你怎么知道SQL数据库何时需要更多规范化？

Question

是否在您尝试获取数据时并没有明显的简单方法？

当你发现某些东西应该是它自己的桌子时？

有哪些法律？

Answer 1

结帐Wikipedia。本文讨论了数据库规范化和不同形式（第一，第二，第三等）。大多数时候你应该至少瞄准third normal form。有时你想放松一些规则（将多个表连接在一起可能太昂贵，所以可能想要对一些规范进行去标准化）但是大多数情况下第三种正常形式都是好的。

Answer 2

当您注意到必须重复相同的数据时，或者当您开始将单个字段用作数组时。

Answer 3

虽然这是一个有点讽刺的答案，但是当您发现数据没有充分规范化时， 。网络上有许多关于规范化的级别（或更恰当地说，“形式”）的资源，它们比我在这里更完整地描述了形式。应该非常需要第一和第二范式。如果你不是第三（或者说，真的，第四）正常形式，你需要有充分的理由说明原因。

查看Wikipedia article on database normalization。

Answer 4

当您开始质疑SQL数据库是否需要更多规范化时。

Answer 5

每当你有一个关系数据库.... <grin/>

不，实际上有法律，请查看此维基百科link。

他们被称为五种正常形式或类似的东西。最初来自50年代/ 60年代发明关系数据库的人，E。F. Codd。

“关键是整个钥匙，只有钥匙，所以帮助我Codd”

这是一个概要：

1. 第一范式（1NF）表 忠实地代表一种关系和 没有重复的小组
2. 第二范式（2NF）没有 表中的非素数属性是 功能上依赖于某个部分 （适当的子集）候选键
3. 第三范式（3NF）每一个 非素数属性是 非传递性依赖于每一个 表的关键表中的每个非平凡的函数依赖都是对超级键的依赖
4. 第四范式（4NF）每一个     非平凡的多值依赖     在表中依赖于a     超密钥
5. 第五范式（5NF）表中的超级键表示表中的每个非平凡连接依赖关系。域/密钥正规形式（DKNF）Ronald Fagin（1981）[19]表上的每个约束都是表的域约束和关键约束的逻辑结果
6. 第六普通形式（6NF）表格没有 根本不重要的连接依赖关系 （参考广义连接 操作者）

Answer 6

其他人已经指出正规化的正式规则。以下是我使用的一些非正式指南：

1. 如果表中有列，其名称只有一个数字（例如Phone1和PHone2）。

2. 如果表格中有任何列，只有填写表格中的其他列时才应填写这些列。

3. 如果更新数据库中的“事实”（例如街道地址），则需要多个UPDATE。

4. 如果同一个问题可以得到两个不同的答案，具体取决于您从哪个表中获取信息。

5. 如果可以从数据库中获得任何非平凡问题的答案，而无需至少加入两个表格。

6. 如果您在数据库中有任何基于数量的限制，而不是“只允许一件事”（即“只允许一个地址”），但“只允许两个地址”表示规范化问题）。

Answer 7

3NF通常是您所需要的，它遵循三条规则：

表中的每一列都应依赖于：

• 钥匙（1NF），
• 整个密钥（2NF），
• 除了钥匙（3NF）之外什么都没有（所以帮助我Codd就是引用通常结束的方式）。

出于性能原因，您通常可以“降级”为2NF，如果您了解其含义并且仅在遇到问题时，但3NF应该是您所有设计的初始目标..

Answer 8

正如其他人所说，你知道什么时候你开始在多个表中有太多的重复列。

话虽如此，在多个表中包含冗余列有时很有用。这可以减少在复杂查询中必须执行的JOIN数量。只是要小心保持所有表格同步，否则你只是在寻找麻烦。

Answer 9

这是一篇非常好的文章。正常是科学，而不是艺术。现在知道什么时候去标准化...这是一门艺术。

http://www.alvechurchdata.co.uk/hints-and-tips/softnorm.html

Answer 10

请参阅Description of the database normalization basics

Answer 11

您目前处于什么级别的正常化状态？如果你不能回答我认为你的数据库是一个讨厌的混乱。我总是在初始设计时达到第3次正常，并在需要时进一步去标准化或标准化。

Answer 12

我假设您正在讨论支持交互式应用程序的事务数据库，但是它的价值是什么......

专门用于报告且仅由ETL过程更新的OLAP数据库可能受益于较不规范化的结构。在这些应用程序中，您接受冗余数据存储和复制的成本，以获得更少连接的性能优势，并增加（有时技术性较差）数据分析师和业务分析师的易用性。

交易数据库应始终在实际范围内（至少3NF）进行标准化，然后仅在需要时选择性地非规范化 。理想情况下，非规范化的需要应基于实际的性能测试结果。

Answer 13

当你必须搜索大量数据时，只是为了提取一些基本信息 - 即那里有什么样的产品类别或类似的东西。