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数据规范化 • 仅有好的RDBMS并不足以避免数据冗余,必须在数据库的设计中创建好的表结构。表设计后,很可能结构不合理,出现数据重复保存,简称数据的冗余,这对数据的增删改查带来很多后患,所以我们需要审核是否合理,就像施工图设计后,还需要其他机构进行审核图纸是否设计合理一样。 • 如何审核呢?需要一些有关数据库设计的理论指导规则,这些规则业界简称数据库的范式。Dr E.F.codd 最初定义了规范化的三个级别,范式是具有最小冗余的表结构。这些范式是: – 第一范式(1st NF -First Normal Fromate) – 第二范式(2nd NF-Second Normal Fromate) – 第三范式(3rd NF- Third Normal Fromate) • 如果每列都是不可再分的最小数据单元(也称为最小的原子单元),则满足第一范式(1NF)。第一范式的目标是确保每列的原子性。 • 如果一个关系满足1NF,并且除了主键以外的其他列,都依赖于该主键,则满足第二范式(2NF)。第二范式要求每个表只描述一件事情,确保表中的每列,都和主键相关。 • 如果一个关系满足2NF,并且除了主键以外的其他列都不传递依赖于主键列,则满足第三范式(3NF)。第三范式确保每列都和主键列直接相关,而不是间接相关。 下面我们来看个形象的例子吧!假设某建筑公司要设计一个数据库。公司的业务规则概括说明如下: • 公司承担多个工程项目,每一项工程有:工程号、工程名称、施工人员等 • 公司有多名职工,每一名职工有:职工号、姓名、性别、职务(工程师、技术员)等 • 公司按照工时和小时工资率支付工资,小时工资率由职工的职务决定(例如,技术员的小时工资率与工程师不同) • 公司定期制定一个工资报表,如图-1所示 图-1 某公司打印的工资报表 图-2 某公司的项目工时表 大家都看到,上面这样设计的表会有很多问题: 1.表中包含大量的冗余,可能会导致数据异常: • 更新异常 例如,修改职工号=1001的职务,则必须修改所有职工号=1001的行 • 添加异常 若要增加一个新的职工时,首先必须给这名职工分配一个工程。或者为了添加一名新职工的数据,先给这名职工分配一个虚拟的工程。(因为主关键字不能为空) • 删除异常 例如,1001号职工要辞职,则必须删除所有职工号=1001的数据行。这样的删除操作,很可能丢失了其它有用的数据 2.采用这种方法设计表的结构,虽然很容易产生工资报表,但是每当一名职工分配一个工程时,都要重复输入大量的数据。这种重复的输入操作,很可能导致数据的不一致性。 我们用第二范式规范一下: 我们再用第三范式规范一下,是不是明晰了很多?! 规范化和性能的关系 • 为满足某种商业目标,数据库性能比规范化数据库更重要 – 通过在给定的表中添加额外的字段,以大量减少需要从中搜索信息所需的时间 – 通过在给定的表中插入计算列(如成绩总分),以方便查询 • 进行规范化的同时,还需要综合考虑数据库的性能。数据库的三大范式和数据库的性能有时是矛盾的。 打个比方:大家都知道,环境保护非常重要,西方总是拿环保问题和中国刁难,说中国为了发展不顾环境保护、生态自然等。可中国目前的经济实力不够强大,如果人都吃不饱,空谈环保还有什么用呢?所以我们只能是在保持地区经济发展的前提下,尽量注重环保问题。这就是一种折中处理问题的典型。本例同样如此:为了满足三大范式,我们在规范化表格时就会拆分出越来越明细的表格。但客户喜欢综合的信息,为了满足客户,我们又需要把这些表通过连接查询还原为客户喜欢的综合数据。这和从一张表中读出数据相比,大大影响了数据库的查询性能。所以有时为了性能,需要做适当折中,适当牺牲规范化的要求,来提高数据库的性能。再如:在成绩表中添加一列-“成绩总分”,属于数据冗余,因为总分在查询时可由各门成绩求出来。但频繁查询成绩总分,并希望保存下来,所以有时表中就干脆添加总分这一列。
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