在关系型数据库设计中，范式是一套规则，用于规范数据库的结构，以减少数据冗余、提高数据完整性，并使数据库更易于维护。数据库通常遵循前三个范式：第一范式（1NF）、第二范式（2NF）和第三范式（3NF）。每个范式都建立在前一个范式的基础上，解决不同的数据异常和冗余问题。
在实际应用中，需要根据具体的业务需求和并发程度选择合适的事务隔离级别。较高的隔离级别可以提供更强的数据一致性保证，但可能会降低并发性能。较低的隔离级别可以提高并发性能，但可能会引入数据不一致的风险。因此，需要在一致性和性能之间进行权衡。
总结
数据库事务是保证数据一致性和完整性的核心机制。通过遵循 ACID 原则，事务能够确保一系列操作要么全部成功，要么全部失败，并且在并发环境下互不干扰，最终将更改持久化到数据库中。事务广泛应用于各种需要高数据可靠性的场景，例如金融交易、订单处理和库存管理等。合理地使用事务和选择合适的隔离级别，是构建健壮、可靠数据库应用的关键。
难以进行细粒度的查询： 无法直接查询包含特定产品的订单。
更新困难： 修改或删除订单中的某个产品需要解析和修改字符串。
数据冗余： 如果多个订单包含相同的产品，产品名称会被重复存储。
1NF 的解决方案：
将包含多个值的属性拆分为多 门数据库 个独立的行。创建一个新的“订单明细”表，每行代表订单中的一个商品：
通过满足 1NF，每个属性都成为不可分割的原子单元，解决了查询、更新和冗余等问题。
2. 第二范式 (2NF) 解决的问题：消除非主属性对主键的部分函数依赖
第二范式（2NF）建立在 1NF 的基础上，要求每个非主属性必须完全依赖于整个主键。如果存在非主属性只依赖于主键的一部分（仅当主键是复合主键时才会发生），则违反了 2NF。
数据冗余： “产品名称”只依赖于“产品ID”，在同一个订单中多次购买同一产品时，“产品名称”会被重复存储。
更新异常： 如果需要修改某个产品的名称，需要更新所有包含该产品的记录，容易出现遗漏导致数据不一致。
插入异常： 无法在没有订单的情况下单独添加新的产品信息。
数据库的范式是数据库设计的重要指导原则。
1NF 通过确保属性的原子性，解决了数据存储的基本组织问题，使得数据更易于查询和操作。
2NF 通过消除非主属性对主键的部分函数依赖，解决了复合主键情况下数据的冗余和更新异常问题。
3NF 通过消除非主属性之间的传递函数依赖，进一步减少了数据冗余和各种数据操作异常，提高了数据的独立性和灵活性。
在实际数据库设计中，通常会努力达到 3NF，以在数据冗余、数据完整性和查询性能之间取得平衡。更高的范式（如 BCNF、4NF、5NF）旨在解决更复杂的数据依赖问题，但在实际应用中可能并不总是必需或实用。