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第二范式定義
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第一范式定義
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數據冗余!!!
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數據操作異常及數據冗余
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設計良好的數據庫的特點：
1，避免數據冗余；
2，節約存儲空間；
3，避免維護困難；
4，高效訪問；
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"并建立好數據庫中的表結構及表與表之間的關聯關系的過程."
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如果存在插入異常則一定會出現更新 異常和刪除異常
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邏輯設計：
將需求轉化為數據庫的邏輯模型。
通過ER圖的形式對邏輯模型進行展示。
同選用的具體的DBMS系統無關。
ER圖名詞解析：
關系：一個關系對應通常所說的一張表。元組：表中的一行幾位一個元組。
屬性：表中的一列即為一個屬性；每一個屬性都有一個名稱，成為屬性名。
候選碼：表中的某個屬性組，它可以唯一確定一個元組。
主碼：一個關系有多個候選碼，選定其中一個住主碼。
ER圖例說明：
矩形：表示實體集，舉行內寫實體集的名字。
菱形：表示聯系集。
橢圓：表演時實體的屬性。
線段：將屬性連接到實體集，或將實體集連接到聯系集。
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為什么要需求分析：
1、了解系統中所要存儲的數據
2、了解數據點存儲特點
3、了解數據的生命周期
（a、對有實效性的數據可以做過期清理或者歸檔的處理
b、對數據量大，增長快，且非核心數據可以分步分表進行存儲并訂立好數據歸檔和清理規則）
需求分析需搞清楚的問題：
1、實體和實體之間的關系（1對1、1對多、多對多）
2、實體所包含的屬性有什么
3、哪些屬性或者屬性的組合可以唯一標識一個實體
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請輸入筆數據庫設計步驟： 1、需求分析 2、邏輯設計 3、物理設計 4、維護優化 數據庫需求分析： 1、數據是什么 2、數據有哪些屬性 3、數據和屬性各自的特點有哪些 邏輯設計：使用ER圖對數據庫進行邏輯建模 物理設計：根據DBMS(數據庫管理系統)自身的特點吧邏輯設計轉化成物理設計 維護優化： 1、新的需求進行建表 2、索引優化 3、大表拆分記
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數據庫設計
一、需求分析
1、什么是數據庫設計：數據庫設計是根據業務系統的具體需求，結合所選用的DBMS（數據庫管理系統），為業務系統構造出最優的數據存儲模型。并建好數據庫中的表結構及表與表之間關聯關系的過程。使之能有效的對應用系統中的數據進行存儲，并可以高效的對已經存儲的數據進行訪問。
常見數據庫管理系統：Mysql,Oracle,SQLServer,Pgsql
NoSql系統：Mongo,Memcache,Redis
優良的設計：
1、減少數據冗余
2、節約存儲空間
3、避免數據維護異常
4、高效的訪問
糟糕的設計
1、存在大量的數據冗余
2、浪費大量存儲空間
3、存在數據插入、更新、刪除異常
4、訪問數據低效
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為了控制表的寬度可以進行表的垂直拆分
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為了控制表的大小可以進行表的水平拆分
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為什么反范式化？
減少表的關聯數量。
增加數據的讀取效率。
反范式化一定要適度。
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反范式化的概念：
反范式化是針對范式化而言的，在前面介紹了數據庫設計的第三范式，所謂的帆帆是化就是為了性能和讀取效率的考慮而適當的對第三方是的要求進行違反，而允許存在少量的數據冗余，換句話來說反范式化就是使用空間來換取時間。
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