数据库范式是为了规范数据库表结构设计，使结构更合理，消除存储异常，使数据冗余尽量小。便于插入、删除和更新。
第一范式：列不可再拆分
列指的字段或者叫属性，所有的字段都应该是原子性的，即数据库表的每一列都是不可分割的原子数据项，而不能是集合，数组，记录等非原子数据项。
例如：
| 商品编码 | 商品款码 | 售价 |
|---|---|---|
| #001 | A001 | 100 |
| #002 | A001 | 200 |
每个字段的含义是明确的，但事实上在某些情况会违反这一原则，称之为反模式，例如加一个扩展字段，该字段内容是个json，可以动态添加一些非常用的字段，比如{“产地”:”XX”,”生产批次”:”XXXX”}，好处是当不是每一条记录都必然会出现的字段需要存储时，不用额外增加字段，可以随意插入，坏处就是万一用到扩展字段作为搜索查询条件，将无法满足查询的需求。
第二范式：非主属性完全依赖于主键
数据库里的每个字段都应该和主键相关联，并完全依赖于主键，
| 商品编码 | 商品款码 | 商品名称 | 售价 | 销售属性 |
|---|---|---|---|---|
| #001 | A001 | 大码女款上衣 | 100 | 红色;XL |
| #002 | A001 | 大码女款上衣 | 100 | 红色;XXL |
通过商品编码可以找到商品款码
通过商品编码可以找到商品名称
通过商品编码可以找到商品售价
通过商品编码可以找到商品销售属性
第三范式：消除传递依赖（任何非主属性不依赖于其它非主属性）
| 商品编码 | 商品款码 | 商品名称 | 售价 | 销售属性 |
|---|---|---|---|---|
| #001 | A001 | 大码女款上衣 | 100 | 红色;XL |
| #002 | A001 | 大码女款上衣 | 100 | 红色;XXL |
在这张表里 商品名称其实可以依赖于商品款码，可以将商品的款作为单独的表，将上述表拆成两部分。
SKU表
| 商品编码 | 商品款码 | 售价 | 销售属性 |
|---|---|---|---|
| #001 | A001 | 100 | 红色;XL |
| #002 | A001 | 100 | 红色;XXL |
Item表
| 商品款码 | 商品名称 |
|---|---|
| A001 | 大码女款上衣 |
如果严格按照范式设计数据库，更新数据时影响的范围会比较小，比如更新商品款式的名称时只需要更新Item表的一条记录就行了，不需要更新所有SKU表记录内容，但是查询的时候就需要联表查询，如果数据表的数据量很大就会造成查询性能下降，有时候需要适当的冗余数据列来提高查询性能。
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