第几范式判断举例

在数据库设计中，第几范式（NF）是评估数据库设计合理性的重要指标。NF越高，则意味着数据结构设计更加合理，也就是数据冗余程度越低。以下将从什么是范式、范式的分类、范式的判断、范式的优势和不足等方面，对第几范式进行探讨，并通过实际案例来进一步说明范式的判断。

什么是范式？

范式是数据库优化理论的一部分，用于判断数据表的数据结构设计是否合理。简而言之，它是规则的集合，强制数据库设计人员规范化生产实践，从而提高数据库的效率和降低数据丢失的可能性。

范式的分类

数据库范式可以分为第一范式（1NF）、第二范式（2NF）、第三范式（3NF）、Boyce-Codd范式（BCNF）、第四范式（4NF）、第五范式（5NF）等，其中，1NF、2NF、3NF被广泛采用，4NF、5NF较少使用，BCNF是一种特殊的3NF（在满足一些特殊的条件情况下变为BCNF）。

范式的判断

- 第一范式：确保每一列都是不可分割的原子数据项，即是把数据无限制地拆分成更小的组件。

- 第二范式：确保在满足第一范式的情况下，对于主键不包含任何非关键字段；

- 第三范式：确保在满足第二范式的情况下，每一个非主键字段只依赖于主键而不是其他非主键字段

范式的优势和不足

优势：

- 更好的数据质量：范式化可以防止数据的冗余和不一致，具有更优的数据质量。它还使数据更易于验证和管理，可以快速搜索和查询。

- 更好的系统性能：范式化可以减少冗余信息，提高系统的性能。为某些操作创建附加数据仅浪费空间，并减慢性能。

- 数据库更新更容易：通过更改单个值来更新关系中所有实例是简单的。范式化也简化了数据库重构的复杂性，说白了就是在数据库的更新上更加便捷。

不足：

- 增加连接（JOIN）：将数据设计为范式会增加连接，这样会增加复杂性和内存消耗，并使查询变得更加缓慢。

- 限制了数据访问：范式约束了数据能够存储的方式，有时会被动降低查询执行效率。因此，在访问不同数据集或需要更高性能的查询时，通常需要重构查询。

- 反范式出现：范式化增加了连接，因而在某些情况下，反范式可能会更好。实际上在一些项目实现中，使用反范式能够更快地满足需求。

实际案例

假设公司有一个表，名称为订单，如下:

订单（order）：订单号（order_no)、顾客编号（customer_code)、顾客名称（customer_name)、顾客地址（address）。

这个表不是范式化的，因为订单唯一性与客户编号有关，因此在一个订单和一个顾客之间会产生许多重复的数据，例如顾客名称，顾客地址等。因此，首先考虑该表的第一范式。

第一范式

将订单表拆分成两个表: 一个是订单表，其中每个订单号和一个顾客的编号有关； 另一个是客户表，其中每个客户的编号（主键）和对应的顾客名称、顾客地址等信息有关。

订单(order)：订单号(order_no)、顾客编号(customer_code)、金额(amount)

顾客(customer)：顾客编号(customer_id)、顾客名称(customer_name)、顾客地址(address)

第二范式

对于订单表，存在部分依赖，并且订单号和顾客编号是主码。因此拆分为两个表，第二范式自动满足。

订单(order)：订单号(order_no)、顾客编号(customer_code)、金额(amount)

顾客(customer)：顾客编号(customer_id)、顾客名称(customer_name)、顾客地址(address)

第三范式

订单表中，总金额不依赖于任何顾客信息，只是依赖于订单号。因此，必须拆分成订单和订单详情两个表，以满足第三范式。

订单(order)：订单号(order_no)、顾客编号(customer_code)

订单详情(order_detail)：订单号(order_no)、金额(amount)

通过上述案例的分析，读者可以清楚地了解范式是如何工作的。我们可以看到，在范式化设计中，拥有良好的数据结构设计是不可或缺的，这样就可以避免在数据操作中发生意外情况。