高范式数据库

‘壹’ 数据库五大范式是什么

第一范式（1NF）

在任何一个关系数据库中，第一范式（1NF）是对关系模式的基本要求，不满足第一范式（1NF）的数据库就不是关系数据库。

所谓第一范式（1NF）是指数据库表的每一列都是不可分割的基本数据项，同一列中不能有多个值，即实体中的某个属性不能有多个值或者不能有重复的属性。如果出现重复的属性，就可能需要定义一个新的实体，新的实体由重复的属性构成，新实体与原实体之间为一对多关系。在第一范式（1NF）中表的每一行只包含一个实例的信息。例如，对于图3-2 中的员工信息表，不能将员工信息都放在一列中显示，也不能将其中的两列或多列在一列中显示；员工信息表的每一行只表示一个员工的信息，一个员工的信息在表中只出现一次。简而言之，第一范式就是无重复的列。 3.4.2 第二范式（2NF）

第二范式（2NF）是在第一范式（1NF）的基础上建立起来的，即满足第二范式（2NF）必须先满足第一范式（1NF）。第二范式（2NF）要求数据库表中的每个实例或行必须可以被惟一地区分。为实现区分通常需要为表加上一个列，以存储各个实例的惟一标识。如

图3-2 员工信息表中加上了员工编号（emp_id）列，因为每个员工的员工编号是惟一的，因此每个员工可以被惟一区分。这个惟一属性列被称为主关键字或主键、主码。
第二范式（2NF）要求实体的属性完全依赖于主关键字。所谓完全依赖是指不能存在仅依赖主关键字一部分的属性，如果存在，那么这个属性和主关键字的这一部分应该分离出来形成一个新的实体，新实体与原实体之间是一对多的关系。为实现区分通常需要为表加上一个列，以存储各个实例的惟一标识。简而言之，第二范式就是非主属性非部分依赖于主关键字。

3.4.3 第三范式（3NF）

满足第三范式（3NF）必须先满足第二范式（2NF）。简而言之，第三范式（3NF）要求一个数据库表中不包含已在其它表中已包含的非主关键字信息。例如，存在一个部门信息表，其中每个部门有部门编号（dept_id）、部门名称、部门简介等信息。那么在图3-2

的员工信息表中列出部门编号后就不能再将部门名称、部门简介等与部门有关的信息再加入员工信息表中。如果不存在部门信息表，则根据第三范式（3NF）也应该构建它，否则就会有大量的数据冗余。简而言之，第三范式就是属性不依赖于其它非主属性。

‘贰’ 数据库三大范式究竟是什么

数据库范式1NF 2NF 3NF BCNF(实例）
设计范式（范式,数据库设计范式,数据库的设计范式）是符合某一种级别的关系模式的集合。构造数据库必须遵循一定的规则。在关系数据库中，这种规则就是范式。关系数据库中的关系必须满足一定的要求，即满足不同的范式。目前关系数据库有六种范式：第一范式（1NF）、第二范式（2NF）、第三范式（3NF）、第四范式（4NF）、第五范式（5NF）和第六范式（6NF）。满足最低要求的范式是第一范式（1NF）。在第一范式的基础上进一步满足更多要求的称为第二范式（2NF），其余范式以次类推。一般说来，数据库只需满足第三范式（3NF）就行了。下面我们举例介绍第一范式（1NF）、第二范式（2NF）和第三范式（3NF）。
在创建一个数据库的过程中，范化是将其转化为一些表的过程，这种方法可以使从数据库得到的结果更加明确。这样可能使数据库产生重复数据，从而导致创建多余的表。范化是在识别数据库中的数据元素、关系，以及定义所需的表和各表中的项目这些初始工作之后的一个细化的过程。
下面是范化的一个例子 Customer Item purchased Purchase price Thomas Shirt $40 Maria Tennis shoes $35 Evelyn Shirt $40 Pajaro Trousers $25
如果上面这个表用于保存物品的价格，而你想要删除其中的一个顾客，这时你就必须同时删除一个价格。范化就是要解决这个问题，你可以将这个表化为两个表，一个用于存储每个顾客和他所买物品的信息，另一个用于存储每件产品和其价格的信息，这样对其中一个表做添加或删除操作就不会影响另一个表。
关系数据库的几种设计范式介绍

1 第一范式（1NF）
在任何一个关系数据库中，第一范式（1NF）是对关系模式的基本要求，不满足第一范式（1NF）的数据库就不是关系数据库。
所谓第一范式（1NF）是指数据库表的每一列都是不可分割的基本数据项，同一列中不能有多个值，即实体中的某个属性不能有多个值或者不能有重复的属性。如果出现重复的属性，就可能需要定义一个新的实体，新的实体由重复的属性构成，新实体与原实体之间为一对多关系。在第一范式（1NF）中表的每一行只包含一个实例的信息。例如，对于图3-2 中的员工信息表，不能将员工信息都放在一列中显示，也不能将其中的两列或多列在一列中显示；员工信息表的每一行只表示一个员工的信息，一个员工的信息在表中只出现一次。简而言之，第一范式就是无重复的列。

2 第二范式（2NF）
第二范式（2NF）是在第一范式（1NF）的基础上建立起来的，即满足第二范式（2NF）必须先满足第一范式（1NF）。第二范式（2NF）要求数据库表中的每个实例或行必须可以被惟一地区分。为实现区分通常需要为表加上一个列，以存储各个实例的惟一标识。如图3-2 员工信息表中加上了员工编号（emp_id）列，因为每个员工的员工编号是惟一的，因此每个员工可以被惟一区分。这个惟一属性列被称为主关键字或主键、主码。
第二范式（2NF）要求实体的属性完全依赖于主关键字。所谓完全依赖是指不能存在仅依赖主关键字一部分的属性，如果存在，那么这个属性和主关键字的这一部分应该分离出来形成一个新的实体，新实体与原实体之间是一对多的关系。为实现区分通常需要为表加上一个列，以存储各个实例的惟一标识。简而言之，第二范式就是非主属性非部分依赖于主关键字。

3 第三范式（3NF）
满足第三范式（3NF）必须先满足第二范式（2NF）。简而言之，第三范式（3NF）要求一个数据库表中不包含已在其它表中已包含的非主关键字信息。例如，存在一个部门信息表，其中每个部门有部门编号（dept_id）、部门名称、部门简介等信息。那么在图3-2的员工信息表中列出部门编号后就不能再将部门名称、部门简介等与部门有关的信息再加入员工信息表中。如果不存在部门信息表，则根据第三范式（3NF）也应该构建它，否则就会有大量的数据冗余。简而言之，第三范式就是属性不依赖于其它非主属性。
数据库设计三大范式应用实例剖析
数据库的设计范式是数据库设计所需要满足的规范，满足这些规范的数据库是简洁的、结构明晰的，同时，不会发生插入（insert）、删除（delete）和更新（update）操作异常。反之则是乱七八糟，不仅给数据库的编程人员制造麻烦，而且面目可憎，可能存储了大量不需要的冗余信息。
设计范式是不是很难懂呢？非也，大学教材上给我们一堆数学公式我们当然看不懂，也记不住。所以我们很多人就根本不按照范式来设计数据库。
实质上，设计范式用很形象、很简洁的话语就能说清楚，道明白。本文将对范式进行通俗地说明，并以笔者曾经设计的一个简单论坛的数据库为例来讲解怎样将这些范式应用于实际工程。
范式说明
第一范式（1NF）：数据库表中的字段都是单一属性的，不可再分。这个单一属性由基本类型构成，包括整型、实数、字符型、逻辑型、日期型等。
例如，如下的数据库表是符合第一范式的：
字段1 字段2 字段3 字段4
而这样的数据库表是不符合第一范式的：

字段1 字段2 字段3 字段4
字段3.1 字段3.2
很显然，在当前的任何关系数据库管理系统（DBMS）中，傻瓜也不可能做出不符合第一范式的数据库，因为这些DBMS不允许你把数据库表的一列再分成二列或多列。因此，你想在现有的DBMS中设计出不符合第一范式的数据库都是不可能的。
第二范式（2NF）：数据库表中不存在非关键字段对任一候选关键字段的部分函数依赖（部分函数依赖指的是存在组合关键字中的某些字段决定非关键字段的情况），也即所有非关键字段都完全依赖于任意一组候选关键字。
假定选课关系表为SelectCourse(学号, 姓名, 年龄, 课程名称, 成绩, 学分)，关键字为组合关键字(学号, 课程名称)，因为存在如下决定关系：
(学号, 课程名称) → (姓名, 年龄, 成绩, 学分)
这个数据库表不满足第二范式，因为存在如下决定关系：
(课程名称) → (学分)
(学号) → (姓名, 年龄)
即存在组合关键字中的字段决定非关键字的情况。
由于不符合2NF，这个选课关系表会存在如下问题：
(1) 数据冗余：
同一门课程由n个学生选修，"学分"就重复n-1次；同一个学生选修了m门课程，姓名和年龄就重复了m-1次。
(2) 更新异常：
若调整了某门课程的学分，数据表中所有行的"学分"值都要更新，否则会出现同一门课程学分不同的情况。
(3) 插入异常：
假设要开设一门新的课程，暂时还没有人选修。这样，由于还没有"学号"关键字，课程名称和学分也无法记录入数据库。
(4) 删除异常：
假设一批学生已经完成课程的选修，这些选修记录就应该从数据库表中删除。但是，与此同时，课程名称和学分信息也被删除了。很显然，这也会导致插入异常。
把选课关系表SelectCourse改为如下三个表：
学生：Student(学号, 姓名, 年龄)；
课程：Course(课程名称, 学分)；
选课关系：SelectCourse(学号, 课程名称, 成绩)。
这样的数据库表是符合第二范式的， 消除了数据冗余、更新异常、插入异常和删除异常。
另外，所有单关键字的数据库表都符合第二范式，因为不可能存在组合关键字。
第三范式（3NF）：在第二范式的基础上，数据表中如果不存在非关键字段对任一候选关键字段的传递函数依赖则符合第三范式。所谓传递函数依赖，指的是如果存在"A → B → C"的决定关系，则C传递函数依赖于A。因此，满足第三范式的数据库表应该不存在如下依赖关系：
关键字段 → 非关键字段x → 非关键字段y
假定学生关系表为Student(学号, 姓名, 年龄, 所在学院, 学院地点, 学院电话)，关键字为单一关键字"学号"，因为存在如下决定关系：
(学号) → (姓名, 年龄, 所在学院, 学院地点, 学院电话)
这个数据库是符合2NF的，但是不符合3NF，因为存在如下决定关系：
(学号) → (所在学院) → (学院地点, 学院电话)
即存在非关键字段"学院地点"、"学院电话"对关键字段"学号"的传递函数依赖。
它也会存在数据冗余、更新异常、插入异常和删除异常的情况，读者可自行分析得知。
把学生关系表分为如下两个表：
学生：(学号, 姓名, 年龄, 所在学院)；
学院：(学院, 地点, 电话)。
这样的数据库表是符合第三范式的，消除了数据冗余、更新异常、插入异常和删除异常。
鲍依斯-科得范式（BCNF）：在第三范式的基础上，数据库表中如果不存在任何字段对任一候选关键字段的传递函数依赖则符合第三范式。
假设仓库管理关系表为StorehouseManage(仓库ID, 存储物品ID, 管理员ID, 数量)，且有一个管理员只在一个仓库工作；一个仓库可以存储多种物品。这个数据库表中存在如下决定关系：
(仓库ID, 存储物品ID) →(管理员ID, 数量)
(管理员ID, 存储物品ID) → (仓库ID, 数量)
所以，(仓库ID, 存储物品ID)和(管理员ID, 存储物品ID)都是StorehouseManage的候选关键字，表中的唯一非关键字段为数量，它是符合第三范式的。但是，由于存在如下决定关系：
(仓库ID) → (管理员ID)
(管理员ID) → (仓库ID)
即存在关键字段决定关键字段的情况，所以其不符合BCNF范式。它会出现如下异常情况：
(1) 删除异常：
当仓库被清空后，所有"存储物品ID"和"数量"信息被删除的同时，"仓库ID"和"管理员ID"信息也被删除了。
(2) 插入异常：
当仓库没有存储任何物品时，无法给仓库分配管理员。
(3) 更新异常：
如果仓库换了管理员，则表中所有行的管理员ID都要修改。
把仓库管理关系表分解为二个关系表：
仓库管理：StorehouseManage(仓库ID, 管理员ID)；
仓库：Storehouse(仓库ID, 存储物品ID, 数量)。
这样的数据库表是符合BCNF范式的，消除了删除异常、插入异常和更新异常。
范式应用
我们来逐步搞定一个论坛的数据库，有如下信息：
（1） 用户：用户名，email，主页，电话，联系地址
（2） 帖子：发帖标题，发帖内容，回复标题，回复内容
第一次我们将数据库设计为仅仅存在表：
用户名 email 主页 电话 联系地址 发帖标题 发帖内容 回复标题 回复内容
这个数据库表符合第一范式，但是没有任何一组候选关键字能决定数据库表的整行，唯一的关键字段用户名也不能完全决定整个元组。我们需要增加"发帖ID"、"回复ID"字段，即将表修改为：
用户名 email 主页 电话 联系地址 发帖ID 发帖标题 发帖内容 回复ID 回复标题 回复内容
这样数据表中的关键字(用户名，发帖ID，回复ID)能决定整行：
(用户名,发帖ID,回复ID) → (email,主页,电话,联系地址,发帖标题,发帖内容,回复标题,回复内容)
但是，这样的设计不符合第二范式，因为存在如下决定关系：
(用户名) → (email,主页,电话,联系地址)
(发帖ID) → (发帖标题,发帖内容)
(回复ID) → (回复标题,回复内容)
即非关键字段部分函数依赖于候选关键字段，很明显，这个设计会导致大量的数据冗余和操作异常。
我们将数据库表分解为（带下划线的为关键字）：
（1） 用户信息：用户名，email，主页，电话，联系地址
（2） 帖子信息：发帖ID，标题，内容
（3） 回复信息：回复ID，标题，内容
（4） 发贴：用户名，发帖ID
（5） 回复：发帖ID，回复ID
这样的设计是满足第1、2、3范式和BCNF范式要求的，但是这样的设计是不是最好的呢？
不一定。
观察可知，第4项"发帖"中的"用户名"和"发帖ID"之间是1：N的关系，因此我们可以把"发帖"合并到第2项的"帖子信息"中；第5项"回复"中的"发帖ID"和"回复ID"之间也是1：N的关系，因此我们可以把"回复"合并到第3项的"回复信息"中。这样可以一定量地减少数据冗余，新的设计为：
（1） 用户信息：用户名，email，主页，电话，联系地址
（2） 帖子信息：用户名，发帖ID，标题，内容
（3） 回复信息：发帖ID，回复ID，标题，内容
数据库表1显然满足所有范式的要求；
数据库表2中存在非关键字段"标题"、"内容"对关键字段"发帖ID"的部分函数依赖，即不满足第二范式的要求，但是这一设计并不会导致数据冗余和操作异常；
数据库表3中也存在非关键字段"标题"、"内容"对关键字段"回复ID"的部分函数依赖，也不满足第二范式的要求，但是与数据库表2相似，这一设计也不会导致数据冗余和操作异常。
由此可以看出，并不一定要强行满足范式的要求，对于1：N关系，当1的一边合并到N的那边后，N的那边就不再满足第二范式了，但是这种设计反而比较好！
对于M：N的关系，不能将M一边或N一边合并到另一边去，这样会导致不符合范式要求，同时导致操作异常和数据冗余。
对于1：1的关系，我们可以将左边的1或者右边的1合并到另一边去，设计导致不符合范式要求，但是并不会导致操作异常和数据冗余。
结论
满足范式要求的数据库设计是结构清晰的，同时可避免数据冗余和操作异常。这并意味着不符合范式要求的设计一定是错误的，在数据库表中存在1：1或1：N关系这种较特殊的情况下，合并导致的不符合范式要求反而是合理的。
在我们设计数据库的时候，一定要时刻考虑范式的要求。
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应该是第二种说法，只听说过1NF,2NF,3NF这么分的，我大学教科书上也这么写的

‘叁’ 数据库的三大范式

1、第一范式（1NF）

所谓第一范式（1NF）是指在关系模型中，对于添加的一个规范要求，所有的域都应该是原子性的，即数据库表的每一列都是不可分割的原子数据项，而不能是集合，数组，记录等非原子数据项。

即实体中的某个属性有多个值时，必须拆分为不同的属性。在符合第一范式（1NF）表中的每个域值只能是实体的一个属性或一个属性的一部分。简而言之，第一范式就是无重复的域。

说明：在任何一个关系数据库中，第一范式（1NF）是对关系模式的设计基本要求，一般设计中都必须满足第一范式（1NF）。

不过有些关系模型中突破了1NF的限制，这种称为非1NF的关系模型。换句话说，是否必须满足1NF的最低要求，主要依赖于所使用的关系模型。

2、第二范式（2NF）

在1NF的基础上，非码属性必须完全依赖于候选码（在1NF基础上消除非主属性对主码的部分函数依赖）

第二范式（2NF）是在第一范式（1NF）的基础上建立起来的，即满足第二范式（2NF）必须先满足第一范式（1NF）。

第二范式（2NF）要求数据库表中的每个实例或记录必须可以被唯一地区分。选取一个能区分每个实体的属性或属性组，作为实体的唯一标识。

例如在员工表中的身份证号码即可实现每个一员工的区分，该身份证号码即为候选键，任何一个候选键都可以被选作主键。

在找不到候选键时，可额外增加属性以实现区分，如果在员工关系中，没有对其身份证号进行存储，而姓名可能会在数据库运行的某个时间重复。

无法区分出实体时，设计辟如ID等不重复的编号以实现区分，被添加的编号或ID选作主键。（该主键的添加是在ER设计时添加，不是建库时随意添加）

第二范式（2NF）要求实体的属性完全依赖于主关键字。

所谓完全依赖是指不能存在仅依赖主关键字一部分的属性，如果存在，那么这个属性和主关键字的这一部分应该分离出来形成一个新的实体，新实体与原实体之间是一对多的关系。

为实现区分通常需要为表加上一个列，以存储各个实例的唯一标识。简而言之，第二范式就是在第一范式的基础上属性完全依赖于主键。

3、第三范式（3NF）

在2NF基础上，任何非主属性不依赖于其它非主属性（在2NF基础上消除传递依赖）

第三范式（3NF）是第二范式（2NF）的一个子集，即满足第三范式（3NF）必须满足第二范式（2NF）。

简而言之，第三范式（3NF）要求一个关系中不包含已在其它关系已包含的非主关键字信息。例如，存在一个部门信息表，其中每个部门有部门编号（dept_id）、部门名称、部门简介等信息。

那么在员工信息表中列出部门编号后就不能再将部门名称、部门简介等与部门有关的信息再加入员工信息表中。

如果不存在部门信息表，则根据第三范式（3NF）也应该构建它，否则就会有大量的数据冗余。

简而言之，第三范式就是属性不依赖于其它非主属性，也就是在满足2NF的基础上，任何非主属性不得传递依赖于主属性。

(3)高范式数据库扩展阅读

设计关系数据库时，遵从不同的规范要求，设计出合理的关系型数据库，这些不同的规范要求被称为不同的范式，各种范式呈递次规范，越高的范式数据库冗余越小。

目前关系数据库有六种范式：第一范式（1NF）、第二范式（2NF）、第三范式（3NF）、巴斯-科德范式（BCNF）、第四范式(4NF）和第五范式（5NF，又称完美范式）。

满足最低要求的范式是第一范式（1NF）。在第一范式的基础上进一步满足更多规范要求的称为第二范式（2NF），其余范式以次类推。一般说来，数据库只需满足第三范式(3NF）就行了。

参考资料：网络-数据库范式

‘肆’ 数据库范式的介绍

设计关系数据库时，遵从不同的规范要求，设计出合理的关系型数据库，这些不同的规范要求被称为不同的范式，各种范式呈递次规范，越高的范式数据库冗余越小。目前关系数据库有六种范式：第一范式（1NF）、第二范式（2NF）、第三范式（3NF）、巴斯-科德范式（BCNF）、第四范式(4NF）和第五范式（5NF，还又称完美范式）。

‘伍’ 数据库三大范式是什么

数据库三大范式是：

第一范式（1NF）：属性不可分割，即每个属性都是不可分割的原子项。（实体的属性即表中的列）

第二范式（2NF）：满足第一范式；且不存在部分依赖，即非主属性必须完全依赖于主属性。（主属性即主键；完全依赖是针对于联合主键的情况，非主键列不能只依赖于主键的一部分）

第三范式（3NF）：满足第二范式；且不存在传递依赖，即非主属性不能与非主属性之间有依赖关系，非主属性必须直接依赖于主属性，不能间接依赖主属性。（A -> B，B ->C，A -> C）

数据库管理系统是数据库系统的核心组成部分，主要完成对数据库的操作与管理功能，实现数据库对象的创建、数据库存储数据的查询、添加、修改与删除操作和数据库的用户管理、权限管理等。它的安全直接关系到整个数据库系统的安全，其防护手段主要有：

（1）使用正版数据库管理系统并及时安装相关补丁。

（2）做好用户账户管理，禁用默认超级管理员账户或者为超级管理员账户设置复杂密码；为应用程序分别分配专用账户进行访问；设置用户登录时间及登录失败次数限制， 防止暴力破解用户密码。

（3）分配用户访问权限时，坚持最小权限分配原则，并限制用户只能访问特定数据库，不能同时访问其他数据库。

（4）修改数据库默认访问端口，使用防火墙屏蔽掉对 外开放的其他端口，禁止一切外部的端口探测行为。

（5）对数据库内存储的重要数据、敏感数据进行加密存储，防止数据库备份或数据文件被盗而造成数据泄露。

（6）设置好数据库的备份策略，保证数据库被破坏后能迅速恢复。

（7）对数据库内的系统存储过程进行合理管理，禁用掉不必要的存储过程，防止利用存储过程进行数据库探测与攻击。

（8）启用数据库审核功能，对数据库进行全面的事件跟踪和日志记录。

‘陆’ 建立数据库时候是范式越高越好么

数据库的范式主要母的是防止数据冗余、更新异常、插入异常和删除异常，因此，如果达到了该目的也就可以了，但，范式越高可能带来处理速度缓慢和处理逻辑复杂的问题，因此需要权衡考虑。
一般是第二和第三范式就好了，有时候，为了加快处理速度，直接使用第一范式。

‘柒’ 数据库有几种范式

目前关系数据库有六种范式，即第一范式（1NF）、第二范式（2NF）、第三范式（3NF）、巴斯−科德范式（BCNF）、第四范式（4NF）和第五范式（5NF，又称完美范式）。满足最低要求的范式是第一范式（1NF）。在第一范式的基础上进一步满足更多规范要求的称为第二范式（2NF），其余范式依次类推。一般来说，数据库只需满足第三范式（3NF）。

第一范式（1NF）第一范式（1NF）是指在关系模型中，对域添加的一个规范要求，所有的域都应该是原子性的，即数据库表的每一列都是不可分割的原子数据项，而不是集合、数组、记录等非原子数据项。即实体中的某个属性有多个值时，必须拆分为不同的属性。在符合第一范式（1NF）表中的每个域值只能是实体的一个属性或一个属性的一部分。

简而言之，第一范式（1NF）是最基本的范式，如果数据库表中的所有字段值都是不可分解的原子值，就说明该数据库表满足第一范式（1NF）。在任何一个关系数据库中，第一范式（1NF）是对关系模式设计的基本要求，所有设计的数据模型都必须满足第一范式（1NF）。

从上面的定义描述中，可以归纳出第一范式（1NF）具有如下几个显着特点：（（1)数据库表中的字段都是单一属性。

①字段不可再分。

②同一列中不能有多个值。

（2）单一属性由基本类型构成。

①整型。

②实数。

③字符型。

④逻辑型。

⑤日期型。

⑥其他类型。

满足以上两大特征的表就是符合第一范式（1NF）的表，不满足以上任一特征的表都是不符合第一范式（1NF）的表。

例如，图字段可再分的表所示的“电话”字段可以再拆分成“手机”与“座机”字段，不满足“字段不可再分”的要求，因此不符合第一范式（1NF）要求。

字段可再分的表

又如，图字段可再分的表所示的“姓名”字段包含“张伟”与“宋鑫”两个值，不满足“同一列中不能有多个值”的要求，因此也不符合第一范式（1NF）要求。

同一列中有多个值的表

第二范式（2NF）第二范式（2NF）是在第一范式（1NF）的基础上建立起来的，即满足第二范式（2NF）必须先满足第一范式（1NF）。第二范式（2NF）要求数据库表中的每个实例或记录必须可以被唯一地区分。选取一个能区分每个实体的属性或属性组，作为实体的唯一标识。例如，员工表中的身份证号码即可实现每个员工的区分，该身份证号码即候选键，任何一个候选键都可以被选作主键。在找不到候选键时，可额外增加属性以实现区分。如果在员工关系中没有对其身份证号码进行存储，而姓名可能会在数据库运行的某个时间重复，无法区分出实体时，设计身份证号码等不重复的编号以实现区分，被添加的编号选作主键。注意：该主键的添加是在ER设计时添加，不是在建库时随意添加。

第二范式（2NF）要求实体的属性完全依赖于主关键字。所谓完全依赖，是指不能存在仅依赖主关键字一部分的属性，如果存在，那么这个属性和主关键字的这一部分应该分离出来形成一个新的实体，新实体与原实体之间是一对多的关系。为实现区分，通常需要为表加上一个列，以存储各个实例的唯一标识。

简而言之，第二范式（2NF）在第一范式（1NF）的基础之上更进一层。第二范式（2NF）需要确保数据库表中的每一列都和主键相关，而不能只与主键的某一部分相关（主要针对联合主键而言）。也就是说在一个数据库表中，一个表中只能保存一种数据，不可以把多种数据保存在同一个数据库表中。

所谓联合主键，是指由两个或两个以上的字段共同组成数据表的主键。如图联合主键表所示，单凭“客户”字段无法确定表中唯一的记录，单凭“开户银行”字段也无法确定表中唯一的与“开户银行”一起组成数据表的联合主键。

联合主键表

从上面的定义描述中，可以归纳出第二范式（2NF）具有如下几个显着特点：（（1)数据库表满足第一范式（1NF）。

（2）数据库中每个表均有主键。

①单字段主键。

②联合主键。即不能存在单个主键字段决定非主键字段的情况。

例如，表中有A、B、C、D、E五个字段，若A与B为联合主键（A，B），如有A决定C的情况（A→C），则不符合第二范式（2NF）。

满足以上特征的表就是符合第二范式（2NF）的表，不满足以上任何一特征的表都是不符合第二范式（2NF）的表。

例如，如图所示，所有字段均不可再拆分，因而满足第一范式（1NF）的要求，但表中没有任何一个字段可以确定表中的唯一记录，即表中没有主键，因此其不满足“数据库中每张表均有主键”的要求，所以不符合第二范式（2NF）要求。

又如，如图所示，满足第一范式（1NF）的要求，并且在原来的基础上增加了“ID”字段作为表的主键，因此其符合第二范式（2NF）要求。

没有主键的数据表

增加了主键的数据表

重新分析图1−3所示的联合主键表，此表符合第一范式（1NF）“字段不可再拆分”的要求，并且有“客户”与“开户银行”两个字段作为表的联合主键（客户，开户银行），但其是否就是一个符合第二范式（2NF）的表呢？

进一步分析，就可以发现：“客户电话”字段由“客户”字段决定，“开户行地址”字段由“开户银行”字段决定；即存在如下依赖关系：客户→客户电话，开户银行→开户行地址。

（客户，开户银行）为主键字段，（客户电话，开户行地址）为非主键字段，因此，其不符合联合主键中“不能存在单个主键字段决定非主键字段”的情况，所以可以认定其并不是符合第二范式（2NF）的数据表。

例1.1判断如图所示的学生信息表是否符合第二范式（2NF）。

图所示中存在联合主键（学号，课程编号），但存在（学号→姓名）、（课程编号→课程名）的依赖关系，即存在某个主键字段决定非主键字段的情况，因此其不符合第二范式（2NF），不是第二范式（2NF）表。可考虑把此表拆成分数表（见图）、课程表（见图）和姓名表（见图），则此三个表是符合第二范式（2NF）的表。

图学生信息表

图分数表

图课程表

图姓名表

第三范式（3NF）第三范式（3NF）是第二范式（2NF）的一个子集，即满足第三范式（3NF）必须满足第二范式（2NF）。第三范式（3NF）要求一个关系中不包含已在其他关系包含的非主关键字信息。

第三范式（3NF）就是任何非主属性不依赖于其他非主属性，也就是在满足第二范式（2NF）的基础上，任何非主属性不得传递依赖于主属性。第三范式（3NF）需要确保数据表中的每一列数据都和主键直接相关，而不能间接相关。数据不能存在传递关系，即每个属性都跟主键有直接关系而不是间接关系。如属性之间含有A→B→C这样的关系，是不符合第三范式（3NF）的。

当数据表不符合第三范式（3NF）时，会有大量的冗余数据，还会存在插入异常、删除异常、数据冗余度大、修改复杂等问题。

从上面的定义描述中，可以归纳出第三范式（3NF）具有如下几个显着特点：（（1)数据库表满足第二范式。

（2）数据库表的非主键字段不存在传递依赖关系（即非主键字段不能决定其他非主键字段）。例如，表中有A、B、C、D、E五个字段，若A为主键，如有C决定D的情况（C→D）则不符合第三范式（3NF）。

满足以上特征的表就是符合第三范式（3NF）的表，不满足以上任何一特征的表都是不符合第三范式（3NF）的表。

如图所示，表中有主键（工号），因而满足第二范式（2NF）的要求；但表中非主键字段间存在传递依赖关系：非主键字段“部门”决定非主键字段“部门电话”和“部门主管”（部门→部门电话，部门→部门主管），因此不符合第三范式（3NF）的要求。

图非主键字段存在传递依赖关系的表

例1.2判断图所示的学生院属信息表是否符合第三范式（3NF）。

图学生院属信息表

图中有主键（学号），则满足第二范式（2NF）的要求，但存在（所在学院→学院电话）、（所在学院→学院地点），即存在非主键字段决定其他非主键字段的情况，因此其不符合第三范式（3NF）的要求，不是第三范式（3NF）表。可考虑把此表拆成学生表（见图）和学院表（见图），则两个表是符合第三范式（3NF）的表。

图学生表

图学院表

‘捌’ 数据库三大范式通俗理解是什么

在关系数据库中，这种规则就是范式。关系数据库中的关系必须满足一定的要求，即满足不同的范式。目前关系数据库有六种范式：

第一范式（1NF）、第二范式（2NF）、第三范式（3NF）、第四范式（4NF）、第五范式（5NF）和第六范式（6NF）。满足最低要求的范式是第一范式（1NF）。

在第一范式的基础上进一步满足更多要求的称为第二范式（2NF），其余范式以次类推。一般说来，数据库只需满足第三范式（3NF）就行了。下面我们举例介绍第一范式（1NF）、第二范式（2NF）和第三范式（3NF）。

(8)高范式数据库扩展阅读：

规范化目的是使结构更合理，消除存储异常，使数据冗余尽量小。便于插入、删除和更新。

遵从概念单一化“一事一地”原则，即一个关系模式描述一个实体或实体间的一种联系。规范的实质就是概念的单一化。

一个关系模式接着分解可以得到不同关系模式集合，也就是说分解方法不是惟一的。最小冗余的要求必须以分解后的数据库能够表达原来数据库所有信息为前提来实现。其根本目标是节省存储空问，避免数据不一致性，提高对关系的操作效率，同时满足应用需求。

‘玖’ 详细说明数据库规范的三个范式

第三范式的要求如下： 1，每一列只有一个值 2，每一行都能区分。 3，每一个表都不包含其他表已经包含的非主关键字信息。 实质上，设计范式用很形象、很简洁的话语就能说清楚。这里将对范式进行通俗地说明，以一个简单论坛的数据库为例讲解怎么样将这些范式应用于实际工程.范式说明 第一范式（1NF）：数据库表中的字段都是单一属性的，不可再分。这个单一属性由基本类型构成，包括整型、实数、字符型、逻辑型、日期型等。 例如，符合第一范式： 字段1 字段2 字段3 字段4 不符合第一范式： 字段1 字段2 字段3 字段4 字段3.1 字段3.2 很显然，在当前的任何关系数据库管理系统（DBMS）中，傻瓜也不可能做出不符合第一范式的数据库，因为这些DBMS不允许你把数据库表的一列再分成二列或多列。因此，你想在现有的DBMS中设计出不符合第一范式的数据库都是不可能的。 第二范式（2NF）：数据库表中不存在非关键字段对任一候选关键字段的部分函数依赖（部分函数依赖指的是存在组合关键字中的某些字段决定非关键字段的情况），也即所有非关键字段都完全依赖于任意一组候选关键字。 假定选课关系表为SelectCourse(学号, 姓名, 年龄, 课程名称, 成绩, 学分)， 关键字为组合关键字(学号, 课程名称)，因为存在如下决定关系： (学号, 课程名称) → (姓名, 年龄, 成绩, 学分) 这个表不满足第二范式，因为存在如下决定关系： (课程名称) → (学分) (学号) → (姓名, 年龄) 即存在组合关键字中的字段决定非关键字的情况。 由于不符合2NF，这个选课关系表会存在如下问题： (1) 数据冗余： 同一门课程由n个学生选修，"学分"就重复n-1次；同一个学生选修了m门课程， 姓名和年龄就重复了m-1次。 (2) 更新异常： 若调整了某门课程的学分，数据表中所有行的"学分"值都要更新，否则会出现 同一门课程学分不同的情况。

‘拾’ 数据库范式是什么

范式是指符合某一种级别的关系模式的集合，关系数据库中的关系必须满足一定的要求，满足不同程度要求的为不同的范式。简而言之，范式是为了消除重复数据来减少冗余数据，从而让数据库内的数据更好地组织，让磁盘空间得到更有效利用的一种标准化准则。

数据库设计对数据的存储性能，以及开发人员对数据的操作都有很大的关系，所以建立科学的、规范的数据库必须满足相关的规范准则是至关重要的。设计关系数据库时，应遵从不同的规范要求设计出合理的关系型数据库，这些不同的规范要求被称为不同的范式。各种范式呈递次规范，越高等级的范式数据库冗余越小，满足高等级范式的先决条件是先满足低等级范式。

应用数据库范式有许多优点，但是主要优点有：（（1)可以减少数据冗余，这是最重要的优点。

（2）可以消除异常，如插入异常、更新异常、删除异常等。

（3）可以让数据组织得更加和谐、合理、高效。

满足数据库设计范式规范的数据库是简洁的、结构明晰的；同时，不会发生插入（Insert）、删除（Delete）和更新（Update）操作异常。反之，不仅给数据库的编程人员带来麻烦，而且存储了大量的冗余信息。