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MySQL数据库设计范式与反范式

简介: 每个列的值域都由原子值组成;每个字段的值都只能是单一值。1971年埃德加·科德提出了第一范式。即表中所有字段都是不可再分的。

1 第一范式

该范式是为了排除 重复组 的出现,因此要求数据库的每个列的值域都由原子值组成;每个字段的值都只能是单一值。1971年埃德加·科德提出了第一范式。即表中所有字段都是不可再分的。

1.1 实例

重复组通常会出现在会计账上,每一笔记录可能有不定个数的值。

  • 举例来说:

“数量”就是所谓的重复组了,而在这种情况下这份资料就不符合第一范式。

  • 再比如,如下联系方式是一个复合属性,就违反了该范式,在数据库中是无法分离出来的。

1.2 解决方案

  • 想要消除重复组的话,只要把每笔记录都转化为单一记录即可:
  • 简单改动即可

即标准的二维表结构。

2 第二范式

前提:标准的二维表,即第一范式成立

表中必须存在业务主键,并且非主键依赖于全部业务主键。

2.1 实例

如下博客表

  • 用户字段作为PK是否可行?
    一个用户会对应多个博客记录,且章节标题也能为多个用户所编辑,所以单列字段PK失效
  • <用户,章节,标题>的联合PK
    用户积分字段只和用户字段依赖,并不依赖整体的PK,依旧不符第二范式

2.2 解决方案

拆分将依赖的字段单独成表

从上面可发现:

  • 若表的PK只有一个字段,那么它本就符合第二范式
  • 若是多个字段组成,则需考虑是否符合第二范式

3 第三范式

表中的非主键列之间不能相互依赖

3.1 实例 - 课程表

一个字段的PK显然符合第二范式,大部分字段也只依赖PK。然而对于职位字段其实依赖讲师名,所以不符合第三范式。

3.2 解决方案

  • 将不与PK形成依赖关系的字段直接提出单独成表即可:

4 三范式评价

优点

  • 范式化的更新通常比反范式快
  • 当数据较好的范式化后,很少或者没有冗余数据
  • 范式化的数据比较小,放在内存中操作较快

缺点

  • 通常需要进行关联
    毕竟阿里规范提到

5 反范式(空间换时间)

反范式的过程就是通过冗余数据来提高查询性能,但冗余数据会牺牲数据一致性

优点

  • 所有的数据都在同一张表中,可以减少表关联
  • 更好进行索引优化

缺点

  • 存在大量冗余数据
  • 数据维护成本更高(删除异常,插入异常,更新异常)

在企业中很好能做到严格意义上的范式成者反范式,一般需混合使用。

6 综合案例

  1. 在一个网站实例中, 这个网站允许用户发送消息,井且一些用户是付费用户。现在想查看付费用户最近的10条信息。在user表 和message表中都存储用户类型(account type),而不用完全的反范式化。这避免了完全反范式化的插入和删除问题,因为即使没有消息的时候也不会丢失用户信息。这样也不会把user_message表搞得太大,有助高效获取数据
  2. 另一个从父表冗余些数据到子表的理由是排序的需要
  3. 缓存衍生值也是有用的。如果需要显示每个用户发了多少消息(类似论坛),可以每次执行一个昂贵的子查询来计算并显示它;也可以在user表中建个num_messages列,每当用户发新消息时更新这个值。

范式设计

  • 用户表
    用户ID、姓名、电话、地址、邮箱
  • 订单表
    订单ID、用户ID、下单时间、支付类型、订单状态
  • 订单商品表
    订单ID、商品 ID、商品价格
  • 商品表
    商品ID、名称、描述、过期时间
SELECT b.用户名, b.电话, b.地址, a.订单ID,
       SUM(c.商品价价*C.商品数量) as 订单价格
       // 上面这就需要三张表的关联了,可能效率就很低了
FROM‘订单表` a
JOIN‘用户表’b ON a用户ID=b.用户ID
JOIN `订单商品表` C ON c.订单ID= b.订单ID
GROUP BY b.用户名,b.电话b.地址,a.订单ID

反范式设计

  • 用户表
    用户ID、姓名、电话、地址、邮箱
  • 订单表
    订单ID、用户ID、下单时间、支付类型、订单状态、订单价格、用户名、电话、地址
  • 订单商品表
    订单ID、商品 ID、商品数量、商品价格
  • 商品表
    商品ID、名称、描述、过期时间
SELECT a.用户名,a.电话.a.地址
,a.订单ID
,a.订单价格
FROM `订单表` a

把用户表的地址加到了订单表,这样查询地址时,就不需要把用户表和订单表关联

参考

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