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【高效学数据库】第一范式、第二范式、BCNF范式、第三范式、第四范式概念及举例

本专栏将从基础开始,循序渐进的讲解数据库的基本概念以及使用,希望大家都能够从中有所收获,也请大家多多支持。
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1NF

如果某个域中元素被认为是不可分的,则这个域称为是原子的。

非原子域的例子如下:

​ ― 复合属性:名字(first-name second-name)

​ ― 多值属性:电话号码

​ ― 复杂数据类型:面向对象的

如果关系模式R的所有属性的域都是原子的,则R称为属于

第一范式 (1NF)

关系数据库设计中易犯的错误

关系数据库设计要求我们找到一个“好的”关系模式集合。一个坏的 设计可能导致

  • 数据冗余
  • 插入、删除、修改异常

假设,我们用以下模式代替instructor模式和department模式: inst_dept(ID, name, salary, dept_name, building, budget),如下图所示:

image-20220525081321117

可以看出每个系的dept_name,building,budget数据都要重复一次,这样做浪费空间,并且可能导致数据不一致,更新也较复杂,例如修改dept_name,很多相关元组都要进行修改。

模式分解

可以将关系模式(A,B,C,D)分解为:(A,B)和(B,C,D),或(A,C,D)和 (A,B,D),或(A,B,C)和(C,D),或(A,B)、(B,C)和(C,D),或 (A,D)和 (B,C,D) 。

例,将关系模式inst_dept分解为:

​ ― instructor(ID,name,dept_name,salary)

​ ― department(dept_name,building,budget)

原模式(R )的所有属性都必须出现在分解后的(R1, R2)中:

    R
   
   
    =
   
   
    
     R
    
    
     1
    
   
   
    ∪
   
   
    
     R
    
    
     2
    
   
  
  
   R = R_1 \cup R_2
  
 
R=R1​∪R2​

如果

     R
    
    
     1
    
   
  
  
   R_1
  
 
R1​和$ R_2

 
  
   
    全
   
   
    外
   
   
    连
   
   
    接
   
   
    等
   
   
    于
   
  
  
   全外连接等于
  
 
全外连接等于R$,则是一个无损连接分解。

例:

image-20220525081849358

函数依赖

image-20220525082124104

例:

image-20220525082207432

Armstrong公理

Armstrong公理是用来找到闭包的一个理论,先介绍一下什么是函数依赖集的闭包:给定函数依赖集F,存在其他函数依赖被

     F
    
    
     ′
    
   
  
  
   F^{\prime}
  
 
F′
逻辑蕴含

(例:如果A→B且B→C,则可推出逻辑蕴涵A→C),被

     F
    
    
     ′
    
   
  
  
   F^{\prime}
  
 
F′逻辑蕴含的全体函数依赖的集合称为F的闭包,用

 
  
   
    
     F
    
    
     +
    
   
  
  
   F^+
  
 
F+表示F的闭包。

我们可以利用Armstrong公理找出

     F
    
    
     +
    
   
  
  
   F^+
  
 
F+:
  • 若 β ⊆ α \beta\subseteq\alpha β⊆α,则 α → β \alpha→\beta α→β(自反律)
  • 若 α → β \alpha→\beta α→β,则 γ α → γ β \gamma\alpha→\gamma\beta γα→γβ(增补率)
  • 若 α → β \alpha→\beta α→β且 β → γ \beta→\gamma β→γ,则 α → γ \alpha→\gamma α→γ(传递率)
  • 若 α → β \alpha→\beta α→β与 α → γ \alpha→\gamma α→γ成立,则 α → β γ \alpha→\beta\gamma α→βγ成立(合并率)
  • 若 α → β γ \alpha→\beta\gamma α→βγ 成立,则 α → β \alpha→\beta α→β与 α → γ \alpha→\gamma α→γ成立(分解率)
  • 若 α → β \alpha→\beta α→β与成 γ β → δ \gamma\beta→\delta γβ→δ立,则 α γ → δ \alpha\gamma→\delta αγ→δ成立(伪传递率)

例:

image-20220525083542119

与此对应的还有属性集的闭包,属性集的闭包为某一些属性能推导出的所有属性形成的集合,例:

image-20220525084959596

属性闭包有多种用途:

image-20220525085247988

正则覆盖

F的正则覆盖(记做

     F
    
    
     c
    
   
  
  
   F_c
  
 
Fc​)是指与F等价的“极小的”函数依赖集合:
  •                                          F                            c                                       F_c                  Fc​中任何函数依赖都不包含无关属性
    
  •                                          F                            c                                       F_c                  Fc​中函数依赖的左半部都是唯一的
    

例:

     α
    
    
     1
    
   
   
    →
   
   
    
     β
    
    
     1
    
   
   
    ,
   
   
    
     α
    
    
     1
    
   
   
    →
   
   
    
     β
    
    
     2
    
   
  
  
   \alpha_1 → \beta_1,\alpha_1 → \beta_2
  
 
α1​→β1​,α1​→β2​,=>

 
  
   
    
     α
    
    
     1
    
   
   
    →
   
   
    
     β
    
    
     1
    
   
   
    
     β
    
    
     2
    
   
  
  
   \alpha_1 → \beta_1\beta_2
  
 
α1​→β1​β2​

计算正则覆盖的方式如下:

image-20220525085750240

2NF

在满足第一范式后,第二范式要求表中所有的列都必须依赖于主键,且不能只依赖主键的一部分。简而言之,第二范式就是非主属性非部分依赖于主键。

不符合第二范式的例子:
货物类型货物ID货物名称注意事项瓷碗1白色瓷碗易碎品瓷碗2青花瓷碗易碎品瓷碗3雕花瓷碗易碎品三合板1普通三合板易燃物品,注意防火
在该表中主键为(货物类型,货物ID),货物名称字段完全依赖于这个主键,换句话说,货物的名称完全是取决于这个主键的值的。但“注意事项”这一列,仅依赖于一个主键中”货物类型“这一个属性。根据第二范式规定,既然表中存在一个对主键不是完全依赖的字段,那么我们就可以确定,该表不符合第二范式。

BCNF

image-20220524195725973

通俗点说就是在一个数据库R的关系中,如果关系

    α
   
  
  
   \alpha
  
 
α能推导出

 
  
   
    β
   
  
  
   \beta
  
 
β,则要么

 
  
   
    β
   
  
  
   \beta
  
 
β是

 
  
   
    α
   
  
  
   \alpha
  
 
α的子集,要么

 
  
   
    α
   
  
  
   \alpha
  
 
α是R的超码。

image-20220524203418750

BCNF分解算法

  1. 找出关系中的函数依赖关系,例如A→B
  2. 如果A不是超码或者B不是A的子集,则创建新的关系(A,B),并将B从原表中删除
  3. 直到找不出违反BCNF范式的表

例:

将class (course_id, title, dept_name, credits, sec_id, semester, year, building, room_number, capacity, time_slot_id)分解为BCNF范式,函数依赖关系如下:

  • course_id → title, dept_name, credits
  • building, room_number → capacity
  • course_id, sec_id, semester
  • year → building, room_number, time_slot_id

候选码如下:

{course_id, sec_id, semester, year}

BCNF分解如下:

  • course_id → title, dept_name, credits,但是course_id 不是超码,我们将class 分解为:​ ― course(course_id, title, dept_name, credits)​ ― class-1 (course_id, sec_id, semester, year, building, room_number, capacity, time_slot_id )
  • course是BCNF,在class-1中,存在依赖building, room_number → capacity ,但是 {building, room_number}不是class-1的超码,将class-1分解为:​ ― classroom (building, room_number, capacity)​ ― section (course_id, sec_id, semester, year, building, room_number, time_slot_id)

此时classroom和section是BCNF范式。

但是,BCNF分解不总是保持依赖的,例:

image-20220524205610912

因此,我们并不总能满足这三个设计目标:

  • 无损连接
  • BCNF
  • 保持依赖

3NF(常用)

因为BCNF不保持依赖,所以需要定义一种较弱的范式,称为第三范式(3NF),一般来说,数据库只需满足第三范式(3NF)就行了。

第三范式在BCNF范式上多了一个可选择的条件,下列条件中至少一个成立,就属于第三范式:

image-20220524213458880

超码: 一个或多个属性的集合,这些属性可以让我们在一个实体集中唯一地标识一个实体

候选码:一个或多个属性的集合,能够唯一标识一个元组,且它的真子集不能唯一标识元组。

主码(主键):从所有候选码中选择一个,作为主码。例如:学生关系(学号,身份证号,姓名,院系,专业,性别 ,生日),有两个候选码:【学号】和【身份证号】,我们可以选择学号为主码,也可以选择身份证号为主码(当然,一般还是选择学号为主码)。

属性:上例中:学号、身份证号、姓名。。。都是学生的属性。

主属性:主属性指的是候选码中的属性。上例中的学号、身份证号都可以称为主属性。选课(学号,课程号),此关系的候选码只有一个,为:【学号、课程号】,故主属性有:学号、课程号。

以上三个规则通俗点说就是:在一个数据库R的关系中,如果关系

    α
   
  
  
   \alpha
  
 
α能推导出

 
  
   
    β
   
  
  
   \beta
  
 
β,则要么

 
  
   
    β
   
  
  
   \beta
  
 
β是

 
  
   
    α
   
  
  
   \alpha
  
 
α的子集,要么

 
  
   
    α
   
  
  
   \alpha
  
 
α是R的超码,要么从关系

 
  
   
    α
   
  
  
   \alpha
  
 
α中推导出的属性是主属性(包含在候选码中)。

例:

image-20220524220344121

3NF分解算法:

  1. 求出所有依赖的正则覆盖
  2. 将所有的 α \alpha α→ β \beta β组成新的关系 R i = ( α , β ) R_i=(\alpha,\beta) Ri​=(α,β)
  3. 遍历所有的关系 R i R_i Ri​2.1 如果 R i R_i Ri​不包含候选码,则添加随意一个候选码;2.2 如果 R i R_i Ri​是其他模式的子集,将其删除

3NF示例:

关系模式:cust_banker_branch = (customer_id, employee_id, branch_name, type )

函数依赖:

  • customer_id, employee_id → branch_name, type
  • employee_id → branch_name
  • customer_id, branch_name → employee_id

候选码为(customer_id, employee_id)

  1. 计算正则覆盖:

branch_name 在第一个函数依赖中是多余的,没有其他的多余属性,因此,我们得到

FC =
 ― customer_id, employee_id → type 
 ― employee_id→branch_name
 ― customer_id, branch_name → employee_id
  1. 通过for循环,我们得到以下子关系模式:
  • (customer_id, employee_id, type)
  • (employee_id, branch_name)
  • (customer_id, branch_name, employee_id)
  • 由于每个关系都包含原关系模式的候选码,分解到此为止
  1. 在循环结束后,检查并删除模式。如(employee_id, branch_name)是其他模式的子集,应该删除。
  2. 最后,得到3NF分解的子关系模式:
(customer_id, employee_id,type)(customer_id, branch_name, employee_id)

虽然平时开发中满足第三范式就行了,但是我们还是需要了解一下第三范式的不足:

image-20220524221308292

多值依赖

4NF(不常用)

有时属于BCNF的模式仍然未充分规范化,考虑数据库 classes(course, teacher, book) 定义(c,t,b)

    ∈
   
  
  
   \in
  
 
∈classes,意思是教师t 可以教课程c,而b是需用于课程c 的教材,数据库将为每门课程列出能讲授该课程的教师的集合,以及需用的书的集合(不管谁讲授该课),course: teacher =1:n,course: book = 1:n,teacher和book是多值属性 , 并且teacher和book相互独立,如下图所示:

image-20220524231856230

该表中(course, teacher, book)是唯一的键,因此该关系模式属于BCNF,但是该表存在冗余,例如Sara是能教数据库的新教师,必须插入两条元组

(database, Sara, DB Concepts)(database, Sara, Ullman)

因此,最好将classes 分解成:

image-20220524232043061

在前面的例子中:

course→→teacher  (→→表示多值决定)
course→→book

对于多值决定的通俗解释就是:给定Y (course)的特定值,则有一个Z (teacher)值的集合和一个W (book)值的集合与之相关联,而这两个集合在某种意义上是相互独立的。

关系模式R关于函数依赖及多值依赖集合D属于4NF当且仅当有形如

    α
   
   
    →
   
   
    →
   
   
    β
   
  
  
   \alpha→→\beta
  
 
α→→β的多值依赖,下列至少一个成立:
  •                                β                         ⊆                         α                              \beta\subseteq\alpha                  β⊆α或                                   β                         ∪                         α                         =                         R                              \beta\cup\alpha=R                  β∪α=R
    
  •                                α                              \alpha                  α是模式R的超码
    

4NF的通俗解释是:在一个数据库R的关系中,如果关系

    α
   
  
  
   \alpha
  
 
α多值决定

 
  
   
    β
   
  
  
   \beta
  
 
β,则要么

 
  
   
    β
   
  
  
   \beta
  
 
β是

 
  
   
    α
   
  
  
   \alpha
  
 
α的子集,要么

 
  
   
    α
   
  
  
   \alpha
  
 
α是R的超码。

4NF的分解算法如下:

  1. 找出关系中的多值决定,例如A→→B
  2. 如果A不是超码或者B不是A的子集,则创建新的关系(A,B),并将B从原表中删除
  3. 直到找不出违反以上两个规则的表

例:

image-20220525075738027

候选码为(A,B,C,G)。R不属于4NF,因为A→→B,A不是R的超码

将R分解为:

image-20220525080107365

     R
    
    
     2
    
   
  
  
   R_2
  
 
R2​中,CG→→H,而CG不是超码,将

 
  
   
    
     R
    
    
     2
    
   
  
  
   R_2
  
 
R2​分解为:

image-20220525080245694

至此,完成了4NF的分解。


本文转载自: https://blog.csdn.net/Learning_xzj/article/details/124961588
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