数据库规范化： tamedata beasts

驯服数据野兽：数据库规范化为何重要

想象一下，你正在为一家书店构建一个网站。你需要存储有关书籍、作者、客户及其订单的信息。听起来很简单，对吗？但当您在不同的订单中有多个相同作者或书名记录时会发生什么？这就是数据库规范化发挥作用的地方 - 您的数据冗余和不一致的秘密武器。

未规范化数据的弊端：

假设您将客户订单详细信息直接存储在“订单”表中，包括每个项目的作者姓名和书籍标题。这最初看起来很方便。但是，如果一位作者写了多本书，或者一本图书被不同的客户订购，您的数据库中就会出现重复项。这会导致：

• 存储效率低下: 您浪费了宝贵存储空间来存储冗余数据。
• 数据不一致: 更新信息变得一团糟，因为您需要在多个地方进行更改。
• 复杂查询: 检索特定信息可能很慢且繁琐。

数据库规范化出现：

规范化是在组织您的数据库以最小化冗余并确保数据完整性的过程。它涉及将您的数据分为较小的、定义明确的表格，并在它们之间建立清晰的关系。这会导致：

• 减少存储空间: 您只存储一次数据，节省宝贵空间。
• 提高数据一致性: 更改在一处进行，确保整个数据库中的准确性。
• 简化查询: 检索特定信息变得更快、更轻松。

规范形式：构建良好结构数据库的基石：

有多种规范形式 (1NF、2NF、3NF 等) 定义了不同级别的数据组织水平。每一种形式都建立在之前的一种之上，添加更严格的规则来进一步消除冗余。

数据库模式设计：

设计数据库模式涉及：

• 识别实体: 这些是您的数据的核心组件 (例如：书籍、作者、客户)。
• 定义属性: 这些是每个实体的特点 (例如：书籍标题、作者姓名、客户地址)。
• 建立关系: 确定实体如何相互关联 (例如：一本图书是由一位作者写的，一个客户下订单)。

数据库设计工具：

有多种工具可帮助您设计数据库模式：

• 数据库管理系统 (DBMS): 大多数 DBMS 都提供图形工具来可视化和设计您的模式。
• 实体关系图工具: 实体关系图 (ERD) 以视觉方式表示数据库中的实体、属性和关系。

结论：

掌握数据库规范化对于构建强大且高效的网站至关重要。 通过仔细计划您的模式并遵循规范化原则，您可以确保数据一致性，减少存储空间，并简化复杂查询 - 最终导致更顺利的开发体验以及更可靠的网站。

餐厅数据库：规范化的现实生活示例

假设您拥有一家餐厅，想要构建一个数据库来管理您的菜单、订单和客户信息。

未规范化：

您可能会创建一个名为“Orders”的大型表，其中包含 Customer Name、Order Date、Dish Name、Price 等等的列。最初看起来很方便，但很快就会出现问题：

• 冗余: 如果一道菜出现在多个订单中，您将对它的名称和价格进行重复录入。
• 不一致: 更新一道菜的价格需要在所有订单中的每个实例都更改。
• 复杂查询: 检索特定日期内提供的所有菜肴需要连接“Orders”表中的多行。

规范化：

您可以通过创建单独的表格来规范化您的数据库:

• Customers: 存储客户信息 (Name、Address、Phone)。
• Dishes: 存储菜品详细信息 (Name、Description、Price、Category)。
• Orders: 记录订单信息 (Order Date、Customer ID、Total Price)。
• OrderItems: 将订单与菜品链接，指定每种菜品的订购数量。

这种结构提供了一些好处：

• 减少冗余: 菜品信息仅存储在“Dishes”表中一次。
• 提高一致性: 更新菜品的价格只会影响“Dishes”表，确保包含该菜品的订单中的所有内容保持一致。
• 简化查询: 检索特定日期内提供的菜肴变得更容易得多，方法是根据日期查询“OrderItems”和“Orders”表。

总而言之, 规范您的餐厅数据库允许进行高效的数据管理，减少冗余，并简化查询，从而更轻松地跟踪订单、管理库存和分析客户数据。

## 未规范化 vs. 规范化 数据库

特征	未规范化数据库	规范化数据库
结构	单个大型表存储所有数据	多个小型表通过关系连接
冗余	高度重复，存储相同的知识多次	低冗余，避免重复存储
一致性	更新困难，可能导致数据不一致	更新简单，确保整个数据库一致性
存储效率	占用更多存储空间，浪费资源	更高效地利用存储空间
查询复杂度	查询复杂，慢速	查询简便，快速高效
维护难度	更难维护和更新数据	更易于维护和更新数据
示例	订单表包含客户姓名、书籍标题等重复信息	分离表格存储客户信息、书籍信息、订单信息等