数据库的三范式(Normalization)

数据库的三范式(Normalization)是关系数据库设计中的基本理论原则,旨在减少数据冗余和提高数据库的数据组织结构。三范式通过将数据分解为更小的表,并通过关系建立连接,使得数据库设计更加灵活、规范和容易维护。在这篇文章中,我们将详细讲解数据库的三范式及其重要性。

第一范式(1NF)

第一范式要求数据库中的每个表必须是原子性的,即表中的每一列都包含不可再分的原子数据,而不是包含多个值或数组。
例如,考虑以下不符合第一范式的表

StudentIDCourses
1Math, English, Physics
2Chemistry, Biology

在这个例子中,Courses 列包含多个课程,违反了原子性的要求。符合第一范式的表应该是:

StudentIDCourse
1Math
1English
1Physics
2Chemistry
2Biology

第二范式(2NF)

第二范式要求数据库表中的每列都必须完全依赖于表中的主键,而不是依赖于部分主键。
考虑以下表

OrderIDProductPrice
1Laptop$800
1Printer$150
2Laptop$850

在这个例子中,Price 列依赖于部分主键 OrderID,因为相同的产品在不同的订单中价格可能不同。为了符合第二范式,我们可以将表拆分为两个表:

OrderIDProduct
1Laptop
1Printer
2Laptop
ProductPrice
-------------------
Laptop$800
Printer$150
Laptop$850

第三范式(3NF)

第三范式要求数据库表中的每一列都直接依赖于主键,而不是依赖于其他非主键列。
考虑以下表

StudentIDCourseProfessorProfessorEmail
1MathDr. Smithsmith@example.com
1EnglishDr. Johnsonjohnson@example.com
2ChemistryDr. Whitewhite@example.com

在这个例子中,ProfessorEmail 列依赖于 Professor 列,而不是直接依赖于主键 StudentID 和 Course。为了符合第三范式,我们可以将表拆分为两个表:

StudentIDCourseProfessor
1MathDr. Smith
1EnglishDr. Johnson
2ChemistryDr. White
ProfessorProfessorEmail
Dr. Smithsmith@example.com
Dr. Johnsonjohnson@example.com
Dr. Whitewhite@example.com

通过这样的拆分,我们确保了每一列都直接依赖于主键,避免了数据冗余和更新异常。

三范式的重要性

数据一致性: 三范式的应用有助于维护数据库中的数据一致性。通过减少冗余和依赖关系,确保了数据的准确性和更新的一致性。

减少数据冗余: 消除冗余数据是三范式的一个主要目标。冗余数据不仅占用存储空间,还容易导致数据不一致。

提高查询性能: 数据库的三范式设计有助于提高查询性能。由于数据存储在更小的表中,查询通常更加迅速和高效。

简化数据维护: 三范式设计使得数据维护更加简单。由于数据分解到更小的表中,对数据的修改更加容易,减少了更新异常的发生。

增加灵活性: 三范式设计使得数据库更加灵活。新的数据关系可以通过简单的建立外键来实现,而无需修改原有表的结构。

总体而言,数据库的三范式是关系数据库设计的基石,它通过规范化数据结构,提高了数据库的灵活性、一致性和性能。在设计数据库时,合理应用三范式原则有助于建立高效、可维护的数据库系统。
在这里插入图片描述

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.hqwc.cn/news/193643.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系编程知识网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

33. 搜索旋转排序数组

题目 题解 def search(nums: List[int], target: int) -> int:if not nums:return -1l, r 0, len(nums) - 1while l < r:mid (l r) // 2if nums[mid] target:return mid# 注意判断左边升序的条件if nums[0] < nums[mid]:# 注意判断的rangeif nums[0] < targe…

C语言ASCII码排序(1086: ASCII码排序(多实例测试))

题目描述 输入三个字符后&#xff0c;按各字符的ASCII码从小到大的顺序输出这三个字符。 输入&#xff1a;输入数据有多组&#xff0c;每组占一行&#xff0c;由三个字符组成&#xff0c;之间无空格。chu 输出&#xff1a;对于每组输入数据&#xff0c;输出一行&#xff0c;字符…

【Seata源码学习 】篇三 seata客户端全局事务开启、提交与回滚

1.GlobalTransactionalInterceptor 对事务方法对增强 我们已经知道 GlobalTransactionScanner 会给bean的类或方法上面标注有GlobalTransactional 注解 和 GlobalLock的 添加一个 advisor &#xff08;DefaultPointcutAdvisor ,advisor 绑定了PointCut 的 advise) 而此处的 …

Vue3-readonly(深只读) 与 shallowReadonly(浅只读)

Vue3-readonly(深只读) 与 shallowReadonly&#xff08;浅只读&#xff09; readonly(深只读)&#xff1a;具有响应式对象中所有的属性&#xff0c;其所有值都是只读且不可修改的。shallowReadonly(浅只读)&#xff1a;具有响应式对象的第一层属性值是只读且不可修改的&#x…

C++基础从0到1入门编程(三)

系统学习C 方便自己日后复习&#xff0c;错误的地方希望积极指正 往期文章&#xff1a; C基础从0到1入门编程&#xff08;一&#xff09; C基础从0到1入门编程&#xff08;二&#xff09; 参考视频&#xff1a; 1.黑马程序员匠心之作|C教程从0到1入门编程,学习编程不再难 2.系统…

前端为什么要工程化

前端为什么要工程化 文章目录 前端为什么要工程化传统开发的弊端一个常见的案例更多问题 工程化带来的优势开发层面的优势团队协作的优势统一的项目结构统一的代码风格可复用的模块和组件代码健壮性有保障团队开发效率高 求职竞争上的优势 现在前端的工作与以前的前端开发已经完…

高可用--限流熔断降级

熔断 熔断是应对微服务雪崩效应的一种链路保护机制。 场景 服务端出现问题 服务指标&#xff1a;响应时间、错误率、连续错误数等&#xff0c;超过阈值出发熔断。硬件指标&#xff1a;CPU、网络IO、内存 目的 服务端恢复需要时间、服务端需要休息避免全调用链路崩溃&…

腾讯云服务器云硬盘存储三副本消除单点故障

腾讯云服务器造可靠性处于业界领先水平的云服务器&#xff0c;云服务器CVM可靠性单实例99.975%&#xff0c;数据可靠性99.9999999%&#xff0c;云硬盘采用三副本专业存储策略&#xff0c;消除单点故障&#xff0c;保证数据可靠性&#xff0c;腾讯云百科txybk.com分享腾讯云服务…

LoRA低秩微调技术详解

在当今快节奏的技术环境中&#xff0c;大型AI模型正在推动不同领域的突破。 然而&#xff0c;根据特定任务或数据集定制这些模型可能是一项计算和资源密集型工作。 LoRA是一种突破性且高效的微调技术&#xff0c;它利用这些高级模型的强大功能来执行自定义任务和数据集&#xf…

Redis(地理空间Geospatial和HyperLogLog)

Geospatial&#xff1a; Redis中的Geospatial提供了一种存储和处理地理空间数据的能力&#xff0c;这对于许多应用非常有用。以下是Redis中的Geospatial的一些作用&#xff1a; 1. 地理位置查询&#xff1a;可以存储地理位置的坐标信息&#xff0c;并且可以通过查询指定半径范…

基于供需算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码

基于供需算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码 文章目录 基于供需算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码1.PNN网络概述2.变压器故障诊街系统相关背景2.1 模型建立 3.基于供需优化的PNN网络5.测试结果6.参考文献7.Matlab代码 摘要&#xff1a;针对PNN神经网络的光滑…

memcacheredis构建缓存服务器

一、缓存服务器&#xff1a; 1、简介&#xff1a; ① 许多Web应用都将数据保存到RDBMS中&#xff0c;应用服务器从中读取数据并在浏览器中显示。 但随着数据量的增大、访问的集中&#xff0c;就会出现RDBMS的负担加重、数据库响应恶化、 网站显示延迟等重大影响。 ● RDBMS&…