柚子快報邀請碼778899分享：數(shù)據(jù)庫的三大范式如何理解？

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數(shù)據(jù)庫的三大范式是指數(shù)據(jù)庫設(shè)計中用來規(guī)范化表結(jié)構(gòu)的規(guī)則。其目的是減少數(shù)據(jù)冗余，提高數(shù)據(jù)一致性和完整性。三大范式分別是：

第一范式（1NF）—— 原子性

第一范式要求表中的每個字段都必須是原子的，即字段中的值不可再分割。換句話說，每個字段只能包含一個值，不能是一個列表或集合。

通俗案例： 假設(shè)你有一個學(xué)生信息表：

學(xué)號姓名電話號碼001小明123456789, 987654321002小紅234567890, 876543210

這里，小明和小紅的電話號碼字段包含了多個值，違反了第一范式。為了符合1NF，需要將電話號碼字段拆分成獨立的記錄：

學(xué)號姓名電話號碼001小明123456789001小明987654321002小紅234567890002小紅876543210

這樣，每個字段都只有一個值，符合第一范式。

第二范式（2NF）—— 消除部分依賴

第二范式要求數(shù)據(jù)庫中每個非主屬性（字段）都完全依賴于主鍵，而不是僅依賴于主鍵的一部分。如果一個表有復(fù)合主鍵，必須確保每個非主屬性依賴于整個復(fù)合主鍵，而不是只依賴于其中的一部分。

通俗案例： 假設(shè)你有一個成績表，復(fù)合主鍵是 學(xué)號 和 課程號，包含如下數(shù)據(jù)：

學(xué)號課程號姓名成績001101小明95001102小明88002101小紅92

這里，“姓名”字段依賴于“學(xué)號”字段，而不是依賴于整個復(fù)合主鍵“學(xué)號+課程號”。為了符合第二范式，我們可以將“姓名”從表中分離出來，建立一個獨立的學(xué)生表：

學(xué)生表：

學(xué)號姓名001小明002小紅 成績表：

學(xué)號課程號成績001101950011028800210192

這樣，非主鍵字段“姓名”就完全依賴于主鍵“學(xué)號”，符合第二范式。

第三范式（3NF）—— 消除傳遞依賴

第三范式要求表中的非主鍵字段不僅要直接依賴于主鍵，而且不能通過其他非主鍵字段間接依賴于主鍵。如果存在這種傳遞依賴，就需要將其分解成多個表。

通俗案例： 假設(shè)你有一個員工表，其中有員工的 部門名稱 和 部門位置，數(shù)據(jù)如下：

員工編號姓名部門名稱部門位置001小明技術(shù)部北京002小紅銷售部上海

這里，部門位置 是通過 部門名稱 間接依賴于 員工編號（主鍵）。即：員工的 部門名稱 決定了 部門位置，所以部門位置應(yīng)該從這個表中提取出來，單獨放在部門表中：

員工表：

員工編號姓名部門編號001小明D001002小紅D002 部門表：

部門編號部門名稱部門位置D001技術(shù)部北京D002銷售部上海

這樣，部門位置 不再通過 部門名稱 間接依賴于主鍵，符合第三范式。

總結(jié)

第一范式（1NF）：確保每個字段的值是不可分割的。第二范式（2NF）：確保每個非主鍵字段完全依賴于主鍵。第三范式（3NF）：確保每個非主鍵字段不依賴于其他非主鍵字段（即消除傳遞依賴）。

通過這些規(guī)范化的過程，可以讓數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)更加合理，減少冗余數(shù)據(jù)，避免數(shù)據(jù)不一致的情況發(fā)生。

高并發(fā)系統(tǒng)中，三大范式的缺點是啥？

在高并發(fā)系統(tǒng)中，三大范式的設(shè)計雖然可以保證數(shù)據(jù)一致性和減少冗余，但它們也有一些缺點，尤其是在處理大量并發(fā)請求時。這些缺點主要表現(xiàn)在性能、復(fù)雜性和可擴展性方面。以下是每個范式的缺點及其對高并發(fā)系統(tǒng)的影響：

第一范式（1NF）缺點

缺點：1NF要求每個字段都是原子的，即每個字段只能存儲一個值。雖然這是數(shù)據(jù)一致性的基本要求，但在高并發(fā)系統(tǒng)中，這種要求可能導(dǎo)致頻繁的表拆分和數(shù)據(jù)更新操作，增加了數(shù)據(jù)庫的負(fù)擔(dān)。

影響：

由于對數(shù)據(jù)的強約束，可能導(dǎo)致頻繁的查詢操作需要訪問更多的表或記錄，從而增加了數(shù)據(jù)庫的查詢成本。過度拆分可能導(dǎo)致多個查詢請求必須合并數(shù)據(jù)，增加了系統(tǒng)的復(fù)雜性和查詢響應(yīng)時間。

第二范式（2NF）缺點

缺點：2NF要求消除部分依賴，確保每個非主鍵字段完全依賴于主鍵。在復(fù)雜的業(yè)務(wù)場景中，消除部分依賴可能會導(dǎo)致過多的表拆分。

影響：

在高并發(fā)的系統(tǒng)中，拆分表后，涉及多個表的聯(lián)接查詢會變得非常復(fù)雜，增加了數(shù)據(jù)庫的負(fù)擔(dān)，可能導(dǎo)致查詢性能下降。由于每個非主鍵字段需要完全依賴于主鍵，可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)模型過于復(fù)雜，查詢時需要訪問更多的表，影響系統(tǒng)的響應(yīng)速度。

第三范式（3NF）缺點

缺點：3NF消除了傳遞依賴，使得所有非主鍵字段都不依賴于其他非主鍵字段。這個原則可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫過度規(guī)范化，使得數(shù)據(jù)存儲非常分散。

影響：

查詢效率低：在高并發(fā)系統(tǒng)中，過多的表拆分和復(fù)雜的表之間的關(guān)系會導(dǎo)致頻繁的聯(lián)接（JOIN）操作，特別是在需要獲取多表數(shù)據(jù)時，可能會顯著增加查詢的時間。事務(wù)和一致性問題：頻繁的表拆分和數(shù)據(jù)分布可能會引入更多的事務(wù)操作，導(dǎo)致鎖的競爭和性能瓶頸。在高并發(fā)場景下，過度的表分解可能導(dǎo)致更頻繁的鎖競爭和事務(wù)沖突。更高的寫入成本：每次更新或插入數(shù)據(jù)時，可能需要更新多個表。這會導(dǎo)致更高的寫入延遲，尤其是在事務(wù)涉及多個表的情況下。對于高并發(fā)寫入的系統(tǒng)，這可能會成為瓶頸。

高并發(fā)環(huán)境下的折中與解決方案

在高并發(fā)的環(huán)境下，嚴(yán)格遵循三大范式可能會導(dǎo)致性能瓶頸，尤其是在查詢和寫入操作上。為了提高系統(tǒng)的性能和可擴展性，通常會采取以下策略：

去規(guī)范化（Denormalization）：

去規(guī)范化是指在數(shù)據(jù)庫中故意增加冗余數(shù)據(jù)，減少表的拆分，以降低復(fù)雜查詢的成本。雖然去規(guī)范化會引入一定的數(shù)據(jù)冗余，但它能夠顯著提升查詢性能，尤其是在高并發(fā)讀操作中。 緩存：

高并發(fā)系統(tǒng)中，緩存是提高性能的常用方案。通過使用緩存（如Redis、Memcached）來緩存頻繁查詢的數(shù)據(jù)，可以減少數(shù)據(jù)庫的查詢負(fù)載，提升響應(yīng)速度。 分庫分表：

對于大量數(shù)據(jù)，可以使用分庫分表技術(shù)將數(shù)據(jù)分散存儲，從而提高查詢效率，并減少單一數(shù)據(jù)庫的壓力。 CQRS（命令查詢分離）：

將讀和寫操作分離，分別采用不同的優(yōu)化策略。例如，寫操作使用事務(wù)和高一致性保證，而讀操作則采用緩存、去規(guī)范化等方式來提升性能。 數(shù)據(jù)庫索引：

對常用的查詢字段添加索引，可以顯著提高查詢效率，但需要注意索引會增加寫操作的成本。

總結(jié)

第一范式（1NF）：可能導(dǎo)致頻繁的表拆分，增加查詢的復(fù)雜性。第二范式（2NF）：可能導(dǎo)致表的過度拆分，查詢性能下降。第三范式（3NF）：雖然消除了數(shù)據(jù)冗余，但可能會導(dǎo)致查詢性能下降，增加了數(shù)據(jù)庫復(fù)雜度，特別是在高并發(fā)寫入的情況下。

因此，在高并發(fā)系統(tǒng)中，往往需要在規(guī)范化和性能之間找到平衡點，采用去規(guī)范化、緩存、分庫分表等技術(shù)來優(yōu)化性能。

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