关系数据模型中的规范化

       关系数据模型的规范化是一种组织数据的技术。规范化方法对表进行分解，以消除数据冗余，避免异常更新，提高数据完整性。
       规范化是通过应用凡是规则实现的，最常用的范式有第一范式（1NF）、第二范式（2NF）、第三范式（3NF）。

1.第一范式（1NF）

       表中的列只能含有原子性（不可再分）的值。

比如下表所示：

此表的mobile字段中存了两个手机号，违反了1NF规则。

2.第二范式（2NF）

       第二范式要同时满足下面两个条件：

• 满足第一范式

• 没有部分依赖

       例如，员工表的一个候选键是{id，mobile，deptNo}，而deptName依赖于{deptNo}，同样name仅依赖于{id}，因此不是2NF的。这时需要对表进行拆分。

3.第三范式（3NF）

       第三范式要同时满足下面两个条件：

• 满足第二范式

• 没有传递依赖

       例如，员工表的province、city、district依赖于zip，而zip依赖于{id}，换句话说，province、city、district传递依赖于{id}，违反3NF规则。需要对表进行分拆。

       在关系数据模型设计中，一般需要满足第三范式的要求。如果一个表有良好的主外键设计，就应该是满足3NF的表。规范化带来的好处是通过减少数据冗余提高更新数据的效率，同时保证数据完整性。
       但是，在实际应用中要防止过度规范化的问题，规范化程度越高，划分的表就越多，在查询数据时就有可能使用表连接操作。如果连接的表过多，又会影响查询的性能。

作者：阿猫阿狗Hakuna
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