MySQL应用技术5 — 约束与范式

MySQL应用技术1 — MySQL架构简介
MySQL应用技术2 — 事务简介
MySQL应用技术3 — MVCC
MySQL应用技术4 — 数据类型选择
MySQL应用技术6 — 数据库中的锁
MySQL应用技术7 — 性能优化简析

---

概念介绍

约束 ：约束是用来限定表中数据准确性、完整性、一致性和联动性的一套规则，在mysql中，约束保存在information_schema数据库中的table_constraints中，可以通过该表查询约束信息。
范式：设计关系数据库时，需要遵从不同的规范要求，设计出合理的关系型数据库，这些不同规范要求被称为不同的范式。

数据库中的五大约束如下：

• primary key 主键约束：唯一性、非空性
  主键可以是任意的类型，一般我们使用整数或字符串类型，并且最好使用与业务无关的列作为主键。
• unique 唯一约束：唯一性、可以空
  每个值只能有一个，但其中Null可以有多个
• foreign key 外键约束：需要建立两表之间的关系
  （1）只有INNODB的数据库引擎支持外键
  （2）外键与参照列的数据类型必须相同。（数值型要求长度和无符号都相同，字符串要求类型相同，长度可以不同）；
  （3）设置外键的字段必须要有索引，如果没有索引，设置外键时会自动生成一个索引。
  【 在web开发中，一般要求不能使用外键，因为会严重影响插入及更新等操作的性能。对于需要有外键约束的逻辑，应当在web的应用层完成校验。】
• check 检查：指定一个表达式，用于检验指定数据
  【 MySQL不支持check约束，但可以使用check约束，而没有任何效果】
• not null 非空约束：指定某列不为空

数据库中常见范式

首先我们来构造一个场景来以便于下面理解123范式以及bcnf范式
我们有一份 学生的 学号，姓名，专业，辅导员，科目，成绩 这么6列的基础数据
第一范式
所谓第一范式（1NF）是指在关系模型中，对于添加的一个规范要求，所有的域都应该是原子性的，即数据库表的每一列都是不可分割的原子数据项，而不能是集合，数组，记录等非原子数据项。
【如果我们将 专业和辅导员 合为了一列，那么就是我们违反了第一范式。基于第一范式，我们一定是将这6个值分别放在6个不同的列中。】
第二范式
在1NF的基础上，非码属性必须完全依赖于候选码（在1NF基础上消除非主属性对主码的部分函数依赖）
【如果我们有一张语文课成绩表， 记录着 学生姓名，成绩。这两列，但是学生姓名会重复，那么就会出现 张三，100分 张三，95分 这样的情况。第二范式更多的是对候选码选取的要求，要求候选码应当是不可重复的，比如这里应当使用 学生id列，而非学生姓名列。】
第三范式
在2NF基础上，任何非主属性不依赖于其它非主属性（在2NF基础上消除传递依赖）
【简单来说，就是不要在一张表中去冗余过多信息，比如说学生表里只需要有专业列，而不要有辅导员列（一个专业一个辅导员），应当表现为两张表，专业表和学生表。当然前面的简单来说其实并不严谨，跟bcnf范式进行对比即可的值】
巴斯-科德范式（BCNF）
在3NF基础上，任何非主属性不能对主键子集依赖（在3NF基础上消除对主码子集的依赖）
【传递依赖指的更多的是像第三范式中举得例子，就是一列的值可以由另一列非主属性去唯一确定的。那么除了这种还有啥情况呢。比如说我学生表中除了 学生id，学生姓名，学生性别，生源所在地 还有一列表示学生的 毕设分数 。那么问题来了，有些学生还没毕业，那一列就必需是null了。然而前面的列都必然不是null，这时候我们如果将学生id，毕设分数 专门拆一张表，那么就更能节省数据空间（null都不用存，这一行都不存在）】

反范式

【然而，看了这么多规则之后，我们会发现，我们设计的数据库都不咋合理啊。都没有遵循这么些个范式，那么是我们设计的不对嘛。其实不然，对于应用开发而言，适合的才是最好的，范式只是起到指导作用，当再三考虑之后，如果认为违背某个范式更好，那么就那么做吧（一定要再三考虑）。】

下面来讲2个常见的违背范式的例子

1. 某一列中存储集合，比如说订单表中在那个存储了这个订单使用了哪些优惠券id，是存储的用逗号分割的优惠券id，这完全违背了第一范式要求的每一列是一个不可分割的原子，因为我们没有根据优惠券id去查询订单的场景，所以就必要去新建一张订单id，优惠券id的中间表。我们只需要展示订单的时候，知道使用了哪些优惠券，web应用拿到逗号分割的字符串后，自行在内存中做一下处理转换成集合即可。
2. 违反第三范式的冗余存储，比如说学生成绩表中，除了学生id，一般也会冗余存储学生姓名。这样方便展示的时候，不用再次进行连表操作，也方便了查询时以学生姓名为条件进行查询。是一种常见的以空间换取时间的策略。

总结

其实对于范式与反范式而言，我们更多的是混合去使用，在时间与空间上达到一个平衡的状态。而对于某些较为复杂的查询或者报表，应当考虑使用NoSQL这种结构化数据库，而非关系型数据库。
而对于数据库技术选型及字段设计的依据，并没有一套绝对行之有效的准则，更多的还是要依据 数据量级，服务面相的人群，数据变动的频率，数据查询的场景，对稳定性的要求 等各种因素去综合考量。这里我也只是是举出简单的场景，然后进行讲解。还希望大家能有所收获