三个范式是什么
第一范式（1NF）:列不可再分
| id | 地址 |
| 1 | 中国广东 |
| 2 | 中国云南 |
上面的表地址字段其实可以继续分：
| id | 国家 | 省份 |
| 1 | 中国 | 广东 |
| 2 | 中国 | 云南 |
但是具体地址到底要不要拆分 还要看具体情形，比如看看将来会不会按国家或者省市进行分类汇总或者排序，如果需要，最好就拆，如果不需要而仅仅起字符串的作用，可以不拆，操作起来更方便。
第二范式：非键字段必须依赖于键字段
如果一个关系满足1NF，并且除了主键以外的其它列，都依赖与该主键，则满足二范式(2NF)，第二范式要求每个表只描述一件事。
例如：
| 订单编号 | 产品编号 | 订购日期 | 价格 |
| 100 | a100 | 2017-4-8 | ￥30 |
而实际上，产品编号与订单编号并没有明确的关系，订购日期与订单编号有关系，因为一旦订单编号确定下来了，订购日期也确定了，价格与订单编号也没有直接关系，而与产品有关，所以上面的表实际上可以拆分
订单表：
| 订单编号 | 001 |
| 日期 | 2017-4-8 |
产品表：
| 产品编号 | a011 |
| 价格 | ￥30 |
第三范式：任何非主属性不依赖于其它非主属性（在2NF基础上消除传递依赖）
例如：
| 订单编号 | 订购日期 | 顾客编号 | 顾客姓名 |
| 100 | 2017-4-8 | a01 | howard |
上面的满足第一和第二范式，但是不满足第三范式，原因如下：
通过顾客编号可以确定顾客姓名，即在这个订单表里，这两个字段存在传递依赖，只需要一个就够了。
非关系型数据库和关系型数据库区别，优势比较?
非关系型数据库的优势：
- 性能：NOSQL是基于键值对的，可以想象成表中的主键和值的对应关系，而且不需要经过SQL层的解析，所以性能非常高。
- 可扩展性：同样也是因为基于键值对，数据之间没有耦合性，所以非常容易水平扩展。
关系型数据库的优势：
- 复杂查询：可以用SQL语句方便的在一个表以及多个表之间做非常复杂的数据查询。
- 事务支持：使得对于安全性能很高的数据访问要求得以实现。
