Python MySQL数据库3:数据库设计

本文涉及的产品
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
云数据库 RDS MySQL,集群系列 2核4GB
推荐场景:
搭建个人博客
云数据库 RDS MySQL,高可用系列 2核4GB
简介: Python MySQL数据库3:数据库设计

一、前述


  • 1.1、关系型数据库建议在E-R模型的基础上,我们需要根据产品经理的设计策划,抽取出来模型与关系,制定出表结构,这是项目开始的第一步
  • 1.2、在开发中有很多设计数据库的软件,常用的如power designer,db desinger等,这些软件可以直观的看到实体及实体间的关系
  • 1.3、设计数据库,可能是由专门的数据库设计人员完成,也可能是由开发组成员完成,一般是项目经理带领组员来完成
  • 1.4、现阶段不需要独立完成数据库设计,但是要注意积累一些这方面的经验


二、三范式



  • 2.1、经过研究和对使用中问题的总结,对于设计数据库提出了一些规范,这些规范被称为范式(Normal Form),目前有迹可寻的共有8种范式,一般需要遵守3范式即可
  • 2.2、第一范式(1NF):强调的是列的原子性,即列不能够再分成其他几列。


考虑这样一个表:【联系人】(姓名,性别,电话) 如果在实际场景中,一个联系人有家庭电话和公司电话,那么这种表结构设计就没有达到 1NF。要符合 1NF 我们只需把列(电话)拆分,即:【联系人】(姓名,性别,家庭电话,公司电话)。1NF 很好辨别,但是 2NF 和 3NF 就容易搞混淆。


  • 2.3、第二范式(2NF):首先是 1NF,另外包含两部分内容,一是表必须有一个主键;二是没有包含在主键中的列必须完全依赖于主键,而不能只依赖于主键的一部分。


  • 考虑一个订单明细表:【OrderDetail】(OrderID,ProductID,UnitPrice,Discount,Quantity,ProductName)。 因为我们知道在一个订单中可以订购多种产品,所以单单一个 OrderID 是不足以成为主键的,主键应该是(OrderID,ProductID)。显而易见 Discount(折扣),Quantity(数量)完全依赖(取决)于主键(OderID,ProductID),而 UnitPrice,ProductName 只依赖于 ProductID。所以 OrderDetail 表不符合 2NF。不符合 2NF 的设计容易产生冗余数据。
  • 可以把【OrderDetail】表拆分为【OrderDetail】(OrderID,ProductID,Discount,Quantity)和【Product】(ProductID,UnitPrice,ProductName)来消除原订单表中UnitPrice,ProductName多次重复的情况。


  • 2.4、第三范式(3NF):首先是 2NF,另外非主键列必须直接依赖于主键,不能存在传递依赖。即不能存在:非主键列 A 依赖于非主键列 B,非主键列 B 依赖于主键的情况。


考虑一个订单表【Order】(OrderID,OrderDate,CustomerID,CustomerName,CustomerAddr,CustomerCity)主键是(OrderID)。 其中 OrderDate,CustomerID,CustomerName,CustomerAddr,CustomerCity 等非主键列都完全依赖于主键(OrderID),所以符合 2NF。不过问题是 CustomerName,CustomerAddr,CustomerCity 直接依赖的是 CustomerID(非主键列),而不是直接依赖于主键,它是通过传递才依赖于主键,所以不符合 3NF。 通过拆分【Order】为【Order】(OrderID,OrderDate,CustomerID)和【Customer】(CustomerID,CustomerName,CustomerAddr,CustomerCity)从而达到 3NF。 *第二范式(2NF)和第三范式(3NF)的概念很容易混淆,区分它们的关键点在于,2NF:非主键列是否完全依赖于主键,还是依赖于主键的一部分;3NF:非主键列是直接依赖于主键,还是直接依赖于非主键列。



  • 2.5、不遵循1NF


image.png

2.6、不遵循2NF


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2.7、不遵循3NF

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2.8、最终表



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三、E-R模型



  • 3.1、E表示entry,实体,设计实体就像定义一个类一样,指定从哪些方面描述对象,一个实体转换为数据库中的一个表
  • 3.2、R表示relationship,关系,关系描述两个实体之间的对应规则,关系的类型包括包括一对一、一对多、多对多
  • 3.3、关系也是一种数据,需要通过一个字段存储在表中
  • 3.4、实体A对实体B为1对1,则在表A或表B中创建一个字段,存储另一个表的主键值


image.png


3.5、实体A对实体B为1对多:在表B中创建一个字段,存储表A的主键值


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3.6、实体A对实体B为多对多:新建一张表C,这个表只有两个字段,一个用于存储A的主键值,一个用于存储B的主键值


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四、逻辑删除


  • 对于重要数据,并不希望物理删除,一旦删除,数据无法找回
  • 删除方案:设置isDelete的列,类型为bit,表示逻辑删除,默认值为0
  • 对于非重要数据,可以进行物理删除
  • 数据的重要性,要根据实际开发决定
  • 示例
  • 设计两张表:班级表、学生表
  • 班级表classes
  • id
  • name
  • isdelete
  • 学生表students
  • id
  • name
  • birthday
  • gender
  • clsid
  • isdelete


五、扩展



看看别人家设计的规范: 58到家数据库30条军规解读


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