当前位置:首页 > 文章列表 > 数据库 > MySQL > 【mysql的设计与优化专题(2)】数据中设计中的范式与反范式

【mysql的设计与优化专题(2)】数据中设计中的范式与反范式

来源:SegmentFault 2023-02-24 15:27:57 0浏览 收藏

知识点掌握了,还需要不断练习才能熟练运用。下面golang学习网给大家带来一个数据库开发实战,手把手教大家学习《【mysql的设计与优化专题(2)】数据中设计中的范式与反范式》,在实现功能的过程中也带大家重新温习相关知识点,温故而知新,回头看看说不定又有不一样的感悟!

设计关系数据库时,遵从不同的规范要求,设计出合理的关系型数据库,这些不同的规范要求被称为不同的范式,各种范式呈递次规范,越高的范式数据库冗余越小。但是有些时候一昧的追求范式减少冗余,反而会降低数据读写的效率,这个时候就要反范式,利用空间来换时间。

目前关系数据库有六种范式:第一范式(1NF)、第二范式(2NF)、第三范式(3NF)、巴斯-科德范式(BCNF)、第四范式(4NF)和第五范式(5NF,又称完美范式)。满足最低要求的范式是第一范式(1NF)。在第一范式的基础上进一步满足更多规范要求的称为第二范式(2NF),其余范式以次类推。一般说来,数据库只需满足第三范式(3NF)就行了。

三范式

  • 第一范式(1NF)
    即表的列的具有原子性,不可再分解,即列的信息,不能分解, 只要数据库是关系型数据库(mysql/oracle/db2/informix/sysbase/sql server),就自动的满足1NF。

关系型数据库: mysql/oracle/db2/informix/sysbase/sql server

非关系型数据库: (特点: 面向对象或者集合)
NoSql数据库: MongoDB/redis(特点是面向文档)

  • 第二范式(2NF)
    第二范式(2NF)是在第一范式(1NF)的基础上建立起来的,即满足第二范式(2NF)必须先满足第一范式(1NF)。第二范式(2NF)要求数据库表中的每个实例或行必须可以被惟一地区分。为实现区分通常需要我们设计一个主键来实现(这里的主键不包含业务逻辑)

  • 第三范式(3NF)
    满足第三范式(3NF)必须先满足第二范式(2NF)。简而言之,第三范式(3NF)要求一个数据库表中不包含已在其它表中已包含的非主键字段。就是说,表的信息,如果能够被推导出来,就不应该单独的设计一个字段来存放(能尽量外键join就用外键join)。很多时候,我们为了满足第三范式往往会把一张表分成多张表

反三范式

没有冗余的数据库未必是最好的数据库,有时为了提高运行效率,就必须降低范式标准,适当保留冗余数据。具体做法是: 在概念数据模型设计时遵守第三范式,降低范式标准的工作放到物理数据模型设计时考虑。降低范式就是增加字段,减少了查询时的关联,提高查询效率,因为在数据库的操作中查询的比例要远远大于DML的比例。但是反范式化一定要适度,并且在原本已满足三范式的基础上再做调整的。

以上就是《【mysql的设计与优化专题(2)】数据中设计中的范式与反范式》的详细内容,更多关于mysql的资料请关注golang学习网公众号!

版本声明
本文转载于:SegmentFault 如有侵犯,请联系study_golang@163.com删除
记一次 MySQL 的慢查优化记一次 MySQL 的慢查优化
上一篇
记一次 MySQL 的慢查优化
数据库分组查询最大值的问题
下一篇
数据库分组查询最大值的问题
查看更多
最新文章
查看更多
课程推荐
  • 前端进阶之JavaScript设计模式
    前端进阶之JavaScript设计模式
    设计模式是开发人员在软件开发过程中面临一般问题时的解决方案,代表了最佳的实践。本课程的主打内容包括JS常见设计模式以及具体应用场景,打造一站式知识长龙服务,适合有JS基础的同学学习。
    543次学习
  • GO语言核心编程课程
    GO语言核心编程课程
    本课程采用真实案例,全面具体可落地,从理论到实践,一步一步将GO核心编程技术、编程思想、底层实现融会贯通,使学习者贴近时代脉搏,做IT互联网时代的弄潮儿。
    516次学习
  • 简单聊聊mysql8与网络通信
    简单聊聊mysql8与网络通信
    如有问题加微信:Le-studyg;在课程中,我们将首先介绍MySQL8的新特性,包括性能优化、安全增强、新数据类型等,帮助学生快速熟悉MySQL8的最新功能。接着,我们将深入解析MySQL的网络通信机制,包括协议、连接管理、数据传输等,让
    500次学习
  • JavaScript正则表达式基础与实战
    JavaScript正则表达式基础与实战
    在任何一门编程语言中,正则表达式,都是一项重要的知识,它提供了高效的字符串匹配与捕获机制,可以极大的简化程序设计。
    487次学习
  • 从零制作响应式网站—Grid布局
    从零制作响应式网站—Grid布局
    本系列教程将展示从零制作一个假想的网络科技公司官网,分为导航,轮播,关于我们,成功案例,服务流程,团队介绍,数据部分,公司动态,底部信息等内容区块。网站整体采用CSSGrid布局,支持响应式,有流畅过渡和展现动画。
    485次学习
查看更多
AI推荐
  • PubMedQA数据集详解:生物医学问答基准、功能与应用指南
    PubMedQA
    深入了解PubMedQA生物医学问答数据集,涵盖其核心功能、使用方法及在临床决策、药物研发等场景的应用,助力提升NLP模型性能。
    90次使用
  • H2O EvalGPT:开源LLM大模型评估与排行榜工具
    H2O EvalGPT
    H2O EvalGPT是H2O.ai推出的开源LLM评估平台,提供详细的大模型性能排行榜、行业特定基准测试及A/B测试功能,助您快速选择最适合项目的高性能大语言模型。
    177次使用
  • LMArena是什么?伯克利AI模型评估平台使用指南与功能解析
    LMArena
    LMArena是加州大学伯克利分校推出的AI模型匿名评测平台。通过盲测投票机制,用户可对比不同大模型回答并生成实时排行榜,助力开发者优化模型及用户选择最佳AI工具。
    113次使用
  • 斯坦福HELM:大语言模型Holistic Evaluation整体评估框架详解
    HELM
    深入了解斯坦福推出的HELM(Holistic Evaluation of Language Models)大模型评测体系。本文解析其核心功能、安装配置步骤及应用场景,涵盖准确性、公平性、鲁棒性等多维度指标,助力开发者全面优化语言模型性能。
    89次使用
  • CMMLU中文大模型评估基准:功能、使用教程与应用场景解析
    CMMLU
    深入了解CMMLU中文评估基准,涵盖67个学科主题,提供数据集下载、Zero-shot/Five-shot评估方法及排行榜,助力优化中文语言模型性能。
    68次使用
微信登录更方便
  • 密码登录
  • 注册账号
登录即同意 用户协议隐私政策
返回登录
  • 重置密码