第二范式的一些理解

第二范式比较官方的解释是：

第二范式（ 2NF ）要求数据库表中的每个实例或记录必须可以被唯一地区分。选取一个能区分每个实体的属性或属

性组，作为实体的唯一标识。例如在员工表中的身份证号码即可实现每个员工的区分，该身份证号码即为候选键，

任何一个候选键都可以被选作主键。在找不到候选键时，可额外增加属性以实现区分。 第二范式（ 2NF ）要求实

体的属性完全依赖于主关键字。所谓完全依赖是指不能存在仅依赖主关键字一部分的属性。如果存在，那么这个属

性和主关键字的这一部分应该分离出来形成一个新的实体，新实体与原实体之间是一对多的关系。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。简而言之，第二范式就是在第一范式的基础上属性完全依赖于

主键。

 

嗯，读完之后似懂非懂，最后到底是个什么玩意，还是一脸懵逼

 

一、我们先从概念入手：

比如一张表中有这么些属性：key1，key2，列1，列2，列3

其中key1和key2组成主键，第二范式就是说列1、2、3完全依赖于key1+key2，而不是仅依赖于key1或者仅依赖于key2（也就是部分依赖）。

大白话说就是只要你告诉我key1和key2 的值，我就能立马确定出列1、2、3的值，但是如果你只告诉我key1或者key2的值，那么抱歉，鬼知道列1、2、3的值是多少，除非它是部分依赖。

从函数方面看完全依赖，z=2x+3y   (类比 x:key1； y:key2； z:列1、2、3)  ，只知道x或者y的值是无法确定出z值的！

部分依赖就是z=2x、z=3y ，不再具体解释

说了这么多，应该理解 完全依赖和部分依赖 的意思了吧

二、为什么

那么再说一说为什么要有第二范式：

举个例子：

学号、课程、姓名、门派、掌门、分数，我们用 ‘学号+课程’ 作为主键来建表

可以看到，表里有很多重复的数据，造成数据冗余，就像一个人明明可以一句话就能说清楚的事，非要重复多遍，是不是有种欠抽的感觉！

后来经过我们的前辈研究发现，凡是有这种数据冗余的现象都有部分依赖迹象的存在，就像该表中的  姓名、门派、掌门部分依赖于学号，最后把它总结归纳为第二范式，编入我们的三浪箴言，，额。。。是三范式箴言。

所以我们把上表拆分为两张：

 

以上内容纯属自己的见解，如有不对的地方，望指正，谢谢

 

参考资料：

https://blog.csdn.net/weixin_43971764/article/details/88677688

https://blog.csdn.net/u013164931/article/details/79692402?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.nonecase&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.nonecase