今天朋友圈内看到对数据库三范式非常好的一个比喻，感觉说的挺对的，特此分享一下：
首先，数据库的三范式的主要作用就是为了减少数据库的冗余而出现的。范式等级越高，数据库冗余越小。
第一范式就是数据库表的每一列都是不可分割的原子数据项。
第二范式就是在第一范式基础上基于属性完全依赖主键。
第三范式就是任何非主属性不能依赖于其他非主属性（2NF的基础上消除传递依赖）。例如有员工表和部门表，员工表里面除了部门表的主键之外，不能包含部门表的其他非主属性（部门名称，部门说明等）
巴斯-科德范式（BCNF）：每个属性都不传递依赖于R的候选键，那么称R为BCNF的模式。假设仓库管理关系表(仓库号，存储物品号，管理员号，数量)，满足一个管理员只在一个仓库工作；一个仓库可以存储多种物品。如果一个仓库存储多个物品，那么一样的仓库号和管理员号会重复记录，这样管理员号就冗余了，不符合BCNF范式，最好非常两张表，(仓库号，管理员号)和仓库表(仓库号，存储物品号，数量)，这样，就符合BCNF范式了。
第四范式，R是一个关系模型，D是R上的多值依赖集合。如果D中存在凡多值依赖X->Y时，X必是R的超键，那么称R是第四范式的模式。职工表(职工编号，职工孩子姓名，职工选修课程)，在这个表中，同一个职工可能会有多个职工孩子姓名，同样，同一个职工也可能会有多个职工选修课程，即这里存在着多值事实，不符合第四范式。如果要符合第四范式，只需要将上表分为两个表，使它们只有一个多值事实，例如职工表一(职工编号，职工孩子姓名)，职工表二(职工编号，职工选修课程)，两个表都只有一个多值事实，所以符合第四范式。
一个做AI的同学总结到：
第一范式就是原始人记录自然现象，钻木取火下次重复；第二范式是理论科学，总结出规律，后人知道规律就可以了；第三范式计算推演，做的更复杂，比如核试验，天气预报等；第四范式致力于让机器看牛顿的事情，看到数据，总结规律。
