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一、什么是范式？
范式是数据库设计时遵循的一种规范，不同的规范要求遵循不同的范式。目前关系型数据库有六种常见范式，按照范式级别，从低到高分别是：第一范式（1NF）、第二范式（2NF）、第三范式（3NF）、巴斯-科德范式（BCNF）、第四范式（4NF）和第五范式（5NF，又称完美范式）。
数据库的范式设计越高阶，冗余度就越低，同时高阶的范式一定符合低阶范式的要求，满足最低要求的范式是第一范式（1NF）。在第一范式的基础上进一步满足更多规范要求的称为第二范式（2NF），其余范式以次类推。
一般来说，在关系型数据库设计中，最高也就遵循到BCNF，普遍还是3NF。但也不绝对，有时候为了提高某些查询性能，我们还需要破坏范式规则，也就是反规范化。

二、最常用的三大范式
第一范式(1NF)：属性不可分割，即每个属性都是不可分割的原子项。(实体的属性即表中的列)
第二范式(2NF)：满足第一范式；且不存在部分依赖，即非主属性必须完全依赖于主属性。(主属性即主键；完全依赖是针对于联合主键的情况，非主键列不能只依赖于主键的一部分)
第三范式(3NF)：满足第二范式；且不存在传递依赖，即非主属性不能与非主属性之间有依赖关系，非主属性必须直接依赖于主属性，不能间接依赖主属性。

三、举例解释3NF：
1NF
属性不可再分，即表中的每个列都不可以再进行拆分。
如下学生信息表(student)：

id、name(姓名)、sex_code(性别代号)、sex_desc(性别描述)、contact(联系方式)
primary key(id)

如果在查询学生表时经常用到学生的电话号，则应该将联系方式(contact)这一列分为电话号(phone)和地址(address)两列，这样才符合第一范式。
修改使表满足1NF后：

判断表是否符合第一范式，列是否可以再分，得看需求，如果将电话号和地址分开才能满足查询等需求时，那之前的表设计就是不满足1NF的，如果电话号和地址拼接作为一个字段也可以满足查询、存储等需求时，那它就满足1NF。
2NF
在满足1NF的前提下，表中不存在部分依赖，非主键列要完全依赖于主键。(主要是说在联合主键的情况下，非主键列不能只依赖于主键的一部分)

如下学生成绩表(score)：

stu_id(学生id)、kc_id(课程id)、score(分数)、kc_name(课程名)
primary key(stu_id, kc_id)

表中主键为stu_id和kc_id组成的联合主键。满足1NF；非主键列score完全依赖于主键，stu_id和kc_id两个值才能决定score的值；而kc_name只依赖于kc_id，与stu_id没有依赖关系，它不完全依赖于主键，只依赖于主键的一部分，不符合2NF。
修改使表满足2NF后：

成绩表(score)   primary key(stu_id)

课程表(kc)   primary key(kc_id)

将原来的成绩表(score)拆分为成绩表(score)和课程表(kc)，而且两个表都符合2NF。
3NF
在满足2NF的前提下，不存在传递依赖。(A -> B, B -> C, A->C)
如下学生信息表(student)：

primary key(id)

表中sex_desc依赖于sex_code，而sex_code依赖于id(主键)，从而推出sex_desc依赖于id(主键)；sex_desc不直接依赖于主键，而是通过依赖于非主键列而依赖于主键，属于传递依赖，不符合3NF。
修改表使满足3NF后：

学生表(student)   primary key(id)

将原来的student表进行拆分后，两个表都满足3NF。

四、总结
符合3NF后的数据模型通俗地讲，2NF和3NF通常以这句话概括：“每个非键属性依赖于键，依赖于整个键，并且除了键别无他物。
范式的优缺点
优点
数据的标准化有助于`消除数据库中的数据冗余``，第三范式（3NF）通常被认为在性能、扩展性和数据完整性方面达到了最好的平衡。
缺点
范式的使用，可能降低查询的效率。因为范式等级越高，设计出来的数据表就越多、越精细，数据
的冗余度就越低，进行数据查询的时候就可能需要关联多张表，这不但代价昂贵，也可能使一些索引策略无效。

五、反范式化
概念
有的时候不能简单按照规范要求设计数据表，因为有的数据看似冗余，其实对业务来说十分重要。这个时候，我们就要遵循业务优先的原则，首先满足业务需求，再尽量减少冗余。
如果数据库中的数据量比较大，系统的UV和PV访问频次比较高，则完全按照MySQL的三大范式设计数据表，读数据时会产生大量的关联查询，在一定程度上会影响数据库的读性能。如果我们想对查询效率进行优化，反范式优化也是一种优化思路。此时，可以通过在数据表中增加冗余字段来提高数据库的读性能。
规范与性能平衡
为满足某种商业目标，数据库性能比规范化数据库更重要
在数据规范化的同时，要综合考虑数据库的性能
通过在给定的表中添加额外的字段，以大量减少需要从中搜索信息所需的时间
通过在给定的表中插入计算列，以方便查询