資料庫學習之-------三大正規化
阿新 • • 發佈：2019-02-11
為什麼會出現三大正規化呢？什麼是三大正規化？首先我們需要來理解以下的基本概念：
關係：資料庫中的一張二維表
資料依賴：資料間的相互關係
函式依賴：屬於資料依賴的一個分支，前者資料值確定後，後者資料值唯一指定，也就是說後者資料的值依賴前者！例如：由於一個學號只對應一個學生，一個學生只在一個系，所以當學號確定後，他的姓名以及所在的系就唯一確定了。
然後，我們來建立一個數據庫，該資料庫涉及的物件包括學號(Sno)、所在系(Sdept)、每個系的學生住處(Sloc)、選修課程號(Cno)和成績(Grade)，我們得到該關係模式：
SLC（Sno,Sdept,Sloc,Cno,Grade）
它的主碼：由Sno和Cno共同決定！
正規化：符合某一種級別的關係模式的集合
1.第一正規化：如果一個關係模式中的所有屬性都是不可分的基本資料項，那麼就屬於第一正規化，基本上所有關係模式都滿足第一正規化！
所以上述建立的資料庫也屬於第一正規化！
資料庫之間的函式依賴包括：
（Sno,Cno）--->Grade
Sno--->Sdept
（Sno,Cno）--->Sdept
Sno--->Sloc
（Sno,Cno）--->Sloc
Sdept--->Sloc（因為每個系只住在一個地方）
通過實際生活，我們發現這個關係存在如下一些問題：
（1）插入異常：假如要插入一個未選課學生的資訊，因為主碼丟失，所以插入異常
（2）刪除異常：加入一個學生不選修3號課程了，那麼我們必須將他的選修3和課程刪除，但課程號是主碼，刪除整條學生記錄會跟著刪除，即不應該刪除的資訊也刪除了
（3）資料冗餘度大：
（4）修改複雜：假如一個學生選修了10門課程，但後來轉系了，那麼我們就要重複修改每一條Sdept和Sloc的值
因為出現了上述這些問題，為了解決，出現了第二正規化：
分析原因：Sdept,Sloc非主屬性對碼的部分函式依賴。
2.第二正規化：在第一正規化的關係模式上消除部分函式依賴，分解形成的關係模式
將上述關係模式SLC分解成如下兩個關係模式：
SC（Sno,Cno,Grade）
SL（Sno,Sdept,Sloc）
分解後的關係模式中，可以發現，非主屬性完全依賴主碼！
解決了第一正規化遺留的問題：
（1）在SL關係中可以插入尚未選課的學生記錄
（2）刪除某學生的選修記錄只需要在SC關係中進行，不會影響該學生在SL關係中的資訊
（3）某個學生選修10門課程，只需要在SL關係中儲存一次Sdept和Sloc的值
（4）某個學生轉系後，也只需要在SL關係中修改一次該學生Sdept和Sloc的值
但是通過實際生活，我們發現這個關係也存在如下一些問題：
（1）插入異常：如果某個原因，某個系剛成立，還沒有學生，那麼因為沒有主碼的支援，該系的資訊就無法存入資料庫中
（2）刪除異常：如果某個系學生全部畢業了，在刪除該系學生記錄的同時，也將這個系的資訊丟掉了！
（3）資料冗餘度大：每一個系的學生都住在一個地方，關於系的住處的資訊卻重複出現，出現的次數與該系的學生人數有關
（4）修改複雜：當某個系的地址傳送改變時候，該系所以學生的Sloc都有重複修改
因為出現了上述這些問題，為了解決，出現了第三正規化：
分析原因：Sloc傳遞函式依賴與Sno
3.第三正規化：在第二正規化的關係模式上消除傳遞函式依賴，分解形成的關係模式
將上述關係模式SL分解成如下兩個關係模式：
SD（Sno,Sdept）
DL（Sdept,Sloc）
解決了第二正規化的遺留問題：
（1）在DL關係中可以插入無在校學生的系的資訊
（2）某個系的學生全部畢業了，只是刪除了SD中的記錄，對DL中系的資訊沒影響
（3）每個系的學生的Sloc只需要在DL中儲存一次
（4）某個系地址改變，也只需要在DL中改變一次Sloc的值
當然了，第三正規化也會有些問題，在此基礎上又會形成多個不同型別的正規化，但是並不意味著關係的規範化程度越高越好，在此僅介紹了三大正規化，想了解其他正規化的可以查閱相關資料。
總結：三大正規化其實是對原有資料庫關係出現某些問題的一種解決思想，即將原先資料庫表儘可能一步步進行解耦，消除原先資料依賴中不合適的部分，使各個關係模式達到某種程度上的分離！本質既可以解決邏輯上對資料庫操作的異常，也可以解決資料庫記憶體冗餘響應慢等問題，所以在資料庫設計中極其重要！！！