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。（简单来说，就是根据需要，来优化数据存储方式！）
什么是三大范式？
第一范式：当关系模式R的所有属性都不能在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。（说白了，就是关系模式R的所有属性不能再分解了，那么R就满足第一范式！）
特性：
1、每一列属性都是不可再分的属性值，确保每一列的原子性
2、两列的属性相近或相似或一样，尽量合并属性一样的列，确保不产生冗余数据。
如果需求知道那个省那个市并按其分类，那么显然第一个表格是不容易满足需求的，也不符合第一范式。
显然第一个表结构不但不能满足足够多物品的要求，还会在物品少时产生冗余。也是不符合第一范式的。
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。（说白了，就是非主属性都要依赖于每一个关键属性！）
每一行的数据只能与其中一列相关，即一行数据只做一件事。只要数据列中出现数据重复，就要把表拆分开来。
一个人同时订几个房间，就会出来一个订单号多条数据，这样子联系人都是重复的，就会造成数据冗余。我们应该把他拆开来。
这样便实现一条数据做一件事，不掺杂复杂的关系逻辑。同时对表数据的更新维护也更易操作。
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.
数据不能存在传递关系，即没个属性都跟主键有直接关系而不是间接关系。像：a-->b-->c 属性之间含有这样的关系，是不符合第三范式的。
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)
这样的表结构，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）
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