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1NF要求属性具有原子性,即列不可再分解;
表:字段1、 字段2(字段2.1、字段2.2)、字段3 …
如学生(学号,姓名,性别,出生年月日)
有些钢筋可能要问了,姓名可以拆成姓、名两列, “出生年月日” 也可以拆成年、月、日三个字段。所以就不满足第一范式了!!!这里再强调一下原子性,原子性是根据使用方便来自定义的最小单位。中国人一般姓名一起用,美国就习惯姓名分别存两字段
二、第二范式
2NF要求记录有惟一标识,即不存在部分依赖;
简单来说就是拆表,以人为粒度做一张明细表,以课程号为粒度做一张维度表,两表关联使用,消除了数据冗余
表:学号、课程号、姓名、学分;
这个表明显说明了两个事务:学生信息, 课程信息;由于非主键字段必须依赖主键,这里学分依赖课程号,姓名依赖与学号,所以不符合二范式。
可能会存在问题:
数据冗余:
每条记录都含有相同信息;
删除异常:
删除所有学生成绩,就把课程信息全删除了;
插入异常:
学生未选课,无法记录进数据库;
更新异常:
调整课程学分,所有行都调整。
正确做法:
学生:Student
(学号, 姓名);
课程:Course
(课程号, 学分);
选课关系:StudentCourse
(学号, 课程号, 成绩)。
三、第三范式
3NF是对字段的**冗余性
**,要求任何字段不能由其他字段派生出来,它要求字段没有冗余,即不存在传递依赖;
表: 学号, 姓名, 年龄, 学院名称, 学院电话
因为存在依赖传递: (学号) → (学生)→(所在学院) → (学院电话) 。
可能会存在问题:
数据冗余:
有重复值;
更新异常:
有重复的冗余信息,修改时需要同时修改多条记录,否则会出现数据不一致的情况 。
正确做法:
学生:(学号, 姓名, 年龄, 所在学院);
学院:(学院, 电话)。
四、反范式化
一般说来,数据库只需满足第三范式(3NF
)就行了。
没有冗余的数据库设计可以做到。但是,没有冗余的数据库未必是最好的数据库,有时为了提高运行效率,就必须降低范式标准,适当保留冗余数据。具体做法是:在概念数据模型设计时遵守第三范式,降低范式标准的工作放到物理数据模型设计时考虑。降低范式就是增加字段,允许冗余,达到以空间换时间的目的
。
〖例〗:有一张存放商品的基本表,如表1所示。“金额”这个字段的存在,表明该表的设计不满足第三范式,因为“金额”可以由“单价”乘以“数量”得到,说明“金额”是冗余字段。但是,增加“金额”这个冗余字段,可以提高查询统计的速度,这就是以空间换时间的作法。
在Rose 2002
中,规定列有两种类型:数据列和计算列。“金额”这样的列被称为“计算列”,而“单价”和“数量”这样的列被称为“数据列”。
五、范式化设计和反范式化设计的优缺点
一、Python所有方向的学习路线
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三、最新Python学习笔记
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四、Python视频合集
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五、实战案例
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小编13年上海交大毕业,曾经在小公司待过,也去过华为、OPPO等大厂,18年进入阿里一直到现在。
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该从何学起的朋友,同时减轻大家的负担。**
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