范式化
第一范式(确保每列保持原子性)
第一范式是最基本的范式。如果数据库表中的所有字段值都是不可分解的原子值，就说明该数据库表满足了第一范式。
第一范式的合理遵循需要根据系统的实际需求来定。比如某些数据库系统中需要用到“地址”这个属性，本来直接将“地址”属性设计成一个数据库表的字段就行。 但是如果系统经常会访问“地址”属性中的“城市”部分，那么就非要将“地址”这个属性重新拆分为省份、城市、详细地址等多个部分进行存储， 这样在对地址中某一部分操作的时候将非常方便。这样设计才算满足了数据库的第一范式，如下表所示。
上表所示的用户信息遵循了第一范式的要求，这样在对用户使用城市进行分类的时候就非常方便，也提高了数据库的性能。
第二范式(确保表中的每列都和主键相关)
第二范式在第一范式的基础之上更进一层。第二范式需要确保数据库表中的每一列都和主键相关，而不能只与主键的某一部分相关（主要针对联合主键而言）。 一个数据库表中，一个表中只能保存一种数据，不可以把多种数据保存在同一张数据库表中。比如要设计一个订单信息表，因为订单中可能会有多种商品， 所以要将订单编号和商品编号作为数据库表的联合主键，如下表所示。
这样就产生一个问题：这个表中是以订单编号和商品编号作为联合主键。这样在该表中商品名称、单位、商品价格等信息不与该表的主键相关， 而仅仅是与商品编号相关。所以在这里违反了第二范式的设计原则。
而如果把这个订单信息表进行拆分，把商品信息分离到另一个表中，把订单项目表也分离到另一个表中，就非常完美了。如下所示。
这样设计，在很大程度上减小了数据库的冗余。如果要获取订单的商品信息，使用商品编号到商品信息表中查询即可。
第三范式(确保每列和主键列直接相关,而不是间接相关)
第三范式在第二范式的基础之上更进一层。第三范式需要确保数据表中的每一列数据都和主键直接相关，而不能间接相关。
比如在设计一个订单数据表的时候，可以将客户编号作为一个外键和订单表建立相应的关系。 而不可以在订单表中添加关于客户其它信息（比如姓名、所属公司等）的字段。如下面这两个表所示的设计就是一个满足第三范式的数据库表。
这样在查询订单信息的时候，就可以使用客户编号来引用客户信息表中的记录，也不必在订单信息表中多次输入客户信息的内容，减小了数据冗余。
反范式化
一般说来，数据库只需满足第三范式（3NF）就行了。
没有冗余的数据库设计可以做到。但是，没有冗余的数据库未必是最好的数据库，有时为了提高运行效率，就必须降低范式标准，适当保留冗余数据。具体做法是：在概念数据模型设计时遵守第三范式，降低范式标准的工作放到物理数据模型设计时考虑。降低范式就是增加字段，允许冗余，达到以空间换时间的目的。
〖例〗：如订单表，“金额”这个字段的存在，表明该表的设计不满足第三范式，因为“金额”可以由“单价”乘以“数量”得到，说明“金额”是冗余字段。但是，增加“金额”这个冗余字段，可以提高查询统计的速度，这就是以空间换时间的作法。
在Rose 2002中，规定列有两种类型：数据列和计算列。“金额”这样的列被称为“计算列”，而“单价”和“数量”这样的列被称为“数据列”。
范式化设计和反范式化设计的优缺点
范式化优缺点
优点- 可以尽量减少数据冗余，数据表更新快体积小
- 范式化的更新操作比反范式化更快
缺点- 对于查询需要对多个表进行关联（导致性能降低）
- 更难进行索引优化
反范式化优缺点
优点- 可以减少表的关联
- 可以更好的进行索引优化
缺点- 存在数据冗余及数据维护异常
- 对数据修改需要更多的成本
