mysql三范式
mysql数据库面试题
软件⼯程师面试题-MySQL-V1.01目录前⾔5 MySQL面试题61.MySQL中有哪⼏种锁?62.MySQL中有哪些不同的表格?63.简述在MySQL数据库中MyISAM和InnoDB的区别64.MySQL中InnoDB支持的四种事务隔离级别名称,以及逐级之间的区别?75.CHAR和VARCHAR的区别?76.主键和候选键有什么区别?87.myisamchk是用来做什么的?88.如果一个表有一列定义为TIMESTAMP,将发⽣什么?89.你怎么看到为表格定义的所有索引?810.LIKE声明中的%和_是什么意思?911.列对比运算符是什么?912.BLOB和TEXT有什么区别?913.MySQL_fetch_array和MySQL_fetch_object的区别是什么?914.MyISAM表格将在哪里存储,并且还提供其存储格式?915.MySQL如何优化DISTINCT?1016.如何显示前50⾏?1017.可以使用多少列创建索引?1018.NOW()和CURRENT_DATE()有什么区别?1019.什么是非标准字符串类型?1020.什么是通用SQL函数?1121.MySQL支持事务吗?1122.MySQL里记录货币用什么字段类型好1123.MySQL有关权限的表都有哪⼏个?1224.列的字符串类型可以是什么?1225.MySQL数据库作发布系统的存储,一天五万条以上的增量,预计运维三年,怎么优化?1226.锁的优化策略1327.索引的底层实现原理和优化1328.什么情况下设置了索引但⽆法使用1329.实践中如何优化MySQL1330.优化数据库的⽅法1431.简单描述MySQL中,索引,主键,唯一索引,联合索引的区别,对数据库的性能有什么影响(从读写两⽅面)1432.数据库中的事务是什么?1533.SQL注⼊漏洞产⽣的原因?如何防⽌?1634.为表中得字段选择合适得数据类型1635.存储日期时间1636.对于关系型数据库⽽⾔,索引是相当重要的概念,请回答有关索引的⼏个问题:1737.解释MySQL外连接、内连接与自连接的区别1838.Myql中的事务回滚机制概述1839.SQL语⾔包括哪⼏部分?每部分都有哪些操作关键字?1940.完整性约束包括哪些?1941.什么是锁?2042.什么叫视图?游标是什么?2043.什么是存储过程?用什么来调用?2044.如何通俗地理解三个范式?2145.什么是基本表?什么是视图?2146.试述视图的优点?2147.NULL是什么意思2248.主键、外键和索引的区别?2249.你可以用什么来确保表格里的字段只接受特定范围里的值?2250.说说对SQL语句优化有哪些⽅法?(选择⼏条)224软件⼯程师面试题-MYSQL V1.0MySQL面试题1.MySQL中有哪⼏种锁?1、表级锁:开销小,加锁快;不会出现死锁;锁定粒度⼤,发⽣锁冲突的概率最⾼,并发度最低。
数据库基础知识整理与复习总结
数据库基础知识整理与复习总结关系型数据库MySQL1、数据库底层MySQL数据库的底层是B+树。
说到B+树,先说下B树,B树也叫多路平衡查找树,所有的叶⼦节点位于同⼀层,具有以下特点:1)⼀个节点可以容纳多个值;2)除⾮数据已满,不会增加新的层,B树追求最少的层数;3)⼦节点中的值与⽗节点的值有严格的⼤⼩对应关系。
⼀般来说,如果⽗节点有a个值,那么就有a+1个⼦节点;4)关键字集合分布在整棵树中;5)任何⼀个关键字出现且只出现在⼀个节点中;6)搜索可能在叶⼦结点结束,其搜索性能等价于在关键字全集做⼀次⼆分查找。
B+树是基于B树和叶⼦节点顺序访问指针进⾏实现,它具有B树的平衡性,并且通过顺序访问指针来提⾼区间查询的性能,⼀个叶⼦节点中的key从左⾄右⾮递减排列。
特点在于:1)⾮叶⼦节点中含有n个关键字,关键字不保存数据,只作为索引,所有数据都保存在叶⼦结点;2)有的叶⼦节点中包含了全部关键字的信息及只想这些关键字记录的指针,即叶⼦节点包含链表结构,能够⽅便进⾏区间查询;3)所有的⾮叶⼦结点可以看成是索引部分,节点中仅包含其⼦树中的最⼤(或最⼩)关键字;4)同⼀个数字会在不同节点中重复出现,根节点的最⼤元素就是B+树的最⼤元素。
MySQL中的InnoDB引擎是以主键ID为索引的数据存储引擎。
InnoDB通过B+树结构对ID建⽴索引,在叶⼦节点存储数据。
若建索引的字段不是主键ID,则对该字段建索引,然后再叶⼦节点中存储的是该记录的主键,然后通过主键索引找到对应的记录。
因为不再需要全表扫描,只需要对树进⾏搜索即可,所以查找速度很快,还可以⽤于排序和分组。
InnoDB和MyISAM引擎都是基于B+树,InnoDB是聚簇索引,数据域存放的是完整的数据记录;MyISAM是⾮聚簇索引,数据域存放的是数据记录的地址。
InnoDB⽀持表锁、⾏锁、间隙锁、外键以及事务,MyISAM仅⽀持表锁,同时不⽀持外键和事务。
InnoDB注重事务,MyISAM注重性能。
举例说明mysql三范式
举例说明mysql三范式文章标题:MySQL三范式简介及实例解析引言:在数据库设计和规范化过程中,三范式是一种重要的理论概念。
MySQL 作为最受欢迎的开源关系型数据库管理系统之一,广泛应用于Web应用程序和企业级应用中。
本文将详细介绍MySQL三范式,并通过一系列实例来解释三范式的概念和应用。
第一节:概念介绍1. 什么是三范式三范式是关系数据库设计的理论基础,通过规范化数据模型,避免数据冗余和数据不一致性。
三范式分别为第一范式(1NF)、第二范式(2NF)和第三范式(3NF),每个范式都有其特定的目标和规则。
2. 第一范式(1NF)第一范式要求数据表的每个列都必须是原子的、不可分割的数据项。
换句话说,每个列不应该包含多个值。
3. 第二范式(2NF)第二范式要求在满足第一范式的基础上,非主键列完全依赖于主键。
也就是说,表中的每个非主键列都必须完全依赖于主键,而不能只依赖于部分主键。
4. 第三范式(3NF)第三范式进一步要求在满足第二范式的基础上,非主键列之间不存在传递依赖关系。
换句话说,非主键列之间没有直接或间接的依赖关系。
第二节:实例解析为了更好地理解MySQL三范式的概念和应用,以下是一个电子商务网站的数据库设计实例。
1. 第一范式实例假设我们有一个用户表(User),其中有以下几个列:用户ID(UserID)、用户名(Username)和联系方式(ContactInfo)。
为了符合第一范式,我们需要确保每个列都是原子的。
因此,我们可以把用户的联系方式拆分成电子邮件地址(Email)和电话号码(PhoneNumber)两个列。
2. 第二范式实例在第一范式的基础上,我们需要确保非主键列完全依赖于主键。
假设我们已经将用户表分成两个表,一个是用户信息表(UserInfo),另一个是联系方式表(Contact)。
用户信息表包含UserID和Username两列,联系方式表包含UserID、Email和PhoneNumber三列。
简述数据库设计3个范式的含义
数据库设计是指按照特定的规范和要求,对数据库的数据存储和管理进行规划和设计的过程。
数据库设计的三个范式是指数据库设计中的基本规范,其中第一范式(1NF)、第二范式(2NF)和第三范式(3NF)分别规定了数据库中的数据应该满足的标准和要求。
下面我们将简要介绍数据库设计的三个范式的含义。
一、第一范式(1NF)1. 第一范式是指数据库表中的所有字段都是不可再分的最小单元,即每个数据项都是不可再分的,不能再被分割为更小的数据项。
2. 数据库表中的每一列都是单一的值,不可再分。
3. 所有的字段都应该是原子性的,即不能再分。
4. 如果数据库表中的字段不满足第一范式的要求,就需要进行适当的调整和修改,使之满足第一范式的要求。
二、第二范式(2NF)1. 第二范式是指数据库表中的所有非主属性都完全依赖于全部主键。
2. 所谓主属性是指唯一标识一个记录的属性,而非主属性是指与主键相关的其他属性。
3. 如果一个表中的某些字段与主键没有直接关系,而是依赖于其他字段,则需要将这些字段拆分到另一个表中。
4. 通过将非主属性与主键分离,可以避免数据冗余和更新异常。
5. 第二范式要求数据库表中的数据项应该是唯一的,不可再分,且完全依赖于全部主键。
三、第三范式(3NF)1. 第三范式是指数据库表中的所有字段都不依赖于其他非主字段。
2. 也就是说,一个表中的字段之间应该相互独立,不应该存在字段之间的传递依赖关系。
3. 如果一个字段依赖于其他非主字段,则应该将其拆分到另一张表中,以避免数据冗余和更新异常。
4. 第三范式要求数据库表中的字段之间应该是独立的,不应该存在传递依赖关系。
数据库设计的三个范式分别规范了数据库表中数据的原子性、依赖性和独立性。
遵循这些范式可以有效地减少数据冗余和更新异常,提高数据库的数据完整性和稳定性。
在进行数据库设计时,设计人员应该严格遵循这些范式的要求,以确保数据库的高效性和可靠性。
众所周知,数据库设计的三个范式是设计和维护关系型数据库时非常重要的标准和指导原则。
MySQL数据库学习笔记
MySQL数据库学习笔记数据库 DDL: 数据定义语⾔, 包含数据库和表相关的操作(MySQL中保存数据需要先建库再建表,最后把数据保存到表中) DML: 数据操作语⾔, 包含增删改查相关的SQL DQL: 数据查询语⾔, 只包含查询相关的SQL TCL: 事务控制语⾔, 包括和事务相关的SQL DCL: 数据控制语⾔, 包括⽤户管理及权限分配相关的SQLDDL数据定义语⾔ 数据库相关SQL 1. 查询所有数据库 show databases; 2. 创建数据库 格式: create database 数据库名; 指定字符集格式: create database 数据库名 character set utf8/gbk; 举例: create database db1; create database db2 character set utf8; create database db3 character set gbk; show databases; 3. 查询数据库详情 格式: show create database 数据库名; 举例: show create database db1; show create database db2; show create database db3; 4. 删除数据库 格式: drop database 数据库名; drop database db3; 5. 使⽤数据库必须使⽤了某个数据库之后才能执⾏表和数据相关的SQL 格式: use 数据库名; use db1; 表相关SQL 操作表相关的SQL 必须使⽤了某个数据库之后再操作use db1; 1. 创建表 格式: create table 表名(字段1名类型,字段2名类型); 指定字符集格式: create table 表名(字段1名类型,字段2名类型) charset=utf8/gbk; 举例: create table person (name varchar(20),age int); create table student(name varchar(20),score int) charset=utf8; create table car(name varchar(20),price int) charset=gbk; 2. 查询所有表 格式: show tables; 3. 查询表详情 格式: show create table 表名 举例: show create table person; 4. 查看表字段 格式: desc 表名; 举例: desc student; 5. 删除表 格式: drop table 表名 举例: drop table car; 表相关SQL(续) use db1; 1. 修改表名格式: rename table 原名 to 新名; rename table student to stu; 2. 添加表字段 最后添加格式: alter table 表名 add 字段名类型; 最前⾯添加个格式: alter table 表名 add 字段名类型 fifirst; xxx字段后⾯添加格式: alter table 表名 add 字段名类型 after xxx; 举例: alter table person add gender varchar(5); //最后⾯ alter table person add id int fifirst; //最前⾯ alter table person add salary int after name;//name后⾯ 3. 删除表字段 格式: alter table 表名 drop 字段名; alter table person drop salary; 4. 修改表字段 格式: alter table 表名 change 原名新名新类型; alter table person change gender salary int;DML数据操作语⾔(数据相关SQL语句) 1. 插⼊数据 全表插⼊格式: insert into 表名 values(值1,值2); 值的数量和表字段⼀致 批量插⼊格式: insert into 表名 values(值1,值2),(值1,值2),(值1,值2); 举例: insert into person values("Tom",18); //全表插⼊ insert into person(name) values("Jerry"); //指定字段插⼊ insert into person values("AAA",10),("BBB",20), ("CCC",30); 中⽂问题: insert into person values("刘德华",30); 如果执⾏上⾯包含中⽂的SQL 报以下错误执⾏ set names gbk; 2. 查询数据 格式: select 字段信息 from 表名 where 条件; 举例: select name from person; //查询表中所有的名字 select name,age from person; //查询表中所有名字和年龄 select * from person; //查询表中所有数据的所有字段信息 select * from person where age>20; //查询年龄⼤于20岁的信息 select * from person where name='Tom'; //查询Tom的信息 3. 修改数据 格式: update 表名 set xxx=xxx,xxx=xxx where 条件; 举例: update person set age=8 where name='Jerry'; update person set name="张学友",age=50 where name="刘德华"; update person set age=15 where age<20; 4. 删除数据 格式: delete from 表名 where 条件; 举例: delete from person where name='Tom'; delete from person where age<20; delete from person; 约束* 概念:对表中的数据进⾏限定,保证数据的正确性、有效性和完整性。
第一第二范式第三范式关系
第一第二范式第三范式关系关系数据库是现代应用开发中常用的数据存储和管理方式,而范式化是一种设计数据库的方法。
在关系数据库中,范式分为第一范式(1NF)、第二范式(2NF)和第三范式(3NF)。
本文将介绍三个范式的概念、原则和关系,以帮助读者更好地理解和运用范式化方法。
第一范式是关系数据库设计中的基本要求,它要求每个数据列都是原子的,不可再分。
具体来说,每个表的每个字段都只能有一个单一值,不能包含多个值或重复的分组。
这样可以确保数据的唯一性和一致性,方便数据的查询和管理。
例如,一个学生信息表应该将学生姓名、学号、性别等信息分开存储,而不是将它们合并在一个字段中。
第二范式在第一范式的基础上进一步规范了关系数据库的设计。
第二范式要求每个非主键字段都完全依赖于主键,即非主键字段必须和主键直接相关,而不能和其他非主键字段相关。
这种规范化可以避免数据的冗余和更新异常。
举个例子,一个订单表中,订单号是主键,订单日期和客户名称完全依赖于订单号,而不是互相依赖。
第三范式在第二范式的基础上进一步规范了数据库的设计。
第三范式要求所有非主键字段都不传递依赖于主键,即非主键字段之间不能相互依赖。
这样可以消除数据冗余和处理更新异常的可能性。
例如,一个员工表中,员工编号是主键,部门号和部门名称之间存在函数依赖关系,因此应该将它们分开存储,而不是将部门名称作为员工表的字段。
范式化的好处是可以提高数据的一致性、完整性和可维护性,减少数据冗余和更新异常的可能性。
但过度范式化也可能导致查询性能下降,因此在实际应用中需要权衡范式化和性能的关系。
一般来说,高频查询的字段可以冗余存储,以提高查询性能,但需要注意保持数据的一致性。
在数据库设计过程中,应该根据实际需求选择合适的范式化级别。
如果数据结构相对简单,可以选择较高的范式化级别;如果数据结构复杂,可以适当冗余存储以提高查询性能。
同时,还可以使用索引、优化查询语句等方法来提高数据库的性能。
mysql第一范式第二范式第三范式的定义
mysql第一范式第二范式第三范式的定义MySQL是一种关系型数据库管理系统(RDBMS),它使用了结构化查询语言(SQL)来管理和操作数据。
在数据库设计过程中,有三个关键的范式,即第一范式(1NF),第二范式(2NF)和第三范式(3NF)。
这些范式的目标是确保数据库中的数据不会出现冗余,以便提高数据的一致性和可靠性。
1.第一范式:第一范式是指关系数据库中的每个表都应该具备原子性。
这意味着每个表中的每一列都应该包含单一的数据值,而不是一个组合或者一个以逗号分隔的列表。
这就要求将数据分解成最小单元,以确保表中的每一列都具有独立性和单一性。
如果一个表违反了第一范式,那么就需要进一步拆分该表。
例如,考虑一个表格存储了学生的信息,如果将学生的姓名和电话号码存储在同一个列中,那么这个表就违反了第一范式。
为了符合第一范式,应将姓名和电话号码分开存储,每个属性有一个独立的列。
2.第二范式:第二范式是指一个表中的非键属性完全依赖于表中的主键。
简单来说,这意味着一个表中的每个非键属性都应该与主键有一一对应的关系,而不是与部分主键相关。
为了满足第二范式,我们可以将数据分解成更小的表,将非键属性与与之相关的主键属性放在同一个表中。
这样可以避免数据冗余和不一致性。
例如,考虑一个订单表,该表中包含订单编号、产品编号和产品描述。
如果产品描述与产品编号不直接依赖于订单编号,而是与订单编号和产品编号的组合有关,那么这个表就违反了第二范式。
为了符合第二范式,应该将产品描述移动到与产品编号相关联的表中。
3.第三范式:第三范式是指一个表中的非键属性不应该传递依赖于其他非键属性。
这意味着一个表中的每个非键属性都应该直接依赖于主键,而不是依赖于其他属性。
为了满足第三范式,可以进一步将表分解,以确保每个非键属性只依赖于主键。
这样可以减少数据冗余和数据更新异常,并提高数据完整性和一致性。
例如,考虑一个员工表,该表中包含员工编号、员工姓名、部门编号和部门名称。
MySQL数据库三大范式
MySQL数据库三⼤范式第⼀范式(1NF) 所谓第⼀范式(1NF)是指在关系模型中,对域添加的⼀个规范要求,所有的域都应该是原⼦性的,即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。
即实体中的某个属性有多个值时,必须拆分为不同的属性。
在符合第⼀范式(1NF)表中的每个域值只能是实体的⼀个属性或⼀个属性的⼀部分。
简⽽⾔之,第⼀范式就是⽆重复的域。
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) 在1NF的基础上,⾮码属性必须完全依赖于候选码(在1NF基础上消除⾮主属性对主码的部分函数依赖。
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记录必须可以被唯⼀地区分。
选取⼀个能区分每个实体的属性或属性组,作为实体的唯⼀标识。
例如在员⼯表中的⾝份证号码即可实现每个⼀员⼯的区分,该⾝份证号码即为候选键,任何⼀个候选键都可以被选作主键。
在找不到候选键时,可额外增加属性以实现区分,如果在员⼯关系中,没有对其⾝份证号进⾏存储,⽽姓名可能会在数据库运⾏的某个时间重复,⽆法区分出实体时,设计辟如ID等不重复的编号以实现区分,被添加的编号或ID选作主键。
(该主键的添加是在ER设计时添加,不是建库时随意添加) 第⼆范式(2NF)要求实体的属性完全依赖于主关键字。
所谓完全依赖是指不能存在仅依赖主关键<字⼀部分的属性,如果存在,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。
为实现区分通常需要为表加上⼀个列,以存储各个实例的唯⼀标识。
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。
MySQL数据库设计规范
MySQL数据库设计规范1、数据库命名规范采⽤26个英⽂字母(区分⼤⼩写)和0-9的⾃然数(经常不需要)加上下划线'_'组成;命名简洁明确(长度不能超过30个字符);例如:user, stat, log, 也可以wifi_user, wifi_stat, wifi_log给数据库加个前缀;除⾮是备份数据库可以加0-9的⾃然数:user_db_20151210;2、数据库表名命名规范采⽤26个英⽂字母(区分⼤⼩写)和0-9的⾃然数(经常不需要)加上下划线'_'组成;命名简洁明确,多个单词⽤下划线'_'分隔;例如:user_login, user_profile, user_detail, user_role, user_role_relation,user_role_right, user_role_right_relation表前缀'user_'可以有效的把相同关系的表显⽰在⼀起;3、数据库表字段名命名规范采⽤26个英⽂字母(区分⼤⼩写)和0-9的⾃然数(经常不需要)加上下划线'_'组成;命名简洁明确,多个单词⽤下划线'_'分隔;例如:user_login表字段 user_id, user_name, pass_word, eamil, tickit, status, mobile, add_time;每个表中必须有⾃增主键,add_time(默认系统时间)表与表之间的相关联字段名称要求尽可能的相同;4、数据库表字段类型规范⽤尽量少的存储空间来存数⼀个字段的数据;例如:能使⽤int就不要使⽤varchar、char,能⽤varchar(16)就不要使⽤varchar(256);IP地址最好使⽤int类型;固定长度的类型最好使⽤char,例如:邮编;能使⽤tinyint就不要使⽤smallint,int;最好给每个字段⼀个默认值,最好不能为null;5、数据库表索引规范命名简洁明确,例如:user_login表user_name字段的索引应为user_name_index唯⼀索引;为每个表创建⼀个主键索引;为每个表创建合理的索引;建⽴复合索引请慎重;6、简单熟悉数据库范式第⼀范式(1NF):字段值具有原⼦性,不能再分(所有关系型数据库系统都满⾜第⼀范式);例如:姓名字段,其中姓和名是⼀个整体,如果区分姓和名那么必须设⽴两个独⽴字段;第⼆范式(2NF):⼀个表必须有主键,即每⾏数据都能被唯⼀的区分;备注:必须先满⾜第⼀范式;第三范式(3NF):⼀个表中不能包涵其他相关表中⾮关键字段的信息,即数据表不能有沉余字段;备注:必须先满⾜第⼆范式;备注:往往我们在设计表中不能遵守第三范式,因为合理的沉余字段将会给我们减少join的查询;例如:相册表中会添加图⽚的点击数字段,在相册图⽚表中也会添加图⽚的点击数字段;MYSQL数据库设计原则1、核⼼原则不在数据库做运算;cpu计算务必移⾄业务层;控制列数量(字段少⽽精,字段数建议在20以内);平衡范式与冗余(效率优先;往往牺牲范式)拒绝3B(拒绝⼤sql语句:big sql、拒绝⼤事物:big transaction、拒绝⼤批量:big batch);2、字段类原则⽤好数值类型(⽤合适的字段类型节约空间);字符转化为数字(能转化的最好转化,同样节约空间、提⾼查询性能);避免使⽤NULL字段(NULL字段很难查询优化、NULL字段的索引需要额外空间、NULL字段的复合索引⽆效);少⽤text类型(尽量使⽤varchar代替text字段);3、索引类原则合理使⽤索引(改善查询,减慢更新,索引⼀定不是越多越好);字符字段必须建前缀索引;不在索引做列运算;innodb主键推荐使⽤⾃增列(主键建⽴聚簇索引,主键不应该被修改,字符串不应该做主键)(理解Innodb的索引保存结构就知道了);不⽤外键(由程序保证约束);4、sql类原则sql语句尽可能简单(⼀条sql只能在⼀个cpu运算,⼤语句拆⼩语句,减少锁时间,⼀条⼤sql可以堵死整个库);简单的事务;避免使⽤trig/func(触发器、函数不⽤客户端程序取⽽代之);不⽤select *(消耗cpu,io,内存,带宽,这种程序不具有扩展性);OR改写为IN(or的效率是n级别);OR改写为UNION(mysql的索引合并很弱智);select id from t where phone = ’159′ or name = ‘john’;=>select id from t where phone=’159′unionselect id from t where name=’jonh’避免负向%;慎⽤count(*);limit⾼效分页(limit越⼤,效率越低);使⽤union all替代union(union有去重开销);少⽤连接join;使⽤group by;请使⽤同类型⽐较;打散批量更新;5、性能分析⼯具show profile;mysqlsla;mysqldumpslow;explain;show slow log;show processlist;复制代码数据库的设计原则复制代码1. 原始单据与实体之间的关系 可以是⼀对⼀、⼀对多、多对多的关系。
mysql表设计原则和三大范式
mysql表设计原则和三大范式
一、MySQL表设计原则
1、数据表应该有一个主键,主键必须是唯一可标识每行数据的。
2、应尽可能使用自然标识而不是系统生成的标识,如id、seria_no等。
3、字段提供前后文命名服务。
4、应不使用null,尤其是关系表的主键字段不推荐使用null。
5、不要过度设计数据表,一个数据表尽可能包含相关信息。
6、有选择地使用索引,以便提高查询的效率。
7、应避免删除表,如有必要可以加入删除字段instead of DROP TABLE
8、应使用自动增长的字段
二、三大范式
第一范式(1NF):字段是原子性的,没有任何子字段,也不能有任何一个字段有多值,例如A表中有个字段叫GoodsItems,这个字段是用来存放商品信息的,但是会有多个商品的情况,这样就说明GoodsItems字段不满足1NF了,它要被拆分成多个字段,例如GoodsItems_1、GoodsItems_2
第二范式(2NF):字段无重复,也称去冗余范式,即一个表中不能存在相同的字段,例如一张表中有两个字段叫num,同时也不能存在冗余字段
第三范式(3NF):字段独立,字段不能存在耦合,即不能如:A表中有两个字段叫age,name,其中age存放的是name字段对应的年龄信息,这样就说明字段name和age不满足3NF了,要把这两个字段分别放在不同的表中。
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。
MySQL中的数据库设计与规范
MySQL中的数据库设计与规范数据库是现代软件系统中不可或缺的一部分,而MySQL作为最常用的关系型数据库管理系统,其数据库设计和规范对于系统的性能和可靠性至关重要。
本文将从设计原则、规范要求和最佳实践等方面对MySQL中的数据库设计与规范进行探讨。
一、数据库设计原则与方法数据库设计是整个系统开发过程中至关重要的一环,一个合理优化的数据库设计能够提高系统的性能和扩展性。
以下是一些常用的数据库设计原则和方法:1. 实体与属性的识别和关系确定在数据库设计时,首先要识别出系统中涉及的实体和属性,进而确定实体之间的关系。
以学生管理系统为例,学生和课程可以被认为是两个实体,而学生和课程之间存在选课关系。
2. 规范化处理规范化是数据库设计的基础,它能够减少数据冗余,提高数据的一致性和完整性。
常用的规范化级别包括第一范式(1NF)、第二范式(2NF)和第三范式(3NF)等。
在设计中,应根据实际情况选择适当的范式级别。
3. 性能与扩展性考虑在设计时,需考虑系统的性能和扩展性。
尽量避免使用大量的联合查询和复杂的关联操作,以提高数据库的查询效率。
同时,可通过使用索引和分区等技术手段,提高系统的并发处理能力和负载均衡性。
二、数据库规范要求除了上述设计原则和方法外,数据库设计还需要满足一定的规范要求,以保证系统的可靠性和易用性。
以下是一些常见的数据库规范要求:1. 数据库命名规范表名、字段名、索引名等应按照统一规范进行命名,建议使用英文单词或缩写,避免使用中文和特殊字符。
同时,命名应具有一定的可读性和语义性,以方便他人理解和维护。
2. 数据类型和长度设置在设计时,应根据实际需要选择合适的数据类型和长度。
避免过度设置字段长度,以节约存储空间。
同时,需注意字段的取值范围和精度,避免数据溢出或不精确的情况。
3. 约束和索引的定义通过定义适当的约束和索引,可以保证数据库的数据一致性和查询效率。
例如,可以使用主键、外键和唯一约束来保证数据的完整性。
mysql三大特性、三范式、五大约束
mysql三⼤特性、三范式、五⼤约束
1.数据库的三⼤特性
'实体':表
'属性':表中的数据(字段)
'关系':表与表之间的关系
2.数据库设计三⼤范式
a:确保每列保持原⼦性(即数据库表中的所有字段值是不可分解的原⼦值)
b:确保表中的每列都是和主键相关(表中只能保存⼀种数据,不可以把多种数据保存在同⼀张表中)--->完全属于当前表的数据
c:确保每列都和主键直接相关,⽽不是间接相关(在⼀个数据库表中保存的数据只能与主键相关)----> 消除传递依赖(间接).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。
3.数据库五⼤约束'
a.primary KEY:设置主键约束;
b.UNIQUE:设置唯⼀性约束,不能有重复值;
c.DEFAULT 默认值约束
d.NOT NULL:设置⾮空约束,该字段不能为空;
e.FOREIGN key :设置外键约束。
数据库设计三大范式
数据库设计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。
⼀、基础概念要理解范式,⾸先必须对知道什么是关系数据库,如果你不知道,我可以简单的不能再简单的说⼀下:关系数据库就是⽤⼆维表来保存数据。
表和表之间可以……(省略10W字)。
然后你应该理解以下概念:实体:现实世界中客观存在并可以被区别的事物。
⽐如“⼀个学⽣”、“⼀本书”、“⼀门课”等等。
值得强调的是这⾥所说的“事物”不仅仅是看得见摸得着的“东西”,它也可以是虚拟的,不如说“⽼师与学校的关系”。
属性:教科书上解释为:“实体所具有的某⼀特性”,由此可见,属性⼀开始是个逻辑概念,⽐如说,“性别”是“⼈”的⼀个属性。
在关系数据库中,属性⼜是个物理概念,属性可以看作是“表的⼀列”。
元组:表中的⼀⾏就是⼀个元组。
分量:元组的某个属性值。
在⼀个关系数据库中,它是⼀个操作原⼦,即关系数据库在做任何操作的时候,属性是“不可分的”。
否则就不是关系数据库了。
码:表中可以唯⼀确定⼀个元组的某个属性(或者属性组),如果这样的码有不⽌⼀个,那么⼤家都叫候选码,我们从候选码中挑⼀个出来做⽼⼤,它就叫主码。
全码:如果⼀个码包含了所有的属性,这个码就是全码。
主属性:⼀个属性只要在任何⼀个候选码中出现过,这个属性就是主属性。
⾮主属性:与上⾯相反,没有在任何候选码中出现过,这个属性就是⾮主属性。
外码:⼀个属性(或属性组),它不是码,但是它别的表的码,它就是外码。
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)【属性不可分】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。
第三范式分解
第三范式分解第三范式分解是一种在关系数据库设计中经常被使用的方法,旨在消除数据冗余,使得数据库结构更加规范化和高效。
下面将详细介绍第三范式分解的概念、原则以及步骤。
一、概念第三范式分解是指将一个关系数据库的表格设计分解成两个或多个更小的表格,目的是消除数据冗余,提高数据库的完整性和性能。
它是关系数据库设计中的一项重要任务。
二、原则第三范式分解有以下几个基本原则:1. 消除重复数据:通过分解将重复出现的数据存储在不同的表格中,避免在同一个表格中重复存储相同的数据。
2. 保持数据的完整性:第三范式分解后的表格应该能够确保数据的完整性,即数据没有丢失或不一致。
3. 构建合适的关系:根据数据之间的关系,将表格分解成适当的关系,以便更好地表示数据之间的依赖关系。
三、步骤以下是进行第三范式分解的步骤:1. 确定主键:确定每个表格的主键,主键是用来唯一标识每行数据的字段。
2. 识别函数依赖:分析表格中的数据依赖关系,即哪些数据字段依赖于其他字段。
3. 将非主属性移动到新表:将与主属性无关的非主属性移动到新的表格中,确保每个表格只包含相关的数据。
4. 创建外键关系:在相关的表格之间创建外键关系,以便通过外键连接表格进行数据查询和操作。
5. 检查数据冗余:检查每个表格中是否存在数据冗余,如果有,则进一步进行分解,直到达到较高的规范化水平。
总结:第三范式分解是关系数据库设计中的一项重要任务,通过消除数据冗余和规范化数据结构,可以提高数据库的完整性和性能。
在实施第三范式分解时,需要确定主键、识别函数依赖、移动非主属性到新表、创建外键关系和检查数据冗余等步骤。
这样设计出的数据库结构更加合理和高效,能够更好地满足数据存储和查询的需求。
mysql常用sql与命令之从入门到删库跑路
mysql常⽤sql与命令之从⼊门到删库跑路⽬录启动与停⽌数据库相关操作数据库表相关操作约束相关默认约束数据库查询进阶SQL的四种连接查询内连接外连接要点梳理mysql的事务关于事务事务控制数据库的三⼤范式第⼀范式第⼆范式第三范式启动与停⽌启动mysql服务sudo /usr/local/mysql/support-files/mysql.server start停⽌mysql服务sudo /usr/local/mysql/support-files/mysql.server stop重启mysql服务sudo /usr/local/mysql/support-files/mysql.server restart进⼊mysql⽬录⽂件cd /usr/local/mysql/support-files进⼊mysql命令⾏/usr/local/MySQL/bin/mysql -uroot -p1*******退出数据库exit;数据库相关操作查询所有数据库show databases;选择(使⽤)数据库use mybatis;查询当前正在使⽤的数据库名称select database();创建数据库create database 数据库名称;创建数据库,判断不存在,再创建: create database if not exists 数据库名;删除数据库drop database 数据库名称;判断数据库存在,存在再删除:drop database if exists 数据库名称;数据库表相关操作创建数据库表create table 表名(列名1 数据类型1,列名2 数据类型2,....列名n 数据类型n);复制表create table 表名 like 被复制的表名;查看某个数据库中的所有的数据表show tables;查看数据表的结构desc pet;或describe pet;修改表名alter table 表名 rename to 新的表名;修改表的字符集alter table 表名 character set 字符集名称;添加⼀列alter table 表名 add 列名数据类型;删除列alter table 表名 drop 列名;删除表drop table 表名;或drop table if exists 表名 ;添加数据insert into 表名(列名1,列名2,...列名n) values(值1,值2,...值n);其中列名和值要⼀⼀对应。
10分钟梳理MySQL核心知识点
10分钟梳理MySQL核心知识点今天我们用10分钟,重点梳理一遍以下几方面:•数据库知识点汇总;•数据库事务特性和隔离级别;•详解关系型数据库、索引与锁机制;•数据库调优与最佳实践;•面试考察点及加分项。
一、数据库的不同类型1.常用的关系型数据库•Oracle:功能强大,主要缺点就是贵•MySQL:互联网行业中最流行的数据库,这不仅仅是因为MySQL的免费。
可以说关系数据库场景中你需要的功能,MySQL都能很好的满足,后面详解部分会详细介绍MySQL的一些知识点•MariaDB:是MySQL的分支,由开源社区维护,MariaDB虽然被看作MySQL的替代品,但它在扩展功能、存储引擎上都有非常好的改进•PostgreSQL:也叫PGSQL,PGSQL类似于Oracle的多进程框架,可以支持高并发的应用场景,PG几乎支持所有的SQL标准,支持类型相当丰富。
PG更加适合严格的企业应用场景,而MySQL更适合业务逻辑相对简单、数据可靠性要求较低的互联网场景。
2.NoSQL数据库(非关系型数据库)•Redis:提供了持久化能力,支持多种数据类型。
Redis适用于数据变化快且数据大小可预测的场景。
•MongoDB:一个基于分布式文件存储的数据库,将数据存储为一个文档,数据结构由键值对组成。
MongoDB比较适合表结构不明确,且数据结构可能不断变化的场景,不适合有事务和复杂查询的场景。
•HBase:建立在HDFS,也就是Hadoop文件系统之上的分布式面向列的数据库。
类似于谷歌的大表设计,HBase可以提供快速随机访问海量结构化数据。
在表中它由行排序,一个表有多个列族以及每一个列族可以有任意数量的列。
HBase依赖HDFS可以实现海量数据的可靠存储,适用于数据量大,写多读少,不需要复杂查询的场景。
•Cassandra:一个高可靠的大规模分布式存储系统。
支持分布式的结构化Key-value存储,以高可用性为主要目标。
mysql数据库设计原则
MySQL数据库设计原则一、概述MySQL是一种开源的关系型数据库管理系统,被广泛应用于各种规模的应用程序中。
在设计MySQL数据库时,遵循一些重要的原则可以提高数据库的性能、可靠性和可维护性。
本文将介绍一些常用的MySQL数据库设计原则,以帮助开发人员设计出高效、稳定的数据库。
二、数据规范化数据规范化是数据库设计的基本原则之一,它通过将数据分解为更小的、更具体的表来消除冗余数据,并通过外键建立表之间的关系。
以下是一些常用的数据规范化原则:2.1 第一范式(1NF)第一范式要求每个数据库表的每个列都是原子的,即不可再分解的最小数据单元。
例如,一个顾客表应该有独立的列存储姓名、地址、邮编等信息,而不是将这些信息存储在一个列中。
2.2 第二范式(2NF)第二范式要求每个非主键列都完全依赖于主键。
如果一个表中存在复合主键,那么非主键列必须依赖于所有的主键列。
如果非主键列只依赖于部分主键列,那么就应该将这些非主键列分离出来形成一个新的表。
2.3 第三范式(3NF)第三范式要求每个非主键列都不传递依赖于主键。
如果一个非主键列依赖于另一个非主键列,那么就应该将这个非主键列分离出来形成一个新的表。
三、索引设计索引是提高数据库查询性能的关键。
合理的索引设计可以加快查询速度,减少数据库的IO负载。
以下是一些索引设计原则:3.1 选择合适的索引列选择合适的索引列是索引设计的关键。
通常情况下,主键列和经常用于查询的列都是好的索引选择。
另外,对于经常用于排序和分组的列,也可以考虑创建索引。
3.2 避免创建过多的索引虽然索引可以提高查询性能,但是创建过多的索引会增加数据库的维护成本,并且会降低写入性能。
因此,在设计索引时,需要权衡查询性能和写入性能。
3.3 使用复合索引复合索引是由多个列组成的索引,可以提高查询的效率。
在创建复合索引时,需要考虑查询的频率和列的顺序,以及列的选择性。
四、表关系设计表关系设计是数据库设计的重要组成部分。
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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(insert)、删除(delete)和更新(update)操作异常。
反之则是乱七八糟,不仅给数据库的编程人员制造麻烦,而且面目可憎,可能存储了大量不需要的冗余信息。
范式说明
1.1 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。
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。
例如,如下的数据库表是符合第一范式的:
而这样的数据库表是不符合第一范式的:
数据库表中的字段都是单一属性的,不可再分。
这个单一属性由基本类型构成,包括整型、实数、字符型、逻辑型、日期型等。
很显然,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。
1.2 第二范式(2NF)属性完全依赖于主键 [ 消除部分子函数依赖 ]
如果关系模式R为第一范式,并且R中每一个非主属性完全函数依赖于R的某个候选键,则称为第二范式模式。
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。
这个惟一属性列被称为主关键字或主键、主码。
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。
简而言之,第二范式(2NF)就是非主属性完全依赖于主关键字。
所谓完全依赖是指不能存在仅依赖主关键字一部分的属性(设有函数依赖W→A,若存在XW,有X→A成立,那么称W→A是局部依赖,否则就称W→A是完全函数依赖)。
如果存在,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。
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)
即存在组合关键字中的字段决定非关键字的情况。
由于不符合2NF,这个选课关系表会存在如下问题:
(1) 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。
(2) 更新异常:
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。
(3) 插入异常:
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。
(4) 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。
把选课关系表SelectCourse改为如下三个表:
学生:Student(学号, 姓名, 年龄);
课程:Course(课程名称, 学分);
选课关系:SelectCourse(学号, 课程名称, 成绩)。
这样的数据库表是符合第二范式的,消除了数据冗余、更新异常、插入异常和删除异常。
另外,所有单关键字的数据库表都符合第二范式,因为不可能存在组合关键字。
1.3 第三范式(3NF)属性不依赖于其它非主属性 [ 消除传递依赖 ]
如果关系模式R是第二范式,且每个非主属性都不传递依赖于R的候选键,则称R为第三范式模式。
满足第三范式(3NF)必须先满足第二范式(2NF)。
第三范式(3NF)要求一个数据库表中不包含已在其它表中已包含的非主关键字信息。
例如,存在一个部门信息表,其中每个部门有部门编号(dept_id)、部门名称、部门简介等信息。
那么在的员工信息表中列出部门编号后就不能再将部门名称、部门简介等与部门有关的信息再加入员工信息表中。
如果不存在部门信息表,则根据第三范式(3NF)也应该构建它,否则就会有大量的数据冗余。
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
假定学生关系表为Student(学号, 姓名, 年龄, 所在学院, 学院地点, 学院电话),关键字为单一关键字"学号",因为存在如下决定关系:
(学号) → (姓名, 年龄, 所在学院, 学院地点, 学院电话)
这个数据库是符合2NF的,但是不符合3NF,因为存在如下决定关系:
(学号) → (所在学院) → (学院地点, 学院电话)
即存在非关键字段"学院地点"、"学院电话"对关键字段"学号"的传递函数依赖。
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,读者可自行分析得知。
把学生关系表分为如下两个表:
学生:(学号, 姓名, 年龄, 所在学院);
学院:(学院, 地点, 电话)。
这样的数据库表是符合第三范式的,消除了数据冗余、更新异常、插入异常和删除异常。
1.4 鲍依斯-科得范式(BCNF是3NF的改进形式)
若关系模式R是第一范式,且每个属性都不传递依赖于R的候选键。
这种关系模式就是BCNF模式。
即在第三范式的基础上,数据库表中如果不存在任何字段对任一候选关键字段的传递函数依赖则符合鲍依斯-科得范式。
假设仓库管理关系表为StorehouseManage(仓库ID, 存储物品ID, 管理员ID, 数量),且有一个管理员只在一个仓库工作;一个仓库可以存储多种物品。
这个数据库表中存在如下决定关系:
(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)
(管理员ID) → (仓库ID)
即存在关键字段决定关键字段的情况,所以其不符合BCNF范式。
它会出现如下异常情况:
(1) 删除异常:
当仓库被清空后,所有"存储物品ID"和"数量"信息被删除的同时,"仓库ID"和"管理员ID"信息也被删除了。
(2) 插入异常:
当仓库没有存储任何物品时,无法给仓库分配管理员。
(3) 更新异常:
如果仓库换了管理员,则表中所有行的管理员ID都要修改。
把仓库管理关系表分解为二个关系表:
仓库管理:StorehouseManage(仓库ID, 管理员ID);
仓库:Storehouse(仓库ID, 存储物品ID, 数量)。
这样的数据库表是符合BCNF范式的,消除了删除异常、插入异常和更新异常。
四种范式之间存在如下关系:
------------------------ Dylan Presents.。