数据库的三范式是什么?csdn

数据库的三范式是一种关系型数据库设计的规范，旨在通过规范化数据结构来消除冗余和数据异常，以提高数据库的性能和维护性。它包括以下三个范式：

第一范式（1NF）：确保每个数据表中的每个字段都是原子的，即每个字段都只包含一个值。这可以通过将表拆分成更小的表，并在这些表中存储单一值来实现。

第二范式（2NF）：在满足1NF的基础上，确保每个数据表中的非主键字段都完全依赖于主键。如果有一个复合主键，那么非主键字段必须完全依赖于所有复合主键字段，而不是依赖于部分复合主键字段。

第三范式（3NF）：在满足2NF的基础上，确保每个数据表中的非主键字段之间不存在传递依赖关系。换句话说，非主键字段之间不能互相依赖，而是要通过关联关系连接。

通过将数据库设计符合三范式，可以减少数据冗余，避免数据更新异常，提高查询性能，简化数据操作和维护。然而，对于某些特殊情况，严格遵循三范式可能会带来一些额外的复杂性和性能问题，因此在实际应用中，需要根据具体情况进行权衡和优化。

相关问题

用例子具体解释数据库三大范式

好的，我来给您举几个例子。

首先，我们来看一下第一范式（1NF）。1NF要求每个属性都是原子性的，不可再分。例如，考虑以下一个表格：

| 学生姓名 | 课程1成绩 | 课程2成绩 | 课程3成绩 |
| -------- | ---------- | ---------- | ---------- |
| 张三 | 80 | 90 | 85 |
| 李四 | 70 | 75 | 80 |
| 王五 | 85 | 80 | 90 |

这个表格不符合1NF，因为课程成绩不是原子性的，应该将其拆分为多个表格。更合理的表格应该是这样的：

| 学生姓名 | 课程编号 | 成绩 |
| -------- | -------- | ---- |
| 张三 | 1 | 80 |
| 张三 | 2 | 90 |
| 张三 | 3 | 85 |
| 李四 | 1 | 70 |
| 李四 | 2 | 75 |
| 李四 | 3 | 80 |
| 王五 | 1 | 85 |
| 王五 | 2 | 80 |
| 王五 | 3 | 90 |

这个表格符合1NF，因为每个属性都是原子性的。

接下来，我们来看一下第二范式（2NF）。2NF要求满足1NF，且非主键属性完全依赖于主键。例如，考虑以下一个表格：

| 作者 | 书名 | 出版社 |
| --------- | --------------- | ------------ |
| 张三 | 《数据库设计》 | 机械工业出版 |
| 李四 | 《C语言教程》 | 人民邮电出版 |
| 张三 | 《编程思想》 | 机械工业出版 |

这个表格不符合2NF，因为出版社属性不完全依赖于主键（作者+书名），而是和作者相关。更合理的表格应该是这样的：

| 作者 | 书名 |
| ---- | --------------- |
| 张三 | 《数据库设计》 |
| 李四 | 《C语言教程》 |
| 张三 | 《编程思想》 |

| 书名 | 出版社 |
| --------------- | ------------ |
| 《数据库设计》 | 机械工业出版 |
| 《C语言教程》 | 人民邮电出版 |
| 《编程思想》 | 机械工业出版 |

这个表格符合2NF，因为非主键属性（出版社）完全依赖于主键（作者+书名）。

最后，我们来看一下第三范式（3NF）。3NF要求满足2NF，且不存在传递依赖。例如，考虑以下一个表格：

| 学生姓名 | 班级 | 班级所在学院 | 学院所在城市 |
| -------- | ---- | ------------ | ------------ |
| 张三 | 1 | 计算机学院 | 北京市 |
| 李四 | 2 | 机械学院 | 上海市 |
| 王五 | 3 | 化学学院 | 北京市 |

这个表格不符合3NF，因为班级所在学院和学院所在城市之间存在传递依赖，即班级 -> 班级所在学院 -> 学院所在城市。更合理的表格应该是这样的：

| 学生姓名 | 班级 | 班级所在学院 |
| -------- | ---- | ------------ |
| 张三 | 1 | 计算机学院 |
| 李四 | 2 | 机械学院 |
| 王五 | 3 | 化学学院 |

| 学院名称 | 学院所在城市 |
| ---------- | ------------ |
| 计算机学院 | 北京市 |
| 机械学院 | 上海市 |
| 化学学院 | 北京市 |

这个表格符合3NF，因为不存在传递依赖。

数据库的范式解决问题

数据库范式主要是为解决关系数据库中的数据冗余、更新异常、插入异常和删除异常等问题而引入的设计理念。通过应用数据库范式，可以避免数据冗余，减少数据库的存储空间，并且减轻维护数据完整性的成本。范式化的数据库设计可以消除重复数据，减少数据冗余，更好地组织数据库内的数据，并有效利用磁盘空间。然而，范式化的数据库设计也有一些缺点，比如查询变得复杂，需要更多的连接，一些复合索引的列被分割到不同的表中，导致索引策略不佳。因此，在一定程度上，数据库设计有时需要打破范式，引入反范式设计，特别是在高可用的OLTP数据库中。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [数据库范式](https://blog.csdn.net/weixin_49251429/article/details/124960401)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [数据库：数据库范式](https://blog.csdn.net/qq_42192693/article/details/109701075)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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