表设计与范式：从 1NF 到反范式权衡

0. 元信息

• 主题路径：docs/topics/db-and-sql/subtopics/schema-design-and-normalization/README.md
• 主分类：计算机基础
• 辅助分类：Web 与后端
• 适合对象：完成父主题前置阶段的开发者
• 建议周期：1～3 周，每周 8～12 小时
• 前置知识：relational-model-and-sql
• 最终目标：能从函数依赖推导无损分解，并用查询基准证明反范式

1. 学习路线

需求不变量 → 函数依赖 → 候选键 → 范式分解 → 查询模式 → 反范式与索引

2. 阶段周数分配

本子主题按实验推进，不固定周数。每完成一个概念就留下 SQL、输入数据、输出和解释。

3. 九阶段表（精简）

4. 第一周任务

精简版不固定 Day 1～7。执行约定是 PostgreSQL 16+、psql -v ON_ERROR_STOP=1、脚本可在空库重复运行。

5. 阶段通用验收

以 §3 的可观察标准和 §9.4 题目为验收。

6. 最终验收

独立完成一份最小实验、三组数据、一份解释和一次 PostgreSQL/MySQL 行为对照。

7. 综合项目

并入父主题“小型电商数据库”，本子主题负责 关系模式设计 的设计、实验与报告。

本主题贡献

• 在父主题 db-and-sql 的综合项目「小型电商数据库」中，本主题（表设计与范式）负责 关系模式设计：从业务不变量推导出函数依赖（FD），做候选键求解与无损分解，平衡 1NF / 2NF / 3NF / BCNF 与反范式后的查询性能。
• 把 §1 路线「需求不变量 → 函数依赖 → 候选键 → 范式分解 → 查询模式 → 反范式与索引」落到订单域（orders / order_items / shipments / addresses）4 张表与 1 张反范式视图：先写 FD 集合与候选键推导，再用 CREATE TABLE 落地 3NF 起步，证明无损分解后 JOIN 不引入伪元组；对读多写少的「订单详情」做反范式物化视图 + 覆盖索引。
• 与 db-and-sql 其它子主题对接：把 schema 输出当作 index-and-query-plan 的最小 schema 与 seed 源；给 transaction-and-isolation 提供唯一约束 / 外键定义用于复现 409 Conflict 与 FK 级联；把建表脚本交给 relational-model-and-sql 跑 SQL 正确性断言。

交付物清单：

1. schema/fd.md：≥ 5 条核心 FD 集合（如 {order_id} → user_id, created_at），附候选键推导与闭包计算；
2. schema/decomp.md：≥ 2 个从 3NF 到 BCNF 的无损分解演示，附 R1 NATURAL JOIN R2 前后行数 / 行集合对比（含 NULL 行），并标注依赖保持情况；
3. schema/denorm.md：订单详情 1 张反范式物化视图（CREATE MATERIALIZED VIEW 或触发器维护），附 pg_stat_statements / EXPLAIN BUFFERS 上 P95 延迟改前 / 改后数字（≥ 30% 降幅）；
4. schema/ddl.sql：完整 DDL（≥ 8 张表），约束 + 注释 + 反范式视图 + 维护触发器（可选），在 PG 16+ 与 MySQL 8.4 各跑一次。

验收标准：

• BCNF 分解演示中，R1 NATURAL JOIN R2 行数 ≡ 原关系行数（无损），不含原关系没有的元组；
• 反范式视图在 EXPLAIN BUFFERS 上 P95 延迟下降 ≥ 30%，且写路径增加 SQL ≤ 2 条；
• DDL 在 PostgreSQL 16+ / MySQL 8.4 各 pg_dump / mysqldump round-trip 成功。

8. 推荐资料

见 §9.3。先用 PostgreSQL 官方文档和课程实验，书用于补理论。

9. 学习资料汇聚（v0.3 自包含）

9.1 背景与动机

规范化减少更新异常，物理设计服务真实查询。真实系统还要处理数据规模、失败和并发。我们用 PostgreSQL 实验观察语义，再用 MySQL 核对实现差异。

9.2 概念地图

flowchart LR
  A[需求与数据] --> B[关系与约束]
  B --> C[SQL]
  C --> D[Planner / Transaction]
  I[Index / Statistics] --> D
  D --> E[执行与并发]
  E --> F[结果 / 延迟 / 锁等待]
  F --> G[验证与修改]
  G --> C

核心概念：entity、key、functional dependency、1NF、2NF、3NF、BCNF、denormalization。图中从业务不变量出发，经 SQL、计划或事务到可观察结果，再用相同数据验证修改。

9.3 基础知识讲解

9.3.1 经典论文

9.3.2 经典书籍

9.3.3 优秀博客与文档

9.3.4 核心人物

9.3.5 开发与学习方法

课程补充：CMU 15-445 适合数据库实现，Berkeley CS186 适合系统课程与实验。Andy Pavlo 的课堂讲解用于连接论文、实现与计划输出。

9.4 经典问题与经典案例

9.5 学习难点

概念难点

思维难点

工程难点

9.6 技术标准与接口

9.6.1 Entity

9.6.2 Scope

本子主题处理 关系模式设计。SQL 标准描述通用语义，产品文档描述 planner、storage、locking 等实现。不要把 PostgreSQL 扩展当成所有数据库的共同保证。

9.6.3 Structure

必须掌握的接口：DDL/DML、约束、SELECT/JOIN、事务控制、EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS)、system catalog 与统计视图。具体重点是：entity、key、functional dependency、1NF、2NF、3NF、BCNF、denormalization。

9.6.4 Ecosystem

PostgreSQL 是主实验环境。MySQL 用于 InnoDB 和 optimizer 对照。SQLite 适合单文件实验。Oracle 与 SQL Server 用来了解企业产品的方言、执行计划和并发差异。JDBC、ODBC、DB-API 是常见客户端接口。

9.6.5 Depth Tiers

本计划要求达到 L3。

9.6.6 Source

• PostgreSQL 官方文档：引用快照 2026-07-30。
• MySQL Reference Manual：引用快照 2026-07-30。
• ISO SQL 标准条目：引用快照 2026-07-30。

10. 常见误区

• 用单个正常样例证明理解；
• 混淆逻辑结果与物理执行顺序；
• 忽略 NULL 与三值逻辑；
• 把数据库默认行为当业务规范；
• 不保存版本、DDL 和种子数据；
• 看到索引就断言查询会更快；
• 只看平均耗时，不看计划和数据分布；
• 在生产直接试破坏性 SQL；
• 长事务里做网络调用；
• 跨数据库迁移时只检查语法；
• 用 ORM 隐藏生成 SQL 后不再检查；
• 修改后不重跑相同正确性断言。

11. 所有知识点分类（统一规则）

1. 编程语言
2. 数据结构与算法
3. 计算机基础
4. 工程技术
5. Web 与后端
6. 前端与客户端
7. 数据与人工智能
8. 项目与职业能力
9. 安全与可靠性

本计划归属：计算机基础 主 + Web 与后端 辅。