范式（避免数据冗余和操作异常）
函数依赖
A->B A和B是两个属性集，来自同一关系模式，对于同样的A属性值，B属性值也相同
平凡的函数依赖
X->Y，如果Y是X的子集
非平凡的函数依赖
X->Y，如果Y不是X的子集
部分函数依赖
X->Y，如果存在W->Y，且W⊂X
传递函数依赖
在R(U)中，如果X→Y(非平凡函数依赖,完全函数依赖)，Y→Z， 则称Z对X传递函数依赖。
记为：X
Z
super key&candidate key&primary key&主属性&非主属性
super key：在关系中能唯一标识元素的属性集
candidate key或key：不含有多余属性的super key
primary key：在candidate key 中任选一个
candidate key中X决定所有属性的函数依赖是完全函数依赖
包含在任何一个candidate key中的属性 ，称为主属性
不包含在candidate key中的属性称为非主属性
1NF 列不可分
列不可分
2NF 消除了非主属性对键的部分函数依赖
在关系T上有函数依赖集F，F+是F的闭包。
F满足2NF，当且仅当 每个非平凡的函数依赖X->A(F+),A是单个非主属性，要求X不是任何key的真子集（有可能是super key，也有可能是非key）。
3NF 消除了非主属性对键的传递函数依赖
F满足3NF，当且仅当 每个非平凡的函数依赖X->A(F+),A是单个非主属性，要求X是T的super key。
BCNF 消除了主属性对键的部分函数依赖和传递函数依赖
F满足BCNF，当且仅当 每个非平凡的函数依赖X->A(F+),A是单个属性，要求X是T的super key。
对于F+中 的任意一个X->A，如果A是单个属性，且A不在X中，那么X一定是T的super key。
反范式（减少连接，提高查询效率）
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，减少了查询时的关联，提高查询效率，因为在数据库的操作中查询的比例要远远大于DML的比例。但是反范式化一定要适度，并且在原本已满足三范式的基础上再做调整的。
Pattern1：合并1对1关系
| car_id | car_name |
| 1 | c1 |
| 2 | c2 |
| 3 | c3 |
teacher
| teacher_id | teacher_name |
| 1 | t1 |
| 2 | t2 |
| 3 | t3 |
| 4 | t4 |
合并后
car_and_teacher
| car_id | car_name | teacher_id | teacher_name |
| 1 | c1 | 1 | t1 |
| 2 | c2 | 2 | t2 |
| 3 | c3 | 3 | t3 |
| NULL | NULL | 4 | t4 |
问题：会产生大量空值，若两边都部分参与则不能合并；
部分参与为大部分参与时比较适合Pattern1
Pattern2：1对N关系中复制非键属性以减少连接
两表连接时复制非键属性以减少连接
例：查询学生以及所在学院名，可以在学生表中不仅存储学院id，并且存储学院名
faculty
| fid | fname |
| 1 | f1 |
student
| sid | sname | fid | fname |
| 1 | s1 | 1 | f1 |
维护时：
1）如果在UI中，只允许用户进行选择，不能自行输入，保证输入一致性
2）如果是程序员，对于类似学院名这种一般不变的代码表，在修改时直接对两张表都进行修改；如果经常变化，则可以加一个触发器。
Pattern3：1对N关系中复制外键以减少连接
把另一张表的主键复制变成外键
应用后：
Pattern4：N对N关系中复制属性，把两张表中经常需要的内容复制到中间关系表中以减少连接
Pattern5：引入重复值
通常对于一个多值属性，值不太多，且不会经常变，可以在表中建立多个有关此属性的列
address1 | address2 | address3 | address4
Pattern6：建立提取表
为了解决查询和更新之间不可调和的矛盾，可以将更新和查询放在两张表中，从工作表中提取查询表，专门用于查询。只适用于查询实时性不高的情况。
Pattern7：分表
水平拆分
垂直拆分
