深入理解数据库设计：掌握4个范式的基础知识 (数据库 4个范式)

在当今数据爆炸的时代，数据库设计和管理成为了企业极为关注和重要的方面。好的数据库设计能够极大地提升企业的运营效率和竞争力。数据库设计的核心是数据范式，在设计数据库时，必须严格遵循数据范式的规范。

本文将介绍4个常用的数据范式，让读者掌握基础的数据库设计知识，以提升数据库设计能力。

之一范式：原子性

之一范式，也称为原子性，是所有数据范式中最基础的一个。所谓原子性，是指数据库中的表的每一列都必须是原子性的，即每一列中所包含的数据类型都是最基本的，不可再次分解。

如果某一个列包含的数据是由多个数据合并而成，那么就违反了之一范式。例如一个表中有一列叫作“地址”，这一列中包含了很多信息，如省份、城市、街道、门牌号等等，这就不符合原子性的要求。正确的做法应该是将地址拆分成多个列，如省份、城市、街道、门牌号。

下面图表展示了原子性的规范，可以看出每一列中的数据都是原子性的。


第二范式：高级关联性

第二范式，也称为高级关联性，是对之一范式的进一步规范，要求每个表必须有唯一的主键，且每一列都与主键相关。

如果一张表中存在多个主键，那么该表就违反了第二范式。例如一个包含订单信息和订单日期两列的表，如果将日期列提取出来作为一个新的表，同时在每个表中加上一个主键，那么这个表就符合第二范式了。

下面图表展示了高级关联性的规范，可以看出每个表都有唯一的主键，并与主键相关。


第三范式：消除依赖

第三范式，也称为消除依赖，是在原子性和高级关联性的基础上，进一步规范每个数据列与主键之间的依赖关系，即要求数据列之间不会出现传递依赖关系。

例如，一个客户信息表有客户姓名、客户地址、邮政编码和号码四个列，其中客户地址列包含省份、城市和街道三个信息，这时候如果将省份和城市作为一个组合存储，那么这个表就违反了第三范式。因为客户地址和省份、城市之间存在传递依赖关系。

正确的做法是，将每个信息存储在不同的列中，并且每个列都与主键相关。例如，将省份、城市、街道三个信息分别存储在不同的列中，且每个列都与主键相关。

下面图表展示了消除依赖的规范，可以看出每个数据列都与主键相关，且不存在传递依赖关系。


第四范式：消除多值依赖

第四范式，也称为消除多值依赖，是在三范式的基础上，规范每个表中的多值依赖关系，确保每张表都能够实现单一的目的。

例如，一个包含订单和商品信息的表，其中订单和商品的价格和数量都随着时间的不同而发生变化，这时候如果不将价格和数量独立成一个新的表，那么这个表就违反了第四范式。因为存在价格和数量的多值依赖关系。

正确的做法是，将价格和数量信息独立成一个新的表，使每个表都能够实现单一的目的。

下面图表展示了消除多值依赖的规范，可以看出每张表都能够实现单一的目的，且不存在多值依赖关系。


结语：

以上就是数据库设计中4个基础的数据范式，相比于其他规范，这一套规则更加的实践和体系化。掌握数据范式的规范，可以帮助我们更好的设计和管理数据库，减少数据异常和冗余，提升数据库的整体性能。