关系数据库范式

数据库标准化（Database Normalization）

通过生成一组关系模式，使得我们存储信息时避免不必要的冗余，并且让我们可以方便地获取信息。

数据冗余带来的问题

• 浪费数据库的存储空间。

• 可能会导致插入异常（Insertion Anomaly）：插入新行时会插入多余的数据。

• 可能会导致删除异常（Deletion Anomaly）：某些数据集被删除时，与其相关的数据集也被删除。

• 可能会导致更新异常（Updation Anomaly）：某个信息被修改时，需要重复更新多行。

第一范式（First Normal Form）

如果一个域的元素被认为是不可分的单元，则称该域是原子的（atomic）。如果一个关系模式 R 的所有属性的域都是原子的，则称 R 属于第一范式（First Normal Form，1 NF）。第一范式能够提高关系模式的可扩展性。

具体来说，第一范式具有 4 个基本原则：

• 表中每个列上的值都是原子的。

• 表中同一列上的值具有相同的类型。

• 表中每个列的名字是唯一的（相同的名字会导致获取数据时出现异常）。

• 表中每行数据的存放顺序无关紧要（在 SQL 查询中，可以用任何次序获取数据）。

第二范式（Second Normal Form）

如果一个关系模式 R 属于第一范式，并且非主属性（Non-prime Attribute）完全函数依赖（Full Functional Dependency）于主属性（Prime Attribute），则称 R 属于第二范式（Second Normal Form，2 NF）。也就是说，属于第二范式的关系模式 R 中不存在部分依赖（Partial Dependency）。

第三范式（Third Normal Form）

如果一个关系模式 R 属于第二范式，并且不包含非主属性（Non-prime Attribute）对主属性（Prime Attribute）的传递依赖（Transitive Dependency），则称 R 属于第三范式（Third Normal Form，3 NF）。

BC 范式（Boyce-Codd Normal Form）

如果一个关系模式 R 属于第三范式，并且对于任意函数依赖 X -> Y，X 都是 R 中的主属性（Prime Attribute），则称 R 属于 BC 范式（Boyce-Codd Normal Form，BCNF / 3.5 Normal Form）。

各种依赖的比较

• 函数依赖（Functional Dependency）：

  属性/属性集 X -> 属性/属性集 Y（通过 X 能确定 Y）

• 部分依赖（Partial Dependency）：

  部分主属性（Part of Prime Attribute） -> 非主属性（Non-prime Attribute）

• 传递依赖（Transitive Dependency）:

  非主属性（Non-prime Attribute） -> 非主属性（Non-prime Attribute）

• BCNF 中不存在的依赖（Not in BCNF）：

  非主属性（Non-prime Attribute） -> 主属性（Prime Attribute）