范式（Normalization）是一种数据库设计原则，旨在减少数据冗余并确保数据的一致性。它通过分解大表为多个小表，每个表只存储一种类型的数据，并利用关联关系（如外键）来连接它们。优点包括数据一致性高、更新操作简便，因为更改只影响一个地方；缺点则是可能增加查询复杂度，尤其是对于跨表查询。
反范式（Denormalization），则是在特定场景下打破常规，不完全遵循最高级的范式（比如第三范式）。这通常是为了提高查询性能，特别是在频繁读取但较少写入的场景。例如，在上述"员工、部门和部门领导"的例子中，如果经常需要查找某个员工的所有直接上级，那么可能会创建一个包含所有员工与其上级信息的表。优点是可以加快查询速度；缺点是可能导致数据冗余，如果更新管理不当，可能会引发数据一致性问题。
总结来说，选择范式还是反范式取决于具体的应用需求和性能优化策略。在设计时需权衡数据一致性和查询效率之间的平衡。
