为什么要有三范式
数据库是用来干啥的？毫无疑问主要的工作就是存储数据，本质上就是将数据一点点写入到硬盘上放起来。
但是我们知道，资源不是无限的。硬盘空间大小是有限的，所以你能够存储的数据量是有限的。机器IO能力是有限的，所以程序从数据库读写数据的能力就是有限的。我们没办法让资源无穷无尽，所以我们需要让每一份资源都被充分利用。
因此，在不断地实践中，有人就总结出了 "数据库三范式" 在数据库设计的角度去最大化资源的利用率。遵循三范式的标准，可以比较合理地设计出良好的数据库结构。
三范式分别是什么
我们知道了为什么要遵循三范式，那么三范式又是什么呢？我们逐一来看
1）1NF，表字段的原子性，不可再分
2）2NF，表中的字段必须与主键相关，一张表只负责一件事
3）3NF，表间的关系只存在主键依赖
1NF
第一范式强调的是最细粒度的标准，也就是表字段粒度。它强调字段必须是不可再分的。例如一张地区表：
这张表的address字段是由 省 + 市 + 区 组合而成的，如果我们要修改 省、市、区任何一个，就必须将整个address进行修改。如果一个字段越复杂，那么对这个字段的操作成本就会越高。遵循第一范式，就是消除复合字段，使得字段具备原子性
如上所示，我们将address拆分成了province、city、area三个不可再分字段。当需要修改省、市、区的时候，只需要修改一个字段即可。
从第一范式中我们可以知道，对于数据库最小粒度的操作就是字段，遵循第一范式最基本的目的就是把复合字段拆分成原子字段，降低最小粒度的操作成本。
2NF
当然，只遵循1NF还是不够的。字段存在于一张表中，也就是说字段之间是存在关系的。如果只遵循1NF还是会造成不少问题，比如说
我们在刚刚的地区表中增加了一个user_name字段。从1NF来看，这张新表依然符合标准，因为每个字段依然保留有原子性。
但在2NF的标准里，我们需要从字段的粒度上升到一张单一表的粒度去看。
也就是说，这张表是设计来干啥的？这是一张地区表，id标识着唯一的一个地址，省市区分别指向每个层级，组合起来就是一个地区，这就是这张表存在的意义。而user_name这个字段虽然复合1NF，但是并不应该存在于地区表当中，它可能属于用户信息表。
因此，遵循2NF就是让一张表具备单一的职责，表中的每个字段都必须与主键ID相关。
在1NF中我们是以字段的粒度来考虑操作成本的，那么2NF我们考虑一张表的粒度的操作成本。如果只遵循1NF不遵循2NF的话，一张表可能有多个职责，如
这张表包含了地区和用户信息两个职责，如果修改用户信息我们就不得不考虑到低区数据，同样的修改地区，就不得不考虑到用户信息。比如我想删除了这个用户，那么就会连带地删除了该地区。
所以，当我们的数据库操作粒度上升到一张表的时候，我们需要让一张表内的每个字段都与主键ID密切关系，一张表只负责一件事。我们可以把它拆分成两张表
这样一张表的数据操作就不会相互影响。
从2NF中我们可以知道，将不同职责的字段拆分到不同的表中。
3NF
1NF 到 2NF，也就是从字段的粒度上升到了一张表的粒度。那么3NF，就开始考虑表之间的关系了。
2NF中，我们确定了一张表一个职责，以主键ID标识唯一数据。3NF则是把这些表通过主键ID关联起来。同样的，我们考虑一下如果不遵循3NF会有什么问题？
这里有三张表，用户信息表、区域表、以及关联表。关联表特地增加了一个user_name字段，违反3NF，也就是表之间的依赖关系除了主键之外还有非主键字段。
如果我们操作用户信息表，修改了user_name字段，而关联表的user_name字段却没改，这个人的user_name就会出现不一致的情况，在程序表现上也许一会儿是这个名字，一会儿是那个名字，显然这是很诡异的。
如果我同时修改用户信息表和关联表的user_name字段呢？的确可以防止程序上user_name不一致的问题。但是你不得不增加操作成本，如果一个系统里都是这样不遵循3NF的表，那么表的关系将变得非常混乱，最终不可维护造成严重的问题。
从3NF中我们可以知道，减少表之间的字段依赖关系，只通过主键ID来关联可以较为容易地构建出多张结构良好的数据模型。
总结
本文从1NF到3NF，从字段的粒度、表的粒度、表之间的粒度表达三范式分别存在的意义。这里简单总结：
1nf：消除单一字段的复杂度，降低字段的操作成本
2nf：消除单表的复杂度，使得一张表仅有一个职责，不同职责的数据操作互不影响
3nf：消除多表关联的复杂度，使得多表之间仅通过主键依赖，良好组织多表关系