理解数据建模中第一范式至第五范式的区别
- Claude Paugh
- 8月11日
- 讀畢需時 3 分鐘
数据建模是数据库设计的重要组成部分，它可以帮助组织高效地管理和构建数据。数据建模中的一个主要概念是规范化，它通过组织数据来最小化冗余，同时增强数据完整性。规范化可以分为几个级别，称为范式。在本文中，我们将探讨第一范式、第二范式、第三范式、第四范式和第五范式之间的区别，帮助您理解它们各自的特点。
数据建模中的规范化是什么？
规范化是一种在数据库中构建数据的结构化方法。其主要目的是消除冗余并确保数据的逻辑依赖性。通过遵循特定的规范化规则，数据库设计人员可以创建一个设置，以降低数据异常的风险，包括插入、更新和删除异常。例如，结构良好的数据库可以将数据效率提高高达 50%，从而节省时间和资源。
规范化包括几个阶段：每个范式逐步解决特定类型的冗余和依赖问题。
第一范式（1NF）
第一范式（1NF）构成了规范化的基础。当表满足以下条件时，它就达到 1NF：
列中的所有条目必须具有相同的数据类型。
每列必须包含原子值，确保每个值不可分割。
每个列必须有一个唯一的名称。
存储数据的顺序不会影响数据的访问方式。
满足 1NF 是消除重复组并保证每条数据以最简形式存储的必要条件。例如，考虑一个存储客户订单的表；如果多个产品列在一个单元格中，则违反了 1NF。
第二范式（2NF）
如果表已经符合 1NF 并且满足以下条件，则该表符合第二范式 (2NF)：
所有非键属性必须完全依赖于主键。
任何列都不应与主键存在部分依赖关系。
简单来说，2NF 消除了部分依赖关系，即非键属性仅依赖于复合主键的一部分。例如，如果“OrderID”和“ProductID”组成复合主键，则其他字段都不应仅依赖于“OrderID”。
第三范式（3NF）
为了实现第三范式（3NF），表必须符合 2NF 并满足以下条件：
不应存在传递依赖，这意味着非关键属性不应依赖于其他非关键属性。
本质上，3NF 保证所有属性仅依赖于主键。此规范化阶段显著减少了冗余并提高了数据完整性。例如，考虑一个包含客户详细信息和送货地址的表：如果送货详细信息依赖于不属于主键的客户属性，则必须将它们分成不同的表。
第四范式（4NF）
如果表已经符合 3NF 并且满足以下条件，则该表符合第四范式 (4NF)：
它不能具有任何多值依赖关系。
当表中的一个属性确定另一个属性，但这种关系不是互易的时，就会出现多值依赖关系。例如，如果一个表列出了包含各种颜色和尺寸的产品，那么将颜色和尺寸分成不同的表可以帮助实现4NF，从而实现更好的数据管理实践。
第五范式（5NF）
第五范式（5NF），也称为项目连接范式（PJNF），要求表符合 4NF 并满足以下条件：
它不能包含任何连接依赖关系。
当一个大表可以由多个较小的表重建时，就会出现连接依赖关系。达到 5NF 可以确保数据得到有效组织，从而消除冗余，同时实现高效的数据检索。这种规范化在高度复杂的数据库中尤其有用，例如医疗保健或金融领域使用的数据库，因为这些数据库中的数据集之间存在着大量的关系。
关于范式的要点
回顾一下五种范式：
1NF ：删除重复组并保持值的原子性。
2NF ：消除对复合键的部分依赖。
3NF ：消除非关键属性之间的传递依赖关系。
4NF ：消除多值依赖关系。
5NF ：消除连接依赖。
掌握这些区别对于数据库设计人员和开发人员来说至关重要，因为它有助于创建高效可靠的数据模型。
最后的想法
规范化是数据建模中至关重要的过程，它能够维护数据完整性并减少冗余。了解第一范式到第五范式之间的区别，可以帮助数据库开发人员构建更有效的数据库结构。每个范式都建立在前一个范式的基础上，分别解决与数据依赖性和冗余性相关的特定问题。
通过应用这些规范化原则，组织可以确保其数据库的结构能够处理复杂的查询和广泛的数据关系。随着数据量和复杂性的不断增长，掌握规范化对于任何参与数据建模的人来说都将是一项宝贵的技能。
