示例表数据

假设有一个名为employee的员工表,它有九个属性:id(员工编号)、name(员工名称)、mobile(电话)、zip(邮编)、province(省份)、city(城市)、district(区县)、deptNo(所属部门编号)、deptName(所属部门名称)、表总数据如下:

idnamemobilezipprovincecitydistrictdeptNodeptName
101张三13910000001 13910000002100001北京北京海淀区D1部门 1
101张三13910000001 13910000002100001北京北京海淀区D2部门 2
102李四13910000003200001上海上海静安区D3部门 3
103王五13910000004510001广东省广州白云区D4部门 4
103王五13910000004510001广东省广州白云区D5部门 5

由于此员工表是非规范化的,我们将面对如下的问题。

  • 修改异常:上表中张三有两条记录,因为他隶属于两个部门。如果我们要修改张三的地址,必修修改两行记录。假如一个部门得到了张三的新地址并进行了更新,而另一个部门没有,那么此时张三在表中会存在两个不同的地址,导致了数据不一致
  • 新增异常:假如一个新员工假如公司,他正处于入职培训阶段,还没有被正式分配到某个部门,如果deptNo字段不允许为空,我们就无法向employee表中新增该员工的数据。
  • 删除异常:假设公司撤销了 D3 部门,那么在删除deptNo为 D3 的行时,会将李四的信息也一并删除。因为他隶属于 D3 这一部门。

第一范式(1NF)

表中的列只能含有原子性(不可再分)的值。

表中的张三有两个手机号存储在 mobile 列中,违反了 1NF 规则。为了使表满足 1NF,数据应该修改如下:

idnamemobilezipprovincecitydistrictdeptNodeptName
101张三13910000001100001北京北京海淀区D1部门 1
101张三13910000002100001北京北京海淀区D1部门 1
101张三13910000001100001北京北京海淀区D2部门 2
101张三13910000002100001北京北京海淀区D2部门 2
102李四13910000003200001上海上海静安区D3部门 3
103王五13910000004510001广东省广州白云区D4部门 4
103王五13910000004510001广东省广州白云区D5部门 5

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 依赖于 id,因此不是 2NF 的。为了满足第二范式的条件,需要将这个表拆分成 employee、dept、employee_dept、employee_mobile 四个表。如下:

员工表 employee

idnamezipprovincecitydistrict
101张三100001北京北京海淀区
102李四200001上海上海静安区
103王五510001广东省广州白云区

部门表 dept

deptNodeptName
D1部门 1
D2部门 2
D3部门 3
D4部门 4
D5部门 5

员工部门关系表 employee_dept

iddeptNo
101D1
101D2
102D3
103D4
104D5

员工电话表 employee_mobile

idmobile
10113910000001
10113910000002
10213910000003
10313910000004

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,违反了 3NF 规则。为了满足第三范式的条件,可以将这个表拆分成 employee 和 zip 两个表,如下

employee

idnamezip
101张三100001
102李四200001
103王五510001

地区表 area

zipprovincecitydistrict
100001北京北京海淀区
200001上海上海静安区
51000广东省广州白云区

在关系数据库模型设计中,一般需要满足第三范式的要求。如果一个表具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。然而,我们在实际应用中也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,在查询数据时越有可能使用表连接操作。而如果连接的表过多,会影响查询性能。关键的问题是要依据业务需求,仔细权衡数据查询和数据更新关系,指定最合适的规范化程度。不要为了遵循严格的规范化规则而修改业务需求

数据库一对一、一对多、多对多设计


数据库实体间有三种对应关系:一对一、一对多、多对多

一对一关系示例:

一个学生对应一个学生档案材料 每个人都有唯一的身份证号

一对多关系示例:

一个学生只属于一个班,但这个班有多名学生

多对多关系示例:

一个学生可以选择多门课,一门课也可以有多名学生

一个人可以有多个角色,一个角色可以有多个人

一、一对多关系处理

image-20200519190634860

设计数据库表:只需在 学生表 中多添加一个班级号的 ID 即可

二、多对多关系处理

image-20200519190702170

image-20200519190800713

关系

  • 创建成绩表 scores,结构如下

    • id
    • 学生
    • 科目
    • 成绩
  • 思考:学生列应该存什么信息呢?

  • 答:学生列的数据不是在这里新建的,而应该从学生表引用过来,关系也是一条数据;根据范式要求应该存储学生的编号,而不是学生的姓名等其它信息

  • 同理,科目表也是关系列,引用科目表中的数据

  • 创建表的语句如下

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6
create table scores(
id int primary key auto_increment,
stuid int,
subid int,
score decimal(5,2)
);

外键

  • 思考:怎么保证关系列数据的有效性呢?任何整数都可以吗?
  • 答:必须是学生表中 id 列存在的数据,可以通过外键约束进行数据的有效性验证
  • 为 stuid 添加外键约束
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alter table scores add constraint stu_sco foreign key(stuid) references students(id);
  • 此时插入或者修改数据时,如果 stuid 的值在 students 表中不存在则会报错
  • 在创建表时可以直接创建约束
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create table scores(
id int primary key auto_increment,
stuid int,
subid int,
score decimal(5,2),
foreign key(stuid) references students(id),
foreign key(subid) references subjects(id)
);

外键的级联操作

  • 在删除 students 表的数据时,如果这个 id 值在 scores 中已经存在,则会抛异常
  • 推荐使用逻辑删除,还可以解决这个问题
  • 可以创建表时指定级联操作,也可以在创建表后再修改外键的级联操作
  • 语法
1
alter table scores add constraint stu_sco foreign key(stuid) references students(id) on delete cascade;
  • 级联操作的类型包括:
    • restrict(限制):默认值,抛异常
    • cascade(级联):如果主表的记录删掉,则从表中相关联的记录都将被删除
    • set null:将外键设置为空
    • no action:什么都不做