数据库范式解析
范式的作用：消除数据冗余、更新异常、插入异常和删除异常。
1NF
如果一个关系模式R的所有属性都是不可分的基本数据项，则R∈1NF。
数据库表中的字段都是单一属性的，不可再分。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。
不满足第一范式就不是关系型数据库！
2NF
若关系模式R∈1NF，并且每一个非主属性都完全函数依赖于R的码，则R∈2NF
表中的属性必须完全依赖于全部主键，而不是部分主键。所以只有一个主键的表如果符合第一范式，那一定是第二范式。
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。
BCNF（鲍依斯-科得范式）
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BC范式。
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。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：
| 字段1 | 字段2 | 字段3 | 字段4 |
| ? | ? | ? | ? |
| 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。
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)；
选课关系：SelectCourse(学号, 课程名称, 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。
范式的目标
应用数据库范式可以带来许多好处，但是最重要的好处归结为三点：
1.减少数据冗余（这是最主要的好处，其他好处都是由此而附带的）
2.消除异常（插入异常，更新异常，删除异常）
3.让数据组织的更加和谐…
但剑是双刃的，应用数据库范式同样也会带来弊端，这会在文章后面说到。
什么是范式
简单的说，范式是为了消除重复数据减少冗余数据，从而让数据库内的数据更好的组织，让磁盘空间得到更有效利用的一种标准化标准，满足高等级的范式的先决条件是满足低等级范式。(比如满足2nf一定满足1nf)
DEMO
让我们先从一个未经范式化的表看起,表如下：
先对表做一个简单说明，employeeId是员工id,departmentName是部门名称，job代表岗位，jobDescription是岗位说明，skill是员工技能，departmentDescription是部门说明，address是员工住址
对表进行第一范式(1NF)
如果一个关系模式R的所有属性都是不可分的基本数据项，则R∈1NF。
简单的说,第一范式就是每一个属性都不可再分。不符合第一范式则不能称为关系数据库。对于上表，不难看出Address是可以再分的，比如”北京市XX路XX小区XX号”，着显然不符合第一范式，对其应用第一范式则需要将此属性分解到另一个表,如下:
对表进行第二范式(2NF)
若关系模式R∈1NF，并且每一个非主属性都完全函数依赖于R的码，则R∈2NF
简单的说，是表中的属性必须完全依赖于全部主键，而不是部分主键.所以只有一个主键的表如果符合第一范式，那一定是第二范式。这样做的目的是进一步减少插入异常和更新异常。在上表中，departmentDescription是由主键DepartmentName所决定，但却不是由主键EmployeeID决定，所以departmentDescription只依赖于两个主键中的一个，故要departmentDescription对主键是部分依赖，对其应用第二范式如下表：
对表进行第三范式(3NF)
关系模式R<U，F> 中若不存在这样的码X、属性组Y及非主属性Z（Z Y）, 使得X→Y，Y→Z，成立，则称R<U，F> ∈ 3NF。
简单的说，第三范式是为了消除数据库中关键字之间的依赖关系，在上面经过第二范式化的表中，可以看出jobDescription(岗位职责)是由job(岗位)所决定，则jobDescription依赖于job,可以看出这不符合第三范式，对表进行第三范式后的关系图为：
上表中，已经不存在数据库属性互相依赖的问题，所以符合第三范式
对表进行BC范式(BCNF)
设关系模式R<U，F>∈1NF，如果对于R的每个函数依赖X→Y，若Y不属于X，则X必含有候选码，那么R∈BCNF。
简单的说，bc范式是在第三范式的基础上的一种特殊情况，既每个表中只有一个候选键（在一个数据库中每行的值都不相同，则可称为候选键），在上面第三范式的noNf表中可以看出，每一个员工的email都是唯一的（难道两个人用同一个email??）则，此表不符合bc范式，对其进行bc范式化后的关系图为:
对表进行第四范式(4NF)
关系模式R<U，F>∈1NF，如果对于R的每个非平凡多值依赖X→→Y（Y X），X都含有候选码，则R∈4NF。
简单的说，第四范式是消除表中的多值依赖，也就是说可以减少维护数据一致性的工作。对于上面bc范式化的表中，对于员工的skill，两个可能的值是”C#,sql,javascript”和“C#，UML,Ruby”,可以看出，这个数据库属性存在多个值，这就可能造成数据库内容不一致的问题，比如第一个值写的是”C#”,而第二个值写的是”C#.net”,解决办法是将多值属性放入一个新表，则第四范式化后的关系图如下：
而对于skill表则可能的值为:
总结
上面对于数据库范式进行分解的过程中不难看出，应用的范式登记越高，则表越多。表多会带来很多问题：
1 查询时要连接多个表，增加了查询的复杂度
2 查询时需要连接多个表，降低了数据库查询性能
而现在的情况，磁盘空间成本基本可以忽略不计，所以数据冗余所造成的问题也并不是应用数据库范式的理由。
因此，并不是应用的范式越高越好，要看实际情况而定。第三范式已经很大程度上减少了数据冗余，并且减少了造成插入异常，更新异常，和删除异常了。我个人观点认为，大多数情况应用到第三范式已经足够，在一定情况下第二范式也是可以的。
