数据库表的设计——范式

目录

1. 设计数据表需要注意的点

2. 范式

2.1 范式简介

2.2 范式有哪些？

2.3 第一范式(1NF)

2.4 第二范式(2NF)

2.5 第三范式(3NF)

2.6 小结

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1. 设计数据表需要注意的点

（1）首先要考虑设计这张表的用途，这张表都要存放什么数据；

（2）还要保证数据表中数据的正确性，在进行插入，删除，更新时应该做出哪些约束检查；

（3）要考虑如何降低数据表的数据冗余度，可以允许数据量变大，但要考虑数据量不会因为急速增长；

（4）在设计时还要考虑日后的数据维护问题，不能使表中的数据维护工作复杂；

2. 范式

2.1 范式简介

范式的英文名称位 Normal Form，简称NF。在关系型数据库中，关于数据表设计的基本原则，规则称之为范式。

可以简单的理解为，一张数据表的设计结构需要满足某种设计标准的级别，满足某种规则。

2.2 范式有哪些？

目前关系型数据库的范式一共有6种，按照范式的级别，从低到高分别是 第一范式(1NF)，第二范式(2NF)，第三范式(3NF)，巴斯-科德范式(BCNF)，第四范式(4NF)，第五范式(5NF)。

范式的阶层越高，数据的冗余度越低，但要求也会越来越严格，高范式都是在低范式的基础上推导出来的，所以高范式一定满足低范式的规范要求。

但在绝大多数企业设计数据表的时候，一般遵循到3NF，有些更为严格的表会设计到BCNF，不仅如此，有些时候，我们还会根据业务需要破坏范式要求，适当增加表的冗余度来提高查询的性能，这就是理论和实践结合的使用。 

2.3 第一范式(1NF)

第一范式主要是确保数据表中每个字段都具有原子性，每个字段都不可再进行拆分的最小单元，像下面这种情况就违背了第一范式，address 可以拆分为省和市，除非说你的业务中只会用到查询整个地址的业务，不会用到细粒度的地址查询功能，可以这样设计，但还是建议拆分成两个，如果有需要可以在代码层再进行拼接。

 下面就是正确的表字段，将原来的 address 拆分为 province 和 city，每个字段都是最小字段，不可再拆分，满足了第一范式的要求。

2.4 第二范式(2NF)

第二范式要求，在满足第一范式的基础上，还要满足数据表中的每一条数据记录都是可唯一标识的。而且所有的非主键字段，都须完全依赖于主键，不能只依赖于主键的一部分。如果知道了主键的值，就能检索到任意一行的任意一个具体字段的值。

如下，sid 表示学生编号，cid 表示课程编号，grades 表示课程成绩；

在这个数据表中，想要查询到成绩，必须知道学生号和课程号才能查询的得到，一个学生会有多科成绩。

如果只知道学生号，将查询到多条数据；

如果只知道课程号，将查询到所有同学当前课程的成绩；

只有学生号和课程号都确定，才能查找到一条唯一的成绩记录；

所以 (学号，课程)——>成绩，学号和课程虽然是两个字段，但都是主键。

我们再来看一个反例

比赛表 player_game 中，包含球员id，比赛id，球员姓名，球员年龄，比赛时间，比赛地点，比赛分数，

但是细细分析会发现，name，age跟球员具有强关联；time，address跟比赛具有强关联；score 跟球员id和比赛id都有关联，但是现在放在了一张表中，是不合理的，所以这种表的设计都是垃圾表。

正确的做法是将上面的一张表拆分为3张表，分别是球员信息表，比赛信息表，球员得分表。

球员信息表，球员id为主键，通过球员id可以查询到详细的球员信息

比赛信息表，比赛id为主键，通过比赛id可以查询到比赛的具体信息

球员得分表，球员id和比赛id为联合主键，通过球员id和比赛id可以查询到某位球员在某场比赛的得分

2.5 第三范式(3NF)

第三范式是在第二范式的基础上，确保数据表中每一个非主键字段都和主键字段注解相关，所有的非主键字段不能依赖与其他的非主键，不能存在依赖传递。

比如说一张表现有三个字段 A，B，C，且A是主键，我要查询C，应当通过主键A直接就可以查询到C。不能先通过A查询B，再经过B才能查出C，如果是这样就出现了依赖传递，不符合第三范式的要求。

如下设计一张关于商品的数据库表，可以看到，通过非主键字段商品类别id category_id 可以确定商品类别名称，通过商品主键id 也可以确定商品类别名称，中间具有传递性，不满足第三范式的要求也，商品类别名称这个字段在这张表中属于冗余字段。

正确做法应该把商品类别id 和商品部类别名称单独放在另外一张表中

然后把商品类别id 作为商品表的一个外键，如果想要查询商品的分类名称，再通过外键去另一张表中查询即可。

2.6 小结

从上面对一二三范式的简单可以得出，第一范式确保每列的原子性，第二范式确保每列和主键完全依赖，第三范式确保每列和主键直接关联而非间接关联。

范式的优点：有助于消除数据库的数据冗余，第三范式通常认为在性能，扩展性，数据完整性方面达到了最好的平衡。

范式的缺点：降低了查询效率，其实同学们可以看出，范式的等级越高，拆分出来的表越多，而多表查询在数据库层面是一个比较耗时的操作，直接影响到了我们的业务吞吐能力，因此在实际设计数据表的时候，我们有时候会为了达到一种平衡违反第三范式来追求业务的性能，但第一范式和第二范式都是几乎会遵守的。

有些时候，我们会违反第三范式的要求，将一部分数据放在一张表中，虽然会有一定的冗余，但是能减少多表查询次数，提高了数据的查询效率，增大了业务吞吐能力，这就是我们常说的牺牲空间换时间。对于用户而言，最不喜欢的就是等待，只要能最快速度的响应用户请求，就是一个好的业务功能设计。

因此，在实际设计数据表的时候，我们需要根据业务需求而定，如果是一个查询比较频繁的业务，可以适当违反范式要求，如果是一个增删改比较频繁的业务，可以适当增大范式规范，，降低数据的冗余度，提高修改数据的效率。