第11章数据库的设计规范【2.索引及调优篇】【MySQL高级】2-阿里云开发者社区

3.3 反范式的新问题

反范式可以通过空间换时间，提升查询的效率，但是反范式也会带来一些新问题:

存储 空间变大 了
一个表中字段做了修改，另一个表中冗余的字段也需要做同步修改，否则 数据不一致
若采用存储过程来支持数据的更新、删除等额外操作，如果更新频繁，会非常 消耗系统资源
在数据量小 的情况下，反范式不能体现性能的优势，可能还会让数据库的设计更加 复杂

3.4 反范式的适用场景

当冗余信息有价值或者能大幅度提高查询效率 的时候，才会采取反范式的优化

1. 增加冗余字段的建议

增加冗余字段一定要符合如下两个条件。只有满足这两个条件，才可以考虑增加冗余字段。

1)这个冗余字段不需耍经常进行修改

2)这个冗余字段查询的时候不可或缺

2. 历史快照、历史数据的需要

在现实生活中，经常需要一些冗余信息，比如订单中的收货人信息，包括姓名、电话和地址等。每次发生的订单收货信息都属于历史快照，需要进行保存，但用户可以随时修改自己的信息，这时保存这些冗余信息是非常有必要的。

反范式优化也常用在数据仓库的设计中，因为数据仓库通常存储历史数据，对增删改的实时性要求不强，对历史数据的分析需求强。这时适当允许数据的冗余度，更方便进行数据分析。

简单总结下数据仓库和数据库在使用上的区别:

1.数据库设计的目的在于捕获数据，而数据仓库设计的目的在于分析数据；

2.数据库对数据的增删改实时性要求强，需要存储在线的用户数据，而数据仓库存储的一般是历史数据;

3.数据库设计需要尽量避免冗余，但为了提高查询效率也允许一定的冗余度，而数据仓库在设计上更偏向采用反范式设计。

4.BCNF(巴斯范式)

人们在3NF的基础上进行了改进，提出了巴斯范式(BCNF)，也叫做巴斯-科德范式(Boyce-Codd NormalForm)。BCNF被认为没有新的设计规范加入，只是对第三范式中设计规范要求更强，使得数据库冗余度更小。所以，称为是修正的第三范式，或扩充的第三范式，BCNF不被称为第四范式

若一个关系达到了第三范式，并且它只有一个候选键，或者它的每个候选键都是单属性，则该关系自然达到BC范式。

一般来说，一个数据库设计符合3NF或BCNF就可以了
1. 案例

我们分析如下表的范式情况:

在这个表中，一个仓库只有一个管理员，同时一个管理员也只管理一个仓库。先来梳理下这些属性之间的依赖关系。

仓库名决定了管理员，管理员也决定了仓库名，同时（仓库名，物品名）的属性集合可以决定数量这个属性。这样，我们就可以找到数据表的候选键。

候选键：是（管理员，物品名）和（仓库名，物品名），然后从候选键中选择一个作为主键，比如（仓库名，物品名）。

主属性：包含在任一候选键中的属性，也就是仓库名，管理员和物品名。

非主属性：数量这个属性

2. 是否符合三范式

如何判断一张表的范式呢？需要根据范式的等级，从低到高来进行判断
首先，数据表每个属性都是原子性的，符合 1NF 的要求；

其次，数据表中非主属性”数量“都与候选键全部依赖，（仓库名，物品名）决定数量，（管理员，物品名）决定数量。因此，数据表符合 2NF 的要求；

最后，数据表中的非主属性，不传递依赖于候选键。因此符合 3NF 的要求。

3. 存在的问题

既然数据表已经符合了 3NF 的要求，是不是就不存在问题了呢？来看下面的情况：

增加一个仓库，但是还没有存放任何物品。根据数据表实体完整性的要求，主键不能有空值，因此会出现 插入异常 ；
如果仓库更换了管理员，就可能会 修改数据表中的多条记录 ；
如果仓库里的商品都卖空了，那么此时仓库名称和相应的管理员名称也会随之被删除。
你能看到，即便数据表符合 3NF 的要求，同样可能存在插入，更新和删除数据的异常情况

4. 问题解决
首先需要确认造成异常的原因：主属性仓库名对于候选键（管理员，物品名）是部分依赖的关系，这样就有可能导致上面的异常情况。因此引入BCNF，它在 3NF 的基础上消除了主属性对候选键的部分依赖或者传递依赖关系。
如果在关系R中，U为主键，A属性是主键的一个属性，若存在A->Y，Y为主属性，则该关系不属于BCNF。

根据 BCNF 的要求，需要把仓库管理关系 warehouse_keeper 表拆分成下面这样：

仓库表：（仓库名，管理员）

库存表：（仓库名，物品名，数量）

这样就不存在主属性对于候选键的部分依赖或传递依赖，上面数据表的设计就符合 BCNF。

再举例：

有一个学生导师表，其中包含字段：学生ID，专业，导师，专业GPA，这其中学生ID和专业是联合主键。

这个表的设计满足三范式，但是这里存在另一个依赖关系，“专业”依赖于“导师”，也就是说每个导师只做一个专业方面的导师，只要知道了是哪个导师，自然就知道是哪个专业的了。

所以这个表的部分主键Major依赖于非主键属性Advisor，那么我们可以进行以下的调整，拆分成2个表：

学生导师表：

导师表：

5.第四范式

多值依赖的概念:
多值依赖即属性之间的一对多关系，记为K→→A

函数依赖事实上是单值依赖，所以不能表达属性值之间的一对多关系

平凡的多值依赖∶全集U=K+A，一个K可以对应于多个A，即K→→A。此时整个表就是一组一对多关系

非平凡的多值依赖︰全集U=K+A+B，一个K可以对应于多个A，也可以对应于多个B，A与B互相独立，即K→→A，K→→B。整个表有多组一对多关系，且有：“一"部分是相同的属性集合，“多”"部分是互相独立的属性集合

第四范式即在满足巴斯-科德范式(BCNF）的基础上，消除非平凡且非函数依赖的多值依赖（即把同一表内的多对多关系删除)

举例1：

职工表(职工编号，职工孩子姓名，职工选修课程)。

在这个表中，同一个职工可能会有多个职工孩子姓名。同样，同一个职工也可能会有多个职工选修课程，即这里存在着多值事实，不符合第四范式。

如果要符合第四范式，只需要将上表分为两个表，使它们只有一个多值事实，例如：职工表一 (职工编号，职工孩子姓名)，职工表二 (职工编号，职工选修课程)，两个表都只有一个多值事实，所以符合第四范式

举例2：

比如建立课程、教师、教材的模型。我们规定，每门课程有对应的一组教师，每门课程也有对应的一组教材，一门课程使用的教材和教师没有关系。我们建立的关系表如下：

课程ID，教师ID，教材ID；这三列作为联合主键。

为了表述方便，我们用Name代替ID，这样更容易看懂：

这个表除了主键，就没有其他字段了，所以肯定满足BC范式，但是却存在多值依赖导致的异常。

假如下学期想采用一本新的英版高数教材，但是还没确定具体哪个老师来教，那么就无法在这个表中维护Course高数和Book英版高数教材的的关系。

解决办法是把这个多值依赖的表拆解成2个表，分别建立关系。这是拆分后的表：

以及

6. 第五范式、域键范式

除了第四范式外，还有更高级的第五范式（又称完美范式）和域键范式（DKNF）。

在满足第四范式（4NF）的基础上，消除不是由候选键所蕴含的连接依赖。如果关系模式R中的每一个连接依赖均由R的候选键所隐含，则称此关系模式符合第五范式。
函数依赖是多值依赖的一种特殊的情况，而多值依赖实际上是连接依赖的一种特殊情况。但连接依赖不像函数依赖和多值依赖可以由语义直接导出，而是在关系连接运算时才反映出来。存在连接依赖的关系模式仍可能遇到数据冗余及插入、修改、删除异常等问题。

第五范式处理的是无损连接问题，这个范式基本没有实际意义，因为无损连接很少出现，而且难以察觉。而域键范式试图定义一个终极范式，该范式考虑所有的依赖和约束类型，但是实用价值也是最小的，只存在理论研究中。

7. 实战案例

商超进货系统中的进货单表进行剖析：

进货单表：

这个表中的字段很多，表里的数据量也很惊人。大量重复导致表变得庞大，效率极低。如何改造?

在实际工作场景中，这种由于数据表结构设计不合理，而导致的数据重复的现象并不少见。往往是系统虽然能够运行，承载能力却很差，稍微有点流量，就会出现内存不足、CUP使用率飙升的情况，甚至会导致整个项目失败

7.1 迭代1次:考虑1NF

第一范式要求:所有的字段都是基本数据字段，不可进一步拆分。这里需要确认，所有的列中，每个字段只包含—种数据。

这张表里把“property"这一字段，拆分成"specification (规格)“和"unit(单位)”，这2个字段如下:

7.2迭代2次:考虑2NF

第二范式要求，在满足第一范式的基础上，还要满足数据表里的每一条数据记录，都是可唯一标识的。而且所有字段，都必须完全依赖主键，不能只依赖主键的一部分

第1步，就是要确定这个表的主键。通过观察发现，字段““listnumber(单号)”+"barcode(条码)"可以唯一标识每一条记录，可以作为主键。

第2步，确定好了主键以后，判断哪些字段完全依赖主键，哪些字段只依赖于主键的一部分。把只依赖于主键一部分的字段拆分出去，形成新的数据表。

首先，进货单明细表里面的“goodsname(名称)" "specification(规格)“unit(单位)“这些信息是商品的属性，只依赖于“barcode(条码)”，不完全依赖主键，可以拆分出去。把这3个字段加上它们所依赖的字段”“barcode(条码)”，拆分形成一个新的数据表“商品信息表”。

这样一来，原来的数据表就被拆分成了两个表

商品信息表:

进货单表：

此外，字段“supplierid(供应商编号)”“suppliername(供应商名称)”"stock(仓库)“只依赖于"listnumber(单号)”，不完全依赖于主键，所以，可以把"supplierid”“suppliername"stock"这3个字段拆出去，再加上它们依赖的字段"listnumber(单号)””，就形成了一个新的表“进货单头表”。剩下的字段，会组成新的表，我们叫它”进货单明细表”。

原来的数据表就拆分成了3个表

进货单头表:

进货单明细表：

商品信息表：

现在来分析一下拆分后的3个表，保证这3个表都满足第二范式的要求

第3步，在"商品信息表"中，字段"barcode"是有可能存在重复的，比如，用户门店可能有散装称重商品和自产商品，会存在条码共用的情况。所以，所有的字段都不能唯一标识表里的记录。这个时候必须给这个表加上一个主键，比如说是自增字段"itemnumber”。

现在就可以把进货单明细表里面的字段"barcode"都替换成字段"itemnumber"，这就得到了新的如下表

进货单明细表：

商品信息表：

拆分后的3个数据表就全部满足了第二范式的要求

7.3迭代3次:考虑3NF

进货单头表还有数据冗余的可能。因为“supplername "依赖"supplierid"那么，这个时候，就可以按照第三范式的原则进行拆分了。进一步拆分一下进货单头表，把它拆解成供货商表和进货单头表。

供货商表:

进货单头表：

这2个表都满足第三范式的要求了

7.4反范式化:业务优先的原则

在进货单明细表中，quantity * importprice = importvalue、“importprice"、“quantity"和"importvalue可以通过任意两个计算出第三个来，这就存在冗余字段。如果严格按照第三范式的要求，应该进行进一步优化。优化的办法是删除其中一个字段，只保留另外2个，这样就没有冗余数据了。

可是，真的可以这样做吗?要回答这个问题就要先了解下实际工作中的业务优先原则。

所谓的业务优先原则，就是指一切以业务需求为主，技术服务于业务。**完全按照理论的设计不一定就是最优，还要根据实际情况来决定。**这里就来分析一下不同选择的利与弊。

对于quantity * importprice =importvalue，看起来"importvalue"似乎是冗余字段，但并不会导致数据不一致，可是，如果把这个字段取消，是会影响业务的。

因为有的时候，供货商会经常进行一些促销活动，按金额促销，那他们拿来的进货单只有金额，没有价格。而”“importprice"反而是通过“importvalue”="quantity"计算出来的，经过四舍五入，会产生较大的误差。这样日积月累，最终会导致查询结果出现较大偏差，影响系统的可靠性。

举例:进货金额(importvalue)是25.5元，数量(quantity)是 34，那么进货价格(importprice)就等于25.5/34=0.74元，但是如果用这个计算出来的进货价格(importprice)来计算进货金额，那么，进货金额(importvalue)就等于0.74x34=25.16元，其中相差了25.5-25.16=0.34元

所以，本着业务优先的原则，在不影响系统可靠性的前提下，可适当增加数据冗余，保留“importvalue"importprice”和“quantity"。

因此，最后我们可以把进货单表拆分成下面的4个表:

进货单明细表：

商品信息表：

供货商表:

进货单头表：

这样一来，我们就避免了冗余，而且还能够满足业务的需求，这样的数据表设计，才是合格的设计。

8. ER模型

数据库设计是牵一发而动全身的。那有没有什么办法提前看到数据库的全貌呢?比如需要哪些数据表、数据表中应该有哪些字段，数据表与数据表之间有什么关系、通过什么字段进行连接，等等。这样才能进行整体的梳理和设计。

其实，ER模型就是一个这样的工具。ER模型也叫作实体关系模型，是用来描述现实生活中客观存在的事物、事物的属性，以及事物之间关系的一种数据模型。在开发基于数据库的信息系统的设计阶段，通常使用ER模型来描述信息需求和信息特性，帮助我们理清业务逻辑，从而设计出优秀的数据库

8.1ER模型包括哪些要素?

ER模型中有三个要素。分别是实体、属性和关系

实体，可以看做是数据对象，往往对应于现实生活中的真实存在的个体。在ER模型中，用矩形来表示。实体分为两类，分别是强实体和弱实体。强实体是指不依赖于其他实体的实体;弱实体是指对另一个实体有很强的依赖关系的实体。

属性，则是指实体的特性。比如超市的地址、联系电话、员工数等。在ER模型中用椭圆形来表示。

关系，则是指实体之间的联系。比如超市把商品卖给顾客，就是一种超市与顾客之间的联系。在ER模型中用菱形来表示。

注意:实体和属性不容易区分。这里提供一个原则:要从系统整体的角度出发去看，可以独立存在的是实体，不可再分的是属性。也就是说，属性不能包含其他属性。

8.2关系的类型

在ER模型的3个要素中，关系又可以分为3种类型，分别是一对一、一对多、多对多。
一对一︰指实体之间的关系是一一对应的，比如个人与身份证信息之间的关系就是一对一的关系。一个人只能有一个身份证信息，一个身份证信息也只属于一个人。

一对多∶指一边的实体通过关系，可以对应多个另外一边的实体。相反，另外一边的实体通过这个关系，则只能对应唯一的一边的实体。比如说，新建一个班级表，而每个班级都有多个学生，每个学生则对应一个班级，班级对学生就是一对多的关系。

多对多︰指关系两边的实体都可以通过关系对应多个对方的实体。比如在进货模块中，供货商与超市之间的关系就是多对多的关系，一个供货商可以给多个超市供货，一个超市也可以从多个供货商那里采购商品。再比如一个选课表，有许多科目，每个科目有很多学生选，而每个学生又可以选择多个科目，这就是多对多的关系。

8.3建模分析

ER模型看起来比较麻烦，但是对我们把控项目整体非常重要。如果你只是开发一个小应用，或许简单设计几个表够用了，一旦要设计有一定规模的应用，在项目的初始阶段，建立完整的ER模型就非常关键了。开发应用项目的实质，其实就是建模

此处设计的案例是电商业务，由于电商业务太过庞大且复杂，所以做了业务简化，比如针对SKU(StockKeepingUnit，库存量单位）和SPU(Standard Product Unit，标准化产品单元)的含义上，直接使用了SKU，并没有提及SPU的概念。本次电商业务设计总共有8个实体，如下所示。

地址实体

用户实体

购物车实体

评论实体

商品实体

商品分类实体

订单实体

订单详情实体

其中，用户和商品分类是强实体，因为它们不需要依赖其他任何实体。而其他同于弱实体，因为它们虽然都可以独立存在，但是它们都依赖用户这个实体，因此都是弱实体。知道了这些要素就可以给电商业务创建ER模型了，如图:

在这个图中，地址和用户之间的添加关系，是一对多的关系，而商品和商品详情示一对1的关系，商品和

订单是多对多的关系。这个 ER 模型，包括了 8个实体之间的 8种关系。

（1）用户可以在电商平台添加多个地址；

（2）用户只能拥有一个购物车；

（3）用户可以生成多个订单；

（4）用户可以发表多条评论；

（5）一件商品可以有多条评论；

（6）每一个商品分类包含多种商品；

（7）一个订单可以包含多个商品，一个商品可以在多个订单里。

（8）订单中又包含多个订单详情，因为一个订单中可能包含不同种类的商品

8.4 ER 模型的细化

有了这个 ER 模型就可以从整体上理解电商的业务了。刚刚的 ER 模型展示了电商业务的框架，但是只包括了订单，地址，用户，购物车，评论，商品，商品分类和订单详情这八个实体，以及它们之间的关系，还不能对应到具体的表，以及表与表之间的关联。需要把属性加上，用椭圆来表示，这样得到的 ER 模型就更加完整了。

因此，我们需要进一步去设计一下这个 ER 模型的各个局部，也就是细化下电商的具体业务流程，然后把它们综合到一起，形成一个完整的 ER 模型。这样可以理清数据库的设计思路。

接下来再分析一下各个实体都有哪些属性，如下所示。

（1）地址实体包括用户编号、省、市、地区、收件人、联系电话、是否是默认地址。

（2）用户实体包括用户编号、用户名称、昵称、用户密码、手机号、邮箱、头像、用户级别。

（3）购物车实体包括购物车编号、用户编号、商品编号、商品数量、图片文件url

（4）订单实体包括订单编号、收货人、收件人电话、总金额、用户编号、付款方式、送货地址、下单

时间。

（5）订单详情实体包括订单详情编号、订单编号、商品名称、商品编号、商品数量。

（6）商品实体包括商品编号、价格、商品名称、分类编号、是否销售，规格、颜色。

（7）评论实体包括评论id、评论内容、评论时间、用户编号、商品编号

（8）商品分类实体包括类别编号、类别名称、父类别编号

这样细分之后就可以重新设计电商业务了，ER 模型如图：

8.5 ER 模型图转换成数据表（代码有待完善）

通过绘制 ER 模型已经理清了业务逻辑，现在就要进行非常重要的一步了：把绘制好的 ER模型，转换成具体的数据表，下面介绍下转换的原则：
（1）一个实体通常转换成一个数据表；

（2）一个多对多的关系，通常也转换成一个数据表；

（3）一个 1 对 1 ，或者 1 对多的关系，往往通过表的外键来表达，而不是设计一个新的数据表；

（4）属性转换成表的字段。

下面结合前面的ER模型，具体讲解一下怎么运用这些转换的原则，把 ER 模型转换成具体的数据表，从

而把抽象出来的数据模型，落实到具体的数据库设计当中

1.一个实体通常转换成一个数据表；

先来看一下强实体转换成数据表:

用户实体转换成用户表(user_info)的代码如下所示。

CREATE TABLE `user_info`(
  `id` bigint(20)NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '编号',
  `user_name` varchar(200)DEFAULT NULL COMMENT '用户名称',
  `nick_name` varchar (200)DEFAULT NULL COMMENT '用户昵称',
  `passwd` varchar (200)DEFAULT NULL COMMENT '用户密码',
  `phone_num` varchar (200) DEFAULT NULL COMMENT '手机号',
  `email` varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '邮箱',
  `head_img` varchar ( 200)DEFAULT NULL COMMENT'头像',
  `user_level` varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '用户级别',
  PRIMARY KEY (id)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=4 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='用户表';

商品分类实体转换成商品分类表 (base_category)，由于商品分类可以有一级分类和二级分类，比如一级分类有家居、手机等等分类，二级分类可以根据手机的一级分类分为手机配件，运营商等，这里我们把商品分类实体规划为两张表，分别是一级分类表和二级分类表，之所以这么规划是因为一级分类和二级分类都是有限的，存储为两张表业务结构更加清晰。

#一级分类表
  CREATE TABLE`base_category1`(
  `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '编号',
  `name` varchar (10) NOT-NULL COMMENT '分类名称',
  PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE
)ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8 ROW_FORMAT=DYNAMIC COMMENT='一级分类表';
#二级分类表
CREATE TABLE `base_category2`(
  `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '编号',
  `name` varchar (208) NOT NULL COMMENT '二级分类名称',
  `category1_id` bigint(20) DEFAULT NULL COMMENT '一级分类编号',
  PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE
)ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8 ROW_FORMAT=DYNAMIC COMMENT='二级分类表';

那么如果规划为—张表呢，表结构如下所示。

CREATE TABLE `base_category`(
  `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '编号',
  `name` varchar (200)NOT NULL COMMENT '分类名不',
  `category_parent_id` bigint(20) DEFAULT NULL COMMENT '父分类编号',
  PRIMARY KEY ( id  ) USING BTREE
)ENGINE=InnoDB AUTO_INCRENENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8 ROW_FORMAT=DYNAMIC COMMENT= '分类表';

如果这样分类的话，那么查询一级分类时候，就需要判断父分类编号是否为空，但是如果插入二级分类的时候也是空，就容易造成业务数据混乱。而且查询二级分类的时候IS NOT NULL条件是无法使用到索引的。同时，这样的设计也不符合第二范式(因为父分类编号并不依赖分类编号ID，因为父分类编号可以有很多数据为NULL)，所以需要进行表的拆分。因此无论是业务需求还是数据库表的规范来看都应该拆分为两张表。

下面我们再把弱实体转换成数据表:

地址实体转换成地址表(user_address) ，如下所示。

CREATE TABLE `user_address`(
`id` bigint(20)NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '编号',
'province' varchar (500)DEFAULT NULL COMMENT'省',
`city` varchar (500) DEFAULT NULL COMMENT '市',
`user_address` varchar (500) DEFAULT NULL COMMENT '具体地址',
`user_id bipint(20)` DEFAULT NULL COMMENT '用户id',
`consignee` varchar( 40) DEFAULT NULL COMMENT '收件人',
`phone_num ` varchar(40) DEFAULT NULL COMMENT ‘联系方式',
`is_default` varchar( 1) DEFAULT NULL COMMENT '是否是默认',
PRIMARY KEY (`id`)
)ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='用户地址表';

订单实体转换成订单表（order_info)，如下所示，实际业务中订单的信息会非常多，我们这里做了简化。

CREATE TABLE `order_info`(
  `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '编号',
  `consignee` varchar (100) DEFAULT NULL COMMENT '收货人',
  `consignee_tel` varchar(20) DEFAULT NULL COMMENT'收件人电话',
  `total_amount` decimal( 10,2)DEFAULT NULL COMMENT '总金额',
  `user_id` bigint(20) DEFAULT NULL COMMENT'用户id',
  `payment_way` varchar(20)DEFAULT NULL COMMENT'付款方式',
  `delivery_address` varchar( 1000) DEFAULT NULL COMMENT'送货地址',
  `create_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT'下单时间',
  PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE
)ENGINE=InnoDB AUTO_INCRENENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8 ROW_FORNAT=DYNAMIC COMMENT= '订单表';

订单详情实体转换成订单详情表（order_detail)，如下所示。(用于体现多对多关系的，见下节)

#订单详情表
CREATE TABLE `order_detail`(
  `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '订单详情编号',
  `order_id` bigint(20) DEFAULT NULL COMMENT '订单编号',
  `sku_id` bigint(20)DEFAULT NULL COMMENT 'sku_id',
  `sku_name` varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT 'sku名称',
  `sku_num` varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '购买个数',
  `create_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT'操作时间',
  PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE
)ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8 ROW_FORMAT=DYNAMIC COMMENT='订单明细表';

购物车实体转换成购物车表(cart_info)，如下所示。

CREATE TABLE `cart_info`(
  `cart_id` bigint(20)NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT'编号',
  `user_id` varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT'用户id',
  `sku_id` bigint(20)DEFAULT NULL COMMENT 'skuid' ,
  `sku_num` int( 11)DEFAULT NULL COMMENT '数量',
  `img_url` varchar ( 500) DEFAULT NULL COMMENT '图片文件',
  PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE
)ENGINE=InnoDB AUTO_INCRENENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8 ROW_FORMAT=DYNAMIC COMMENT='购物车表';

评论实体转换成评论表(members)，如下所示。

CREATE TABLE `sku_comments`(
  `comment_id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT'评论编号',
  `user_id` bigin)t (20) DEFAULT NULL COMMENT'用户编号',
  `sku_id` decimal( 10,0) DEFAULT NULI COMMENT '商品编号',
  `comment` varchar(2000)DEFAULT NULL COMMENT '评论内容',
  `create_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '评论时间',
  PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE
）ENGINE=InnoDB AUTO_INCRENENT=45 DEFAULT CHARSET=utf8 ROW_FORMAT=DYNAMIC COMMNENT='商品评论表';

商品实体转换成商品表(members)，如下所示。

CREATE TABLE `sku_info`(
  `sku_id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COPMENT'商品编号(itemID)',
   `price` decimal(10,0) DEFAULT NULL COMMENT'价格',
  `sku_name` varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT 'sku名称',
  `sku_desc` varchar(2000) DEFAULT NULL COMMENT'商品规格描述',
  `category3_id` bigint(20) DEFAULT NULL COMMENT'三级分类id(冗余)',
  `color` varchar (2000) DEFAULT NULL COMMENT '颜色',
  `is_sale` tinyint(3) NOT NULL DEFAULT '0' CONMMENT'是否销售(1:是0:否)',
  PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE
)ENGINE=InnoDB AUTO_INCRENENT=45 DEFAULT CHARSET=utf8 ROW_FORMAT=DYNAMIC COMMENT= '商品表';

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3.3 反范式的新问题

3.4 反范式的适用场景

1. 增加冗余字段的建议

2. 历史快照、历史数据的需要

4.BCNF(巴斯范式)

5.第四范式

6. 第五范式、域键范式

7. 实战案例

7.1 迭代1次:考虑1NF

7.2迭代2次:考虑2NF

7.3迭代3次:考虑3NF

7.4反范式化:业务优先的原则

8. ER模型

8.1ER模型包括哪些要素?

8.2关系的类型

8.3建模分析

8.4 ER 模型的细化

8.5 ER 模型图转换成数据表（代码有待完善）

1.一个实体通常转换成一个数据表；

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7.2迭代2次:考虑2NF

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