数据库设计应该具备以下几个基本原则：1. 数据库的目标明确：在开始设计数据库之前，明确数据管理的目标和要求是非常重要的。
例如，确定需要存储的数据类型、数量以及数据的访问频率，以便设计出合适的数据库结构。
2. 简洁性和一致性：数据库的结构应该尽可能简洁并保持一致。
避免冗余数据、过多的表关系和复杂的查询请求，以提高系统的效率和可维护性。
3. 数据完整性和一致性：数据库设计必须保证数据的完整性和一致性。
通过定义适当的约束和规则来预防和校验数据错误，避免数据不一致性和丢失。
4. 性能优化：高效的数据库设计可以提升系统的性能和响应速度。
例如，合理使用索引、优化查询语句以及适当的数据分区等手段都是提高系统性能的有效方法。
5. 安全性和权限管理：数据库中的数据通常包含着重要的信息，因此保障数据的安全是至关重要的。
数据库设计应该考虑合理的权限管理策略，以控制用户对数据的访问和操作权限。
二、规范化技巧规范化是数据库设计过程中的重要一步，它有助于消除数据冗余、提高数据库的一致性和效率。
下面是一些常用的规范化技巧：1. 第一范式（1NF）：确保每个数据字段都是原子性的，不再包含重复的数据。
例如，将一个表中的重复字段拆分为多个表。
2. 第二范式（2NF）：建立在1NF的基础上，确保每个非主键字段完全依赖于主键。
如果存在部分依赖，可以将非主键字段移至新的表中。
3. 第三范式（3NF）：建立在2NF的基础上，确保每个非主键字段不依赖于其他非主键字段。
如果存在传递依赖，可以将依赖字段移至新的表中。
4. 泛化和特殊化：在数据库设计中，有时候会遇到一些相似的实体，可以通过泛化和特殊化来简化设计。
数据库设计中的规范化及反规范化技巧
数据库设计中的规范化及反规范化技巧随着信息时代的到来，数据的重要性越来越被人们所认识到。
在各种应用领域中，数据库扮演着重要的角色，它存储和管理着组织、企业或个人的大量数据。
数据库设计的合理性直接关系到数据的可靠性和有效性。
在数据库设计中，规范化和反规范化是两个重要的概念，掌握它们对数据库设计至关重要。
规范化是一种数据库设计的方法，通过对关系数据库中的表结构进行逻辑和功能上的分解，以达到简化数据管理、提高数据存储效率和减少数据冗余的目的。
规范化的核心思想是将数据分解为更小、更简单的部分，并通过关系来描述它们之间的联系。
这种方法有助于提高数据的一致性、准确性和可靠性。
规范化的过程可以分为一至五个范式，分别是第一范式（1NF）、第二范式（2NF）、第三范式（3NF）、BC范式（BCNF）和第五范式（5NF）。
第一范式要求数据库中的每个列都是原子的，即不可再分。
这样可以避免数据冗余和数据更新异常。
第二范式要求数据库中的每个非主键列完全依赖于主键列。
通过这种方式，可以避免数据插入异常和数据删除异常。
第三范式要求数据库中的每个非主键列都不依赖于其他非主键列。
这种规范化的方式可以避免数据更新异常。
BC范式要求数据库中的每个非主键列都依赖于主键或者是主键的一部分。
通过这种方式，可以避免数据插入异常和删除异常。
第五范式要求数据库中的每个非主键列都依赖于主键，而不依赖于主键的一部分。
这种规范化的方式可以提高数据的一致性和完整性。
尽管规范化有助于提高数据的完整性和一致性，但也存在一些缺点。
规范化会导致数据的冗余和复杂性增加。
在某些情况下，这可能会降低查询性能，并增加对多表连接的需求。
为了解决规范化带来的性能问题，可以使用反规范化的技巧。
反规范化是一种将规范化的数据库结构进行逆操作的方法，通过合并表、引入冗余和增加索引来提高数据库查询性能。
反规范化的技巧有很多，具体应根据具体情况选择。
常用的反规范化技巧包括合并表、添加冗余列、创建汇总表和增加索引。
数据库设计中的规范化与性能优化
数据库设计中的规范化与性能优化在数据库设计过程中，规范化与性能优化是两个重要的方面。
规范化是指按照规范的方法将数据分解到多个关系表中，以消除数据的冗余性和不一致性；而性能优化则是指通过合理的设计和调整，提升数据库系统的响应速度和处理能力。
本文将探讨数据库设计中的规范化和性能优化，并介绍一些常见的技巧和策略。
一、规范化规范化是数据库设计的基本原则，它有助于减少数据冗余、提高数据一致性和可靠性。
规范化按照一定的规则将数据分解到多个关系表中，具体包括以下几个层次：1. 第一范式（1NF）：确保每个属性都是原子的，即每个属性不能再分解。
2. 第二范式（2NF）：在满足1NF的基础上，消除非关键属性对候选键的部分依赖。
将非关键属性与候选键建立起关系。
3. 第三范式（3NF）：在满足2NF的基础上，消除非关键属性对候选键的传递依赖。
将非关键属性与候选键以外的属性建立起关系。
通过规范化，可以减少数据冗余和不一致性，使得数据更加规范和易于管理。
但是，在进行规范化时也需要注意，过度规范化可能导致查询的复杂性增加，性能下降。
二、性能优化数据库的性能优化是为了提高数据库的响应速度和吞吐量。
下面介绍一些常见的性能优化策略和技巧。
1. 合适的数据类型选择：选择合适的数据类型可以减少存储空间占用和提高查询速度。
例如，选择合适的整数类型能够减少存储空间，提高索引的效率。
2. 索引的优化：索引是提高查询效率的关键。
根据实际查询需求，选择合适的索引类型和索引字段。
同时，避免创建过多的索引，因为索引的更新和维护会带来额外的开销。
3. SQL语句的优化：编写高效的SQL语句是提升数据库性能的关键。
避免使用全表扫描和笛卡尔积等效率低下的操作，合理利用索引和查询优化器。
4. 冗余数据的处理：适度的冗余数据可以提升查询性能。
通过冗余数据的存储，避免了频繁的表连接操作，减少了查询的复杂度和执行时间。
5. 批量操作：对于批量的插入、更新和删除操作，使用批处理的方式可以提高性能。
数据库的设计与规范化技巧
数据库的设计与规范化技巧在当今信息时代，数据量大且复杂，要想高效地存储和管理大量数据，数据库设计与规范化技巧无疑变得越来越重要。
良好的数据库设计可以提高数据的可用性、完整性和一致性，并优化数据库的性能。
本文将介绍数据库的设计与规范化技巧，帮助您更好地理解并应用它们。
1. 数据库设计原则数据库设计应该遵循以下原则，以确保系统的可靠性和可扩展性：(a) 完整性：确保数据库中的数据是完整、准确、一致的。
(b) 独立性：确保数据库的设计能够与应用程序解耦，使得数据库的结构和逻辑独立于不断变化的应用需求。
(c) 可拓展性：保证数据库的设计能够适应未来的扩展需求，如新增字段、表或关系等。
(d) 性能：设计应该考虑数据库查询、插入和更新操作的性能，以实现高效的数据操作。
(e) 安全性：确保数据库的设计能对敏感数据进行保护，确保只有授权的用户能够访问敏感数据。
2. 规范化技巧规范化是将数据库设计分解成几个规范化的关系模式，以减少冗余数据，并确保数据的一致性和完整性。
规范化技巧通常通过满足各个规范化的范式来实现。
2.1 第一范式（1NF）第一范式要求表中的每个字段都是不可分割的原子值，避免重复数据和数据冗余。
确保每个字段都有唯一的名字，能切实描述所存储的信息。
2.2 第二范式（2NF）第二范式在满足第一范式的基础上，要求关系模式中的非主键字段完全依赖于主键，而不是依赖于主键的一部分。
可通过把非主键字段移出，并使用外键与主键建立联系来解决这个问题。
2.3 第三范式（3NF）第三范式在满足第二范式的基础上，要求非主键字段之间不存在传递依赖关系。
当一个表中非主键字段依赖于其他非主键字段时，应将这些字段移至另一个独立的表中，并建立关联。
2.4 其他范式除了前面提到的三个范式外，还有更高级别的规范化，例如BCNF（第三范式的扩展形式），4NF（第四范式）和5NF（第五范式）。
根据实际需求和数据库结构的复杂程度，可以适当选择这些范式的应用。
数据库设计范式与规范化技巧
数据库设计范式与规范化技巧在数据库设计过程中，范式与规范化技巧是非常重要的概念。
范式是指数据库设计的合理化程度，而规范化技巧则是指通过一系列的规则和方法来达到数据库的范式。
一、第一范式（1NF）第一范式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。
在设计数据库时，需要将属性拆分为最小的、不可再分的数据项，并且确保每个属性在数据库中的每一行中只有一个值。
二、第二范式（2NF）第二范式是指在满足第一范式的基础上，非键属性必须完全依赖于键属性。
如果一个表中存在复合键，那么每个非键属性都必须完全依赖于所有复合键的组合。
三、第三范式（3NF）第三范式是指在满足第二范式的基础上，非键属性不依赖于其他非键属性。
换句话说，一个表中的非键属性不能传递依赖于其他非键属性。
四、BC范式（BCNF）BC范式是指在满足第三范式的基础上，任何非键属性都不依赖于其他非键属性。
换句话说，一个表中的任何非键属性都不会产生冗余。
五、规范化技巧1.标准化命名：在数据库设计中，对表、字段、关联等命名要统一规范，命名要具有表达意义且易于理解和维护。
2.避免字段冗余：避免同一信息在多个字段中存储，减少数据冗余，提高数据的一致性和可维护性。
3.建立索引：对于频繁被检索和用于连接的字段，可以建立索引以提高查询效率。
4.避免数据的多次计算：对于需要多次计算的数据，可以将计算结果存储在一个字段中，避免重复计算。
5.合理选择数据类型：选择合适的数据类型，既能节约存储空间，又能满足数据的存储要求。
6.遵循数据库设计原则：如遵循唯一性约束、外键约束、主键约束等，保证数据的完整性和一致性。
总结：数据库设计范式与规范化技巧是确保数据库结构合理、性能高效的关键步骤。
通过遵循范式和规范化技巧，可以减少数据冗余、提高数据一致性和完整性，提升数据库的性能和可维护性。
同时，合理命名、建立索引和优化数据类型选择等规范化技巧也能进一步优化数据库的设计。
数据库的规范化
数据库的规范化数据库规范化,又称数据库或资料库正规化、标准化，是数据库设计中的一系列原理和技术，以减少数据库中数据冗余，增进数据的一致性。
1.数据冗余数据应该尽可能少地冗余，这意味着重复数据应该减少到最少。
比如说，一个部门雇员的电话不应该被存储在不同的表中，因为这里的电话号码是雇员的一个属性。
如果存在过多的冗余数据，这就意味着要占用了更多的物理空间，同时也对数据的维护和一致性检查带来了问题，当这个员工的电话号码变化时，冗余数据会导致对多个表的更新动作，如果有一个表不幸被忽略了，那么就可能导致数据的不一致性。
第一范式(1NF)无重复的列所谓第一范式(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。
如果出现重复的属性，就可能需要定义一个新的实体，新的实体由重复的属性构成，新实体与原实体之间为一对多关系。
在第一范式(1NF)中表的每一行只包含一个实例的信息。
简而言之，第一范式就是无重复的列，他解决的就是数据冗余问题。
说明：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。
2.部分函数依赖设X,Y是关系R的两个属性集合，存在X→Y，若X'是X的真子集，存在X'→Y，则称Y部分函数依赖于X第二范式(2NF)属性完全依赖于主键[消除部分子函数依赖]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)。
第二范式(2NF)要求数据库表中的每个实例或行必须可以被惟一地区分。
为实现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。
例如员工信息表中加上了员工编号(emp_id)列，因为每个员工的员工编号是惟一的，因此每个员工可以被惟一区分。
这个惟一属性列被称为主关键字或主键、主码。
第二范式(2NF)要求实体的属性完全依赖于主关键字。
数据库设计的规范和优化技巧
数据库设计的规范和优化技巧在进行数据库设计时，遵循规范和应用优化技巧是至关重要的。
规范的设计可以确保数据库的一致性、可靠性和可维护性，而优化技巧可以提升数据库的性能和效率。
本文将介绍数据库设计的一些规范和优化技巧，帮助读者在设计数据库时能够做到规范化和高效化。
一、规范化数据库设计规范化数据库设计是确保数据结构合理、减少数据冗余和提高数据一致性的重要步骤。
以下是一些常见的规范化技巧：1. 第一范式（1NF）：确保每一列都是原子性的，即不可再分割。
每个表格的每一行只存储一个值。
2. 第二范式（2NF）：在满足1NF的基础上，确保非主键列完全依赖于全部主键。
可以通过将非主键列分解成多个关联表的方式来实现。
3. 第三范式（3NF）：在满足2NF的基础上，确保非主键列互相独立，不存在传递依赖的情况。
可以通过创建关联表来实现。
4. 过度规范化：避免过度规范化，即将不必要的字段拆分成多个表格，以免增加数据查询的复杂性和性能消耗。
5. 使用外键：使用外键可以建立不同表格之间的关系，确保数据的一致性和完整性。
二、优化数据库性能技巧除了规范化数据库设计外，优化数据库的性能也是至关重要的。
以下是一些常见的数据库性能优化技巧：1. 索引优化：通过创建适当的索引，可以提高数据库的查询性能。
根据数据库访问模式和查询需求，选择合适的索引类型，避免过多或过少的索引。
2. 避免全表扫描：尽量使用索引来定位和访问数据，而不是进行全表扫描。
可以通过合理设计查询语句来避免全表扫描的发生。
3. 数据分区：对大型表格进行分区，可以提高查询和维护的效率。
根据访问模式和查询需求，选择合适的分区策略。
4. 冗余数据的控制：避免冗余数据的存在，通过降低数据冗余可以减少数据更新的次数和查询的复杂性。
5. 合理使用缓存：使用缓存可以减少对数据库的访问次数，提高系统的响应速度。
可以使用数据库内置的缓存机制或者应用程序级别的缓存。
6. 预编译和批处理：使用预编译和批处理技术，可以减少数据库和应用程序之间的通信次数，提高数据处理的效率。
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数据库规范化技巧[ Luke Chung 2003年3月24日，阅读人数187人 ]简介在设计数据库时，最重要的步骤是要确保数据正确分布到数据库的表中。
使用正确的数据结构，可以极大地简化应用程序的其他内容（查询、窗体、报表、代码等）。
正确进行表设计的正式名称是“数据库规范化”。
本文简要介绍数据库规范化的基本概念和一些需要注意并力求避免的常见问题。
理解您的数据在设计表之前，应明确您打算如何处理数据，还要了解随着时间的推移数据会发生什么样的变化。
您所做的假设将会影响最终的设计。
您需要什么样的数据？设计应用程序时，关键要了解设计的最终结果，以便确保您准备好所有必需的数据并知道其来源。
例如，报表的外观、每个数据的来源以及所需的所有数据是否都存在。
对项目损失最大的莫过于在项目后期发现重要报表缺少数据。
知道需要什么样的数据后，就必须确定数据的来源。
数据是否从其他数据源中导入？数据是否需要清理或验证？用户是否需要输入数据？明确所需数据的类型和来源是数据库设计的第一步。
您打算如何处理这些数据？用户是否需要编辑这些数据？如果需要，应如何显示数据以便于用户理解和编辑？有没有验证规则和相关的查找表？要求对编辑和删除保留备份的数据输入有没有相关联的审核问题？需要为用户显示哪些摘要信息？是否需要生成导出文件？了解这些信息后，就可以想象字段之间是如何相互关联的了。
数据之间如何相互关联？将数据分组放入相关字段（例如与客户相关的信息、与发票相关的信息等），每个字段组都代表要建立的表。
然后考虑如何将这些表相互关联。
例如，哪些表具有一对多关系（例如，一个客户可能持有多张发票）？哪些表具有一对一关系（这种情况下，通常会考虑将其组合到一个表中）？随着时间的推移数据会发生什么样的变化？设计表之后，常常会由于没有考虑时间的影响而导致以后出现严重问题。
许多表设计在当时使用时效果非常好，但是，常常会因为用户修改数据、添加数据以及随时间的推移而崩溃。
开发人员经常会发现需要重新设计表的结构来适应这些变化。
表的结构发生变化时，所有相关的内容（查询、窗体、报表、代码等）也必须随之更新。
理解并预测数据会随时间推移发生哪些变化，可以实现更好的设计，减少问题的发生。
学习如何使用查询了解如何分析和管理数据同样很重要。
您应该深刻理解查询的工作原理，理解如何使用查询在多个表之间链接数据，如何使用查询对数据进行分组和汇总，以及如何在不需要以规范化格式显示数据时使用交叉表查询。
好的数据设计的最终目标就是要平衡两个需要：既要随着时间的推移有效地存储数据，又要轻松地检索和分析数据。
理解查询的功能对正确设计表很有帮助。
数据库规范化概念这部分介绍数据库规范化所涉及的基本概念，而不是对数据库规范化进行理论性的探讨。
如何在您的实际情况中应用这些概念可能会随着应用程序需要的不同而有所变化。
这部分的目的是理解这些基本概念、根据实际需要应用它们，并理解偏离这些概念将会出现哪些问题。
将唯一信息存储在一个地方大部分数据库开发人员都理解数据库规范化的基本概念。
理想情况下，您希望将相同的数据存储在同一个地方，并在需要引用时使用 ID 来进行引用。
因此，如果某些信息发生了变化，则可以在一个地方进行更改，而整个程序中的相应信息也会随之更改。
例如，客户表会存储每个客户的记录，包括姓名、地址、电话号码、电子邮件地址以及其他特征信息。
客户表中可能包含唯一的 CustomerID 字段（通常是 Autonumber 字段），这个字段即该表的主键字段，其他表使用它来引用该客户。
因此，发票表可以只引用客户的 ID 值，而不是在每张发票中存储客户的所有信息（因为同一个客户可能会持有多张发票），这样利用客户的 ID 值即可从客户表中查找客户的详细信息。
使用 Access 中功能强大的窗体（使用组合框和子窗体），可以轻松地完成这项工作。
如果需要修改客户信息（例如新增电话号码），只需在客户表中修改，应用程序中引用该信息的任何其他部分都会随之自动更新。
使用正确规范化的数据库，通过简单的编辑即可轻松处理数据随时间推移而发生的更改。
使用未正确规范化的数据库，通常需要利用编程或查询来更改多条记录或多个表。
这不仅会增加工作量，还会增加由于未正确执行代码或查询而导致数据不一致的可能性。
记录是免费的，而新字段非常昂贵理想的数据库应该只需要随着时间的推移添加新的记录，数据库表应该能够保存大量记录。
但是，如果您发现需要增加更多字段，则可能会碰到设计问题。
电子表格专家经常会遇到上述问题，因为他们习惯于按照设计电子表格的方式设计数据库。
设计经常随时间变化的字段（例如，年、季度、产品和销售人员）需要在将来添加新字段。
而正确的设计应该是转换信息并将随时间变化的数据放在一个字段内，这样就可以添加更多记录。
例如，只需创建“年”字段，然后在该字段中输入各记录相应的年份值即可，无需为每年创建一个单独的字段。
增加额外的字段可能会产生问题，因为表结构的变化会对应用程序的其他部分产生影响。
在表中添加更多字段时，依赖该表的对象和代码也需要更新。
例如，查询需要获取额外的字段，窗体需要显示这些字段，而报表则需要包含这些字段，等等。
但是，如果数据已经规范化，则现有对象会自动检索新数据，并正确计算或显示这些数据。
查询功能尤其强大，因为它允许您按“年”字段进行分组，以逐年显示摘要（不管表中包含哪些年份）。
但是，数据规范化并不意味着不能显示或使用随时间而变化或依赖时间的字段。
需要浏览或显示这类信息的开发人员通常可以使用交叉表查询来达到这一目的。
如果您不熟悉交叉表查询，应该学习如何使用它们。
虽然它们与表有所不同（尤其是用户无法编辑交叉表查询的结果），但它们的确可以用于在数据表中显示信息（最多可以达到 255 个字段）。
如果要在报表中使用它们，则会更加复杂，因为报表需要包含额外的或不断变化的字段名。
这就是为什么大多数报表将数据作为独立的分组（而不是独立的列）显示的原因。
对于那些别无选择的情况，您必须花时间去解决这个问题。
希望所有人都能够理解这种决定会随着时间的变化对其他资源产生的影响。
这就是为什么增加记录是免费的（这是数据库的巨大优势）而增加字段是如此昂贵的原因。
如果数据库设计正确，则可以适应各种各样的变化。
了解何时需要复制数据有时数据需要反规范化，以便保存可能会随时间变化的信息。
在通过客户 ID 号将发票链接到客户表的简单示例中，我们可能需要保留开出发票时的客户地址（而不是制作发票时的地址，因为客户信息在这两个事件之间可能会有所变化）。
如果开出发票时未保留客户地址，而将来又必须更新客户信息，则可能无法确定发送某些发票的确切地址。
这可能会导致非常严重的商业问题。
当然，有些信息（如客户的电话号码）可以不保存。
因此，应该有选择地决定需要复制哪些数据。
需要复制数据的另一个例子是填写发票的明细项。
报价单通常用于挑选客户订购的商品。
我们可以只存储报价单 ID，而 ID 指向包含产品说明、价格和其他详细信息的报价单。
但是，产品说明和价格会随着时间而改变。
如果不将数据从报价单复制到明细表中，将来则无法准确地重新打印原始发票。
如果您尚未收到付款，问题将非常严重。
因此，虽然规范化可以将相同的数据很好地保存在一个地方并能简化编辑工作，但某些情况下却不需要这些优势。
如果以后由于历史原因需要数据的快照，则必须从一开始就在数据库中设计好。
否则，一旦数据被覆盖就无法再找回。
使用没有确切含义的字段作为主键字段为了提高效率，每个表都应该有一个主键字段。
主键字段定义了在表中的唯一性，并由索引在其他字段中使用，以提高搜索性能。
例如，客户表可以包含为每个客户定义唯一编号的 CustomerID 字段。
为了便于讨论，假定表中包含多个字段，而不仅仅是简单的单一表查找（例如国家/地区列表）。
一般来说，主键字段应具有如下特征：应该只包含一个字段可以将多个字段定义为表的主键字段，但最好是使用一个字段。
首先，如果需要使用多个字段来定义唯一性，则需要占用更多的空间来存储主键。
其次，表中的其他索引还必须使用主键字段的组合，这样所占用的空间比使用一个字段所占用的空间要多。
最后，在表中标识记录需要获取字段组合。
使用一个 CustomerID 字段定义客户比使用其他字段组合要好得多。
应该为数字类型Access 提供的 AutoNumber 字段类型是一个 Long Integer（长整数），非常适用于主键字段。
这些值可以自动保证每个记录的唯一性，同时也支持多用户数据输入。
不会随时间而改变主键字段不应该随时间而改变。
一旦标识了主键字段，就应该永远不变（象社会保障号一样）。
更改过的主键字段将很难再使用历史数据，因为其中的链接被破坏了。
应该没有确切含义要确保主键字段不会随时间而更改，它应该没有确切含义。
没有确切含义的主键值在其他数据不完整时也非常有用。
例如，您可以指定一个客户编号，而无需该客户的完整地址。
应用程序的其余部分可以很好地工作，您也可以在检索记录时添加信息。
如果表中使用了国家/地区字段或其他您没有的标识字段作为主键的一部分，则很可能会导致无法使用应用程序。
鉴于上述原因，我们建议在大部分表中使用 AutoNumber 字段作为主键字段。
通过使用组合框和隐藏列，可以将字段绑定到 AutoNumber 字段并将其隐藏，使用户无法看到。
使用引用完整性对表进行定义并理解各表是如何关联的之后，请确保添加引用完整性来巩固各表之间的关系。
这样可以避免错误地修改链接字段而留下孤立的记录。
Microsoft Jet 数据库引擎支持复杂的引用完整性，允许用户进行级联更新和删除。
一般情况下，不应修改 ID 字段。
因此，级联更新用得较少，但级联删除却非常有用。
例如，如果发票表与订单表相关联，其中的一张发票可能有无限多个订单（明细项），并且每个订单记录包含它所链接的发票编号，则可以使用级联删除操作来删除发票记录，并自动删除所有相应的订单记录。
这样可以避免出现没有相应发票记录的订单记录。