数据库设计三大范式
第一范式(1NF)
数据表中的所有字段都是不可以分割的原子值;
只要字段值还可以继续拆分，就不满足第一范式。
范式设计得越详细，对某些实际操作可能会更好，但并非都有好处，需要对项目的实际情况进行设定,不一定要满足某一个范式,但是要了解。
例:
在数据库字段中如地址:
陕西省西安市高新区高新三路9号;
####这样的字段值就不符合第一范式,因为还可以继续拆分;

第二范式(2NF)
必须是满足第一范式的前提下,第二范式要求除主键外的每一列都必须完全依赖于主键.
如果出现不完全依赖,只可能发生在联合主键的情况下.
-- 订单表
CREATE TABLE myorder (
    product_id INT,
    customer_id INT,
    product_name VARCHAR(20),
    customer_name VARCHAR(20),
    PRIMARY KEY (product_id, customer_id)
);

实际上，在这张订单表中，product_name 只依赖于 product_id ，customer_name 只依赖于 customer_id 。也就是说，product_name 和 customer_id 是没用关系的，customer_name 和 product_id 也是没有关系的。
这就不满足第二范式：其他列都必须完全依赖于主键列！
CREATE TABLE myorder (
    order_id INT PRIMARY KEY,
    product_id INT,
    customer_id INT
);

CREATE TABLE product (
    id INT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(20)
);

CREATE TABLE customer (
    id INT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(20)
);

拆分之后，myorder 表中的 product_id 和 customer_id 完全依赖于 order_id 主键，而 product 和 customer 表中的其他字段又完全依赖于主键。满足了第二范式的设计！
第三范式(3NF);
必须先满足第二范式;
在满足第二范式的前提下，除了主键列之外，其他列之间不能有传递依赖关系。
CREATE TABLE myorder (
    order_id INT PRIMARY KEY,
    product_id INT,
    customer_id INT,
    customer_phone VARCHAR(15)
);

表中的 customer_phone 有可能依赖于 order_id 、 customer_id 两列，也就不满足了第三范式的设计：其他列之间不能有传递依赖关系。
CREATE TABLE myorder (
    order_id INT PRIMARY KEY,
    product_id INT,
    customer_id INT
);

CREATE TABLE customer (
    id INT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(20),
    phone VARCHAR(15)
);

修改后就不存在其他列之间的传递依赖关系，其他列都只依赖于主键列，满足了第三范式的设计！

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先说几句：
        首先作者的劳动果实，让我对这个比较模糊到现在对范式有了一个比较清晰的认识。不过，结合我自己的实际理解及经验，我会在里面加入一些我个人的注释，以便于更好的理解，我希望原作者能够同意。我所以的个人说明都会放在｛｝内，并且以绿色的字体呈现。
引言

　　数据库的设计范式是数据库设计所需要满足的规范，满足这些规范的数据库是简洁的、结构明晰的，同时，不会发生插入 （insert）、删除（delete）和更新（update）操作异常。反之则是乱七八糟，不仅给数据库的编程人员制造麻烦，而且面目可憎，可能存储了 大量不需要的冗余信息。

　　设计范式是不是很难懂呢？非也，大学教材上给我们一堆数学公式我们当然看不懂，也记不住。所以我们很多人就根本不按照范式来设计数据库。

　　实质上，设计范式用很形象、很简洁的话语就能说清楚，道明白。本文将对范式进行通俗地说明，并以笔者曾经设计的一个简单论坛的数据库为例来讲解怎样将这些范式应用于实际工程。

　　范式说明

　　第一范式（1NF）：数据库表中的字段都是单一属性的，不可再分｛个人理解：就像一个家庭，有几个儿子，其它的儿子都是由一个部份构成，唯独有一个儿子需要两个部份构成，即这就不是一个正常的家庭，呵呵，说得过分了｝。这个单一属性由基本类型构成，包括整型、实数、字符型、逻辑型、日期型等。

　　例如，如下的数据库表是符合第一范式的：

                                                                                        
字段1 
字段2 
字段3 
字段4
 
 
 
 

　　而这样的数据库表是不符合第一范式的：

                                                                                                    
字段1 
字段2 
字段3 
字段4
 
 
字段3.1
字段3.2 
 

　　很显然，在当前的任何关系数据库管理系统（DBMS）中，傻瓜也不可能做出不符合第一范式的数据库，因为这些DBMS不允许你把数据库表的一列再分成二列或多列。因此，你想在现有的DBMS中设计出不符合第一范式的数据库都是不可能的。

　　第二范式（2NF）：数据库表中不存在非关键字段对任一候选关键字段的部分函数依赖（部分函数依赖指的是存在组合关键字中的某些字段决定非关键字段的情况），也即所有非关键字段都完全依赖于任意一组候选关键字。｛个人理解：如在一个家庭里面，任何决定都只能是爸爸、妈妈一致通过后才能够算数，就说明是正常的;如果有一个女儿可以只由妈妈决定做什么，那么这就违背了原则，就不满足约定。｝
                

　　假定选课关系表为SelectCourse(学号, 姓名, 年龄, 课程名称, 成绩, 学分)，关键字为组合关键字(学号, 课程名称)，因为存在如下决定关系：

　　(学号, 课程名称) → (姓名, 年龄, 成绩, 学分)

　　这个数据库表不满足第二范式，因为存在如下决定关系：

　　(课程名称) → (学分)

　　(学号) → (姓名, 年龄)

　　即存在组合关键字中的字段决定非关键字的情况。

　　由于不符合2NF，这个选课关系表会存在如下问题：

　　(1) 数据冗余：

　　同一门课程由n个学生选修，"学分"就重复n-1次；同一个学生选修了m门课程，姓名和年龄就重复了m-1次。

　　(2) 更新异常：

　　若调整了某门课程的学分，数据表中所有行的"学分"值都要更新，否则会出现同一门课程学分不同的情况。

　　(3) 插入异常：

　　假设要开设一门新的课程，暂时还没有人选修。这样，由于还没有"学号"关键字，课程名称和学分也无法记录入数据库。

　　(4) 删除异常：

　　假设一批学生已经完成课程的选修，这些选修记录就应该从数据库表中删除。但是，与此同时，课程名称和学分信息也被删除了。很显然，这也会导致插入异常。 

　　把选课关系表SelectCourse改为如下三个表：

　　学生：Student(学号, 姓名, 年龄)；

　　课程：Course(课程名称, 学分)；｛个人理解：可以在该加上ID字段作为主键，因为如果以后课程名称有变动，再如果这个数据库运行了10年，有1000万次选课记录，那么你要去更新这一千万条记录，也算是一个费资源的问题。如果有了ID，不管你名称怎么变，都只会影响一条当前记录｝

       SelectCourse(学号, 课程名称, 成绩)。｛这里相应就改为：SelectCourse(学号, 课程ID,成绩)｝

        这样的数据库表是符合第二范式的，消除了数据冗余、更新异常、插入异常和删除异常。

　　另外，所有单关键字的数据库表都符合第二范式，因为不可能存在组合关键字。

　 　第三范式（3NF）：在第二范式的基础上，数据表中如果不存在非关键字段对任一候选关键字段的传递函数依赖则符合第三范式。所谓传递函数依赖，指的是如 果存在"A → B → C"的决定关系，则C传递函数依赖于A。因此，满足第三范式的数据库表应该不存在如下依赖关系：

　　关键字段 → 非关键字段x → 非关键字段y

　　假定学生关系表为Student(学号, 姓名, 年龄, 所在学院, 学院地点, 学院电话)，关键字为单一关键字"学号"，因为存在如下决定关系：

　　(学号) → (姓名, 年龄, 所在学院, 学院地点, 学院电话)

　　这个数据库是符合2NF的，但是不符合3NF，因为存在如下决定关系：

　　(学号) → (所在学院) → (学院地点, 学院电话)

　　即存在非关键字段"学院地点"、"学院电话"对关键字段"学号"的传递函数依赖。

　　它也会存在数据冗余、更新异常、插入异常和删除异常的情况，读者可自行分析得知。

　　把学生关系表分为如下两个表：

　　学生：(学号, 姓名, 年龄, 所在学院)；

　　学院：(学院, 地点, 电话)。

　　这样的数据库表是符合第三范式的，消除了数据冗余、更新异常、插入异常和删除异常。

　　鲍依斯-科得范式（BCNF）：在第三范式的基础上，数据库表中如果不存在任何字段对任一候选关键字段的传递函数依赖则符合第三范式。
　假设仓库管理关系表为StorehouseManage(仓库ID, 存储物品ID, 管理员ID, 数量)，且有一个管理员只在一个仓库工作；一个仓库可以存储多种物品。这个数据库表中存在如下决定关系：

　　(仓库ID, 存储物品ID) →(管理员ID, 数量)

　　(管理员ID, 存储物品ID) → (仓库ID, 数量)

　　所以，(仓库ID, 存储物品ID)和(管理员ID, 存储物品ID)都是StorehouseManage的候选关键字，表中的唯一非关键字段为数量，它是符合第三范式的。但是，由于存在如下决定关系：

　　(仓库ID) → (管理员ID)

　　(管理员ID) → (仓库ID)

　　即存在关键字段决定关键字段的情况，所以其不符合BCNF范式。它会出现如下异常情况：

　　(1) 删除异常：

　　当仓库被清空后，所有"存储物品ID"和"数量"信息被删除的同时，"仓库ID"和"管理员ID"信息也被删除了。

　　(2) 插入异常：

　　当仓库没有存储任何物品时，无法给仓库分配管理员。

　　(3) 更新异常：

　　如果仓库换了管理员，则表中所有行的管理员ID都要修改。

　　把仓库管理关系表分解为二个关系表：

　　仓库管理：StorehouseManage(仓库ID, 管理员ID)；

　　仓库：Storehouse(仓库ID, 存储物品ID, 数量)。

　　这样的数据库表是符合BCNF范式的，消除了删除异常、插入异常和更新异常。 
 
范式应用

　　我们来逐步搞定一个论坛的数据库，有如下信息：

　　（1） 用户：用户名，email，主页，电话，联系地址

　　（2） 帖子：发帖标题，发帖内容，回复标题，回复内容 

　　第一次我们将数据库设计为仅仅存在表：
                                                                                                        
用户名 
email 
主页
电话
联系地址
发帖标题
发帖内容
回复标题
回复内容

　　这个数据库表符合第一范式，但是没有任何一组候选关键字能决定数据库表的整行，唯一的关键字段用户名也不能完全决定整个元组。我们需要增加"发帖ID"、"回复ID"字段，即将表修改为：

                                                                                                                                
用户名
email
主页
电话
联系地址
发帖ID
发帖标题
发帖内容
回复ID
回复标题
回复内容

　　这样数据表中的关键字(用户名，发帖ID，回复ID)能决定整行：

　　(用户名,发帖ID,回复ID) → (email,主页,电话,联系地址,发帖标题,发帖内容,回复标题,回复内容)

　　但是，这样的设计不符合第二范式，因为存在如下决定关系：

　　(用户名) → (email,主页,电话,联系地址)

　　(发帖ID) → (发帖标题,发帖内容)

　　(回复ID) → (回复标题,回复内容)

　　即非关键字段部分函数依赖于候选关键字段，很明显，这个设计会导致大量的数据冗余和操作异常。                

　　我们将数据库表分解为（带下划线的为关键字）：

　　（1） 用户信息：用户名，email，主页，电话，联系地址

　　（2） 帖子信息：发帖ID，标题，内容

　　（3） 回复信息：回复ID，标题，内容

　　（4） 发贴：用户名，发帖ID

　　（5） 回复：发帖ID，回复ID

　　这样的设计是满足第1、2、3范式和BCNF范式要求的，但是这样的设计是不是最好的呢？

　　不一定。

　 　观察可知，第4项"发帖"中的"用户名"和"发帖ID"之间是1：N的关系，因此我们可以把"发帖"合并到第2项的"帖子信息"中；第5项"回复"中的 "发帖ID"和"回复ID"之间也是1：N的关系，因此我们可以把"回复"合并到第3项的"回复信息"中。这样可以一定量地减少数据冗余，新的设计为：

　　（1） 用户信息：用户名，email，主页，电话，联系地址

　　（2） 帖子信息：用户名，发帖ID，标题，内容

　　（3） 回复信息：发帖ID，回复ID，标题，内容

　　数据库表1显然满足所有范式的要求；

　　数据库表2中存在非关键字段"标题"、"内容"对关键字段"发帖ID"的部分函数依赖，即不满足第二范式的要求，但是这一设计并不会导致数据冗余和操作异常；

　　数据库表3中也存在非关键字段"标题"、"内容"对关键字段"回复ID"的部分函数依赖，也不满足第二范式的要求，但是与数据库表2相似，这一设计也不会导致数据冗余和操作异常。

　　由此可以看出，并不一定要强行满足范式的要求，对于1：N关系，当1的一边合并到N的那边后，N的那边就不再满足第二范式了，但是这种设计反而比较好！

　　对于M：N的关系，不能将M一边或N一边合并到另一边去，这样会导致不符合范式要求，同时导致操作异常和数据冗余。 
对于1：1的关系，我们可以将左边的1或者右边的1合并到另一边去，设计导致不符合范式要求，但是并不会导致操作异常和数据冗余。

　　结论

　　满足范式要求的数据库设计是结构清晰的，同时可避免数据冗余和操作异常。这并意味着不符合范式要求的设计一定是错误的，在数据库表中存在1：1或1：N关系这种较特殊的情况下，合并导致的不符合范式要求反而是合理的。

　　在我们设计数据库的时候，一定要时刻考虑范式的要求。             
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什么是三大范式：
第一范式：当字段值是不可分割的原子值，称R是满足第一范式的，简记为1NF。
第二范式：如果关系模式R满足第一范式，并且R得所有非主属性都完全依赖于R的每一个候选关键属性，称R满足第二范式，简记为2NF。
第三范式：先满足第二范式，且除开主键列外的其他列不能有传递依赖，简记为3NF。
范式不一定越详细越好，要考虑实际需要合理选择范式。

数据库设计范式

什么是范式：简言之就是，数据库设计对数据的存储性能，还有开发人员对数据的操作都有莫大的关系。所以建立科学的，规范的的数据库是需要满足一些

规范的来优化数据数据存储方式。在关系型数据库中这些规范就可以称为范式。

什么是三大范式：

第一范式：当关系模式R的所有属性都不能再分解为更基本的数据单位时，称R是满足第一范式的，简记为1NF。满足第一范式是关系模式规范化的最低要求，否则，将有很多基本操作在这样的关系模式中实现不了。

第二范式：如果关系模式R满足第一范式，并且R得所有非主属性都完全依赖于R的每一个候选关键属性，称R满足第二范式，简记为2NF。

第三范式：设R是一个满足第一范式条件的关系模式，X是R的任意属性集，如果X非传递依赖于R的任意一个候选关键字，称R满足第三范式，简记为3NF.

注：关系实质上是一张二维表，其中每一行是一个元组，每一列是一个属性。

举例理解

第一范式理解：必须不包含重复组的关系，即每一列都是不可拆分的原子项。

如以下表存在可再分项（高级职称），所以不满足第一范式



非规范化转换为规范化的第一范式方法很简单，将表分别从横向、纵向展开即可。将高级职称横向展开即可以得到满足第一范式的表结构。



第二范式理解：满足第一范式数据中的属性 不存在依赖主码的关系

举例如关系模型（职工号，姓名，职称，项目号，项目名称）中，职工号->姓名，职工号->职称，而项目号->项目名称。显然依赖关系不满足第二范式，常用的解决办法是差分表格，比如拆分为职工信息表和项目信息表

第三范式理解：关系模型满足第二范式，所有非主属性对任何候选关键字都不存在传递依赖。

比如Student表（学号，姓名，年龄，性别，所在院校，院校地址，院校电话）这样一个表结构，就存在上述关系。 学号--> 所在院校 --> (院校地址，院校电话)。我们应该拆开来，如下：

（学号，姓名，年龄，性别，所在院校）--（所在院校，院校地址，院校电话）。

最后：

三大范式只是一般设计数据库的基本理念，可以建立冗余较小、结构合理的数据库。如果有特殊情况，当然要特殊对待，数据库设计最重要的是看需求跟性能，需求>性能>表结构。所以不能一味的去追求范式建立数据库。