在学习数据设计的时候,N种专业术语，看的头疼。但又不能不学，所以只好把它们整理整理出来，好让自己对它们有一个更深的理解。特别是对三范式（Normal Formal）的理解。
三范式指的是第一（1NF)、第二(2NF)和第三范式(3NF),其作用：解决数据冗余，为数据有效性检查，提高存储效率考虑。
在了解三范式之前，我们先来弄清楚这几个概念（键、函数依赖以及其类型）：
一、关键码（键）：由一个或多个属性组成，在实际使用中，有下列几种：
- 超键：在关系中能唯一标识元组的属性集称为关系模式的超键。注意:（属性集，说明可以是多个）
- 候选键：不含有多余属性的超键
- 主键：用户选作记录标识的候选键
这三个的关系，用数学关系可以做如下表示：
举例：一张学生信息表
问：超键是？
答曰：学号唯一，是超键；姓名唯一，是超键；（学号，年龄）唯一，是超键；（学号、姓名、年龄）唯一，也是超键。
——从这里我们就可以看出，超键的组合是唯一的，但不可能是最小唯一的。
问：候选键是？
答曰：学号，唯一且没有多余的属性；姓名，唯一且没有多余的属性。
问：主键是？
答曰：既可以选择学号，也可以选择姓名（前提是规定没有重名的）作为主键，所以主键是选中的一个候选键。
数据库设计的目的主要是为了解决数据冗余，对数据进行有效的管理。那么引起数据冗余的主要原因是什么呢？答曰：数据依赖。什么是数据依赖？数据依赖是指在一个关系模式之间的依赖关系。其最典型的例子就是函数依赖。
二、函数依赖：若对于R(U)的任意两个可能的关系r1、r2，若r1[x]=r2[x],则r1[y]=r2[y]，或者若r1[x]不等于r2[x],则r1[y]不等于r2[y]，称X决定Y，或者Y依赖X。
通俗的说：就是我们知道一个之后可以推导出另外一个。
我们都知道，在数据库中，属性之间都是会发生联系。例如，每个学生只有一个姓名，每门课程只有一个任课教师，每个学生学一门课程只能有一个总评成绩。等等，这类联系，我们都可以将其称为函数依赖（FD），所以没必要把这概念弄的那么玄乎。
函数依赖包括以下三种类型：
1.平凡与非平凡依赖：
a.平凡依赖
b.非平凡依赖
2.局部依赖与完全依赖：
a局部依赖
b.完全依赖
图上中：对于W—>A ,如果在X存在与W中，有X—>A成立，那么称W—>A是局部依赖，否则称W—>A是完全依赖。
3.传递依赖：
如图： X—>Y,Y—>A,且Y
／>
X和A不属于Y，那么称X—>A是传递依赖。
最后、三范式的理解：
第一范式：要求每个关系的属性为原子性，不可再分。（能分就分，分到不能再分为止！）
例如：R（学号，姓名，性别）
第二范式：主要是消除局部依赖
违反第二范式的局部依赖示意图：
例如：有关系模式为：R（学号、课程编号、成绩、教师号、教师职称）等。
R上有两个FD：（学号，课程号）—>(教师号，教师职称）和 课程编号—>(教师工号，教师职称）。由此，可得出前面一个是局部依赖。所以R关系模式不是第二范式模式。此时R的关系就会出现冗余和异常现象。例如，如果一门课程有10个学生选修，那么在关系中就存有10条记录，教师工号和职称也会重复10次。
解决方案：将R分解成R1（课程编号，教师号，教师职称）和R2（学号，课程号，成绩）。此时，R1和R2都是第二范式模式。
第三范式：主要是消除传递依赖
(1)
(2)
(3)
违反3NF的三种传递依赖情示意图
例如：R（课程编号，教师工号，教师职称）关系模式中，如果课程编号—>教师工号，教师工号—>教师职称，那么课程编号—>教师职称就是一个传递依赖。所以不是第三范式。此时R就会出现冗余和异常操作。例如，一个教师开设五门课程，那么关系中就会出现五条记录，教师职称就会重复五次。
解决方案：把R分解为R1（教师工号，教师职称）和R2（课程编号，教师工号）
我们在学习的过程当中，第一次可能只是懵懵懂懂，这很正常。所以不要觉得有什么？放宽心态，踏实的往下学就可以了。随着再往后的学习中，我们会对前面的学习进行一个不断反复的过程，但那时候我们可以在前面的基础上，对他们进行深入的研究。