关系型数据库的设计范式

1、第一范式(1NF)
第一范式是第二三范式的基础,也是最基本的范式,不满足第一范式的数据库就不是关系型数据库。
第一范式的指导原则:
1)数据组的每个属性只可以包含一个值
2)关系中的每个数组必须包含相同数量的值
3)关系中的每个数组一定不能相同

2、第二范式(2NF)
第二范式要求实体的属性完全依赖于主关键字,即不能存在仅依赖主关键字一部分的属性,
如果存在,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,新实体与原实体之间是一对多的关系

3、第三范式(3NF)
第三范式要求关系表不存在非关键字列对任意候选关键字列的传递函数依赖,也就是说,第三范式要求一个关系表中不包含已在其他表中已包含的非主关键字信息

时间: 2024-10-09 20:31:47

关系型数据库的设计范式的相关文章

数据库的设计范式知识

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 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

数据库设计--范式的理解

原创:转载需注明原创地址 https://www.cnblogs.com/fanerwei222/p/11706874.html 关系型数据库的设计范式. 1?? 第一范式 : (基础NF)每一个列都不能再拆分. 例子:“身高体重”列, 还能拆分为“身高”和“体重”两列! 2?? 第二范式: (在1NF的基础上)非主键列对主键完全依赖.(在1NF的基础上消除非主键列对主键(联合主键)的部分依赖) 例子:“订单号”列和“商品号”列为联合主键,该行应该显示的是对应订单号中的商品号对应的具体商品的信息

关系型数据库与Key-value型数据库Mongodb模式设计对比

MongoDb 相比于传统的 SQL 关系型数据库,最大的不同在于它们的模式设计( Schema Design )上的差别,正是由于这一层次的差别衍生出其它各方面的不同. 我们可以简单的认为关系型数据库由数据库.表(table).记录(record)三个层次概念组成,而在构建一个关系型数据库的时候,工作重点和难点都在数据库表的划分与组织上.一般而言,为了平衡提高存取效率与减少数据冗余之间的矛盾,设计的数据库表都会尽量满足所谓的第三范式.相对的,可以认为MongoDb由数据库.集合(collect

数据库表设计的三范式

数据库范式1NF 2NF 3NF BCNF(实例)     设计范式(范式,数据库设计范式,数据库的设计范式)是符合某一种级别的关系模式的集合.构造数据库必须遵循一定的规则.在关系数据库中,这种规则就是范 式.关系数据库中的关系必须满足一定的要求,即满足不同的范式.目前关系数据库有六种范式:第一范式(1NF).第二范式(2NF).第三范式 (3NF).第四范式(4NF).第五范式(5NF)和第六范式(6NF).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 要求的称为第

数据库设计范式实例解析

设计范式(范式,数据库设计范式,数据库的设计范式)是符合某一种级别的关系模式的集合.构造数据库必须遵循一定的规则.在关系数据库中,这种规则就是范式.关系数据库中的关系必须满足一定的要求,即满足不同的范式.目前关系数据库有六种范式:第一范式(1NF).第二范式(2NF).第三范式(3NF).第四范式(4NF).第五范式(5NF)和第六范式(6NF).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要求的称为第二范式(2NF),其余范式以次类推.一般说来,数据库只需满足第三范

数据库schema设计与优化

原文地址 1. 前言 对于数据库而言,在日常开发中我们主要的关注点有两块,一个是schema的结构设计,另一个就是索引的优化,这两块是影响我们最终系统结构和性能的关键部分,自然也是我们花费精力最多的部分: 本文主要介绍数据库设计中的一般原则和优化手段,包括数据库的一半范式.反范式设计.数据切分.数据路由与合并等等 2. Schema设计的一般性原则 2.1 概述 范式理论是关系型数据库设计的黄金法则,它提供了数据结构化的理论基础,有效地保证了数据的一致性,应该说,关系型数据库就是在范式的基础上才

关系型数据库,摘要

关系型数据库,简单理解就是“行列-表-库”形式的二维数据库,采用关系模型来组织数据,简而言之就是二维表之间的字段可能通过某种关系而组合起来,形成规模较大的数据网络:当然,单独的关系表也可以作为一个简单库. 关系型数据库相较于其他类型数据库的最大优势是可以保持数据的一致性(事务处理),其他还有诸如以标准化为前提,数据更新的开销很小(相同的字段基本上都只有一处). 可以进行Join等复杂查询等. 关系型数据库也有相应的弊端,比如海量的读写都集中在一个数据库上的话,将会严重影响数据库的工作效率,所以大

图数据库与关系型数据库的区别与联系

最近我在用图形数据库来完成对一个初创项目的支持.在使用过程中觉得这种图形数据库实际上挺有意思的.因此在这里给大家做一个简单的介绍. NoSQL数据库相信大家都听说过.它们常常可以用来处理传统的关系型数据库所难以解决的一系列问题.通常情况下,这些NoSQL数据库分为Graph,Document,Column Family以及Key-Value Store等四种.这四种类型的数据库分别使用了不同的数据结构来记录数据.因此它们所适用的场景也不尽相同. 其中最为特别的便是图形数据库了.可以说,它和其它的

世界级的开源项目:TiDB 如何重新定义下一代关系型数据库

著名的开源分布式缓存服务 Codis 的作者,PingCAP 联合创始人& CTO ,资深 infrastructure 工程师的黄东旭,擅长分布式存储系统的设计与实现,开源狂热分子的技术大神级别人物.即使在互联网如此繁荣的今天,在数据库这片边界模糊且不确定地带,他还在努力寻找确定性的实践方向. 在数据库的平行世界里,黄东旭以不同的方式在追随着自己的内心.他认为,通常传统的关系型数据库无法满足海量数据处理和分析时,新一轮的窗口期也随之需求开启,但是各类劣势架构.内存架构. NoSQL 等方案都不