数据库范式

范式的级别
设计关系数据库时，遵从不同的规范要求，设计出合理的关系型数据库，这些不同的规范要求被称为不同的范式，各种范式呈递次规范，越高的范式数据库冗余越小。
目前关系数据库有六种范式：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）。
范式越高，冗余最低，一般到三范式，再往上，表越多，可能导致查询效率下降。所以有时为了提高运行效率，可以让数据冗余(反三范式，一般某个数据经常被访问时，比如数据表里存放了语文数学英语成绩，但是如果在某个时间经常要得到它的总分，每次都要进行计算会降低性能，可以加上总分这个冗余字段)。
后面的范式是在满足前面范式的基础上，比如满足第二范式的一定满足第一范式。
第一范式（1NF）：确保每一列的原子性
如果每一列都是不可再分的最小数据单元，则满足第一范式。

第一范式

但是具体地址到底要不要拆分 还要看具体情形，比如看看将来会不会按国家或者省市进行分类汇总或者排序，如果需要，最好就拆，如果不需要而仅仅起字符串的作用，可以不拆，操作起来更方便。

第二范式:非键字段必须依赖于键字段
如果一个关系满足1NF，并且除了主键以外的其它列，都依赖与该主键，则满足二范式(2NF)，第二范式要求每个表只描述一件事。例如：

第二范式

第三范式：在1NF基础上，除了主键以外的其它列都不传递依赖于主键列，或者说： 任何非主属性不依赖于其它非主属性（在2NF基础上消除传递依赖）

例如： 第三范式

上面的表，学号和姓名存在传递依赖，因为(学号，姓名)->成绩，学号->成绩，姓名->成绩。所以学号和姓名有一个冗余了，只需要保留一个。

范式的优点：

    1）范式化的数据库更新起来更加快；

    2）范式化之后，只有很少的重复数据，只需要修改更少的数据；

    3）范式化的表更小，可以在内存中执行；

    4）很少的冗余数据，在查询的时候需要更少的distinct或者group by语句。

范式的缺点：

    范式化的表，在查询的时候经常需要很多join关联,增加让查询的代价

反范式的优点：

    1）可以避免关联，因为所有的数据几乎都可以在一张表上显示；

    2）可以设计有效的索引；

反范式的缺点：

表格内的冗余较多，删除数据时候会造成表有些有用的信息丢失。

所以在设计数据库时，要注意混用范式化和反范式化。