数据库逻辑设计之三大范式,一看就懂

article/2025/5/18 18:15:37

数据库逻辑设计之三大范式

  • 第一范式
  • 第二范式
  • 第三范式
  • 反范式化
  • 范式化设计和反范式化设计的优缺点
    • 范式化
    • 反范式化

第一范式

1NF是对属性的原子性,要求属性具有原子性,不可再分解;

表:字段1、 字段2(字段2.1、字段2.2)、字段3 ......

如学生(学号,姓名,性别,出生年月日),如果认为最后一列还可以再分成(出生年,出生月,出生日),它就不是一范式了。

第二范式

2NF是对记录的惟一性,要求记录有惟一标识,即实体的惟一性,即不存在部分依赖;

表:学号、课程号、姓名、学分;

这个表明显说明了两个事务:学生信息, 课程信息;由于非主键字段必须依赖主键,这里学分依赖课程号,姓名依赖与学号,所以不符合二范式。

可能会存在问题:

数据冗余:,每条记录都含有相同信息;
删除异常:删除所有学生成绩,就把课程信息全删除了;
插入异常:学生未选课,无法记录进数据库;
更新异常:调整课程学分,所有行都调整。

正确做法:

学生:Student(学号, 姓名);
课程:Course(课程号, 学分);
选课关系:StudentCourse(学号, 课程号, 成绩)。

第三范式

3NF是对字段的冗余性,要求任何字段不能由其他字段派生出来,它要求字段没有冗余,即不存在传递依赖;

表: 学号, 姓名, 年龄, 学院名称, 学院电话

因为存在依赖传递: (学号) → (学生)→(所在学院) → (学院电话) 。

可能会存在问题:

数据冗余:有重复值;
更新异常:有重复的冗余信息,修改时需要同时修改多条记录,否则会出现数据不一致的情况 。
正确做法:

学生:(学号, 姓名, 年龄, 所在学院);学院:(学院, 电话)。

反范式化

一般说来,数据库只需满足第三范式(3NF)就行了。

没有冗余的数据库设计可以做到。但是,没有冗余的数据库未必是最好的数据库,有时为了提高运行效率,就必须降低范式标准,适当保留冗余数据。具体做法是:在概念数据模型设计时遵守第三范式,降低范式标准的工作放到物理数据模型设计时考虑。降低范式就是增加字段,允许冗余,达到以空间换时间的目的。

〖例〗:有一张存放商品的基本表,“金额”这个字段的存在,表明该表的设计不满足第三范式,因为“金额”可以由“单价”乘以“数量”得到,说明“金额”是冗余字段。但是,增加“金额”这个冗余字段,可以提高查询统计的速度,这就是以空间换时间的作法。

在Rose 2002中,规定列有两种类型:数据列和计算列。“金额”这样的列被称为“计算列”,而“单价”和“数量”这样的列被称为“数据列”。

范式化设计和反范式化设计的优缺点

范式化

优点:
在这里插入图片描述
缺点:
在这里插入图片描述

反范式化

优点:
在这里插入图片描述
缺点:
在这里插入图片描述
参考资料如下:
https://segmentfault.com/a/1190000013695030


http://chatgpt.dhexx.cn/article/ktPCXmgp.shtml

相关文章

数据库的逻辑结构设计

逻辑结构是独立于任何一种数据模型的,在实际应用中,一般所用的数据库环境已经给定(如SQL Server或Oracle或MySql)。由于目前使用的数据库基本上都是关系数据库,因此首先需要将E-R图转换为关系模型,然后根据具体DBMS的特点和限制转换为特定的DBMS支持下的数据模型,最后进行…

【数据库】概念设计、逻辑设计、关系数据库设计理论

一:概念设计: ER模型:实体属性和联系 实体及实体集: 实体的属性:属性和实体都是名词: 需求–》ER图: 属性无法再分,实体可由多个属性组成。 同一类联系: 实体与派生…

简谈数据库的设计

数据库设计就是根据业务系统的具体需要,结合我们所选用的DBMS(数据库管理系统),为这个业务系统构造出最优的数据存储模型。并建立好数据库中的表结构及表与表之间的关联关系的过程。使之能有效的对应用系统中的数据进行存储,并可以高效的对已…

论坛系统数据库设计

论坛系统数据库设计 1.引言2.QQ“摆烂式”设计2.1数据表设计猜测2.2分析增删查改实现方法2.3分析QQ"摆烂式"的优缺点2.4改进方法 3.“盖楼式”设计3.1数据表设计猜测3.2数据表设计优化 4.推荐设计 1.引言 最近,决定将开发的重点还是放在之前的易搭衣橱项目…

数据库逻辑结构设计 → E-R图

ER图分为实体、属性、关系三个核心部分。实体是长方形体现,而属性则是椭圆形,关系为菱形。 ER图的实体(entity) 即数据模型中的数据对象,例如人、学生、音乐都可以作为一个数据对象,用“矩形框”来表示&…

mysql逻辑结构设计_数据库设计:逻辑结构设计

概念结构设计所得的E-R模型是对用户需求的一种抽象的表达形式,它独立于任何一种具体的数据模型,因而也不能为任何一个具体的DBMS所支持。为了能够建立起最终的物理系统,还需要将概念结构进一步转化为某一DBMS所支持的数据模型,然后根据逻辑设计的准则、数据的语义约束、规范…

数据库逻辑结构设计

1、关系模式相关概念 层次模型:类似与树状结构,一层一层。 网状模型:类似一个散装的点可以互相连接。 关系模型:关系属性的名称、然后对应的属性。类似与二维表 目或度:关系模式中属性的个数。 候选码(候选建)&…

数据库概念设计与逻辑设计

一、概念设计 概念设计的目的就是为了建立概念数据模型,概念数据模型也称为高级数据模型,之所以称为高级数据模型是因为它更接近于人的思维,而不是机器的思维,相比于关系模型更容易理解,此处的高级和低级的概念&#…

数据库原理(十 二)- 逻辑结构设计

数据库原理(十 二)- 逻辑结构设计 前言E-R图向关系模型的转换数据模型的优化设计用户子模式 前言 概念结构是独立于任何一种数据模型的信息结构,逻辑结构设计的任务就是概念结构设计阶段设计好的基本E-R图转换为与选用数据库管理系统产品所支…

数据库逻辑设计

数据库设计 数据库设计包含需求设计、逻辑设计、物理设计和维护优化。 - 需求分析:全面了解产品设计的存储需求(存储需求,数据处理需求,数据的安全性和完整性) - 逻辑设计:设计数据的逻辑存储结构&#…

备战数学建模24-灰色关联分析2

目录 一、灰色关联分析 1-基本概念及步骤 2-经典案例及MATLAB编程实现 一、灰色关联分析 1-基本概念及步骤 灰色关系分析:就是计算某一个待比较的数列和参照数列的关联程度,关联程度越高,说明待比较数列越接近关联数列,则待比…

灰色关联分析法——系统分析或综合评价模型

Q1:什么是系统分析? 比方说在社会系统、经济系统、农业系统、教育系统中,每个系统都含有许多种因素,而这多种因素共同作用的结果决定了该系统的发展态势,我们常常希望知道在这众多因素中,哪些因素对系统发展…

数学建模笔记——评价类模型之灰色关联分析

这一篇就简单介绍一下灰色关联分析吧。灰色关联分析主要有两个作用,一是进行系统分析,判断影响系统发展的因素的重要性。第二个作用就是用于综合评价问题,给出研究对象或者方案的优劣排名。 不过这里我只能简单介绍一下,更加深入…

数学建模------综合评价模型之灰色关联分析

前言 提起综合评价模型,大家可能会比较熟悉层次分析法,但是层次分型法的主观性太强,有时构造的矩阵并不能通过一致性检验,所以了解一些其他的综合评价模型也是十分重要的。比较常用的综合评价模型有TOPSIS法,熵值法&a…

灰色关联分析及MATLAB实现

目录 一、灰色关联分析概述 灰色关联分析的基本思想: 二、灰色关联分析应用实例 举例一: 1. 确定分析数列 2. 对变量进行预处理 3. 计算子序列中各个指标与母序列的关联系数 三、 MATLAB实现 一、灰色关联分析概述 当一个系统是由多种因素共同作用时…

【数学建模】灰色关联分析 + Matlab代码实现

文章目录 一、学习内容:二、学习时间:三、学习产出:3.1 灰色关联分析基本思想3.2 运用灰色关联分析的基本步骤3.3 灰色关联分析代码实现(Matlab)3.3.1 应用一:分析产业对GDP的影响程度3.3.2 应用二:灰色关联分析评价河…

【数模】灰色关联分析与预测模型

文章目录 前言一、灰色预测(法)1.定义2.如何预测3.灰色预测的四种常见类型 二、灰色关联度分析灰色关联度 三、灰色生成数列四、灰色模型GM(1,1)五、灰色预测步骤 前言 灰色系统的应用 一、灰色预测(法) 1.定义 灰色预测法&a…

数学建模学习:灰色关联分析

一、灰色关联分析 1.概述 一般的抽象系统,如社会系统、经济系统、农业系统、生态系统、教育系统等都包含有许多种因素,多种因素共同作用的结果决定了该系统的发展态势。在众多的因素中,哪些是主要因素,哪些是次要因素&#xff1…

灰色关联分析笔记

什么时候用灰色关联分析? 灰色关联分析 是根据因素之间发展趋势的相似或相异程度,亦即“灰色关联度”,作为衡量因素间关联程度的一种方法 【若两个因素变化的趋势具有一致性,即同步变化程度较高,即可谓二者关联程度较…

MATLAB学习笔记_Day03灰色关联分析和灰色预测模型

学习视频:【零基础教程】老哥:数学建模算法、编程、写作和获奖指南全流程培训! 文章目录 1. 灰色关联分析与预测模型适用范围:1.1 灰色预测的概念1.2 灰色关联度与优势分析1.3 灰色预测模型1.4 灰色模型GM(1,1)1.5 灰色预测步骤 1…