标签：左外连接 数据模型 width 检测 区分 实验 不可 订单 模型
说到范式，经常碰到的一个说法就是，数据库设计满足第三范式就可以了，足够了。这个说法有时给人一种暗示，满足更高的范式是件复杂的事情，或至少是件繁琐的事情，没必要。
但实际上，很多模型一旦满足了第三范式，往往也已经满足了更高的范式。一些以第三范式为标准设计的库，很可能也已满足第四甚至第五范式，尽管它称呼起来都是说满足了第三范式。
现实中的业务往往有着自身的规律与约束，一个库模型，在满足第三范式时也满足了更高的范式，有时是一个很自然的事。相反，满足了第三范式但违反了更高的范式，这时候就要小心对待，这里很容易发生设计错误。
在实际的操作中，高范式往往代表着更多的连接，有时为了更好的响应速度、更便捷的某些操作，设计时会特意降低范式或违反范式。这种设计理念与本文的重点----“满足了第三范式但违反了更高的范式，这时候很容易发生设计错误”要注意区分开。
在继续下文前，先回顾下前三个范式的概念：
第一范式，表的列（关系的属性）是不可再分的，不能是复合的，每一列各自表示一个属性。这个也是关系数据库最基本的要求，不满足第一范式也就无法说什么关系的数据库。
第二范式，在第一范式的基础上，表中的每一行可以被唯一地区分。
第三范式，满足第二范式，并在候选键上不存在传递依赖。
“一个设计满足了第三范式，但可能违反了更高范式”--这条警示什么时候该响起？以下诸情况就是一些高危区：1.一个表是否与多个表关联，特别是参与了多个多对多关系。2表包含着复合键。3使用的不是自然键而是代理键。
下面以一些容易出错的关系表举例：
1.满足第三范式，但不满足第四范式
第四范式关注的是多值依赖。
1.1 学生关系表
学生关系表（学生，社团，课程）
显然，学生可以参加多个社团，也需要学习多个课程，这个表中社团属性依赖于学生，课程属性也依赖于学生，然后这2个属性有多种组合数据，这违反了第四范式。
现实中社团与课程的组合意义不大，容易判断。
如下面关系表的记录。注意这里为方便描述给的是模拟记录，实际中三个字段存的更可能是id值并且是三个表的外键。
1.2 快递送货表
快速送货表（快递员，订单，商品）
这里快递员按照订单进行派送，将订单上的所有商品送到顾客手上。
这种类型的模型也包含着多值依赖，并且这种模型一个高危的地方在于，每安排一个订单，可能需要插入多条数据，如某订单中包含3件商品，就必须插入三条数据。这里的更新容易造成数据不当。
该模型可以分解为2个关系表：
关系表1
（快递员，订单）
关系表2
（订单，商品）
2. 满足第三范式，但违反第五范式
第五范式要求候选键能推导出所有连接依赖。
2.1 教学日程计划表
教学日程计划表（教室 ，教师 ，课程）
在这个模型中，教师有教学任务，课程安排在具体的教室进行。即使老师们个个都是全能，什么课都能教，课程安排也要与教室类型匹配，生物课拿着待解剖的青蛙跑到钢琴教室显然不合适，现实中的老师也各有所长，虽然数学语文老师常来教体育课，但你应该不希望你的数学语文是体育老师教的。调侃的话不多说，这个模型里有2个依赖：1.课程依赖教室的类型。2.教师依赖具体的课程。
如下教学日程计划表模拟数据:
模型涉及的表如下：
教师表(TeacherID,Name)
教室表(RoomID,RoomName)
课目表(CourseID,CourseName)
教师任教表(TeacherID,CourseID)
教室科目表(RoomID,CourseID)
日程计划表(TeacherID,CourseID,RoomID,StartTime,EndTime)
模型：
如上图，日程计划表中的三个外键TeacherID,CourseID,RoomID组成联合主键，并分别关联三个实体表Teacher，Course，Room。这种情况无法避免如上面（教学日程计划表）模拟数据最后一条记录，室内篮球馆本来应该上体育课，但安排了生物实验课，任课老师也发生错误安排了数学老师。
为防止异常数据，模型可以调整为：
上图并没有改变表，只是改变了表之间的关系。最主要的变化是日程计划表Schedule的外键关联指向的是2张关系表TeacherCourse,RoomCourse。图中发现Schedule的三个外键仍然和原来的一样，如果对此有疑惑，不妨设想在关系表TeacherCourse，RoomCourse上各自设立代理主键key1，key2，此时Schedule的联合主键就是(key1,key2)。不过在这个模型中，代理主键会屏蔽掉很多关键信息，连接时也无必要，因此使用3个键作联合主键，但注意此时的键关系与原模型是不同的。
无损分解是一种分析是否违反较高范式的方法。当你有个大表，可以把其中的某些字段分离出来作为单独的表，经过去重DISTINCT后做驱动表与原来的表进行左外连接 LEFT OUTER JOIN，如果得到的结果没有任何数据丢失，则原来的表可能违反了一些范式，需要检查是否存在异常数据。当进行这样的分析时，表中应该有足够的数据，少量的数据不一定能满足判断。
总结：
1.大多数数据模型已经满足了高范式，明显违反高范式时需要注意。
2.多对多关系、复合键、代理键是容易出现违反高范式的地方。
3.无损分解是一种有效的检测方法。
4.第六范式是将表的关系减少到只存在一个非关键属性，这样会导致表数量膨胀，但可以避免空值列。第六范式的情况很少，未在文中讨论，放在这里只是记录一下。
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原文地址：https://www.cnblogs.com/GGGong/p/11816164.html
