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第二范式定义
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第一范式定义
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数据冗余!!!
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数据操作异常及数据冗余
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设计良好的数据库的特点：
1，避免数据冗余；
2，节约存储空间；
3，避免维护困难；
4，高效访问；
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"并建立好数据库中的表结构及表与表之间的关联关系的过程."
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如果存在插入异常则一定会出现更新 异常和删除异常
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逻辑设计：
将需求转化为数据库的逻辑模型。
通过ER图的形式对逻辑模型进行展示。
同选用的具体的DBMS系统无关。
ER图名词解析：
关系：一个关系对应通常所说的一张表。元组：表中的一行几位一个元组。
属性：表中的一列即为一个属性；每一个属性都有一个名称，成为属性名。
候选码：表中的某个属性组，它可以唯一确定一个元组。
主码：一个关系有多个候选码，选定其中一个住主码。
ER图例说明：
矩形：表示实体集，举行内写实体集的名字。
菱形：表示联系集。
椭圆：表演时实体的属性。
线段：将属性连接到实体集，或将实体集连接到联系集。
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为什么要需求分析：
1、了解系统中所要存储的数据
2、了解数据点存储特点
3、了解数据的生命周期
（a、对有实效性的数据可以做过期清理或者归档的处理
b、对数据量大，增长快，且非核心数据可以分步分表进行存储并订立好数据归档和清理规则）
需求分析需搞清楚的问题：
1、实体和实体之间的关系（1对1、1对多、多对多）
2、实体所包含的属性有什么
3、哪些属性或者属性的组合可以唯一标识一个实体
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请输入笔数据库设计步骤： 1、需求分析 2、逻辑设计 3、物理设计 4、维护优化 数据库需求分析： 1、数据是什么 2、数据有哪些属性 3、数据和属性各自的特点有哪些 逻辑设计：使用ER图对数据库进行逻辑建模 物理设计：根据DBMS(数据库管理系统)自身的特点吧逻辑设计转化成物理设计 维护优化： 1、新的需求进行建表 2、索引优化 3、大表拆分记
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数据库设计
一、需求分析
1、什么是数据库设计：数据库设计是根据业务系统的具体需求，结合所选用的DBMS（数据库管理系统），为业务系统构造出最优的数据存储模型。并建好数据库中的表结构及表与表之间关联关系的过程。使之能有效的对应用系统中的数据进行存储，并可以高效的对已经存储的数据进行访问。
常见数据库管理系统：Mysql,Oracle,SQLServer,Pgsql
NoSql系统：Mongo,Memcache,Redis
优良的设计：
1、减少数据冗余
2、节约存储空间
3、避免数据维护异常
4、高效的访问
糟糕的设计
1、存在大量的数据冗余
2、浪费大量存储空间
3、存在数据插入、更新、删除异常
4、访问数据低效
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为了控制表的宽度可以进行表的垂直拆分
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为了控制表的大小可以进行表的水平拆分
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为什么反范式化？
减少表的关联数量。
增加数据的读取效率。
反范式化一定要适度。
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反范式化的概念：
反范式化是针对范式化而言的，在前面介绍了数据库设计的第三范式，所谓的帆帆是化就是为了性能和读取效率的考虑而适当的对第三方是的要求进行违反，而允许存在少量的数据冗余，换句话来说反范式化就是使用空间来换取时间。
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