爲了建立冗餘較小、結構合理的數據庫，設計數據庫時必須遵循一定的規則。在關係型數據庫中，這種規則就是範式。範式是符合某一種級別的關係模式的集合。關係型數據庫中的關係必須滿足一定的要求，即滿足不同的範式。、
目前關係型數據庫有六種範式，分別爲：第一範式（1NF）、第二範式（2NF）、第三範式（3NF）、第四範式（4NF）、第五範式（5NF）和第六範式（6NF）。要求最低的範式是第一範式。第二範式在第一範式的基礎上又進一步的新增了要求，其餘範式依次類推。
一般說來，數據庫只需滿足第三範式就行了，而通常我們用的最多的就是第一範式、第二範式、第三範式，也就是接下來要講的“三大範式”。
1）第一範式
第一範式（1NF）用來確保每列的原子性，要求每列（或者每個屬性值）都是不可再分的最小數據單元（也稱爲最小的原子單元）。
例如，客人住宿資訊表 （姓名, 客人編號, 地址, 客房號, 客房描述, 客房型別, 客房狀態, 牀位數, 入住人數, 價格）。
其中，“地址”列還可以細分爲國家、省、市、區等，甚至有的程式還把“姓名”列也拆分爲“姓”和“名”等。如果業務需求中不需要拆分“地址”和“姓名”列，則該數據表符合第一範式，如果需要將“地址”列拆分，則下列寫法符合第一範式：
客人住宿資訊表（姓名, 客人編號, 國家, 省, 市, 區, 門牌號, 客房號, 客房描述, 客房型別, 客房狀態, 牀位數, 入住人數, 價格）。
2）第二範式
第二範式（2NF）在第一範式的基礎上更進一層，要求表中的每列都和主鍵相關，即要求實體的唯一性。如果一個表滿足第一範式，並且除了主鍵以外的其他列全部都依賴於該主鍵，那麼該表滿足第二範式。
客人住宿資訊表中的數據主要用來描述客人住宿資訊，所以該表主鍵爲（客人編號，客房號）:
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“姓名”列、“地址”列➡“客人編號”列。
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“客房描述”列、 “客房型別”列、“客房狀態”列、“牀位數”列、“入住人數”列、“價格”列➡“客房號”列。
其中，“➡”符號代表依賴。以上各列沒有全部依賴於主鍵（客人編號，客房號），只是部分依賴於主鍵，不符合第二範式。
使用第二範式後，客人住宿資訊表可以分解成以下兩個表：
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客人資訊表（客人編號，姓名，地址，客房號，入住時間，結賬日期，押金，總金額），主鍵爲“客人編號”列，其他列都全部依賴於主鍵列。
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客房資訊表（客房號，客房描述，客房型別，客房狀態，牀位數，入住人數，價格），主鍵爲“客房號”列，其他列都全部依賴於主鍵列。
3）第三範式
第三範式（3NF）在第二範式的基礎上更進一層，第三範式是確保每列都和主鍵列直接相關，而不是間接相關，即限制列的冗餘性。如果一個關係滿足第二範式，並且除了主鍵以外的其他列都依賴於主鍵列，列和列之間不存在相互依賴關係，則滿足第三範式。
爲了更好的理解第三範式，這裏我們需要瞭解傳遞依賴。假設A、B 和 C 是關係 R 的三個屬性，如果 A➡B 且 B➡C，則從這些函數依賴中，可以得出 A➡C。如上所述，依賴 A➡C 稱之爲傳遞依賴。
以第二範式中的客房資訊表爲例，初看該表時沒有問題，滿足第三範式，每列都和主鍵列“客房號”相關，再細看會發現：
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"牀位數” 列、“價格”列➡“客房型別”列。
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“客房型別”列➡“客房號”列。
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“牀位數”列、“價格”列➡“客房號”列
爲了滿足第三範式，應該去掉“牀位數”列，“價格”列和“客房型別”列，將客房資訊表分解爲如下兩個表。
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客房表（客房號，客房描述，客房型別編號，客房狀態，入住人數）
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客房型別表（客房型別編號，客房型別名稱，牀位數，價格）
主鍵與外來鍵在多表中的重複出現不屬於數據冗餘，非鍵欄位的重複出現纔是數據冗餘。在客房表中客房狀態存在冗餘，需要進行規範化，規範化以後的表如下：
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客房表（客房號，客房描述，客房型別編號，客房狀態編號，入住人數）。
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客房狀態表（客房狀態編號，客房狀態名稱）
4）反範式化
不滿足範式的數據庫設計，就是反範式化。
範式化可以設計出沒有冗餘的數據庫，但是並不是所有不冗餘的數據庫都是好數據庫。有時爲了提高數據庫效能，就必須降低範式標準，適當的保留冗餘數據。通俗的說，降低範式就是增加欄位，允許冗餘，達到以空間換時間的目的。
比如，有一張存放商品的基本表，數據表中包括“單價”、“數量”“金額”等欄位。“金額”這個欄位就說明該表的設計不滿足第三範式，因爲“金額”可以由“單價”乘以“數量”得到，說明“金額”是冗餘欄位。但是，增加“金額”這個冗餘欄位，可以提高查詢統計的速度，這就是以空間換時間的做法。
優缺點
最後我們來總結一下範式化和反範式化的優缺點。
1）範式化
優點如下：
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減少數據冗餘
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範式化後的表中只有很少的重複數據，更新時只需要更新較少的數據，所以範式化的更新操作比反範式化更快
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範式化的表通常比反範式化更小
缺點如下：
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範式化的表在查詢時經常需要很多的關聯，這回導致效能降低
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增加了索引優化的難度
2）反範式化
優點如下：
缺點如下：
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數據表存在數據冗餘及數據維護異常
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對數據的修改需要更多的成本