Java面试之数据库——数据库-第一范式、第二范式、第三范式、BC范式、第四范式简析

原文：https://blog.csdn.net/dove_knowledge/article/details/71434960

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在设计与操作维护数据库时，最关键的问题就是要确保数据能够正确地分布到数据库的表中。使用正确的数据结构，不仅有助于对数据库进行相应的存取操作，还可以极大地简化应用程序中的其他内容(查询、窗体、报表、代码等)，按照“数据库规范化”对表进行设计，其目的就是减少数据库中的数据冗余，以增加数据的一致性。

泛化时在识别数据库中的一个数据元素、关系以及定义所需的表和各表中的项目这些初始工作之后的一个细化的过程。常见的范式有1NF、2NF、3NF、BCNF以及4NF。下面对这几种常见的范式进行简要分析。

1、1NF(第一范式)

第一范式是指数据库表中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。第一范式的模式要求属性值不可再分裂成更小部分，即属性项不能是属性组合或是由一组属性构成。

简而言之，第一范式就是无重复的列。例如，由“职工号”“姓名”“电话号码”组成的表(一个人可能有一部办公电话和一部移动电话)，这时将其规范化为1NF可以将电话号码分为“办公电话”和“移动电话”两个属性，即职工(职工号，姓名，办公电话，移动电话)。

2、2NF(第二范式)

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唯一地区分。为实现区分通常需要为表加上一个列，以存储各个实例的唯一标识。

如果关系模型R为第一范式，并且R中的每一个非主属性完全函数依赖于R的某个候选键，则称R为第二范式模式(如果A是关系模式R的候选键的一个属性，则称A是R的主属性，否则称A是R的非主属性)。

例如，在选课关系表(学号，课程号，成绩，学分)，关键字为组合关键字(学号，课程号)，但由于非主属性学分仅依赖于课程号，对关键字(学号，课程号)只是部分依赖，而不是完全依赖，因此此种方式会导致数据冗余以及更新异常等问题，解决办法是将其分为两个关系模式：学生表(学号，课程号，分数)和课程表(课程号，学分)，新关系通过学生表中的外关键字课程号联系，在需要时进行连接。

3、3NF(第三范式)

如果关系模型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是第三范式的模式。

以学生表(学号，姓名，课程号，成绩)为例，其中学生姓名无重名，所以该表有两个候选码(学号，课程号)和(姓名，课程号)，故存在函数依赖：学号——>姓名，(学号，课程号)——>成绩，唯一的非主属性成绩对码不存在部分依赖，也不存在传递依赖，所以属性属于第三范式。

4、BCNF(BC范式)

它构建在第三范式的基础上，如果关系模型R是第一范式，且每个属性都不传递依赖于R的候选键，那么称R为BCNF的模式。

假设仓库管理关系表(仓库号，存储物品号，管理员号，数量)，满足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，则存在如下关系：

(仓库号，存储物品号)——>(管理员号，数量)

(管理员号，存储物品号)——>(仓库号，数量)

所以，(仓库号，存储物品号)和(管理员号，存储物品号)都是仓库管理关系表的候选码，表中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：

(仓库号)——>(管理员号)

(管理员号)——>(仓库号)

即存在关键字段决定关键字段的情况，因此其不符合BCNF。把仓库管理关系表分解为两个关系表仓库管理表(仓库号，管理员号)和仓库表(仓库号，存储物品号，数量)，这样这个数据库表是符合BCNF的，并消除了删除异常、插入异常和更新异常。

5、4NF(第四范式)

设R是一个关系模型，D是R上的多值依赖集合。如果D中存在凡多值依赖X->Y时，X必是R的超键，那么称R是第四范式的模式。

例如，职工表(职工编号，职工孩子姓名，职工选修课程)，在这个表中，同一个职工可能会有多个职工孩子姓名，同样，同一个职工也可能会有多个职工选修课程，即这里存在着多值事实，不符合第四范式。如果要符合第四范式，只需要将上表分为两个表，使它们只有一个多值事实，例如职工表一(职工编号，职工孩子姓名)，职工表二(职工编号，职工选修课程)，两个表都只有一个多值事实，所以符合第四范式。

拓展：各范式的关系图如下所示：

原文：https://blog.csdn.net/qingking520/article/details/52937728

范式：英文名称是 Normal Form，它是英国人 E.F.Codd（关系数据库的老祖宗）在上个世纪70年代提出关系数据库模型后总结出来的，范式是关系数据库理论的基础，也是我们在设计数据库结构过程中所要遵循的规则和指导方法。目前有迹可寻的共有8种范式，依次是：1NF，2NF，3NF，BCNF，4NF，5NF，DKNF，6NF。通常所用到的只是前三个范式，即：第一范式（1NF），第二范式（2NF），第三范式（3NF）。下面就简单介绍下这三个范式。

◆ 第一范式（1NF）：强调的是列的原子性，即列不能够再分成其他几列。 
考虑这样一个表：【联系人】（姓名，性别，电话） 
如果在实际场景中，一个联系人有家庭电话和公司电话，那么这种表结构设计就没有达到 1NF。要符合 1NF 我们只需把列（电话）拆分，即：【联系人】（姓名，性别，家庭电话，公司电话）。1NF 很好辨别，但是 2NF 和 3NF 就容易搞混淆。
◆ 第二范式（2NF）：首先是 1NF，另外包含两部分内容，一是表必须有一个主键；二是没有包含在主键中的列必须完全依赖于主键，而不能只依赖于主键的一部分。 
考虑一个订单明细表：【OrderDetail】（OrderID，ProductID，UnitPrice，Discount，Quantity，ProductName）。
因为我们知道在一个订单中可以订购多种产品，所以单单一个 OrderID 是不足以成为主键的，主键应该是（OrderID，ProductID）。显而易见 Discount（折扣），Quantity（数量）完全依赖（取决）于主键（OderID，ProductID），而 UnitPrice，ProductName 只依赖于 ProductID。所以 OrderDetail 表不符合 2NF。不符合 2NF 的设计容易产生冗余数据。
可以把【OrderDetail】表拆分为【OrderDetail】（OrderID，ProductID，Discount，Quantity）和【Product】（ProductID，UnitPrice，ProductName）来消除原订单表中UnitPrice，ProductName多次重复的情况。
◆ 第三范式（3NF）：首先是 2NF，另外非主键列必须直接依赖于主键，不能存在传递依赖。即不能存在：非主键列 A 依赖于非主键列 B，非主键列 B 依赖于主键的情况。
考虑一个订单表【Order】（OrderID，OrderDate，CustomerID，CustomerName，CustomerAddr，CustomerCity）主键是（OrderID）。
其中 OrderDate，CustomerID，CustomerName，CustomerAddr，CustomerCity 等非主键列都完全依赖于主键（OrderID），所以符合 2NF。不过问题是 CustomerName，CustomerAddr，CustomerCity 直接依赖的是 CustomerID（非主键列），而不是直接依赖于主键，它是通过传递才依赖于主键，所以不符合 3NF。
通过拆分【Order】为【Order】（OrderID，OrderDate，CustomerID）和【Customer】（CustomerID，CustomerName，CustomerAddr，CustomerCity）从而达到 3NF。

第二范式（2NF）和第三范式（3NF）的概念很容易混淆，区分它们的关键点在于，2NF：非主键列是否完全依赖于主键，还是依赖于主键的一部分；3NF：非主键列是直接依赖于主键，还是直接依赖于非主键列。

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