数据库的设计规范：第一范式、第二范式、第三范式、巴斯范式

文章目录

1. 范式的概念

1.1 范式分类

目前关系型数据库有六种常见范式，按照范式级别，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）和第五范式（5NF，又称完美范式）

。

数据库的

范式设计越高阶，冗余度就越低

，同时高阶的范式

一定符合低阶范式的要求

，满足最低要求的范式是第一范式（1NF）。在第一范式的基础上进一步满足更多规范要求的称为第二范式（2NF），其余范式以次类推。

一般来说，在关系型数据库设计中，最高也就遵循到

BCNF

，普遍还是

3NF

。但也不绝对，有时候为了提高某些查询性能，我们还需要破坏范式规则，也就是

反规范化

。

1.2 键和相关属性的概念

• 超键：能唯一标识元组的属性集叫做超键（主键、主键+任意字段、任何组合能唯一的能标识这一行的就是超键）。
• 候选键：如果超键不包括多余的属性，那么这个超键就是候选键（最小的超键，能唯一标识一行数据的字段）。
• 主键：用户可以从候选键中选择一个作为主键。
• 外键：如果数据表R1中的某属性集不是R1的主键，而是另一个数据表R2的主键，那么这个属性集就是数据表R1的外键。
• 主属性：包含在任一候选键中的属性称为主属性（候选键涉及到的属性）。
• 非主属性：与主属性相对，指的是不包含在任何一个候选键中的属性（候选键不涉及到的属性）。

通常，我们也将候选键称之为“

码

”，把主键也称为“

主码

”。因为键可能是由多个属性组成的针对单个属性，我们还可以用主属性和非主属性来进行区分。

2. 第一范式（1st NF）

2.1 概念

第一范式主要是确保数据表中每个字段的值必须具有

原于性

，也就是说数据表中每个字段的值为不可再次拆分的最小数据单元。

我们在设计某个字段的时候，对于字段X来说，不能把字段X拆分成字段X-1和字段X-2。事实上，任何的DBMS都会满足第一范式的要求，不会将字段进行拆分。

2.2 举例

2.1 总结

1NF告诉我们字段属性需要是原子性的，数据不可再分

3. 第二范式（2nd NF）

3.1 概念

第二范式要求，在满足第一范式的基础上，还要

满足数据表里的每一条数据记录，都是可唯一标识的。而且所有非主键字段，都必须完全依赖主键，不能只依赖主键的一部分

。如果知道主键的所有属性的值，就可以检索到任何元组（行）的任何属性的任何值。（要求中的主键，其实可以拓展替换为候选键）。

3.2 举例

非完全依赖候选键产生的问题：

1. 数据冗余：如果一个球员可以参加m场比赛，那么球员的姓名和年龄就重复了m-1次。一个比赛也可能会有n个球员参加，比赛的时间和地点就重复了n-1次。
2. 插入异常：如果我们想要添加一场新的比赛，但是这时还没有确定参加的球员都有谁，那么就没法插入。
3. 删除异常：如果我要删除某个球员编号，如果没有单独保存比赛表的话，就会同时把比赛信息删除掉。
4. 更新异常：如果我们调整了某个比赛的时间，那么数据表中所有这个比赛的时间都需要进行调整，否则就会出现一场比赛时间不同的情况。

改进后：

3.3 总结

第二范式（2NF）要求实体的属性完全依赖主关键字。如果存在不完全依赖，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，新实体与元实体之间是一对多的关系。

4. 第三范式(3rd NF)

4.1 概念

第三范式是在第二范式的基础上，确保数据表中的每一个非主键字段都和主键字段直接相关，也就是说，

要求数据表中的所有非主键字段不能依赖于其他非主键字段

。（即，不能存存非主属性A依赖于非主属性B，非主属性B依赖于主键C的情况，即存在“A→B→C”的决定关系）通俗地讲，该规则的意思是所有

非主键属性

之间不能有依赖关系，必须

相互独立

。

这里的主键可以拓展为候选键。

4.2 举例

4.3 总结

符合3NF后的数据模型通俗地讲，2NF和3NF通常以这句话概括：“每个非键属性依赖于键，依赖于整个键，并且除了键别无他物。

5. 范式的优缺点

5.1 优点

数据的标准化有助于`消除数据库中的数据冗余``，第三范式（3NF）通常被认为在性能、扩展性和数据完整性方面达到了最好的平衡。

5.2 缺点

范式的使用，

可能降低查询的效率

。因为范式等级越高，设计出来的数据表就越多、越精细，数据
的冗余度就越低，进行数据查询的时候就可能需要关联多张表，这不但代价昂贵，

也可能使一些索引策略无效

。

6. 反范式化

6.1 概念

有的时候不能简单按照规范要求设计数据表，因为有的数据看似冗余，其实对业务来说十分重要。这个时候，我们就要遵循

业务优先

的原则，首先满足业务需求，再尽量减少冗余。

如果数据库中的数据量比较大，系统的UV和PV访问频次比较高，则完全按照MySQL的三大范式设计数据表，读数据时会产生大量的关联查询，在一定程度上会影响数据库的读性能。如果我们想对查询效率进行优化，

反范式优化

也是一种优化思路。此时，可以通过在数据表中

增加冗余字段

来提高数据库的读性能。

6.2 规范与性能平衡

1. 为满足某种商业目标，数据库性能比规范化数据库更重要
2. 在数据规范化的同时，要综合考虑数据库的性能
3. 通过在给定的表中添加额外的字段，以大量减少需要从中搜索信息所需的时间
4. 通过在给定的表中插入计算列，以方便查询

6.3 举例

6.4 代码演示

#07-数据表的设计规范#反范式化的举例：CREATEDATABASE atguigudb3;USE atguigudb3;#学生表CREATETABLE student(
stu_id INTPRIMARYKEYAUTO_INCREMENT,
stu_name VARCHAR(25),
create_time DATETIME);#课程评论表CREATETABLE class_comment(
comment_id INTPRIMARYKEYAUTO_INCREMENT,
class_id INT,
comment_text VARCHAR(35),
comment_time DATETIME,
stu_id INT);###创建向学生表中添加数据的存储过程DELIMITER//CREATEPROCEDURE batch_insert_student(INSTARTINT(10),IN max_num INT(10))BEGINDECLARE i INTDEFAULT0;DECLARE date_start DATETIMEDEFAULT('2017-01-01 00:00:00');DECLARE date_temp DATETIME;SET date_temp = date_start;SET autocommit=0;REPEATSET i=i+1;SET date_temp = DATE_ADD(date_temp,INTERVAL RAND()*60SECOND);INSERTINTO student(stu_id, stu_name, create_time)VALUES((START+i), CONCAT('stu_',i), date_temp);
UNTIL i = max_num
ENDREPEAT;COMMIT;END//DELIMITER;#调用存储过程，学生id从10001开始，添加1000000数据CALL batch_insert_student(10000,1000000);####创建向课程评论表中添加数据的存储过程DELIMITER//CREATEPROCEDURE batch_insert_class_comments(INSTARTINT(10),IN max_num INT(10))BEGINDECLARE i INTDEFAULT0;DECLARE date_start DATETIMEDEFAULT('2018-01-01 00:00:00');DECLARE date_temp DATETIME;DECLARE comment_text VARCHAR(25);DECLARE stu_id INT;SET date_temp = date_start;SET autocommit=0;REPEATSET i=i+1;SET date_temp = DATE_ADD(date_temp,INTERVAL RAND()*60SECOND);SET comment_text = SUBSTR(MD5(RAND()),1,20);SET stu_id = FLOOR(RAND()*1000000);INSERTINTO class_comment(comment_id, class_id, comment_text, comment_time, stu_id)VALUES((START+i),10001, comment_text, date_temp, stu_id);
UNTIL i = max_num
ENDREPEAT;COMMIT;END//DELIMITER;#添加数据的存储过程的调用，一共1000000条记录CALL batch_insert_class_comments(10000,1000000);#########SELECTCOUNT(*)FROM student;SELECTCOUNT(*)FROM class_comment;###需求######SELECT p.comment_text, p.comment_time, stu.stu_name 
FROM class_comment AS p LEFTJOIN student AS stu 
ON p.stu_id = stu.stu_id 
WHERE p.class_id =10001ORDERBY p.comment_id DESCLIMIT10000;#####进行反范式化的设计#######表的复制CREATETABLE class_comment1
ASSELECT*FROM class_comment;#添加主键，保证class_comment1 与class_comment的结构相同ALTERTABLE class_comment1
ADDPRIMARYKEY(comment_id);SHOWINDEXFROM class_comment1;#向课程评论表中增加stu_name字段ALTERTABLE class_comment1
ADD stu_name VARCHAR(25);#给新添加的字段赋值UPDATE class_comment1 c
SET stu_name =(SELECT stu_name
FROM student s
WHERE c.stu_id = s.stu_id
);#查询同样的需求SELECT comment_text, comment_time, stu_name 
FROM class_comment1 
WHERE class_id =10001ORDERBY comment_id DESCLIMIT10000;

6.5 反范式的问题

• 存储空间变大了
• 一个表中字段做了修改，另一个表中冗余的字段也需要做同步修改，否则数据不一致
• 若采用存储过程来支持数据的更新、删除等额外操作，如果更新频繁，会非常消耗系统资源
• 在数据量小的情况下，反范式不能体现性能的优势，可能还会让数据库的设计更加复杂

6.6 反范式的适用场景

当

冗余信息有价值或者能大幅度提高查询效率

的时候，我们才会采取反范式的优化。

6.6.1 增加冗余的建议

1. 不需要经常进行修改；
2. 查询的时候不可或缺。

6.6.2 历史快照、历史数据的需要

在现实生活中，我们经常需要一些冗余信息，比如订单中的收货人信息，包括姓名、电话和地址等。每次发生的

订单收货信息

都属于

历史快照

，需要进行保存，用户修改自己的信息时，这时保存这些冗余信息可以起到历史证明的作用。

反范式优化也常用在

数据仓库

的设计中，因为数据仓库通常

存储历史数据

，对增删改的实时性要求不强，对历史数据的分析需求强。这时适当允许数据的冗余度，更方便进行数据分析。

简单总结下数据仓库和数据库在使用上的区别：

1. 数据库设计的目的在于捕获数据，而数据仓库设计的目的在于分析数据；
2. 数据库对数据的增删改实时性要求强，需要存储在线的用户数据，而数据仓库存储的一般是历史数据；
3. 数据库设计需要尽量避免冗余，但为了提高查询效率也允许一定的冗余度，而数据仓库在设计上更偏向采用反范式设计。

7. BCNF（巴斯范式）

7.1 概念

人们在3NF的基础上进行了改进，提出了

巴斯范式（BCNF），也叫做巴斯-科德范式

（Boyce-Codd NormalForm）。BCNF被认为没有新的设计规范加入，只是对第三范式中设计规范要求更强，使得数据库冗余度更小。所以，称为是修正的第三范式，或扩充的第三范式，BCNF不被称为第四范式。

若一个关系达到了第三范式，并且它只有一个候选键，或者它的每个候选键都是单属性

，则该关系自然达到BC范式。

一般来说，一个数据库设计符合3NF或BCNF就可以了。

7.2 举例