您现在已经学会了如何使用表、行、列来组织数据,以及如何使用主键和外键关联相关信息。这构成了关系模型的基础。然而,仅仅将数据放入表中并非全部。如何在这些表中组织数据对于创建高效可靠的数据库非常重要。组织不当会导致后续问题。设想一个简单情况,我们将订单信息(包括客户详情)直接存储在一个 Orders 表中:OrderIDOrderDateCustomerIDCustomerNameCustomerEmailProductIDQuantity1012023-10-26C8Alice Smithalice@example.comP521022023-10-27C8Alice Smithalice@example.comP1211032023-10-27J4Bob Johnsonbob@example.comP55这里发现一个潜在问题了吗?Alice Smith 的姓名和邮箱(Alice Smith,alice@example.com)在她下的每个订单都重复出现。这被称为数据冗余。初始时,多次存储相同的信息可能看起来无害,但这会造成几个问题:空间浪费:尽管磁盘空间相对便宜,但存储冗余数据会不必要地增加数据库的大小。更新异常:如果Alice更改了她的邮箱地址怎么办?您需要找到代表Alice订单的每一行并更新邮箱地址。如果您遗漏了一行,数据库就会变得不一致,包含关于Alice邮箱的冲突信息。插入异常:您能添加一个尚未下订单的新客户吗?在这种表结构中,不能,因为您需要 OrderID 和 ProductID 才能创建一行。删除异常:如果Alice只下了一个订单(例如订单ID 101),而您后来删除了该订单记录,您可能会无意中从整个数据库中删除Alice姓名和邮箱的唯一记录。为了解决这些问题,数据库设计者使用一个称为规范化的过程。什么是规范化?规范化是一种系统化的组织关系数据库中列和表的方法,旨在最小化数据冗余并提升数据完整性。可以将其视为一套在数据库设计过程中使用的指南或规则,以确保您的数据库结构是逻辑且高效的。规范化的主要目标是:减少冗余:将每条非键信息仅存储在一个地方。提升数据完整性:减少数据更新或删除时出现不一致的风险。简化数据维护:使数据的插入、更新和删除更简便、更安全。规范化如何运作规范化通常涉及将包含冗余数据的大表分解(拆分)为更小、更集中的表。这些小表随后使用您之前了解的主键和外键关联起来。将此方法应用于我们的例子,并非一个大型 Orders 表,我们可能会创建三个独立的表:客户表:CustomerID (主键)CustomerNameCustomerEmail(其他客户相关详情)产品表:ProductID (主键)ProductNamePrice(其他产品相关详情)订单表:OrderID (主键)OrderDateCustomerID (引用客户表的外键)(其他订单相关详情,如收货地址)订单详情表: (用于处理每个订单的多个产品)OrderDetailID (主键) 或复合键 (OrderID, ProductID)OrderID (引用订单表的外键)ProductID (引用产品表的外键)Quantity现在,Alice的姓名和邮箱仅在 Customers 表中存储一次。Orders 表使用 CustomerID 关联到她的记录。如果她的邮箱更改,您只需在一个地方(Customers 表)更新它。这种结构避免了冗余以及相关的更新、插入和删除异常。范式数据库理论定义了规范化的多个级别,被称为范式(如第一范式 - 1NF、第二范式 - 2NF、第三范式 - 3NF等)。每个范式代表一套逐渐更严格的规则,以消除冗余和依赖问题。对于这门入门课程,您无需记住每个范式的具体规则。需要把握的是,规范化是一种基本方法,通过策略性地将数据组织到相关表中,以减少重复并防止数据不一致,从而设计清晰、高效、可靠的关系数据库模式。它利用主键和外键的作用来维护这些结构良好表之间的关系。理解这个原则对于构建易于管理和长期维护的数据库非常重要。