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在关系型数据库中，关于数据表设计的基本原则、规则就称为范式。可以理解为，一张数据表的设计结构需要满足的某种设计标准的 级别 。要想设计一个结构合理的关系型数据库，必须满足一定的范式。
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）。
范式的定义会使用到主键和候选键，数据库中的键(Key)由一个或者多个属性组成。数据表中常用的几种键和属性的定义:
超键︰能唯─标识元组的属性集叫做超键。
候选键︰如果超键不包括多余的属性，那么这个超键就是候选键。·主键:用户可以从候选键中选择一个作为主键。
外键∶如果数据表R1中的某属性集不是R1的主键，而是另一个数据表R2的主键，那么这个属性集就是数据表R1的外键。
主属性:包含在任一候选键中的属性称为主属性。
非主属性:与主属性相对，指的是不包含在任何一个候选键中的属性。通常，我们也将候选键称之为“
码”，把主键也称为“主码”。因为键可能是由多个属性组成的，针对单个属性，我们还可以用主属性和非主属性来进行区分
第一范式主要是确保数据表中每个字段的值必须具有
原子性，也就是说数据表中每个字段的值为不可再次拆分的最小数据单元。
第二范式要求，在满足第一范式的基础上，还要满足数据表里的每一条数据记录，都是可唯一标识的。而且所有非主键字段，都必须完全依赖主键，不能只依赖主键的一部分。如果知道主键的所有属性的值，就可以检索到任何元组(行)的任何属性的任何值。(要求中的主键，其实可以拓展替换为候选键)。
第三范式是在第二范式的基础上，确保数据表中的每一个非主键字段都和主键字段直接相关，也就是说，要求数 据表中的所有非主键字段不能依赖于其他非主键字段。(即，不能存在非主属性A依赖于非王属性B，非士属任B依赖于主键C的情况，即存在“A→B一C”"的决定关系）通俗地讲，该规则的意思是所有
非主键属性之间不能有依 赖关系，必须相互独立。这里的主键可以拓展为候选键。
关于数据表的设计，有三个范式要遵循。
(1）第一范式(1NF)，确保每列保持
原子性数据库的每一列都是不可分割的原子数据项，不可再分的最小数据单元，而不能是集合、数组、记录等非原子数据项。
(2）第二范式(2NF)，确保每列都和主键
完全依赖尤其在复合主键的情况下，非主键部分不应该依赖于部分主键。
(3）第三范式(3NF）确保每列都和主键列
直接相关，而不是间接相关
范式的优点: 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。
范式的缺点: 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。
范式只是提出了设计的标准，实际上设计数据表时，未必一定要符合这些标准。开发中，我们会出现为了性能和读取效率违反范式化的原则，通过增加少量的冗余或重复的数据来提高数据库的读性能，减少关联查询,join表的次数，实现空间换取时间的目的。因此在实际的设计过程中要理论结合实际，灵活运用。
范式本身没有优劣之分，只有适用场景不同。没有完美的设计，只有合适的设计，我们在数据表的设计中，还需要根据需求将范式和反范式混合使用。
规范化 vs 性能
- 1. 为满足某种商业目标 , 数据库性能比规范化数据库更重要
- 2. 在数据规范化的同时 , 要综合考虑数据库的性能
- 3. 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
- 4. 通过在给定的表中插入计算列，以方便查询
- 存储 空间变大 了
- 一个表中字段做了修改，另一个表中冗余的字段也需要做同步修改，否则 数据不一致
- 若采用存储过程来支持数据的更新、删除等额外操作，如果更新频繁，会非常 消耗系统资源
- 在 数据量小 的情况下，反范式不能体现性能的优势，可能还会让数据库的设计更加 复杂
当冗余信息有价值或者能 大幅度提高查询效率 的时候，我们才会采取反范式的优化。
在现实生活中，我们经常需要一些冗余信息，比如订单中的收货人信息，包括姓名、电话和地址等。每次发生的 订单收货信息 都属于 历史快照 ，需要进行保存，但用户可以随时修改自己的信息，这时保存这些冗余信息是非常有必要的。
反范式优化也常用在 数据仓库 的设计中，因为数据仓库通常 存储历史数据 ，对增删改的实时性要求不强，对历史数据的分析需求强。这时适当允许数据的冗余度，更方便进行数据分析。
ER 模型中有三个要素，分别是实体、属性和关系。
- 实体 ，可以看做是数据对象，往往对应于现实生活中的真实存在的个体。在 ER 模型中，用 矩形 来表示。实体分为两类，分别是 强实体 和 弱实体 。强实体是指不依赖于其他实体的实体；弱实体是指对另一个实体有很强的依赖关系的实体。
- 属性 ，则是指实体的特性。比如超市的地址、联系电话、员工数等。在 ER 模型中用 椭圆形 来表示。
- 关系 ，则是指实体之间的联系。比如超市把商品卖给顾客，就是一种超市与顾客之间的联系。在 ER 模型中用 菱形 来表示。
注意：实体和属性不容易区分。这里提供一个原则：我们要从系统整体的角度出发去看，可以独立存在的是实体，不可再分的是属性。也就是说，属性不能包含其他属性。
综合以上内容，总结出数据表设计的一般原则："三少一多"
- 1. 数据表的个数越少越好
- 2. 数据表中的字段个数越少越好
- 3. 数据表中联合主键的字段个数越少越好
- 4. 使用主键和外键越多越好
注意：这个原则并不是绝对的，有时候我们需要牺牲数据的冗余度来换取数据处理的效率。
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