字节二面：为了性能，你会违反数据库三范式吗？

三范式是数据库设计中最基本的三个规范，那么，三范式到底是什么？在实际开发中，为了性能，我们需要违反三范式吗？这篇文章，我们一起来聊一聊。

一、三大范式

1. 第一范式（1NF）

第一范式要求数据库中的每个表格的每个字段（列）都具有原子性，即字段中的值不可再分割。换句话说，每个字段只能存储一个单一的值，不能包含集合、数组或重复的组，即确保每列保持原子性。

如下示例： 假设有一个学生表 Student，结构如下：

在这个表中，电话号码字段包含多个号码，违反了1NF的原子性要求。为了满足1NF，需要将电话号码拆分为单独的记录或创建一个新的表。

满足 1NF后的设计：

学生表 Student：

电话表 Phone：

2. 第二范式（2NF）

第二范式要求满足第一范式，并且消除表中的部分依赖，即非主键字段必须完全依赖于主键，而不是仅依赖于主键的一部分，即确保表中的每列都和主键相关。这主要适用于复合主键的情况。

如下示例：假设有一个订单详情表 OrderDetail，结构如下：

在上述表中，主键是复合主键 (订单ID, 商品ID)。商品名称和单价只依赖于复合主键中的商品ID，而不是整个主键，存在部分依赖，违反了2NF。

满足 2NF后的设计：

订单详情表 OrderDetail：

商品表 Product：

3. 第三范式（3NF）

第三范式要求满足第二范式，并且消除表中的传递依赖，即非主键字段不应依赖于其他非主键字段。换句话说，所有非主键字段必须直接依赖于主键，而不是通过其他非主键字段间接依赖，或者说：确保每列都和主键列直接相关，而不是间接相关。

如下示例：假设有一张员工表 Employee，结构如下：

在这张表中，部门名称依赖于部门ID，而部门ID依赖于主键员工ID，形成了传递依赖，违反了3NF。

满足3NF后的设计：

员工表 Employee：

部门表 Department：

通过将部门信息移到单独的表中，消除了传递依赖，使得数据库结构符合第三范式。

最后，我们总结一下数据库设计的三大范式：

• 第一范式（1NF）： 确保每个字段的值都是原子性的，不可再分。
• 第二范式（2NF）： 在满足 1NF的基础上，消除部分依赖，确保非主键字段完全依赖于主键。
• 第三范式（3NF）： 在满足 2NF的基础上，消除传递依赖，确保非主键字段直接依赖于主键。

二、破坏三范式

在实际工作中，尽管遵循数据库的三大范式（1NF、2NF、3NF）有助于提高数据的一致性和减少冗余，但在某些情况下，为了满足性能、简化设计或特定业务需求，我们可能需要违反这些范式。

下面列举了一些常见的破坏三范式的原因及对应的示例。

1. 性能优化

在高并发、大数据量的应用场景中，严格遵循三范式可能导致频繁的联表查询，增加查询时间和系统负载。为了提高查询性能，设计者可能会通过冗余数据来减少联表操作。

假设有一个电商系统，包含订单表 Orders 和用户表 Users。在严格 3NF设计中，订单表只存储 用户ID，需要通过联表查询获取用户的详细信息。

但是，为了查询性能，我们通常会在订单表中冗余存储 用户姓名 和 用户地址等信息，因此，查询订单信息时无需联表查询 Users 表，从而提升查询速度。

破坏 3NF后的设计：

2. 简化查询和开发

严格规范化可能导致数据库结构过于复杂，增加开发和维护的难度，为了简化查询逻辑和减少开发复杂度，我们也可能会选择适当的冗余。

比如，在内容管理系统（CMS）中，文章表 Articles 和分类表 Categories 通常是独立的，如果频繁需要显示文章所属的分类名称，联表查询可能增加复杂性。因此，通过在 Articles 表中直接存储 分类名称，可以简化前端展示逻辑，减少开发工作量。

破坏 3NF后的设计：

3. 报表和数据仓库

在数据仓库和报表系统中，通常需要快速读取和聚合大量数据。为了优化查询性能和数据分析，可能会采用冗余的数据结构，甚至使用星型或雪花型模式，这些模式并不完全符合三范式。

在销售数据仓库中，为了快速生成销售报表，可能会创建一个包含维度信息的事实表。

破坏 3NF后的设计：

在事实表中直接存储 产品名称 和 类别，避免了需要联表查询维度表，提高了报表生成的效率。

4. 特殊业务需求

在某些业务场景下，可能需要快速响应特定的查询或操作，这时通过适当的冗余设计可以满足业务需求。

比如，在实时交易系统中，为了快速计算用户的账户余额，可能会在用户表中直接存储当前余额，而不是每次交易时都计算。

破坏 3NF后的设计：

在交易记录表中存储每笔交易的增减，但直接在用户表中维护 当前余额，避免了每次查询时的复杂计算。

5. 兼顾读写性能

在某些应用中，读操作远多于写操作。为了优化读性能，可能会通过数据冗余来提升查询速度，而接受在数据写入时需要额外的维护工作。

社交媒体平台中，用户的好友数常被展示在用户主页上。如果每次请求都计算好友数量，效率低下。可以在用户表中维护一个 好友数 字段。

破坏3NF后的设计：

通过在 Users 表中冗余存储 好友数，可以快速展示，无需实时计算。

6. 快速迭代和灵活性

在快速发展的产品或初创企业中，数据库设计可能需要频繁调整。过度规范化可能导致设计不够灵活，影响迭代速度。适当的冗余设计可以提高开发的灵活性和速度。

一个初创电商平台在初期快速上线，数据库设计时为了简化开发，可能会将用户的收货地址直接存储在订单表中，而不是单独创建地址表。

破坏3NF后的设计：

这样设计可以快速上线，后续根据需求再进行规范化和优化。

7. 降低复杂性和提高可理解性

有时，过度规范化可能使数据库结构变得复杂，难以理解和维护。适度的冗余可以降低设计的复杂性，提高团队对数据库结构的理解和沟通效率。

在一个学校管理系统中，如果将学生的班级信息独立为多个表，可能增加理解难度。为了简化设计，可以在学生表中直接存储班级名称。

破坏3NF后的设计：

通过在学生表中直接存储 班级名称 和 班主任，减少了表的数量，简化了设计。

三、总结

本文，我们分析了数据库的三范式以及对应的示例，它是数据库设计的基本规范。但是，在实际工作中，为了满足性能、简化设计、快速迭代或特定业务需求，我们很多时候并不会严格地遵守三范式。

所以说，架构很多时候都是业务需求、数据一致性、系统性能、开发效率等各种因素权衡的结果，我们需要根据具体应用场景做出合理的设计选择。