**前言：**

關於資料庫正規化，時常有聽說過，一直沒有詳細去了解。一般資料庫書籍或資料庫課程會介紹正規化相關內容，正規化也經常出現在資料庫考試題目中。不清楚你是否對正規化有比較清晰的瞭解呢？本篇文章我們一起來學習下資料庫正規化吧。

#### 1.資料庫正規化簡介

為了建立冗餘較小、結構合理的資料庫，設計資料庫時必須遵循一定的規則。在關係型資料庫中這種規則就稱為正規化。正規化是符合某一種設計要求的總結。要想設計一個結構合理的關係型資料庫，必須滿足一定的正規化。

正規化的英文名稱是 Normal Form ，簡稱 NF 。它是英國人 E.F.Codd 在上個世紀70年代提出關聯式資料庫模型後總結出來的。正規化是關聯式資料庫理論的基礎，也是我們在設計資料庫結構過程中所要遵循的規則和指導方法。

目前關係型資料庫有六種常見正規化：第一正規化（1NF）、第二正規化（2NF）、第三正規化（3NF）、巴斯-科德正規化（BCNF）、第四正規化(4NF）和第五正規化（5NF，又稱完美正規化）。滿足最低要求的正規化是第一正規化（1NF）。在第一正規化的基礎上進一步滿足更多規範要求的稱為第二正規化（2NF），其餘正規化以此類推。

#### 2.常用正規化詳解

在設計資料庫時，會參考正規化要求來做，但是並不是說遵循的正規化等級越高越好，正規化過高雖然具有對資料關係有更好的約束性，但是也會導致表之間的關係更加繁瑣，從而導致每次操作的表會變多，資料庫效能下降。通常，在關係型資料庫設計中，最高也就遵循到 BCNF ，普遍還是 3NF 。即一般情況下，我們使用前三個正規化已經夠用了。下面我們來詳細瞭解下常用的前三個正規化。

**第一正規化（1NF）**

第一正規化是最基本的正規化。如果資料庫表中的所有欄位值都是不可分解的原子值，就說明該資料庫表滿足了第一正規化。簡單的講第一正規化就是每一行的各個資料都是不可分割的，同一列中不能有多個值，如果出現重複的屬性就需要定義一個新的實體。

示例：假設一家公司要儲存其員工的姓名和聯絡方式。它建立一個如下表：

![](http://img.blog.itpub.net/blog/2020/11/06/070b3a1986ed2ccc.png?x-oss-process=style/bb)

兩名員工（Jon＆Lester）擁有兩個手機號碼，因此公司將他們儲存在同一表格中，如上表所示。那麼該表不符合 1NF ，因為規則說“表的每個屬性必須具有原子（單個）值”，Jon＆Lester員工的 emp_mobile 值違反了該規則。為了使表符合 1NF ，我們應該有如下表資料：

![](http://img.blog.itpub.net/blog/2020/11/06/7434f6cb89843473.png?x-oss-process=style/bb)

**第二正規化（2NF）**

第二正規化在第一正規化的基礎之上更進一層。第二正規化需要確保資料庫表中的每一列都和主鍵相關，而不能只與主鍵的某一部分相關（主要針對聯合主鍵而言）。也就是說在一個資料庫表中，一個表中只能儲存一種資料，不可以把多種資料儲存在同一張資料庫表中。

上表描述了被僱傭者，工作部門和領導的關係。我們把能夠唯一表示資料庫中表的一行的資料成為這個表的主鍵。表中 head 列不和主鍵相關。 因此，該表是不符合第二正規化的，為了使上面的表符合第二正規化，需要將它拆分為兩個表：

**第三正規化（3NF）**

滿足 2NF 的前提下，非主鍵外的所有欄位必須互不依賴，即需要確保資料表中的每一列資料都和主鍵直接相關，而不能間接相關。

簡而言之，第三正規化（3NF）要求一個關係中不包含已在其它關係已包含的非主關鍵字資訊。例如，存在一個部門資訊表，其中每個部門有部門編號（dept_id）、部門名稱、部門簡介等資訊。那麼在員工資訊表中列出部門編號後就不能再將部門名稱、部門簡介等與部門有關的資訊再加入員工資訊表中。如果不存在部門資訊表，則根據第三正規化（3NF）也應該構建它，否則就會有大量的資料冗餘。

#### 3.關於反正規化

正規化的優點是明顯的，它避免了大量的資料冗餘，節省了儲存空間，保持了資料的一致性。正規化化的表通常更小，可以更好地放在記憶體裡，所以執行操作會更快。那麼是不是隻要把所有的表都規範為 3NF 後，資料庫的設計就是最優的呢？這可不一定。正規化越高意味著表的劃分更細，一個資料庫中需要的表也就越多，使用者不得不將原本相關聯的資料分攤到多個表中。稍微複雜一些的查詢語句在符合正規化的資料庫上都可能需要至少一次關聯，也許更多，這不但代價昂貴，也可能使一些索引策略無效。

所以我們在進行資料庫設計時，並不會完全按照正規化要求來做，有時候也會進行反正規化設計。透過增加冗餘或重複的資料來提高資料庫的讀效能，減少關聯查詢時，join 表的次數。

**參考：**

- [https://segmentfault.com/a/1190000037544475](https://segmentfault.com/a/1190000037544475)
- [https://www.zhihu.com/question/24696366](https://www.zhihu.com/question/24696366)
- [https://en.wikipedia.org/wiki/Database_normalization](https://en.wikipedia.org/wiki/Database_normalization)

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啥是資料庫正規化

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