数据建模——BCNF(3.5 NF)

BCNF

在数据建模中，BCNF指的是基于函数依赖的范式，是一种关系模型的规范化形式。在这种模型中，每个非主属性都必须严格依赖于关系的所有候选键。

BCNF的作用是消除多余的数据冗余、提高数据一致性以及查询效率。如果数据模型不符合BCNF范式，就可能会导致以下问题：

1. 数据冗余，造成数据空间浪费
2. 数据一致性问题，例如在更新时某些数据可能会被遗漏或者错误地修改
3. 查询缓慢，因为重复数据会增加检索的时间和空间复杂度

因此，在建立数据库时，需要尽可能地规范化，以避免出现上述问题。而BCNF是其中一个重要的规范化形式之一。

• 如果对于关系模式R中存在的任意一个非平凡函数依赖X->A，都满足 X是R的一个超键，那么关系模式R就属于BCNF。
• BCNF与第三范式的不同之处在于：第三范式中不允许非主属性被另 一个非主属性决定，但第三范式允许主属性被非主属性决定；而在 BCNF中，任何属性（包括非主属性和主属性）都不能被非主属性所决 定。

假设我们有一个电商系统，其中的关系模型包含以下属性：订单编号（Order Number）、产品编号（Product Number）、产品名称（Product Name）、产品描述（Product Description）、单价（Unit Price）、折扣率（Discount Rate）、订单数量（Order Quantity）、订单总金额（Total Amount）等。现在我们来判断该模型是否符合BCNF范式。

假设订单编号和产品编号合并为主键，订单编号 -> 产品名称、产品描述、单价 和 产品编号 -> 产品名称、产品描述、单价，这意味着每个非主属性都完全函数依赖于主键（订单编号和产品编号）。因此，该关系模型符合BCNF。

假设该关系模型再增加一个属性“商家名称（Merchant Name）”，商家名称不仅取决于产品编号，还与订单相关，那么我们需要将商家名称分离出来成为一个新表，表中可以包含商家ID、商家名称，订单表中用商家ID代替商家名称，以符合BCNF范式。

第四范式（4NF）

第四范式（4NF）是一种关系规范化形式，与BCNF非常相似，它是在BCNF基础上进一步分解非平凡（即非自反的和非平凡的）多值依赖关系的一种范式。在第四范式中，任何非键属性都不能依赖于其他非键属性的多值组合。

第四范式（4NF）的主要作用是消除多值依赖导致的数据冗余问题。如果数据模型没有规范化为第四范式，可能会产生一些问题，例如数据冗余、数据不一致、数据更新异常等问题。

举个例子，假设一个学生可以有多个爱好，而一个爱好也可以被多个学生拥有，因此“学生ID”和“爱好”之间存在多值依赖。那么根据第四范式，我们需要将“学生ID”和“爱好”分别放到两个不同的关系模型中，确保每个表中的数据都只跟一个主题相关联，从而避免数据冗余和数据更新异常。

总之，第四范式（4NF）在数据建模中是非常重要的，能够帮助我们更好的规范化数据库模型，使其更加规范、清晰、准确，提高数据的可靠性和后续的数据管理效率。

假设我们有一个电商系统的订单功能，其中的关系模型包含以下属性：订单编号（Order Number）、产品编号（Product Number）、产品名称（Product Name）、产品描述（Product Description）、单价（Unit Price）、折扣率（Discount Rate）、订单数量（Order Quantity）等。

假设在这个系统中，一个订单中可能有多个产品，而同一个产品也可以在多个订单中出现，那么“订单编号”和“产品编号”之间存在多值依赖。即一个订单编号可能对应多个产品编号，一个产品编号也可能属于多个订单。

为了解决这个问题，我们可以将产品编号和订单编号分别拆分为两个不同的关系模型，例如，一个订单模型（Order Model）和一个产品模型（Product Model），这两个模型之间可以使用中间表（Order_Product Model）来维护它们之间的关系。在这个中间表中，可以包括“订单编号”、“产品编号”和“订单数量”等属性。

这样，我们就可以更好地管理数据，避免了数据冗余和更新异常。同时，我们也使电商系统的订单功能更加灵活，可以更好地适应不断变化的业务需求。

第五范式（5NF）

第五范式（5NF）是数据建模中的一种规范化范式，它消除了在多对多关系中重复的数据，其中最重要的特征是“合取关系”，即满足某个关系所需的多个属性，来源于不同但相关的关系模式。

第五范式的主要目的是规范化非平凡联结依赖的关系模型。它同时消除了多值依赖和存在依赖。基于第五范式，我们可以更好地设计数据库模型，减少数据冗余，提高数据处理的效率。

举个例子，假设一个公司有多个分支机构，每个分支机构都有多个部门，而每个部门也可能在多个分支机构中存在。这样就会产生多对多的关系，导致数据重复、数据不一致等问题。

为了解决这个问题，我们可以拆分成三个不同的关系模型：分支机构（Branch Model）、部门（Department Model）、负责人（Manager Model）。

分支机构模型包括分支机构ID、名称、地址等，部门模型包括部门ID、名称、描述等，而负责人模型包括负责人ID、姓名、性别、联系方式等。

这样，我们不仅消除了多对多的关系，还能更好地管理数据和设计数据库模型，减少数据冗余，提高数据处理的效率。这就是应用第五范式的一个例子。