数据库第三范式的定义,是这样的:
A table is in a third normal form when the following conditions are met -
- It is in second normal form.
- All nonprimary fields are dependent on the primary key.
简单翻译过来,就是说:
一张遵守第三范式的数据库表,应该符合以下两个条件:
- 这张表遵守第二范式。
- 这张表中,所有非主属性都(仅)依赖于主属性。
也就是“在第二范式的基础上,消除了非主属性对主属性的传递依赖”(https://cloud.tencent.com/developer/article/1625499)。
ps,虽然我们在建表时使用的主键大多是业务无关的字段(例如自增主键),但是在讨论数据库范式时,“主属性”、“非主属性”一般都是指的业务字段。否则,恐怕没有一张表是符合第二范式的,更遑论第三范式了。
网上对第三范式的举例说明可谓比比皆是,这里就不赘述了。
我这里要举的例子有点特别。它不仅仅在表中引入了传递依赖,甚至还隐去了传递依赖的中间环节。
简略一点来说,这张表是这样的:
CREATE TABLE TB_CONTACTER(
ID INT NOT NULL AUTO_INCREMENT,
USER_ID INT NOT NULL,
CHANNEL_ID VARCHAR(10),
CONTACTER VARCHAR(100),
PRIMARY KEY (ID),
KEY(USER_ID,CHANNEL_ID)
);
这张表的最大问题在于:CONTACTER并不是直接依赖于USER_ID+CHANNEL_ID的。它们之间存在着这样的一种传递依赖:
USER_ID+CHANNEL_ID --> USER_ID+PRODUCT_ID --> APPLY_ID --> CONTACTER。
翻译一下就是这样的,用户从某个渠道进入系统,选择一个产品,提交一笔申请,并给这个申请单指定一个收货的联系人。
这个依赖确实有点复杂。于是,这张表的设计者对它做了一个简化处理。
按照当时的业务约束,一个用户在一个渠道上,都只能选择一个产品;针对每个产品都提交一笔有效申请;而这笔申请单上,只能指定一个联系人。用图形来表示就是这样的:
"一根筋"的数据关系既然这个依赖链是如此地一根筋,那我们就一竿子捅到底好了。于是,就有了前面的TB_CONTACTER表的设计。
可是,业务数据之间的依赖关系是由产品需求定义的。而只要数一数产品经理有多少次拍胸脯保证“这次的需求不会再改了”,我们就知道产品需求有多善变。
在如此善变的产品需求面前,让业务数据之间的依赖关系永远保持不变,真是一种奢望。
而这种不切实际的奢望,很快就让我们尝到了苦头。
不知道该说不出所料还是该说大出所料,赖以简化依赖关系的业务约束被后来的产品需求打破了,最终——应该说是目前——变成了这样:
一个用户不仅可以在多个渠道上申请同一个产品;而且在每一个渠道上,都可以选择多个产品、提交多笔有效申请;不过每一笔申请单上,仍然只能指定一个联系人。
同样用图来表示,就是这样的(注意最左边的数据关系,从原先的1:1变成了N:M):
多对多映射的数据关系于是乎,我们的这张TB_CONTACTER表就出现了一个问题:无论是根据USER_ID+CHANNEL_ID,还是根据APPLY_ID,我们都无法准确地查到申请单上关联的联系人了。
如果不做改造,这张表等于是废了。而真的改造起来,里面有几百上千万的存量数据,怎么处理都让人头大。
总结一下来说,虽然数据库范式算得上很“古老”的技术思想,但是俗话说得好,姜是老的辣,酒是陈的香。能够经历大浪淘沙、沉淀至今的技术,仍然值得我们认真钻研和严谨使用。
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