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1 第 12 章 資料表正規化 著作權所有 旗標出版股份有限公司

2 本章提要 12-1 實體 - 關係圖與正規化的關係 12-2 欄位相依 12-3 第一階正規化 (1NF) 12-4 第二階正規化 (2NF) 12-5 第三階正規化 (3NF) 12-6 Boyce-Codd 正規化 (BCNF) 12-7 正規化的另類思考 2

3 12-1 實體 - 關係圖與正規化的關係 資料表的 正規化理論 (Normalization Theory) 其實是一套 資料表分割 的法則 在資料庫設計之初, 我們可將所有的資料欄位合併成一個大資料表, 然後依循正規化理論所提出的各個步驟, 逐步分割, 進而形成許多獨立, 但彼此關聯的小資料表 正規化的目的, 則是要避免資料重複或相互矛盾的情形, 並使資料庫在使用時能更有效率 更容易維護 3

4 實體 - 關係圖與正規化的關係 其實利用實體 - 關係圖所建立的資料表, 也可避免資料重複或相互矛盾的情形發生 4

5 實體 - 關係圖與正規化的關係 不過, 對於初學者來說, 利用實體 - 關係圖發展資料庫的過程中, 思緒未必周延, 可能仍會出現資料重複或相互矛盾的情形, 此時便可再利用正規化來檢驗這些資料表 資料庫的正規化共可分為 1NF (Normal Form) 2NF 3NF BCNF (Boyce-Codd Normal Form) 4NF 5NF 等多個階段, 不過對於一般資料庫設計來說, 通常只要執行到 BCNF 即可, 其他更高階的正規化只有在特殊的情況下才用得到 因此本章也只介紹到 BCNF 的正規化 5

6 實體 - 關係圖與正規化的關係 資料表正規化的過程 (1NF 到 BCNF) 中, 每個階段都是以欄位的相依性, 做為分割資料表的依據之一 所以下一節中, 將先為各位介紹何謂欄位相依, 待觀念建立後, 再來介紹正規化 6

7 12-2 欄位相依 在一個資料表中, 若乙欄位的值必須搭配甲欄位才有意義, 則我們說 乙欄位相依於甲欄位 例如 : 7

8 欄位相依 成績欄本身如果單獨存在是沒有意義的, 因為不曉得是哪一門課 哪個學生的成績 不過, 當成績欄相依於課程編號及學號二欄時, 就可以了解某個學生修某堂課的成績, 這樣的成績資料才有意義 我們再看看下面的例子, 一個員工資料表如下 : 8

9 欄位相依 員工編號欄為主鍵, 做為唯一辨識該筆記錄的欄位 對此資料表來說, 姓名欄必須要相依於員工編號欄, 姓名欄才有意義, 否則同名同姓的陳鐵雄都可對應到該筆記錄 同理, 地址欄亦必須相依於員工編號欄, 才有意義 9

10 12-3 第一階正規化 (1NF) 正規化過程是循序漸進的, 資料表必須在滿足第一階正規化的條件之下, 才能進行第二階正規化 也就是說, 第二階正規化必須建立在符合第一階正規化的資料表上, 依此類推 而第一階正規化正是所有正規化的基礎 10

11 第一階正規化的規則 如果資料表符合以下條件, 我們就說這個資料表符合 第一階正規化的形式 (First Normal Form, 簡稱 1NF) : 1. 資料表中有主鍵, 而其他所有的欄位都相依於主鍵 2. 每個欄位中都只儲存單一值, 例如同一筆記錄的姓名欄位中不能存放 2 個人的姓名 3. 資料表中沒有意義相同的多個欄位, 例如姓名 1 姓名 2... 等重複的欄位 11

12 第一階正規化的規則 反之, 若資料表的欄位不符合以上條件, 則稱為 非正規化 的資料表 12

13 未符合 1NF 資料表的缺點 首先我們來看一個非正規化的資料表 : 這個資料庫乍看之下似乎很精簡, 而且一目瞭然, 但卻有以下兩個缺點 : 13

14 未符合 1NF 資料表的缺點 1. 學號 學生姓名 及 成績 欄的長度無法確定 : 由於修課學生的人數可多可少, 所以必須預留很大的空間給這兩個欄位, 如此反而造成儲存空間的浪費 2. 降低存取資料的效率 : 例如要找出 陳鐵雄 的成績, 必須先在學生姓名欄中找出 陳鐵雄 所在的位置, 然後才能從成績欄中擷取出對應的成績資料, 這不僅減緩了資料處理的速度, 而且也增加了程式出錯的機會 14

15 未符合 1NF 資料表的缺點 很明顯的, 此資料表違反了第一階正規化的第 2 個條件 另外, 可能有兩個老師同時都開了 資料庫系統 的課程, 也可能有兩個學生都叫做 王大明, 因此這個資料表缺少具有唯一性的主鍵, 也違反了第一階正規化的第 1 個條件 接下來看一個違反第一階正規化第 3 個條件的例子 : 15

16 未符合 1NF 資料表的缺點 像學生 1 學生 2 學生 3 這樣一群意義相同的欄位, 其問題同樣是無法確定要有多少個重複的欄位, 而且存取效率低落, 例如要找 陳鐵雄 的成績, 必須在學生群組的每一個欄位中搜尋, 找到後還得要到成績群組中的相同位置欄位中讀取, 相當麻煩 16

17 建構 1NF 資料表的方法 對於不具第一階正規化形式的資料表, 我們可將重複的資料項分別儲存到不同的記錄中, 並加上適當的主鍵 ( 加 "*" 符號者為主鍵 ): 17

18 建構 1NF 資料表的方法 如此一來, 雖然增加了許多記錄, 但每一個欄位的長度及數目都可以固定, 而且我們可用課程編號欄加上學號欄做為主鍵, 那麼在查詢某學生修某堂課的成績時, 就非常方便而快速了 18

19 12-4 第二階正規化 (2NF) 在執行符合一階正規化的資料表時, 應該會發覺 : 我們輸入了許多重複的資料 如此, 不但浪費儲存的空間, 更容易造成新增 刪除或更新資料時的異常狀況 所以, 我們必須進行第二階正規化, 來消除這些問題 19

20 第二階正規化的規則 如果資料表符合以下的條件, 我們說這個資料表符合 第二階正規化的形式 (Second Normal Form, 簡稱 2NF) : 1. 符合 1NF 的格式 2. 各欄位與主鍵間沒有 部分相依 的關係 部分相依 只有在主鍵是由多個欄位組成時才會發生, 它是指某些欄位只與主鍵中的部分欄位有相依性, 而與另一部分的欄位沒有相依性 20

21 第二階正規化的規則 以選課資料表來說, 其主鍵為課程編號 + 學號欄位, 但課程名稱欄只和課程編號欄有相依性, 而學生姓名欄只和學號欄有相依性 : 21

22 第二階正規化的規則 22

23 第二階正規化的規則 部分相依會造成下列問題 : 新增資料時 : 若有一個新來的轉學生 吳技安, 但還沒有選修任何課程, 那麼它的資料將無法輸入 ( 因為主鍵中的欄位值是不允許有空白的, 但此時根本沒有課程編號可輸入 ) 更改資料時 : 當我們想要將課程名稱 資料庫系統 更改為 資料庫管理 時, 必須搜尋整個資料庫並一一更改, 非常沒有效率 刪除資料時 : 由於陳鐵雄只修了 CS101 一門課, 如果將該筆記錄刪除, 那麼陳鐵雄的資料也就跟著消失了 23

24 第二階正規化的規則 另外, 部分相依也會造成資料重複出現的問題, 例如 CS101, 資料庫系統 這組資料每次都必須同時輸入, 不但浪費時間及儲存空間, 而且也容易因疏忽而造成資料不一致的錯誤 例如 : 24

25 建構 2NF 資料表的方法 要除去資料表中的部分相依性, 只需將部份相依的欄位分割成另外的資料表即可 例如我們將選課資料表分割成 3 個較小的資料表 ( 加 "*" 號的欄位為主鍵 ): 25

26 建構 2NF 資料表的方法 26

27 12-5 第三階正規化 (3NF) 經過了第二階正規化後的資料表, 其實還存在一些問題 : 在課程資料表中, 如果新來了一位教師 甄蒡, 在尚未安排他教授的課程之前, 我們無法輸入該教師的資料 若要刪除影像處理的課程, 勢必會將該門課程的授課教師一併刪除 27

28 第三階正規化 (3NF) 若要更改影像處理課程的名稱, 則必須同時更改多筆記錄 ( 同一門課程, 會有多位教師開課 ), 造成不便 基於上述理由, 我們必須再執行第三階正規化 28

29 第三階正規化的規則 如果資料表符合以下條件, 我們就說這個資料表符合 第三階正規化的形式 (Third Normal Form, 簡稱 3NF) : 符合 2NF 的格式 各欄位與主鍵間沒有 間接相依 的關係 間接相依 是指在二個欄位間並非直接相依, 而是借助第三個欄位來達成資料相依的關係, 例如 A 相依於 B; 而 B 又相依於 C, 如此 A 與 C 之間就是間接相依的關係 29

30 第三階正規化的規則 要找出各欄位與主鍵間的間接相依性, 最簡單的方式就是看看資料表中有沒有 與主鍵無關的相依性 存在 例如在課程資料表中 : 30

31 第三階正規化的規則 由於每一門課程都會有授課的教師, 所以教師編號欄和教師姓名欄都相依於課程編號欄 但教師姓名又同時相依於教師編號欄, 而這個相依性是與主鍵完全無關的 : 31

32 第三階正規化的規則 事實上, 它們之間的相依關係為 : 教師姓名 教師編號 課程編號, 因此有 間接相依 的關係存在, 也就是有 與主鍵無關的相依性 32

33 建構 3NF 資料表的方法 要除去資料表中的 間接相依性, 其方法和除去 部分相依性 完全相同 例如課程資料表可再分割成兩個資料表 : 33

34 與直覺式的分割技巧做比較 當您設計資料庫一段時間, 累積了經驗及技術後, 您便可依照己身的經驗, 以直覺的方式對資料表執行最佳化, 底下是兩種方法在功能上的對照 : 34

35 12-6 Boyce-Codd 正規化 (BCNF) 對於大部分資料庫來說, 通常只需要執行到第三階段的正規化即足夠了 如果資料表的主鍵是由多個欄位組成的, 則必須再執行 Boyce-Codd 正規化來檢驗 35

36 Boyce-Codd 正規化的規則 如果資料表的主鍵只由單一欄位組成, 則符合第三階正規化的資料表, 亦符合 Boyce-Codd 正規化 但若資料表的主鍵由多個欄位組成, 則資料表只要符合以下條件, 我們就說這個資料表符合 Boyce-Codd 正規化的形式 (Boyce-Codd Normal Form, 簡稱 BCNF): 符合 3NF 的格式 主鍵中的各欄位不可以相依於其他非主鍵的欄位 36

37 檢驗 成績 資料表是否滿足 BCNF 規範 我們利用 Boyce-Codd 正規化的條件, 來檢驗主鍵由多個欄位組成的成績資料表 : 37

38 檢驗 成績 資料表是否滿足 BCNF 規範 成績欄相依於課程編號及學號欄, 對課程編號欄而言, 並無相依於成績欄 ; 對學號欄而言, 也無相依於成績欄 所以成績資料表是符合 Boyce-Codd 正規化的形式 的資料表 第 12-5 頁的選課資料表經過了 1NF 到 BCNF 正規化的過程後, 產生了下列互相關聯的資料表 38

39 檢驗 成績 資料表是否滿足 BCNF 規範 到此, 正規化的工作就算大功告成了, 現在我們就將它們列出來, 提供參考 : 39

40 檢驗 成績 資料表是否滿足 BCNF 規範 40

41 12-7 正規化的另類思考 正規化固然是設計資料庫的好方法, 但它只是一個基本的原則而已, 在原則之外, 我們還要考慮系統的需求自行作一些變化, 例如下面兩種情況 : 不必要的分割 : 正規化的工作有時不必做的 非常徹底, 因為過多的資料表 可能會降低系統執行的效能 我們以學生資料表來看 : 41

42 正規化的另類思考 按照正規化的原理, 郵遞區號其實是相依於 鄉鎮市 ( 區 ), 因此這個資料表可再進行分割, 才能符合正規化的要求 如下圖所示 : 42

43 正規化的另類思考 但實際作業上, 我們一定是使用整筆的地址資料, 如果將它們分割了, 那麼每次查詢地址時, 都要透過資料表的關聯, 從郵遞區號對照資料表中取得郵遞區號欄位 當資料量增加到一定程度時, 就會明顯感受到系統效能降低的事實, 實非明智之舉 43

44 正規化的另類思考 人工的分割 : 有時為了增加資料處理的效率, 我們可將已經符合 BCNF 的資料表再做分割 例如一個資料表擁有非常多的欄位, 而其中又有許多欄位根本很少用到, 那麼我們就可將這些很少用到的欄位分離出來, 存放到另外一個資料表中 44

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Microsoft PowerPoint - db_ch12.ppt 第 12 章 資料表正規化 本章提要 12.1 實體 關係圖與正規化的關係 12.2 欄位相依 12.3 第一階正規化 (1NF) 12.4 第二階正規化 (2NF) 12.5 第三階正規化 (3NF) 12.6 Boyce-Codd 正規化 (BCNF) 12.7 正規化的另類思考 1 2 12-1 實體 - 關係圖與正規化的關係 資料表的正規化理論 (Normalization Theory)

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