事务

事务指的是满足 ACID 特性的一组操作，可以通过 Commit 提交一个事务，也可以使用 Rollback 进行回滚。

ACID特性

原子性（Atomicity）

事务被视为不可分割的最小单元，事务的所有操作要么全部提交成功，要么全部失败回滚。

回滚可以用回滚日志（Undo Log）来实现，回滚日志记录着事务所执行的修改操作，在回滚时反向执行这些修改操作即可。

一致性（Consistency）

数据库在事务执行前后都保持一致性状态。在一致性状态下，所有事务对同一个数据的读取结果都是相同的。

隔离性（Isolation）

一个事务所做的修改在最终提交以前，对其它事务是不可见的。

持久性（Durability）

一旦事务提交，则其所做的修改将会永远保存到数据库中。即使系统发生崩溃，事务执行的结果也不能丢失。

系统发生崩溃可以用重做日志（Redo Log）进行恢复，从而实现持久性。与回滚日志记录数据的逻辑修改不同，重做日志记录的是数据页的物理修改。

但是这几个特性不是有一种平级关系

• 只有满足一致性，事务的执行结果才是正确的。
• 在无并发的情况下，事务串行执行，隔离性一定能够满足。此时只要能满足原子性，就一定能满足一致性。
• 在并发的情况下，多个事务并行执行，事务不仅要满足原子性，还需要满足隔离性，才能满足一致性。
• 事务满足持久化是为了能应对系统崩溃的情况。

在mysql中一般采用autocommit自动提交模式

除非使用START TRANSACTION开启一个事务

否则每一个语句都被视作一个事务

mysql中事务的使用：

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SELECT @@AUTOCOMMIT;
SET @@AUTOCOMIIT = 0;

设置为手动提交

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commit;

提交

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rollback;

回滚事务

开启事务

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START TRANSACTION 或 BEGIN;

实例银行：

没有发生错误的时候，不需要rollback的情况

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BEGIN TRANSACTION;

//查询账户A的余额
SELECT MONEY FROM ACCOUNT WHERE NAME = 'A';

// 更新账户A的余额，减去1000
UPDATE ACCOUNT SET MONEY = MONEY - 1000 WHERE NAME = 'A';

//更新账户B的余额，增加1000
UPDATE ACCOUNT SET MONEY = MONEY + 1000 WHERE NAME = 'B';

// 提交事务
COMMIT;

发生错误的时候，则需要rollback

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BEGIN TRANSACTION;

BEGIN TRY
    // 查询账户A的余额
    SELECT MONEY FROM ACCOUNT WHERE NAME = 'A';

    //更新账户A的余额，减去1000
    UPDATE ACCOUNT SET MONEY = MONEY - 1000 WHERE NAME = 'A';

    // 更新账户B的余额，增加1000
    UPDATE ACCOUNT SET MONEY = MONEY + 1000 WHERE NAME = 'B';

    // 提交事务
    COMMIT;
END TRY
BEGIN CATCH
    // 如果发生错误，回滚事务
    ROLLBACK;
    // 可以添加错误处理的代码，比如记录日志或者返回错误信息
END CATCH;

并发一致性问题

在并发环境下，事务的隔离性很难保证，因此会出现很多并发一致性问题。

丢失修改

丢失修改指一个事务的更新操作被另外一个事务的更新操作替换。一般在现实生活中常会遇到，例如：T1 和 T2 两个事务都对一个数据进行修改，T1 先修改并提交生效，T2 随后修改，T2 的修改覆盖了 T1 的修改。

读取脏数据

读脏数据指在不同的事务下，当前事务可以读到另外事务未提交的数据。例如：T1 修改一个数据但未提交，T2 随后读取这个数据。如果 T1 撤销了这次修改，那么 T2 读取的数据是脏数据。

不可重复读

不可重复读指在一个事务内多次读取同一数据集合。在这一事务还未结束前，另一事务也访问了该同一数据集合并做了修改，由于第二个事务的修改，第一次事务的两次读取的数据可能不一致。例如：T2 读取一个数据，T1 对该数据做了修改。如果 T2 再次读取这个数据，此时读取的结果和第一次读取的结果不同。

幻读

幻读本质上也属于不可重复读的情况，T1 读取某个范围的数据，T2 在这个范围内插入新的数据，T1 再次读取这个范围的数据，此时读取的结果和和第一次读取的结果不同。

产生并发不一致性问题的主要原因是破坏了事务的隔离性，解决方法是通过并发控制来保证隔离性。并发控制可以通过封锁来实现，但是封锁操作需要用户自己控制，相当复杂。数据库管理系统提供了事务的隔离级别，让用户以一种更轻松的方式处理并发一致性问题

锁

封锁粒度

MySQL 中提供了两种封锁粒度：行级锁以及表级锁。

应该尽量只锁定需要修改的那部分数据，而不是所有的资源。锁定的数据量越少，发生锁争用的可能就越小，系统的并发程度就越高。

但是加锁需要消耗资源，锁的各种操作（包括获取锁、释放锁、以及检查锁状态）都会增加系统开销。因此封锁粒度越小，系统开销就越大。

在选择封锁粒度时，需要在锁开销和并发程度之间做一个权衡

锁类型

锁是计算机调解多个进程或者并发访问某一资源的机制

分类：

• 全局锁 锁住所有表
• 表级锁 锁住整张表
• 行级锁 锁住整个行的数据

全局锁

对整个数据库的实例进行加锁，整个实例处于只读状态

dml 和ddl语句都会阻塞

数据备份的时候会引发全局锁，从而获得一致性视图，来保证数据的完整性

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flush tables with read lock;//开锁
mysqldump -u -p itcast>itcast.sql;//备份
unlock tables;//关锁

在主库上备份，在备份期间都不能更新

在从库上备份，在备份期间不能执行从主库同步过来的二进制日志，会有主从延迟

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mysqldump --single-transaction -uroot -p123 itcast >itcast.sql

这样就能在innnodb引擎上完成不加锁的一致性数据备份

表级锁

1.表级锁

一次锁住整张表，开销小但并发性差。

表共享锁（READ LOCK）：多个事务可以读，但不能写。

表排他锁（WRITE LOCK）：只能由一个事务进行读写，其他事务无法访问。

共享锁(read读锁)之间是兼容的，排他锁（写锁）是不能够兼容的

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LOCK TABLES table_name READ;
LOCK TABLES table_name WRITE;

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unlock tables

加锁和释放锁

2.意向锁

使用意向锁（Intention Locks）可以更容易地支持多粒度封锁。

意向锁是innoDB引擎自动加的锁，用户无法手动加锁

在存在行级锁和表级锁的情况下，事务 T 想要对表 A 加 X 锁，就需要先检测是否有其它事务对表 A 或者表 A 中的任意一行加了锁，那么就需要对表 A 的每一行都检测一次，这是非常耗时的。

意向锁在原来的 X/S 锁之上引入了 IX/IS，IX/IS 都是表锁，用来表示一个事务想要在表中的某个数据行上加 X 锁或 S 锁。有以下两个规定：

• 一个事务在获得某个数据行对象的 S 锁之前，必须先获得表的 IS 锁或者更强的锁；
• 一个事务在获得某个数据行对象的 X 锁之前，必须先获得表的 IX 锁。

通过引入意向锁，事务 T 想要对表 A 加 X 锁，只需要先检测是否有其它事务对表 A 加了 X/IX/S/IS 锁，如果加了就表示有其它事务正在使用这个表或者表中某一行的锁，因此事务 T 加 X 锁失败。

• 任意 IS/IX 锁之间都是兼容的，因为它们只表示想要对表加锁，而不是真正加锁；
• 这里兼容关系针对的是表级锁，而表级的 IX 锁和行级的 X 锁兼容，两个事务可以对两个数据行加 X 锁。（事务 T1 想要对数据行 R1 加 X 锁，事务 T2 想要对同一个表的数据行 R2 加 X 锁，两个事务都需要对该表加 IX 锁，但是 IX 锁是兼容的，并且 IX 锁与行级的 X 锁也是兼容的，因此两个事务都能加锁成功，对同一个表中的两个数据行做修改。）

查询当前锁：

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SELECT * FROM information_schema.innodb_locks;
SHOW ENGINE INNODB STATUS;

行级锁

读写锁

• 互斥锁（Exclusive），简写为 X 锁，又称写锁。
• 共享锁（Shared），简写为 S 锁，又称读锁。

一个事务对数据对象 A 加了 X 锁，就可以对 A 进行读取和更新。加锁期间其它事务不能对 A 加任何锁。

一个事务对数据对象 A 加了 S 锁，可以对 A 进行读取操作，但是不能进行更新操作。加锁期间其它事务能对 A 加 S 锁，但是不能加 X 锁。

锁的优化

避免间隙锁和临键锁

1.使用 READ COMMITTED 隔离级别

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SET SESSION TRANSACTION ISOLATION LEVEL READ COMMITTED;

这样 MySQL 只会使用 行锁，不会使用 Next-Key Lock，减少锁冲突。

但可能导致幻读。

2.使用唯一索引

Next-Key Lock 只会作用于非唯一索引，如果查询用的是唯一索引，MySQL 只会加行锁，不会使用 Next-Key Lock。

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SELECT * FROM account WHERE id=5 FOR UPDATE;

如果 id 是 主键或唯一索引，那么 MySQL 只会锁 id = 5，不会锁范围 (1,5]。

封锁协议

三级封锁协议

一级：

事务 T 要修改数据 A 时必须加 X 锁，直到 T 结束才释放锁。

可以解决丢失修改问题，因为不能同时有两个事务对同一个数据进行修改，那么事务的修改就不会被覆盖。

二级：

在一级的基础上，要求读取数据 A 时必须加 S 锁，读取完马上释放 S 锁。

可以解决读脏数据问题，因为如果一个事务在对数据 A 进行修改，根据 1 级封锁协议，会加 X 锁，那么就不能再加 S 锁了，也就是不会读入数据。

三级：

在二级的基础上，要求读取数据 A 时必须加 S 锁，直到事务结束了才能释放 S 锁。

可以解决不可重复读的问题，因为读 A 时，其它事务不能对 A 加 X 锁，从而避免了在读的期间数据发生改变。

两段锁协议

加锁和解锁分为两个阶段进行。

可串行化调度是指，通过并发控制，使得并发执行的事务结果与某个串行执行的事务结果相同。串行执行的事务互不干扰，不会出现并发一致性问题。

事务遵循两段锁协议是保证可串行化调度的充分条件。例如以下操作满足两段锁协议，它是可串行化调度。

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lock-x(A)...lock-s(B)...lock-s(C)...unlock(A)...unlock(C)...unlock(B)

但不是必要条件，例如以下操作不满足两段锁协议，但它还是可串行化调度。

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lock-x(A)...unlock(A)...lock-s(B)...unlock(B)...lock-s(C)...unlock(C)

mysql的隐式和显式锁定

MySQL 的 InnoDB 存储引擎采用两段锁协议，会根据隔离级别在需要的时候自动加锁，并且所有的锁都是在同一时刻被释放，这被称为隐式锁定。

InnoDB 也可以使用特定的语句进行显示锁定：

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SELECT ... LOCK In SHARE MODE;
SELECT ... FOR UPDATE;

隔离级别

未提交读（READ UNCOMMITTED）

事务中的修改，即使没有提交，对其它事务也是可见的。

没提交也能读取

提交读（READ COMMITTED）

一个事务只能读取已经提交的事务所做的修改。换句话说，一个事务所做的修改在提交之前对其它事务是不可见的。

提交了才能读取

可重复读（REPEATABLE READ）

保证在同一个事务中多次读取同一数据的结果是一样的。

重复读的结果一样

可串行化（SERIALIZABLE）

强制事务串行执行，这样多个事务互不干扰，不会出现并发一致性问题。

该隔离级别需要加锁实现，因为要使用加锁机制保证同一时间只有一个事务执行，也就是保证事务串行执行。

事务串行执行

事务隔离级别对锁的影响

在mysql可以手动设置事务的隔离级别

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SELECT @@TRANSACTION_ISOLATION

查看当前的隔离级别

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SET SESSION TRANSACTION_ISOLATION LEVEL [几种级别]

设置当前的隔离级别

实例：

设置当前事务隔离等级为可重复读

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-- 事务 A
SET SESSION TRANSACTION ISOLATION LEVEL REPEATABLE READ;
BEGIN;
SELECT * FROM ACCOUNT WHERE NAME = 'A'; -- 第一次读取
-- 此时事务 B 插入了一条新的记录
SELECT * FROM ACCOUNT WHERE NAME = 'A'; -- 结果不变
COMMIT;

-- 事务 B
BEGIN;
INSERT INTO ACCOUNT (NAME, MONEY) VALUES ('C', 2000);
COMMIT; -- 事务 A 读取不到这条新增数据

多版本并发控制

多版本并发控制（Multi-Version Concurrency Control, MVCC）是 MySQL 的 InnoDB 存储引擎实现隔离级别的一种具体方式，用于实现提交读和可重复读这两种隔离级别。而未提交读隔离级别总是读取最新的数据行，要求很低，无需使用 MVCC。可串行化隔离级别需要对所有读取的行都加锁，单纯使用 MVCC 无法实现

基本思想

在封锁一节中提到，加锁能解决多个事务同时执行时出现的并发一致性问题。在实际场景中读操作往往多于写操作，因此又引入了读写锁来避免不必要的加锁操作，例如读和读没有互斥关系。读写锁中读和写操作仍然是互斥的，而 MVCC 利用了多版本的思想，写操作更新最新的版本快照，而读操作去读旧版本快照，没有互斥关系，这一点和 CopyOnWrite 类似。

在 MVCC 中事务的修改操作（DELETE、INSERT、UPDATE）会为数据行新增一个版本快照。

脏读和不可重复读最根本的原因是事务读取到其它事务未提交的修改。在事务进行读取操作时，为了解决脏读和不可重复读问题，MVCC 规定只能读取已经提交的快照。当然一个事务可以读取自身未提交的快照，这不算是脏读。

版本号

• 系统版本号 SYS_ID：是一个递增的数字，每开始一个新的事务，系统版本号就会自动递增。
• 事务版本号 TRX_ID ：事务开始时的系统版本号。

Undo日志

MVCC 的多版本指的是多个版本的快照，快照存储在 Undo 日志中，该日志通过回滚指针 ROLL_PTR 把一个数据行的所有快照连接起来。

例如在 MySQL 创建一个表 t，包含主键 id 和一个字段 x。我们先插入一个数据行，然后对该数据行执行两次更新操作。

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INSERT INTO t(id,x) VALUE(1,"a");
UPDATE t SET x="b" WHERE id=1;
UPDATE t SET x="c" WHERE id=1;

因为没有使用 START TRANSACTION 将上面的操作当成一个事务来执行，根据 MySQL 的 AUTOCOMMIT 机制，每个操作都会被当成一个事务来执行，所以上面的操作总共涉及到三个事务。快照中除了记录事务版本号 TRX_ID 和操作之外，还记录了一个 bit 的 DEL 字段，用于标记是否被删除。

INSERT、UPDATE、DELETE 操作会创建一个日志，并将事务版本号 TRX_ID 写入。DELETE 可以看成是一个特殊的 UPDATE，还会额外将 DEL 字段设置为 1。

ReadView

MVCC 维护了一个 ReadView 结构，主要包含了当前系统未提交的事务列表 TRX_IDs {TRX_ID_1, TRX_ID_2, …}，还有该列表的最小值 TRX_ID_MIN 和 TRX_ID_MAX。

在进行 SELECT 操作时，根据数据行快照的 TRX_ID 与 TRX_ID_MIN 和 TRX_ID_MAX 之间的关系，从而判断数据行快照是否可以使用：

• TRX_ID < TRX_ID_MIN，表示该数据行快照时在当前所有未提交事务之前进行更改的，因此可以使用。
• TRX_ID > TRX_ID_MAX，表示该数据行快照是在事务启动之后被更改的，因此不可使用。
• TRX_ID_MIN <= TRX_ID <= TRX_ID_MAX，需要根据隔离级别再进行判断：
  • 提交读：如果 TRX_ID 在 TRX_IDs 列表中，表示该数据行快照对应的事务还未提交，则该快照不可使用。否则表示已经提交，可以使用。
  • 可重复读：都不可以使用。因为如果可以使用的话，那么其它事务也可以读到这个数据行快照并进行修改，那么当前事务再去读这个数据行得到的值就会发生改变，也就是出现了不可重复读问题。

在数据行快照不可使用的情况下，需要沿着 Undo Log 的回滚指针 ROLL_PTR 找到下一个快照，再进行上面的判断。

快照读和当前读

1.快照读：

MVCC 的 SELECT 操作是快照中的数据，不需要进行加锁操作。

2.当前读：

MVCC 其它会对数据库进行修改的操作（INSERT、UPDATE、DELETE）需要进行加锁操作，从而读取最新的数据。可以看到 MVCC 并不是完全不用加锁，而只是避免了 SELECT 的加锁操作。

在进行 SELECT 操作时，可以强制指定进行加锁操作。以下第一个语句需要加 S 锁，第二个需要加 X 锁。

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SELECT * FROM table WHERE ? lock in share mode;
SELECT * FROM table WHERE ? for update;

临键锁(Next-Key Lock)

Next-Key Locks 是 MySQL 的 InnoDB 存储引擎的一种锁实现。

MVCC 不能解决幻影读问题，Next-Key Locks 就是为了解决这个问题而存在的。在可重复读（REPEATABLE READ）隔离级别下（innoDB引擎默认的隔离级别），使用 MVCC + Next-Key Locks 可以解决幻读问题。

Next-Key lock是间隙锁（Gap Lock） 的一种特殊形式。

实际上是行锁加上间隙锁的结合

record locks：

行锁，锁定一个记录上的索引，而不是记录本身。

如果表没有设置索引，InnoDB 会自动在主键上创建隐藏的聚簇索引，因此 Record Locks 依然可以使用。

gap locks：

间隙锁,锁定索引之间的间隙，但是不包含索引本身。例如当一个事务执行以下语句，其它事务就不能在 t.c 中插入 15。

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SELECT c FROM t WHERE c BETWEEN 10 and 20 FOR UPDATE;

查询包含范围条件（BETWEEN, <, >）时，会触发 间隙锁。

Next-key locks:

它是 Record Locks 和 Gap Locks 的结合，不仅锁定一个记录上的索引，也锁定索引之间的间隙。它锁定一个前开后闭区间

假设表account里有如下数据

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id   | name  | money
---------------------
1    | A     | 1000
5    | B     | 2000
10   | C     | 3000

事务A执行

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BEGIN;
SELECT * FROM account WHERE id = 5 FOR UPDATE;

MySQL 会加 Next-Key Lock：

• 锁住 id = 5（行锁）
• 锁住 (1, 5] 这个区间（间隙锁）
• 其他事务不能在 id = 2, 3, 4 处插入数据

如果表里没有 id = 5，那么 MySQL 仍然会锁住 (1, 10) 之间的范围，防止 id = 5 被插入。

E-R图

Entity-Relationship，有三个组成部分：实体、属性、联系。

用来进行关系型数据库系统的概念设计。

组成部分

实体

是现实世界中可以被区分的对象，比如学生，课程等

实体分为强实体和弱实体

强实体：能够独立存在的实体，通常有主键（Primary Key）。

弱实体：必须依赖其他实体才能存在，没有主键，依赖于强实体的“识别关系（Identifying Relationship）”来标识。

弱实体的表示：

• 用 双框矩形 表示弱实体。

• 依赖的关系用 双菱形 表示。

• 需要一个**外键（Foreign Key）**来引用强实体的主键。

属性

实体的属性描述了实体的特征。

单值属性（Single-valued Attribute）：例如“姓名（Name）”。

多值属性（Multivalued Attribute）：例如“电话号码（Phone Numbers）”，用 双椭圆 表示。

复合属性（Composite Attribute）：可以再分解，例如“姓名”可以分为“姓”和“名”。

派生属性（Derived Attribute）：可以从其他属性计算得到，如“年龄”可以由“出生日期”计算，通常用虚线椭圆表示。

实体的三种联系

包含一对一，一对多，多对多三种。

• 如果 A 到 B 是一对多关系，那么画个带箭头的线段指向 B；
• 如果是一对一，画两个带箭头的线段；
• 如果是多对多，画两个不带箭头的线段。
• 菱形（Diamond） 表示联系，连接实体
• 联系的属性（Attributes of Relationship）：如果联系本身有属性，则连到菱形上，例如“注册（Enroll）”联系可以有“注册日期（Enroll Date）”。

Course 和 Student 是一对多的关系。

图的特点

表示出现多次的关系

一个实体在联系出现几次，就要用几条线连接。

下图表示一个课程的先修关系，先修关系出现两个 Course 实体，第一个是先修课程，后一个是后修课程，因此需要用两条线来表示这种关系。

联系的多向性

用 一个菱形连接多个实体 来表示三元或更高阶联系。

虽然老师可以开设多门课，并且可以教授多名学生，但是对于特定的学生和课程，只有一个老师教授，这就构成了一个三元联系。

泛化与特化

泛化（Generalization）：将多个子类合并为一个更一般的父类。例如，“本科生（Undergraduate）”和“研究生（Graduate）”可以泛化为“学生（Student）”。

特化（Specialization）：将一个较一般的实体分解成多个更具体的子类，例如“员工（Employee）”可以特化为“教师（Teacher）”和“行政人员（Admin）”。

表示子类

用一个三角形和两条线来连接类和子类，与子类有关的属性和联系都连到子类上，而与父类和子类都有关的连到父类上。

E-R图到关系模型的转化

E-R 图通常会转换为关系型数据库的表：

强实体 → 直接变成一个表。

弱实体 → 需要外键和强实体的主键组合。

一对多关系 → 在“多”的一侧添加外键。

多对多关系 → 创建一个独立的中间表，存储双方的主键。

三元关系 → 也可以转换为一个关系表，包含所有相关实体的外键。

E-R图的扩展

EER（Enhanced Entity-Relationship）模型是 E-R 图的扩展，包括

层次结构（Hierarchy）：增加继承关系。

约束（Constraints）：如**完全（Total）和部分（Partial）**约束。

集合（Aggregation）：将一个联系当作一个整体，参与其他联系。

关系数据库设置理论

关系数据库的设计理论而是为了确保数据存储的合理性、减少冗余、消除更新异常，同时保持数据的完整性。

函数依赖

记 A->B 表示 A 函数决定 B，也可以说 B 函数依赖于 A。

如果 {A1，A2，… ，An} 是关系的一个或多个属性的集合，该集合函数决定了关系的其它所有属性并且是最小的，那么该集合就称为键码。

对于 A->B，如果能找到 A 的真子集 A’，使得 A’-> B，那么 A->B 就是部分函数依赖，否则就是完全函数依赖。

对于 A->B，B->C，则 A->C 是一个传递函数依赖。

异常

以下的学生课程关系的函数依赖为 {Sno, Cname} -> {Sname, Sdept, Mname, Grade}，键码为 {Sno, Cname}。也就是说，确定学生和课程之后，就能确定其它信息。

不符合范式的关系，会产生很多异常，主要有以下四种异常：

• 冗余数据：例如 学生-2 出现了两次。
• 修改异常：修改了一个记录中的信息，但是另一个记录中相同的信息却没有被修改。
• 删除异常：删除一个信息，那么也会丢失其它信息。例如删除了 课程-1 需要删除第一行和第三行，那么 学生-1 的信息就会丢失。
• 插入异常：例如想要插入一个学生的信息，如果这个学生还没选课，那么就无法插入

范式

范式理论是为了解决以上提到四种异常。

高级别范式的依赖于低级别的范式，1NF 是最低级别的范式。

涉及到表的分解，根据表之间的逻辑关系

这些范式的设计过程通常会导致将一张表分解成多个子表，以减少冗余和异常。

第一范式（1NF）

属性不可分

第二范式（2NF）

每个非主属性完全函数依赖于键码。

可以通过分解来满足。

分解前

以上学生课程关系中，{Sno, Cname} 为键码，有如下函数依赖：

• Sno -> Sname, Sdept
• Sdept -> Mname
• Sno, Cname-> Grade

Grade 完全函数依赖于键码，它没有任何冗余数据，每个学生的每门课都有特定的成绩。

Sname, Sdept 和 Mname 都部分依赖于键码，当一个学生选修了多门课时，这些数据就会出现多次，造成大量冗余数据。

分解后

关系-1

有以下函数依赖：

• Sno -> Sname, Sdept
• Sdept -> Mname

关系-2

有以下函数依赖：

• Sno, Cname -> Grade

第三范式（3NF）

非主属性不传递函数依赖于键码。

上面的 关系-1 中存在以下传递函数依赖：

• Sno -> Sdept -> Mname

可以进行以下分解：

关系-11

关系-12