我们在设计数据表的时候，要考虑很多问题。比如：
现实情况中，面临的场景：
当数据库运行了一段时间之后，我们才发现数据表设计的有问题。重新调整数据表的结构，就需要做数据迁移，还有可能影响程序的业务逻辑，以及网站正常的访问。
如果是糟糕的数据库设计可能会造成以下问题：
良好的数据库设计则有以下优点：
总之，开始设置数据库的时候，我们就需要重视数据表的设计。为了建立冗余较小、结构合理的数据库，设计数据库时必须遵循一定的规则。
在关系型数据库中，关于数据表设计的基本原则、规则就称为范式。可以理解为，一张数据表的设计结构需要满足的某种设计标准的级别 。要想设计一个结构合理的关系型数据库，必须满足一定的范式。
目前关系型数据库有六种常见范式，按照范式级别，从低到高分别是：第一范式（1NF）、第二范式 （2NF）、第三范式（3NF）、巴斯-科德范式（BCNF）、第四范式(4NF）和第五范式（5NF，又称完美 范式）。
数据库的范式设计越高阶，夯余度就越低，同时高阶的范式一定符合低阶范式的要求，满足最低要求的范式是第一范式（1NF）。在第一范式的基础上进一步满足更多规范的要求称为第二范式（2NF），其余范式以此类推。
一般来说，在关系型数据库设计中，最高也就遵循到 BCNF , 普遍还是3NF 。但也不绝对，有时候为了提 高某些查询性能，我们还需要破坏范式规则，也就是反规范化。
范式的定义会使用到主键和候选键，数据库中的键(Ky)由一个或者多个属性组成。数据表中常用的几种键和属性的定义：
通常，我们也将候选键称之为“码”，把主键也称为“主码”。因为键可能是由多个属性组成的，针对单个属性，我们还可以用主属性和非主属性来进行区分。
第一范式主要确保数据库中每个字段的值必须具有原子性，也就是说数据表中每个字段的值为 拆分的最小数据单元。
不可再次我们在设计某个字段的时候，对于字段X来说，不能把字段X拆分成字段X-1和字段X-2。事实上，任何的 DBMS都会满足第一范式的要求，不会将字段进行拆分。
举例：
user 表的设计不符合第一范式
其中，user_info字段为用户信息，可以进一步拆分成更小粒度的字段，不符合数据库设计对第一范式的 要求。将user_info拆分后如下：
第二范式要求，在满足第一范式的基础上，还要满足数据库里的每一条数据记录，都是可唯一标识的。 而且所有非主键字段，都必须完全依赖主键，不能只依赖主键的一部分。如果知道主键的所有属性的 值，就可以检索到任何元组（行）的任何属性的任何值。（要求中的主键，其实可以扩展替换为候选 键）。
举例1：
成绩表 （学号，课程号，成绩）关系中，（学号，课程号）可以决定成绩，但是学号不能决定成绩，课 程号也不能决定成绩，所以“（学号，课程号）→成绩”就是完全依赖关系 。
举例2：
比赛表 player_game ，里面包含球员编号、姓名、年龄、比赛编号、比赛时间和比赛场地等属性，这 里候选键和主键都为（球员编号，比赛编号），我们可以通过候选键（或主键）来决定如下的关系：
(球员编号, 比赛编号) → (姓名, 年龄, 比赛时间, 比赛场地，得分)但是这个数据表不满足第二范式，因为数据表中的字段之间还存在着如下的对应关系：
(球员编号) → (姓名，年龄)
(比赛编号) → (比赛时间, 比赛场地)对于非主属性来说，并非完全依赖候选键。这样会产生怎样的问题呢？
为了避免出现上述的情况，我们可以把球员比赛表设计为下面的三张表。
这样的话，每张数据表都符合第二范式，也就避免了异常情况的发生。
1NF 告诉我们字段属性需要是原子性的，而 2NF 告诉我们一张表就是一个独立的对象，一张表只表达一个意思。
第三范式是在第二范式的基础上，确保数据表中的每一个非主键字段都和主键字段直接相关，也就是说，要求数据表中的所有非主键字段不能依赖于其他非主键字段。（即，不能存在非主属性A依赖于非 主属性B，非主属性B依赖于主键C的情况，即存在“A->B->C"的决定关系）通俗地讲，该规则的意思是所有非主键属性之间不能有依赖关系，必须相互独立。
这里的主键可以扩展为候选键。
举例 ：
商品类别名称依赖于商品类别编号，不符合第三范式。
修改：
表1：符合第三范式的 商品类别表 的设计
表2：符合第三范式的 商品表 的设计
商品表goods通过商品类别id字段（category_id）与商品类别表goods_category进行关联。
关于数据表的设计，有三个范式要遵循！
(1)第一范式(1NF),确保每列保持原子性
数据库的每一列都是不可分割的原子数据项，不可再分的最小数据单元，而不能是集合、数组、记录等非原子数据项。
(2)第二范式(2NF),确保每列都和主键完全依赖
尤其在复合主键的情况下，非主键部分不应该依赖于部分主键。
(3)第三范式(3NF)确保每列都和主键列直接相关，而不是间接相关
范式的优点：
数据的标准化有助于消除数据库中的数据冗余，第三范式(3NF)通常被认为在性能、扩展性和数
据完整性方面达到了最好的平衡。
范式的缺点：
范式的使用，可能降低查询的效率。因为范式等级越高，设计出来的数据表就越多、越精细，数据的冗余度就越低，进行数据查询的时候就可能需要关联多张表，这不但代价昂贵，也可能使一些索引策略无效。
范式只是提出了设计的标准，实际上设计数据表时，未必一定要符合这些标准。开发中，我们会出现为了性能和
读取效率违反范式化的原则，通过增加少量的冗余或重复的数据来提高数据库的读性能，减少关联查询，joi表
的次数，实现空间换取时间的目的。因此在实际的设计过程中要理论结合实际，灵活运用。
有的时候不能简单按照规范要求设计数据表，因为有的数据看以冗余，其实对业务来说十分重要。这个时候，我们就要遵循业务优先的原则，首先满足业务需求，再尽量减少冗余。
如果数据库中的数据量比较大，系统的UV和PV访问频次比较高，则完全按照MySQL的三大范式设计数据表，读数据时会产生大量的关联查询，在一定程度上会影响数据库的读性能。如果我们想对查询效率进行优化，反范式优化也是一种优化思路。此时，可以通过在数据表中增加冗余字段来提高数据库的读性能。
规范化 vs 性能
1. 为满足某种商业目标 , 数据库性能比规范化数据库更重要
2. 在数据规范化的同时 , 要综合考虑数据库的性能
3. 通过在给定的表中添加额外的字段，以大量减少需要从中搜索信息所需的时间
4. 通过在给定的表中插入计算列，以方便查询
当冗余信息有价值或者能 大幅度提高查询效率 的时候，我们才会采取反范式的优化。
1. 增加冗余字段的建议
增加冗余字段一定要符合如下两个条件。只要满足这两个条件，才可以考虑增加夯余字段。
1）这个冗余字段 不需要经常进行修改。
2）这个冗余字段 查询的时候不可或缺。
2. 历史快照、历史数据的需要
在现实生活中，我们经常需要一些冗余信息，比如订单中的收货人信息，包括姓名、电话和地址等。每次发生的订单收货信息，都属于历史快照 ，需要进行保存，但用户可以随时修改自己的信息，这时保存这些冗余信息是非常有必要的。 反范式优化也常用在数据仓库 的设计中，因为数据仓库通常 存储历史数据 ，对增删改的实时性要求不强，对历史数据的分析需求强。这时适当允许数据的冗余度，更方便进行数据分析。
我简单总结下数据仓库和数据库在使用上的区别：
2.数据库对数据的增删改实时性要求强，需要存储在线的用户数据，而数据仓库存储的一般是 历史数据。
人们在3NF的基础上进行了改进，提出了巴斯范式（BCNF），页脚巴斯 - 科德范式（Boyce - Codd Normal Form）。BCNF被认为没有新的设计规范加入，只是对第三范式中设计规范要求更强，使得数据库冗余度更小。所以，称为是 修正的第三范式，或 扩充的第三范式，BCNF不被称为第四范式。
若一个关系达到了第三范式，并且它只有一个候选键，或者它的每个候选键都是单属性，则该关系自然达到BC范式。
一般来说，一个数据库设符合3NF或者BCNF就可以了。
数据库设计是牵一发而动全身的。那有没有什么办法提前看到数据库的全貌呢？比如需要哪些数据表、数据表中应该有哪些字段，数据表与数据表之间有什么关系、通过什么字段进行连接，等等。这样我们才能进行整体的梳理和设计。
其实，E模型就是一个这样的工具。ER模型也叫作实体关系模型，是用来描述现实生活中客观存在的事物、事物的属性，以及事物之间关系的一种数据模型。在开发基于数据库的信息系统的设计阶段，通常使用E模型来描述信息需求和信息特性，帮助我们理清业务逻辑，从而设计出优秀的数据库。
ER 模型中有三个要素，分别是实体、属性和关系。
实体 :
可以看做是数据对象，往往对应于现实生活中的真实存在的个体。在 ER 模型中，用 矩形 来表 示。实体分为两类，分别是 强实体 和 弱实体 。强实体是指不依赖于其他实体的实体；弱实体是指对另 一个实体有很强的依赖关系的实体。
属性 :
则是指实体的特性。比如超市的地址、联系电话、员工数等。在 ER 模型中用 椭圆形 来表示。
关系 :
则是指实体之间的联系。比如超市把商品卖给顾客，就是一种超市与顾客之间的联系。在 ER 模 型中用 菱形 来表示。
注意：实体和属性不容易区分。这里提供一个原则：我们要从系统整体的角度出发去看，可以独立存在的是实体，不可再分的是属性。也就是说，属性不能包含其他属性。
在 ER 模型的 3 个要素中，关系又可以分为 3 种类型，分别是 一对一、一对多、多对多。
一对一 ：
指实体之间的关系是一一对应的，比如个人与身份证信息之间的关系就是一对一的关系。一个人只能有一个身份证信息，一个身份证信息也只属于一个人。
一对多 ：
指一边的实体通过关系，可以对应多个另外一边的实体。相反，另外一边的实体通过这个关 系，则只能对应唯一的一边的实体。比如说，我们新建一个班级表，而每个班级都有多个学生，每个学 生则对应一个班级，班级对学生就是一对多的关系。
多对多 ：
指关系两边的实体都可以通过关系对应多个对方的实体。比如在进货模块中，供货商与超市之 间的关系就是多对多的关系，一个供货商可以给多个超市供货，一个超市也可以从多个供货商那里采购 商品。再比如一个选课表，有许多科目，每个科目有很多学生选，而每个学生又可以选择多个科目，这 就是多对多的关系。
综合以上内容，总结出数据表设计的一般原则："三少一多"
RDBMS的核心在于对实体和联系的定义，也就是E-R图(Entity Relationship Diagram)，数据表越少，证明实体和联系设计得越简洁，既方便理解又方便操作。
字段个数越多，数据冗余的可能性越大。设置字段个数少的前提是各个字段相互独立，而不是某个字段的取值可以由其他字段计算出来。当然字段个数少是相对的，我们通常会在数据冗余和检索效率中进行平衡。
设置主键是为了确定唯一性，当一个字段无法确定唯一性的时候，就需要采用联合主键的方式（也就是用多个字段来定义一个主键)。联合主键中的字段越多，占用的索引空间越大，不仅会加大理解难度，还会增加运行时间和索引空间，因此联合主键的字段个数越少越好。
数据库的设计实际上就是定义各种表，以及各种字段之间的关系。这些关系越多，证明这些实体之间的冗余度越低，利用度越高。这样做的好处在于不仅保证了数据表之间的独立性，还能提升相互之间的关联使用率。
“三少一多”原则的核心就是简单可复用。简单指的是用更少的表、更少的字段、更少的联合主键字段来完成数据表的设计。可复用则是通过主键、外键的使用来增强数据表之间的复用率。因为一个主键可以理解是一张表的代表。键设计得越多，证明它们之间的利用率越高。
注意：这个原则并不是绝对的，有时候我们需要牺牲数据的冗余度来换取数据处理的效率。
CREATE TABLE user_info (
`id` int unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '自增主键',
`user_id` bigint(11) NOT NULL COMMENT '用户id',
`username` varchar(45) NOT NULL COMMENT '真实姓名',
`email` varchar(30) NOT NULL COMMENT '用户邮箱',
`nickname` varchar(45) NOT NULL COMMENT '昵称',
`birthday` date NOT NULL COMMENT '生日',
`sex` tinyint(4) DEFAULT '0' COMMENT '性别',
`short_introduce` varchar(150) DEFAULT NULL COMMENT '一句话介绍自己，最多50个汉
字',
`user_resume` varchar(300) NOT NULL COMMENT '用户提交的简历存放地址',
`user_register_ip` int NOT NULL COMMENT '用户注册时的源ip',
`create_time` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时
间',
`update_time` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE
CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '修改时间',
`user_review_status` tinyint NOT NULL COMMENT '用户资料审核状态，1为通过，2为审核
中，3为未
通过，4为还未提交审核',
PRIMARY KEY (`id`),
UNIQUE KEY `uniq_user_id` (`user_id`),
KEY `idx_username`(`username`),
KEY `idx_create_time_status`(`create_time`,`user_review_status`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='网站用户基本信息PowerDesigner是一款开发人员常用的数据库建模工具，用户利用该软件可以方便地制作 数据流程图 、 概念数据模型 、 物理数据模型 ，它几乎包括了数据库模型设计的全过程，是Sybase公司为企业建模和 设 计提供的一套完整的集成化企业级建模解决方案。
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