本篇文章给大家谈谈三种范式规范化变化趋势，以及范式规律对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享三种范式规范化变化趋势的知识，其中也会对范式规律进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

1. 三级范式怎么化举例？

1、三级范式怎么化举例？

三级范式是数据库设计中的一种规范，它分为第一范式（确保每列保持原子性）、第二范式（在第一范式的基础上，非主键列之间应完全依赖于主键）和第三范式（非主键列之间不能存在依赖关系）。下面我举一个例子来说明如何将一个表设计为第三范式。

假设我们有一个名为 #34;Employee#34; 的表，它有以下列：

EmployeeID （员工ID）

FirstName （名字）

LastName （姓氏）

Age （年龄）

Language （语言）

这个表不满足第三范式，因为 EmployeeID 和 Language 列之间的关系是 #34;A–gt;B–gt;C#34; 的决定关系，即一个员工可能有好几个不同的 Language，这就导致 Language 列对 EmployeeID 列存在传递依赖。

为了将这个表转化为第三范式，我们需要消除这种传递依赖。具体步骤如下：

确定非关键字段和候选键：在这个例子中，非关键字段是 Age 和 Language，候选键是 EmployeeID。

创建两个新表：一个 #34;EmployeeLanguage#34; 表和一个 #34;EmployeeAge#34; 表。

在 #34;EmployeeLanguage#34; 表中插入数据：将每个员工的 Language 数据插入到 #34;EmployeeLanguage#34; 表中，该表的主键是 EmployeeID 和 Language。

在 #34;EmployeeAge#34; 表中插入数据：将每个员工的 Age 数据插入到 #34;EmployeeAge#34; 表中，该表的主键是 EmployeeID。

这样，原来的 #34;Employee#34; 表就被拆分为两个新表，#34;EmployeeLanguage#34; 表和 #34;EmployeeAge#34; 表都满足第二范式，因为它们的主键都是 EmployeeID，而且每个员工的 Language 和 Age 数据都直接与 EmployeeID 相关联。因此，#34;Employee#34; 表也满足第三范式，因为它们消除了传递依赖。

三级范式是关系数据库设计中的一种规范化方法，它要求一个关系表中的每个非主属性都必须完全依赖于该表的候选键，而不是依赖于其他非主属性。

举个例子，假设有一个关系表包含学生信息，其中包括学生ID、姓名、年龄和班级。

如果我们将班级作为非主属性，那么根据三级范式，我们应该将班级信息独立出来，创建一个新的关系表，其中包含班级ID和班级名称。这样可以避免数据冗余和更新异常，提高数据库的性能和数据一致性。

1. 第一范式：（1NF）无重复的列 2. 第二范式：（2NF）属性完全依赖于主键 3. 第三范式：（3NF）属性不依赖于其它非主属性 范式，数据库设计范式，数据库的设计范式，是符合某一种级别的关系模式的集合。构造数据库必须遵循一定的规则。在关系数据库中，这种规则就是范式。 关系数据库中的关系必须满足一定的要求，即满足不同的范式。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）、Boyce-Codd范式（BCNF）、第四范式（4NF）和第五范式（5NF）。

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。下面我们举例介绍第一范式（1NF）、第二范式（2NF）和第三范式（3NF）。 在创建一个数据库的过程中，范化是将其转化为一些表的过程，这种方法可以使从数据库得到的结果更加明确。

这样可能使数据库产生重复数据，从而导致创建多余的表。

范化是在识别数据库中的数据元素、关系，以及定义所需的表和各表中的项目这些初始工作之后的一个细化的过程。

到此，以上就是小编对于三种范式规范化变化趋势的问题就介绍到这了，希望介绍关于三种范式规范化变化趋势的1点解答对大家有用。