資料庫設計

關係型資料庫設計：三大正規化的通俗理解

1. 多表之間的關係

1. 分類：
1. 一對一(了解)：
* 如：人和身份證
* 分析：乙個人只有乙個身份證，乙個身份證只能對應乙個人
2. 一對多(多對一)：
* 如：部門和員工
* 分析：乙個部門有多個員工，乙個員工只能對應乙個部門
3. 多對多：
* 如：學生和課程
* 分析：乙個學生可以選擇很多門課程，乙個課程也可以被很多學生選擇
2. 實現關係：
1. 一對多(多對一)：
* 如：部門和員工
* 實現方式：在多的一方建立外來鍵，指向一的一方的主鍵。
2. 多對多：
* 如：學生和課程
* 實現方式：多對多關係實現需要借助第三張中間表。中間表至少包含兩個字段，這兩個字段作為第三張表的外來鍵，分別指向兩張表的主鍵
3. 一對一(了解)：
* 如：人和身份證
* 實現方式：一對一關係實現，可以在任意一方新增唯一外來鍵指向另一方的主鍵。

一對多的關係

多對多的關係

資料庫三大正規化

* 概念：設計資料庫時，需要遵循的一些規範。要遵循後邊的正規化要求，必須先遵循前邊的所有正規化要求

設計關聯式資料庫時，遵從不同的規範要求，設計出合理的關係型資料庫，這些不同的規範要求被稱為不同的正規化，各種正規化呈遞次規範，越高的正規化資料庫冗餘越小。
目前關聯式資料庫有六種正規化：第一正規化（1nf）、第二正規化（2nf）、第三正規化（3nf）、巴斯-科德正規化（bcnf）、第四正規化(4nf）和第五正規化（5nf，又稱完美正規化）。
* 分類：
1. 第一正規化（1nf）：每一列都是不可分割的原子資料項
2. 第二正規化（2nf）：在1nf的基礎上，非碼屬性必須完全依賴於碼（在1nf基礎上消除非主屬性對主碼的部分函式依賴）
3. 第三正規化（3nf）：在2nf基礎上，任何非主屬性不依賴於其它非主屬性（在2nf基礎上消除傳遞依賴）
* 幾個概念：
1. 函式依賴：a-->b,如果通過a屬性(屬性組)的值，可以確定唯一b屬性的值。則稱b依賴於a
例如：學號-->姓名。  （學號，課程名稱） --> 分數
2. 完全函式依賴：a-->b， 如果a是乙個屬性組，則b屬性值得確定需要依賴於a屬性組中所有的屬性值。
例如：（學號，課程名稱） --> 分數
3. 部分函式依賴：a-->b， 如果a是乙個屬性組，則b屬性值得確定只需要依賴於a屬性組中某一些值即可。
例如：（學號，課程名稱） -- > 姓名
4. 傳遞函式依賴：a-->b, b -- >c . 如果通過a屬性(屬性組)的值，可以確定唯一b屬性的值，在通過b屬性（屬性組）的值可以確定唯一c屬性的值，則稱 c 傳遞函式依賴於a
例如：學號-->系名，系名-->系主任
5. 碼：如果在一張表中，乙個屬性或屬性組，被其他所有屬性所完全依賴，則稱這個屬性(屬性組)為該錶的碼
例如：該表中碼為：（學號，課程名稱）
* 候選碼：關係中存在多個屬性或屬性組都能唯一標識該關係的元組(一行資料),這些屬性或屬性組就成為該關係的候選鍵或候選碼.
* 主碼：在乙個關係的若干候選碼中指定乙個用來標識該關係的元組,這個被指定的候選碼稱為主關鍵字,稱為主鍵或主碼. 每個關係都有且只有乙個主鍵,通常用較小的屬性組作為主鍵.
* 主屬性：包含在任何乙個候選碼中的屬性稱為主屬性
* 非主屬性：不包含在任何乙個候選碼中的屬性稱為非主屬性

第一正規化（1nf）：每一列都是不可分割的原子資料項, 明細這個表不符合第一正規化.

拆分後存在的問題：

1.存在非常嚴重的資料冗餘(重複)：姓名、系名、系主任

2.資料新增存在問題：新增新開設的系和系主任時，資料不合法

3.資料刪除存在問題：張無忌同學畢業了，刪除資料，會將系的資料一起刪除。

第二正規化（2nf）：在1nf的基礎上，非碼屬性必須完全依賴於碼（在1nf基礎上消除非主屬性對主碼的部分函式依賴）

存在的問題：

2.資料新增存在問題：新增新開設的系和系主任時，資料不合法

3.資料刪除存在問題：張無忌同學畢業了，刪除資料，會將系的資料一起刪除。

第三正規化（3nf）：在2nf基礎上，任何非主屬性不依賴於其它非主屬性（在2nf基礎上消除傳遞依賴）

問題解決!

資料庫設計 設計資料庫之前

1.考察現有環境 在設計乙個新資料庫時，你不但應該仔細研究業務需求而且還要考察現有的系統。大多數資料庫 專案都不是從頭開始建立的 通常，機構內總會存在用來滿足特定需求的現有系統 可能沒有實 現自動計算 顯然，現有系統並不完美，否則你就不必再建立新系統了。但是對舊系統的研究 可以讓你發現一些可能會忽略...

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1.考察現有環境 在設計乙個新資料庫時，你不但應該仔細研究業務需求而且還要考察現有的系統。大多數資料庫 專案都不是從頭開始建立的 通常，機構內總會存在用來滿足特定需求的現有系統 可能沒有實 現自動計算 顯然，現有系統並不完美，否則你就不必再建立新系統了。但是對舊系統的研究 可以讓你發現一些可能會忽略...