深入理解数据库范式——解题指南(数据库范式题目)

在数据库设计中，范式是一个非常关键的概念，常常被用来衡量一个数据库设计的合理性和优越性。而对于很多人来说，尤其是初学者，理解数据库范式却是一个非常困难的任务。本文将深入探讨数据库范式的本质，提供解题指南，帮助读者更好地理解和应用数据库范式。

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一、什么是范式？

范式是数据库设计中一个非常重要的概念，可以看作是对关系数据库的组织优化的一种规范化要求。范式通过规范化数据的重复度和冗余度，来保证数据库的一致性、可维护性和可拓展性。总体来说，范式可以分为多个级别，每个级别对应一定的规范化要求。在实际应用中，更高的范式通常意味着更复杂的数据库结构，更高的优化能力和更严格的数据逻辑限制。

二、范式的几个级别

在关系型数据库设计中，范式大致分为6个级别，分别是之一范式（1NF）、第二范式（2NF）、第三范式（3NF）、巴斯-科德范式（BCNF）、第四范式（4NF）和第五范式（5NF）。每个范式都建立在前一个范式的基础上，目的是进一步优化数据库结构和减少数据冗余。下面是对几个范式的简单介绍：

1. 之一范式（1NF）

之一范式，是关系型数据库的基本要求。在1NF中，每一行数据都是原子的，不可再分的。也就是说，将数据存储成表格的形式，每一行都是唯一的、非重复的，并且每一个属性只有一个值。

2. 第二范式（2NF）

第二范式（2NF）定义为符合之一范式（1NF）且非主键列完全依赖于主键。在满足1NF的基础上，要求每一个非主键字段都必须和主键形成完全依赖关系。这个范式的目的是为了让每个非主键字段都和唯一确定的主键有且仅有一一对应的关系。

3. 第三范式（3NF）

第三范式（3NF）定义为符合第二范式（2NF）且非主键列之间不存在传递依赖。在增强2NF的基础上，要求表中的每个非主键字段都不能依赖于其它非主键字段。这个范式设计的目的是为了将表中的冗余数据尽量减少到最小，保证表中每个属性的信息都是独立的。

4. 巴斯-科德范式（BCNF）

巴斯-科德范式，又称为第三点五范式(3.5NF)或BC范式，定义为符合第三范式（3NF）并且没有任何属性对主键的传递依赖。这个范式的目的是为了解决第三范式存在的依赖问题，使得表中所有属性都和主键直接相关。

5. 第四范式（4NF）

第四范式（4NF）定义为符合BC范式以及多值依赖的情况都被消除了。这个范式的目的是消除多值中的重复数据，同时维护数据一致性。

6. 第五范式（5NF）

第五范式（5NF）在实际应用中比较少见，定义为符合第四范式（4NF）并消除了任意多重循环依赖。

三、实战建议

在实际应用范式时，需要根据实际情况进行综合考虑。以下是一些建议：

1. 如果在表中出现重复字段，在处理方法中更好使用外键指向其他表中的主键。例如，你可以把地址放在独立的表中，然后在其他表中用外键引用它。

2. 在处理关联数据时，更好拆分成两个或多个表。比如说，如果一个商品可以有多个评价，那么更好把评价独立成一个表。

3. 遵守第三范式（3NF），确保表中的冗余数据最小化。如果必须经常抽取数据并且不能存在任何冗余，那么有时需要牺牲一些小的性能成本，来实现更小规模的表格。

4. 当表格的设计越来越复杂和难以管理时，可以考虑使用非关系型数据库或者其他技术，例如NoSQL或Hadoop来优化数据库。

在以后的数据库设计中，范式仍然是一个非常重要的概念，也将继续影响数据库结构的发展。因此，深入理解数据库范式是非常必要的。我相信，通过学习本文中的指南，读者可以更好地应用范式，让自己的数据库设计更加科学有效。

相关问题拓展阅读：

• 数据库范式问题！！

数据库范式问题！！

课程（课程号，课程名，学分）

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时数（课程号，授课教师号，授课时数）

1NF:字段不可分;

2NF:有主键，非主键字段依赖主键;

3NF:非主键字段不能相互依赖;

解释:

1NF:原子性 字段不可再分,否则就不是关系数据库;

2NF:唯一性 一个表只说明一个事物;

3NF:每列都与主键有直接关系，不存在传递依赖;

数据库中的范式问题．理论和时间要结合．

之一范式：当且仅当一个关系变量的所有的合法的值中，每一个元组的每个属性只含有

一个值时，该关系变量属于1 N F。

第二范式：（假定只有一个候选码，且该候选码是主码）当且仅当一个关系变量属于

1 N F，且该关系变量的每一个非码属性都完全函数依赖于主码时，该关系变量属于2 N F。

第三范式（假定关系变量只有一个候选码，且该候选码是主码）：当且仅当一个关系变

量属于2 N F且该关系变量的所有非码属性都不传递依赖于主码时，该关系变量属于3 N F。

注意：“不传递依赖”蕴涵不互相依赖，从这个意义上说，该术语的解释和本节开始的

解释一样。

多值依赖： R是一个关系变量， A、B和C是R的属性的子集。那么我们说B多值依赖于A

—符号如下：A→→B（读做“A多值决定B”，或简单地称为“ A双箭头B”）—当且仅当

对于每一个可能的合法R值，B值的对于给定的一组（ A值，C值）只依赖于A的值，而与

C的值无关。

很容易看出—参见—对于给定的变量R{A,B,C}，多值依赖A→→B存在，当且

仅当多值依赖A→→C也存在。这样M V D总是成对的一起出现。因此通常用一种语句来表示它

们：A→→B|C。例如：C O U R S E→→T E A C H E R | T E X T。

在前面我们已经提到，多值依赖是一般化的函数依赖，在这种意义上讲每一个F D都是

M V D。更精确地说，一个F D就是一个只有一个依赖值（右边的）与一个给定的决定值相符合

的M V D。因此，如果A→B，那么一定A→→B。

第四范式：只要存在R的属性的子集A和B，满足非平凡的多值依赖，并且R的所有属

性也都函数依赖于A，这样的关系变量R满足4 N F。

换句话说，在R中的唯一的非平凡的依赖（函数依赖或多值依赖）是K→→X形式（例如：

一个超码K对另一个属性X的函数依赖）。同样，如果R是B C N F，并且R中的所有非平凡的多值

依赖事实上都是“非码函数依赖（ FDs out of key）”，则R是4 N F的。因此特别要注意的是，

4 N F包含了B C N F。

第五范式：一个关系变量R是第五范式—也称为投影-连接范式（ P J / N F）—当且仅当

R的每一个非平凡的连接依赖都被R的候选码所蕴涵。

注意：下面解释一下对于一个J D“被候选码所蕴涵”的含义。

关系变量S P J并不是5 N F；它满足一个特定的连接依赖，即3 D约束。这显然没有被其唯一

的候选码（这个候选码是其所有的属性值的组合）所蕴涵。可以表示其区别如下：关系变量

S P J并不是5 N F，因为（ a）它是可以被3分解的；（b）可3分解性并没有为其{ S #，P #，J # }是

一个候选码的事实所蕴涵。相反， 3分解后，由于三个投影S P、P J和J S根本不包括任何（非平

凡的）连接依赖，因此它们都是5 N F。

很简单这是之一范式……….

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