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大数据学习（71）-三范式构成

news 来源：原创 2025/8/10 16:42:19

🍋🍋大数据学习🍋🍋

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一、第一范式（1NF）

简单说：列不能再分，即数据库表中的字段都是单一属性，不可再分的。（也需要根据任务需求）

举例：

假设有一个“员工”表，每个员工都有一个唯一的“员工编号”，同时表中可能还包括其他字段，如姓名、性别、出生日期和住址等。在最初的设计中，住址可能是一个字段，但考虑到住址可能包括家庭住址和现住址等多个部分，这样的设计就不符合第一范式。为了满足第一范式，需要将住址拆分为“家庭住址”和“现住址”两个字段，使得每个字段都是不可分割的原子项。

二、第二范式（2NF）

简单说：建立在第一范式基础上，消除部分依赖，即要求每个非主属性都完全依赖于主属性，而不是仅仅依赖于主键的一部分。

举例：

考虑一个“学生成绩”表，其中包括学号、姓名、性别、课程、课程编号、课程学分和分数等字段。在实际生活中，姓名和性别只依赖于学号（因为一个学生有一个唯一的学号，但可能有重名的情况），而课程编号和课程学分只依赖于课程。此外，分数完全依赖于学号和课程的组合（即主键）。这样的设计就存在部分依赖的问题，因为非主属性（如姓名、性别、课程编号和课程学分）并没有完全依赖于主键。

为了满足第二范式，可以将表拆分为多个表，如“学生”表（包括学号、姓名和性别等字段）和“成绩”表（包括学号、课程、分数等字段），以及“课程信息”表（包括课程编号、课程学分和课程名称等字段）。这样，每个非主属性都完全依赖于其所在表的主键。

三、第三范式（3NF）

简单说：建立在第二范式基础上，消除传递依赖，即要求非主属性之间不存在传递依赖关系，每个非主属性都必须直接依赖于主键。

举例：

假设有一个“学生信息”表，其中包括学号、姓名、性别、电话和住址等字段。主键是学号，其他非主键字段（姓名、性别、电话和住址）都完全依赖于主键。然而，如果进一步分析，可能会发现电话和住址实际上更依赖于姓名（而不是直接依赖于学号），这就构成了传递依赖。

为了满足第三范式，可以将表进一步拆分为“学生”表（包括学号、姓名等字段）和“学生联系信息”表（包括姓名、性别、电话和住址等字段）。这样，每个非主属性都直接依赖于其所在表的主键（或候选键），消除了传递依赖。

四、总结

范式是数据库设计时遵循的一种规范，不同的规范要求遵循不同的范式。

第一范式（1NF）：简单说列不能再分

第二范式（2NF）：简单说建立在第一范式基础上，消除部分依赖

第三范式（3NF）：简单说建立在第二范式基础上，消除传递依赖。

一、第一范式（1NF）

二、第二范式（2NF）

三、第三范式（3NF）

四、总结

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