数据库设计:结构与范式解析 (数据库结构和范式)

随着信息化时代的快速发展,数据库已经成为各个领域涉及到信息管理的核心环节。而在数据库应用过程中,合理的数据库设计扮演着至关重要的角色。数据库设计的核心就是数据结构和范式的设计。

一、结构设计

数据库的结构设计是数据库设计的核心之一。它以数据模型为基础,决定了数据库中数据的组织和存储方式,与业务系统紧密相连。在数据库的结构设计中,需要考虑以下几个方面:

1.表设计:表的设计是数据库结构设计最重要的部分,表的设计直接影响到数据的存储。在初始设计阶段应该考虑到业务需求,不同的业务需求导致数据的不同存储形式。需要注意的是,表设计应该具有可扩展性,以符合需求变化。

2.数据类型:数据类型一词在不同数据库系统中有着不同的含义。所以,我们在数据库设计中必须确保选用的数据类型与实际场景相符。在数据类型的选取时,应该考虑到数据的初始存储大小、可能的扩展和数据访问的效率等因素。

3.字段设计:字段的选择和设置直接影响到数据库查询的效率。应该把握好字段的数量和类型,对于少量数据的表,应该减少字段的数量,以提高查询效率;对于大型表,应该尽可能地增加字段,以提高数据存储和检索的效率。

4.索引设计:索引设计也是数据库设计中很重要的方面。好的索引设计能够提高查询的效率。在索引的设计中,应该合理地才用单列索引和复合索引,尽可能的缩小索引的范围,以提高查询速度。

二、范式设计

范式是数据库设计中一种数据规范化技术,旨在优化数据库的性能、存储空间和数据同步。范式化设计能够降低数据重复的程度,减少冗余数据,提高数据存储和查询效率。目前,常用的范式化设计有1NF、2NF、3NF、BCNF和4NF。对于数据库的设计来说,至少应满足第三范式。

1.之一范式(1NF)

之一范式指数据的每个单元都是不可分的。也就是说,每个单元中只能存在不可分的项。一个关系模式如果满足之一范式的要求,那么它就是规范化的。在之一范式中,每个不可分数值在关系模式中只出现一次,通过表中的主码来保证数据的唯一性。

2.第二范式(2NF)

第二范式要求一个关系模式必须满足之一范式,并且每一个非主属性都完全依赖于主码。也就是说,如果关系模式中包含主键的部分信息,那么这些信息应该被提取为单独的关系模式。

3.第三范式(3NF)

第三范式要求一个关系模式必须满足第二范式,同时非主属性之间不能存在传递依赖关系。也就是说,关系模式中不能有主属性的任意非主属性依赖于另一个非主属性。

4.巴斯-科德范式(BCNF)

BCNF范式也称作第三点半范式,要求一个关系模式必须满足第二范式,并且每个非主属性都不传递依赖于主码。

5.第四范式(4NF)

第四范式要求一个关系模式必须满足第三范式,并且不存在与主属性相关的多值依赖关系。

范式设计通过分解原始数据表以减少重复数据、提高存储效率、加快查询速度和减少锁定的资源,将数据分成更细的表,以提高数据库的性能和可维护性。

在进行数据库设计时,需要对数据结构和范式设计做到相互协调,以达到更优的设计效果。结构设计主要关注数据的存储、查找及运算,尽可能地减少数据冗余;范式设计主要关注数据的下潜,以达到更好的数据合理化,合理的范式化设计能够大幅提高数据的索引效率,同时也便于数据的扩张和维护。正确的数据库设计能够使数据的存储、传输和检索变得更加快捷,并且有助于减少数据库冲突和错误,从而保障业务系统的稳定性和可靠性。

相关问题拓展阅读:

数据结构中的1范式,2范式,3范式求列举一下

首先,你说的应该是数据库表的范式吧?

之一范式:当关系模式R的所有属性都不能在分解为更基本的数据单位时,称R是满足之一范式的,简液亩旦记为1NF。满足之一范式是关系模式规范化的更低要

求,否则,将有很多基本操作在这样的关系模式中实现不了。

第二范式:如果关系模式R满足之一范式,并且R得所有非主属性都完全依赖于R的每一个候选耐谨关键属性,称R满足第二范式,简记为2NF。

第三范式

:设R是一个满足之一范式条件的关系模式,X是R的任意属性集,如果X非传递依赖于R的任意一个候选关键字,称R满足第三范式,闹扰简记为3NF.

具体的例子,可以看

数据库设计三大范式

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关于数据库三大设计范式浅析

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。

真斗扒拆正要明白”范式(NF)”是什么意思,首先看下教材中的定义,范式是“符合某一种级别的关系模式的,表示一个关系内部各属性之间的联系的合理化程度”。实际上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。

在实际开发中最为常见的设计范式有三个:

首先是之一范式(1NF)。

符合1NF的关系(你可以理解为数据表。“关系”和“关系模式”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”理解为此和一张带数据的表,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

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:

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

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 —-—插入异常

假如将某个系中所有学生相关的记录都删除,那么所有系与系主任的数据也就随之消失了(一个系所有学生都没有了,并不表示这个系就没有了)。——删除异常

假如李小明转系到法律系,那么为了保证数据库中数据的一致性,需要修改三条记录中系与系主任的数据。——修改异常。

正因为仅符合1NF的数据库设计存在着这样空枣那样的问题,我们需要提高设计标准,去掉导致上述四种问题的因素,使其符合更高一级的范式(2NF),这就是所谓的“规范化”。

第二范式

第二范式在之一范式的基础之上更进一层。是指2NF在1NF的基础之上,消除了非主属性对于码的部分函数依赖。

函数依赖:若在一张表中,在属性(或属性组)X的值确定的情况下,必定能确定属性Y的值,那么就可以说Y函数依赖于X,写作 X → Y。

表中的函数依赖关系例如:

系名 → 系主任

学号 → 系主任

(学号,课名) → 分数

但以下函数依赖关系则不成立:

学号 → 课名

学号 → 分数

课名 → 系主任

(学号,课名) → 姓名

码:假如当 K 确定的情况下,该表除 K 之外的所有属性的值也就随之确定,那么 K 就是码。码也可以理解为主键。

第二范式需要确保数据库表中的每一列都和主键相关,而不能只与主键的某一部分相关(主要针对联合主键而言)。也就是说在一个数据库表中,一个表中只能保存一种数据,不可以把多种数据保存在同一张数据库表中。

比如要设计一个订单信息表,因为订单中可能会有多种商品,所以要将订单编号和商品编号作为数据库表的联合主键,如下表所示。

订单信息表

这样就产生一个问题:这个表中是以订单编号和商品编号作为联合主键。这样在该表中商品名称、单位、商品价格等信息不与该表的主键相关,而仅仅是与商品编号相关。所以在这里违反了第二范式的设计原则。

而如果把这个订单信息表进行拆分,把商品信息分离到另一个表中,把订单项目表也分离到另一个表中,就非常完美了。如下所示。

订单信息表

订单项目表

商品信息表

这样设计,在很大程度上减小了数据库的冗余。如果要获取订单的商品信息,使用商品编号到商品信息表中查询即可。

因此可以总结判断的方法是:

之一步:找出数据表中所有的码。

第二步:根据之一步所得到的码,找出所有的主属性。

第三步:数据表中,除去所有的主属性,剩下的就都是非主属性了。

第四步:查看是否存在非主属性对码的部分函数依赖。

第三范式

3NF在2NF的基础之上,消除了非主属性对于码的传递函数依赖。也就是说, 如果存在非主属性对于码的传递函数依赖,则不符合3NF的要求。

则就是第三范式需要确保数据表中的每一列数据都和主键直接相关,而不能间接相关。

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。如下面这两个表所示的设计就是一个满足第三范式的数据库表。

订单信息表

客户信息表

这样在查询订单信息的时候,就可以使用客户编号来引用客户信息表中的记录,也不必在订单信息表中多次输入客户信息的内容,减小了数据冗余。

由此可见,符合3NF要求的数据库设计,基本上解决了数据冗余过大,插入异常,修改异常,删除异常的问题。当然,在实际中,往往为了性能上或者应对扩展的需要,经常 做到2NF或者1NF,但是作为数据库设计人员,至少应该知道,3NF的要求是怎样的。

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