关系型数据库的设计三范式是什么

关系型数据库的设计三范式

关系型数据库是数据管理系统中使用最广泛的一种数据库模型，它以其简洁、高效和灵活性著称。为了确保关系型数据库的完整性和数据一致性，数据库设计中提出了三范式。三范式是关系型数据库设计的一组规则，旨在消除数据冗余和异常，从而提高数据库的质量和效率。在线字数统计.

第范式（1NF）

定义：
每个表中，每个字段都是一个原子值，即不可再被分解为更小的值。

优点：
– 消除重复数据
– 提高数据的一致性和完整性JS转Excel,

实现方法：
– 每个字段只存储一个值
– 拆分包含多个值的字段到不同的字段中

第二范式（2NF）

定义：
表中的每个非主键字段都完全依赖于表的主键，即每个非主键字段的值只由主键的值决定。

优点：
– 消除部分依赖
– 提高更新和删除效率

实现方法：
– 检查非主键字段是否完全依赖于主键
– 将不完全依赖主键的字段移动到另一个表中批量打开网址!

第三范式（3NF）

定义：
表中的每个非主键字段都直接依赖于主键，即每个非主键字段的值不能推导出其他非主键字段的值。HTML在线运行.

优点：
– 消除传递依赖
– 进一步提高更新和删除效率wanglitou,

实现方法：
– 检查非主键字段是否直接依赖于主键
– 将间接依赖主键的字段移动到另一个表中

范例

原始表：
CREATE TABLE Orders ( order_id INT NOT NULL, product_id INT NOT NULL, quantity INT NOT NULL, customer_name VARCHAR(255) NOT NULL, customer_address VARCHAR(255) NOT NULL, customer_phone VARCHAR(255) NOT NULL );

1NF 转换：
“`
CREATE TABLE Orders (
orderid INT NOT NULL,
productid INT NOT NULL,
quantity INT NOT NULL
);

相关阅读：商业分析和数据分析区别

CREATE TABLE Customers (
customerid INT NOT NULL,
customername VARCHAR(255) NOT NULL,
customeraddress VARCHAR(255) NOT NULL,
customerphone VARCHAR(255) NOT NULL
);
“`

2NF 转换：
“`
CREATE TABLE Orders (
orderid INT NOT NULL,
productid INT NOT NULL,
quantity INT NOT NULL
);

CREATE TABLE Customers (
customerid INT NOT NULL,
customername VARCHAR(255) NOT NULL
);

相关阅读：数据库用什么软件做

CREATE TABLE CustomerAddresses (
customerid INT NOT NULL,
customeraddress VARCHAR(255) NOT NULL,
FOREIGN KEY (customerid) REFERENCES Customers (customerid)
);王利头!

CREATE TABLE CustomerPhones (
customerid INT NOT NULL,
customerphone VARCHAR(255) NOT NULL,
FOREIGN KEY (customerid) REFERENCES Customers (customerid)
);
“`

3NF 转换：
“`
CREATE TABLE Orders (
orderid INT NOT NULL,
productid INT NOT NULL,
quantity INT NOT NULL
);

CREATE TABLE Customers (
customerid INT NOT NULL,
customername VARCHAR(255) NOT NULL
);

问答

为什么必须遵循三范式？
- 因为它可以消除数据冗余和异常，提高数据库的完整性、一致性、更新和删除效率。
何时不适合使用三范式？SEO?
- 当性能至关重要而数据完整性不太重要时，例如在线交易处理系统中。
三范式之外还有其他设计范式吗？
- 是的，例如鲍依斯-科德范式（BCNF）和第四范式（4NF）。
如何检查数据库是否满足三范式？
- 使用纸笔或数据库管理系统（DBMS）提供的工具进行分析。
遵循三范式会对数据库性能产生什么影响？
- 遵循三范式通常会导致表和关系增加，这可能会降低查询性能。然而，这种影响可以通过使用索引和适当的表设计来最小化。