数据库范式--一起学习吧之数据库

一、数据库范式分类

数据库范式是关系数据库中的关系必须满足的规范化要求，主要用于减少数据冗余、提高数据的一致性和完整性。目前数据库范式主要有六种，从低到高依次是：第一范式（1NF）、第二范式（2NF）、第三范式（3NF）、巴德斯科范式（BCNF）、第四范式（4NF）和第五范式（5NF）。

第一范式（1NF）：要求数据库表的每一列都是不可分割的原子数据项，即列的原子性。例如，电话号码这一列不能有固定电话和移动电话两个值。如果不满足第一范式的数据库就不是关系数据库。
第二范式（2NF）：在第一范式的基础上，要求数据表每一个实例或者行必须被唯一标识，即属性完全依赖于主键。这意味着非主键列必须完全依赖于整个主键，而不是主键的一部分。
第三范式（3NF）：在满足第二范式的基础上，进一步要求非主键列必须直接依赖于主键，而不能间接依赖。即不能存在非主键列A依赖于非主键列B，非主键列B依赖于主键的情况。

这三种范式是数据库设计中最为基础和常用的，它们可以有效避免数据冗余和不一致性，提高数据库的性能和可维护性。在设计关系型数据库时，应根据实际需求和数据结构，合理应用这些范式，设计出合理的关系型数据库。

此外，还有第四范式（4NF）、第五范式（5NF）以及更高阶的范式如DKNF和6NF等，这些高阶范式在处理更为复杂的数据结构和约束时可能会用到，但在日常应用中并不常见。

请注意，范式并不是越高越好，过高的范式可能会导致数据库设计过于复杂，增加维护成本。因此，在实际应用中，需要根据具体情况进行权衡和选择。

二、关系型数据库范式和非关系型数据库范式有什么区别

关系型数据库范式和非关系型数据库范式的主要区别体现在数据存储方式、数据关系处理、扩展方式以及数据完整性等多个方面。

首先，关系型数据库范式基于表格形式存储数据，数据表结构规整且固定，表与表之间可以相互关联协作存储，使得数据的提取相对容易。而非关系型数据库范式则采用更为灵活和可扩展的存储方式，数据以JSON文档、哈希表或其他形式存储，结构不固定，可以适应数据类型和结构的改变。

其次，在数据关系处理方面，关系型数据库范式需要在定义好表和字段结构后才能添加数据，且通过外键建立实体数据之间的联系。而非关系型数据库范式则允许数据在任何时候任何地方添加，不需要先定义表，同时它还提供了一种非规范化的方式来处理数据关系，即将外部数据直接放到原数据集中，以提高查询效率。

此外，两者的扩展方式也有所不同。关系型数据库为了支持更多并发量，通常采用纵向扩展的方式，即提高计算机性能以处理相同的数据集。而非关系型数据库则更适合横向扩展，即增加更多的普通硬件，从而增加整个数据库系统的处理能力。

最后，从数据完整性的角度来看，关系型数据库范式通常具有严格的参照完整性要求，即如果某个属性参照其他关系中的属性，那么该属性在关系中要么为空，要么必须出现在被参照的关系中。而非关系型数据库范式在这方面可能没有那么严格的要求。

总的来说，关系型数据库范式和非关系型数据库范式在数据存储、数据关系处理、扩展方式和数据完整性等方面存在显著的差异。选择哪种范式主要取决于具体的应用场景和需求。例如，如果需要处理复杂的数据关系并保证数据的完整性，关系型数据库范式可能更合适；而如果需要处理大量非结构化数据并要求灵活的数据结构，非关系型数据库范式可能更合适。

三、举个栗子

假设我们正在为一个电商网站设计数据库。在这个网站中，我们需要存储商品信息、用户信息以及订单信息。

如果我们使用关系型数据库范式来设计这个系统，可能会如下操作：