数据库三大范式

为了建立冗余较小、结构合理的数据库，设计数据库时必须遵循一定的规则。在关系型数据库中这种规则就称为范式。范式是符合某一种设计要求的总结。要想设计一个结构合理的关系型数据库，必须满足一定的范式。

在实际开发中最为常见的设计范式有三个：

1．第一范式(确保每列保持原子性)

第一范式是最基本的范式。如果数据库表中的所有字段值都是不可分解的原子值，就说明该数据库表满足了第一范式。

第一范式的合理遵循需要根据系统的实际需求来定。比如某些数据库系统中需要用到“地址”这个属性，本来直接将“地址”属性设计成一个数据库表的字段就行。但是如果系统经常会访问“地址”属性中的“城市”部分，那么就非要将“地址”这个属性重新拆分为省份、城市、详细地址等多个部分进行存储，这样在对地址中某一部分操作的时候将非常方便。这样设计才算满足了数据库的第一范式，如下表所示。

上表所示的用户信息遵循了第一范式的要求，这样在对用户使用城市进行分类的时候就非常方便，也提高了数据库的性能。

2．第二范式(确保表中的每列都和主键相关)

第二范式在第一范式的基础之上更进一层。第二范式需要确保数据库表中的每一列都和主键相关，而不能只与主键的某一部分相关（主要针对联合主键而言）。也就是说在一个数据库表中，一个表中只能保存一种数据，不可以把多种数据保存在同一张数据库表中。

比如要设计一个订单信息表，因为订单中可能会有多种商品，所以要将订单编号和商品编号作为数据库表的联合主键，如下表所示。

 订单信息表

这样就产生一个问题：这个表中是以订单编号和商品编号作为联合主键。这样在该表中商品名称、单位、商品价格等信息不与该表的主键相关，而仅仅是与商品编号相关。所以在这里违反了第二范式的设计原则。

而如果把这个订单信息表进行拆分，把商品信息分离到另一个表中，把订单项目表也分离到另一个表中，就非常完美了。如下所示。

这样设计，在很大程度上减小了数据库的冗余。如果要获取订单的商品信息，使用商品编号到商品信息表中查询即可。

3．第三范式(确保每列都和主键列直接相关,而不是间接相关)

第三范式需要确保数据表中的每一列数据都和主键直接相关，而不能间接相关。

比如在设计一个订单数据表的时候，可以将客户编号作为一个外键和订单表建立相应的关系。而不可以在订单表中添加关于客户其它信息（比如姓名、所属公司等）的字段。如下面这两个表所示的设计就是一个满足第三范式的数据库表。

这样在查询订单信息的时候，就可以使用客户编号来引用客户信息表中的记录，也不必在订单信息表中多次输入客户信息的内容，减小了数据冗余。

E-R图

E-R图为实体-联系（Entity-Relation）图，提供了表示实体型、属性和联系的方法，用来描述现实世界的概念模型。
　　构成E-R图的基本要素是实体型、属性和联系，其表示方法为：
　　· 实体型(Entity)：用矩形表示，矩形框内写明实体名；比如学生张三丰、学生李寻欢都是实体。
　　· 属性(Attribute)：用椭圆形表示，并用无向边将其与相应的实体连接起来；比如学生的姓名、学号、性别、都是属性。

　　· 联系(Relationship)：用菱形表示，菱形框内写明联系名，并用无向边分别与有关实体连接起来，同时在无向边旁标上联系的类型（1 : 1，1 : n或m : n）。 比如老师给学生授课存在授课关系，学生选课存在选课关系。

如下图所示：是一个班级、学生、课程、教师之间的ER图：

实体-联系图(Entity-Relation Diagram)用来建立数据模型,在数据库系统概论中属于概念设计阶段，形成一个独立于机器，独立于DBMS的ER图模型。 通常将它简称为ER图，相应地可把用ER图描绘的数据模型称为ER模型。ER图提供了表示实体（即数据对象）、属性和联系的方法，用来描述现实世界的概念模型。

　　ER模型最早由Peter Chen于1976年提出，它在数据库设计领域得到了广泛的认同，但很少用作实际数据库管理系统的数据模型。即使对SXL-92数据库来说，设计好的数据库也是具有挑战性的。它们可以在许多关于数据库设计的文献中找到，比如Toby Teorsey 的著作（1994 ）。

　　大部分数据库设计产品使用实体-联系模型（ER模型）帮助用户进行数据库设计。ER数据库设计工具提供了一个“方框与箭头”的绘图工具，帮助用户建立ER图来描绘数据。

编辑本段

　　构成E-R图的基本要素是实体、属性和联系。  一个简单的例子

　　实体（entity）：客观存在并且可以相互区分的事物称为实体。实体既可以是具体的对象，也可以是抽象的对象。

　　属性（attribute）：实体的特性称为属性。主属性（identifier）则是能唯一标识实体的属性。

　　联系（relationship）：实体之间的相互关系称为联系。联系可分为“一对一联系”、“一对多联系”、“多对多联系” 3种类型。

编辑本段

成分

　　在ER图中有如下四个成分：

　　矩形框：表示实体，在框中记入实体名。

　　菱形框：表示联系，在框中记入联系名。

　　椭圆形框：表示实体或联系的属性，将属性名记入框中。对于主属性名，则在其名称下划一下划线。

　　连线：实体与属性之间；实体与联系之间；联系与属性之间用直线相连，并在直线上标注联系的类型。（对于一对一联系，要在两个实体连线方向各写1； 对于一对多联系，要在一的一方写1，多的一方写N；对于多对多关系，则要在两个实体连线方向各写N,M。)

单元测试

http://blog.csdn.net/sunzhenhua0608/article/details/8858151

事务（Transaction）是并发控制的基本单位。所谓的事务，它是一个操作序列，这些操作要么都执行，要么都不执行，它是一个不可分割的工作单位。例如，银行转账工作：从一个账号扣款并使另一个账号增款，这两个操作要么都执行，要么都不执行。所以，应该把它们看成一个事务。事务是数据库维护数据一致性的单位，在每个事务结束时，都能保持数据一致性。

针对上面的描述可以看出，事务的提出主要是为了解决并发情况下保持数据一致性的问题。

事务具有以下4个基本特征。

●   Atomic（原子性）：事务中包含的操作被看做一个逻辑单元，这个逻辑单元中的操作要么全部成功，要么全部失败。

●   Consistency（一致性）：只有合法的数据可以被写入数据库，否则事务应该将其回滚到最初状态。

●   Isolation（隔离性）：事务允许多个用户对同一个数据进行并发访问，而不破坏数据的正确性和完整性。同时，并行事务的修改必须与其他并行事务的修改相互独立。

●   Durability（持久性）：事务结束后，事务处理的结果必须能够得到固化。

2.事务的语句
　开始事物：BEGIN TRANSACTION
　提交事物：COMMIT TRANSACTION
　回滚事务：ROLLBACK TRANSACTION
3.事务的4个属性
     ①原子性(Atomicity)：事务中的所有元素作为一个整体提交或回滚，事务的个元素是不可分的，事务是一个完整操作。
  ②一致性(Consistemcy)：事物完成时，数据必须是一致的，也就是说，和事物开始之前，数据存储中的数据处于一致状态。保证数据的无损。
  ③隔离性(Isolation)：对数据进行修改的多个事务是彼此隔离的。这表明事务必须是独立的，不应该以任何方式以来于或影响其他事务。
  ④持久性(Durability)：事务完成之后，它对于系统的影响是永久的，该修改即使出现系统故障也将一直保留，真实的修改了数据库
4.事务的保存点
     SAVE TRANSACTION 保存点名称 --自定义保存点的名称和位置
     ROLLBACK TRANSACTION 保存点名称 --回滚到自定义的保存点

其他高手的一些补充：

事务的标准定义： 指作为单个逻辑工作单元执行的一系列操作，而这些逻辑工作单元需要具有原子性，  一致性，隔离性和持久性四个属性，统称为ACID特性。

所谓事务是用户定义的一个数据库操作序列,这些操作要么全做要么全不做,是一个不可分割的工作单位。例如,在关系数据库中,一个事务可以是一条SQL语句、一组SQL语句或整个程序。 
事务和程序是两个概念。一般地讲,一个程序中包含多个事务。
事务的开始与结束可以由用户显式控制。如果用户没有显式地定义事务,则由DBMS按缺省规定自动划分事 
务。在SQL语言中,定义事务的语句有三条： 
BEGIN TRANSACTION 
COMMIT 
ROLLBACK

同生共死。。
显示事务被用begin transaction 与 end transaction 标识起来，其中的 update 与 delete 语句或者全部执行或者全部不执行。。 如：
begin transaction T1
update student
set name=‘Tank‘
where id=2006010
delete from student
where id=2006011
commit
简单地说，事务是一种机制，用以维护数据库的完整性。

其实现形式就是将普通的SQL语句嵌入到Begin Tran...Commit Tran 中（或完整形式 Begin Transaction...Commit Transaction)，当然，必要时还可以使用RollBack Tran 回滚事务，即撤销操作。

利用事务机制，对数据库的操作要么全部执行，要么全部不执行，保证数据库的一致性。需要使用事务的SQL语句通常是更新和删除操作等。

end transaction T1

关于savepoint

用户在事务（transaction）内可以声明（declare）被称为保存点（savepoint）
的标记。保存点将一个大事务划分为较小的片断。

用户可以使用保存点（savepoint）在事务（transaction）内的任意位置作标
记。之后用户在对事务进行回滚操作（rolling back）时，就可以选择从当前
执行位置回滚到事务内的任意一个保存点。例如用户可以在一系列复杂的更
新（update）操作之间插入保存点，如果执行过程中一个语句出现错误，用
户 可以回滚到错误之前的某个保存点，而不必重新提交所有的语句。

在开发应用程序时也同样可以使用保存点（savepoint）。如果一个过程
（procedure）内包含多个函数（function），用户可以在每个函数的开始位置
创建一个保存点。当一个函数失败时， 就很容易将数据恢复到函数执行之前
的状态，回滚（roll back）后可以修改参数重新调用函数，或执行相关的错误
处理。

当事务（transaction）被回滚（rollback）到某个保存点（savepoint）后，
Oracle将释放由被回滚语句使用的锁。其他等待被锁资源的事务就可以继续
执行。需要更新（update）被锁数据行的事务也可以继续执行。

将事务（transaction）回滚（roll back）到某个保存点（savepoint）的过程如
下：
1. Oracle 回滚指定保存点之后的语句
2. Oracle 保留指定的保存点，但其后创建的保存点都将被清除
3. Oracle 释放此保存点后获得的表级锁（table lock）与行级锁（row
lock），但之前的数据锁依然保留。

被部分回滚的事务（transaction）依然处于活动状态，可以继续执行。

一个事务（transaction）在等待其他事务的过程中，进行回滚（roll back）到
某个保存点（savepoint）的操作不会释放行级锁（row lock）。为了避免事务
因为不能获得锁而被挂起，应在执行 UPDATE 或 DELETE 操作前使用 FOR
UPDATE ... NOWAIT 语句。（以上内容讲述的是回滚保存点之前所获得的
锁。而在保存点之后获得的行级锁是会被释放的，同时保存点之后执行的
SQL 语句也会被完全回滚）

☆事务的概念
事务指逻辑上的一组操作，组成这组操作的各个单元，要不全部成功，要不全部不成功。
例如：A——B转帐，对应于如下两条sql语句
  update from account set money=money+100 where name=‘b’;
  update from account set money=money-100 where name=‘a’;
☆数据库开启事务命令
start transaction  开启事务
Rollback  回滚事务
Commit   提交事务
set   transction isolation level  设置事务隔离级别
select @@tx_isolation 查询当前事务隔离级别
☆事务的特性(ACID)
原子性（Atomicity）原子性是指事务是一个不可分割的工作单位，事务中的操作要么都发生，要么都不发生。 
一致性（Consistency）事务必须使数据库从一个一致性状态变换到另外一个一致性状态。
隔离性（Isolation）事务的隔离性是多个用户并发访问数据库时，数据库为每一个用户开启的事务，不能被其他事务的操作数据所干扰，多个并发事务之间要相互隔离。
持久性（Durability）持久性是指一个事务一旦被提交，它对数据库中数据的改变就是永久性的，接下来的其他操作和数据库故障不应该对其有任何影响。
使用JDBC管理事务
当一个连接对象被创建时，默认情况下JDBC是自动提交事务：每次执行一个 SQL 语句时，如果执行成功，就会向数据库自动提交，而不能回滚。如想多条SQL在同一事务中，可使用下列语句：
☆JDBC控制事务语句
Connection.setAutoCommit(false);
Connection.rollback();
Connection.commit();
☆演示银行转帐案例
在JDBC代码中使如下转帐操作在同一事务中执行。
  update from account set money=money-100 where name=‘a’;
  update from account set money=money+100 where name=‘b’;
☆设置事务回滚点
Savepoint sp = conn.setSavepoint();
Conn.rollback(sp);
Conn.commit();   //回滚后必须要提交
☆事务的隔离级别
多个线程开启各自事务操作数据库中数据时，数据库系统要负责隔离操作，以保证各个线程在获取数据时的准确性。
☆数据库共定义了四种隔离级别：
Serializable（串行化）：可避免脏读、不可重复读、虚读情况的发生。
Repeatable read（重复读）：可避免脏读、不可重复读情况的发生。
Read committed(读提交)：可避免脏读情况发生。
Read uncommitted(读未提交)：最低级别，以上情况均无法保证。
☆事务的隔离性
＊脏读：
指一个事务读取了另外一个事务未提交的数据。
 这是非常危险的，假设Ａ向Ｂ转帐１００元，Ａ在一台电脑上开启事务执行如下２步操作，向B存入100元，并把自己的钱减少100元：
 1.update account set money=money+100 while name=‘b’; 
 2.update account set money=money-100 while name=‘a’;
 
 当第1步执行完，第2步还未执行，A未提交时，此时Ｂ查询自己的帐户就会发现自己多了100元钱，以为A转了100元。如果A等B走后再回滚，B就会损失100元。
＊不可重复读：
在一个事物内读取表中的某一行数据，多次读取结果不同。
 例如银行想查询A帐户余额，第一次查询A帐户为200元，此时A向帐户内存了100元，银行此时又进行了一次查询，此时A帐户为300元了，银行可能就会很困惑，不知道哪次查询是准的。和脏读的区别是，脏读是读取前一事务未提交的脏数据，不可重复读是重新读取了前一事务已提交的数据。

很多人认为这种情况就对了，无须困惑，当然是后面的为准。我们可以考虑这样一种情况，比如银行程序需要将查询结果分别输出到电脑屏幕和写到文件中，结果在一个事务中针对输出的目的地，进行的两次查询不一致，导致文件和屏幕中的结果不一致，银行工作人员就不知道以哪个为准了。
＊虚读
是指在一个事务内读取到了别的事务插入的数据，导致前后读取不一致。
如丙存款100元未提交，这时银行做报表统计account表中所有用户的总额为2700元，然后丙提交了，这时银行再统计发现帐户为2800元了，造成虚读同样会使银行不知所措，到底以哪个为准。