1.第一范式(1NF)(列不能再拆分)

原子性，字段不可分(列的信息)，只要是關系型數據庫，就自動滿足1NF；

2.第二范式(2NF)(主鍵唯一，且被依賴)

在第一范式基礎上建立的，即滿足第二范式的必須先滿足第一范式。要求DB表中的每個實例或行必須可以被唯一區分，通常設計一個主鍵來實現，其他屬性完全依賴主鍵。

3.第三范式(3NF)(表與其他表間沒有關聯)

必須滿足第二范式，要求一個數據庫表中不包含已在其他表中已包含的非主鍵字段。即：表的信息，如果能夠被推導出來，就不應該單獨設計一個字段來存放(能盡量外鍵join就用外鍵join)。很多時候，為滿足第三范式往往會把一張表分成多張表，如：

4.反范式

通過增加冗余或重復的數據來提高數據庫的讀性能。

具體做法：在概念數據模型設計時遵守第三范式，降低范式標準的工作放到物理數據模型設計時考慮。降低范式就是增加字段，減少了查詢時的關聯，提高查詢效率，因為在數據庫的操作中查詢的比例要遠遠大于DML的比例。但是反范式化一定要適度，并且在原本已滿足三范式的基礎上再做調整。

實際，比如：可以減少關聯查詢時，jion表的次數，如：在3中，增加字段role_name。

5.范式化優點及缺點：

優點：

.更新操作通常比反范式化要快；

.范式化的表通常更小，沒有數據冗余，更省數據庫空間，同時可以放在內存，所以執行操作會更快。

.很少有多余數據意味著檢索列表數據更少需要distinct或group by語句。

.數據較好的范式化，只有很少或沒有重復數據，所以，只需要修改更少的數據。

缺點：

.范式化schema通常需要關聯，可能使一些索引策略無效。

.范式等級越高，設計出來的表越多，可能會增加查詢需要的時間。

6.反范式化優點及缺點：

優點：

.可以很好避免關聯。

.如果不需要關聯表，對大部分查詢最差情況，沒有使用索引，全表掃描，當數據比內存大時，可能比關聯快，避免隨機IO

7.實際經驗

實際中，不會極端使用范式化或反范式化schema，可能使用部分范式化schema、緩存表、及其他技巧。

最常見反范式化數據方法：復制或緩存，在不同表中存儲相同的特定列，比如：實際業務涉及的表非常多，表間連接會比較多，對表的操作要盡量快，通常會使用反范式設計，用空間換時間，把數據冗余在多張表中，查詢時可以減少或避免表間關聯。