第一范式（1NF）要求字段原子性、行唯一、列无重复，但并非必须严格遵循；是否采用取决于数据语义、访问模式与实际权衡，现代数据库支持JSON等非原子类型以兼顾灵活性与性能。
第一范式（1NF）要求表中每个字段都是不可再分的原子值，且每行唯一、列无重复。它确实是关系数据库设计的起点，但并不意味着所有系统都必须严格遵循——是否适用，取决于数据语义、访问模式和实际权衡。
业务场景决定是否需要“强1NF”
有些数据天然具有复合结构，硬拆会增加复杂度。比如地址字段：“北京市朝阳区建国路8号”若强行拆成省、市、区、路、号五列，看似符合1NF，但实际查询常需整体匹配（如模糊搜索、GIS地理编码），反而降低可维护性。此时保留为单字段+全文索引或JSON类型更合理。
现代数据库支持非原子数据类型
PostgreSQL、MySQL 5.7+、SQL Server 等均原生支持 JSON、ARRAY、HSTORE 等类型。例如存储用户标签列表：
- 违反1NF做法：用逗号拼接 "tag1,tag2,tag3"
- 更优做法：用 JSON数组 ["tag1","tag2","tag3"] 并配合路径查询（WHERE tags ? 'tag2'）
这既保持语义完整性，又避免多对一关联表的开销。
读写比例与一致性要求影响取舍
高吞吐日志类系统（如用户行为流水）往往优先写入性能和schema灵活性：
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- 用宽表+稀疏字段或JSON扩展列，避免频繁DDL变更
- 不为满足1NF而拆出几十个空值率90%的字段
- ETL阶段再按需规范化，而非在OLTP层强约束
领域驱动设计（DDD）视角下的松动空间
聚合根内的嵌套结构（如订单含多个订单项）在逻辑上是一个整体。关系模型中常建子表体现1NF，但若订单项极少更新、总是连带读取，采用序列化字段（如JSONB）存储并加校验约束，反而更贴近业务边界，减少JOIN开销。
不复杂但容易忽略：1NF是工具，不是教条。关键是看字段是否“被当作一个整体来使用”。如果业务从不单独查“手机号的区号”，就别拆；如果总要按“标签集合”做交集运算，就别塞进字符串。设计时先问用途，再定形态。
