如果存在非主属性依赖于部分主键的情况，可以将这部分非主属性单独创建一个表，并以主键为外键关联起来。在实际应用中，需要根据具体的业务需求和性能要求来决定是否进行分表设计。
范式优化是指在数据库设计中，通过调整表结构和关系，使得数据的存储更加规范化和合理化，从而提高数据库的性能、可靠性和可扩展性。常见的范式优化包括：
1. 第一范式（1NF）优化：确保表中的每个属性都是原子的，即不可再分的，避免使用重复字段和多值属性。可以通过拆分表中的重复字段和多值属性，创建新的表来达到1NF优化。
2. 第二范式（2NF）优化：保证表中的每个非主属性完全依赖于整个主键，而不是依赖于主键的一部分。如果存在非主属性依赖于部分主键的情况，可以将这部分非主属性单独创建一个表，并以主键为外键关联起来。
3. 第三范式（3NF）优化：确保表中的每个非主属性不依赖于其他非主属性。如果存在非主属性之间的依赖关系，可以将这些非主属性拆分为新的表，并通过外键关联起来，以避免数据冗余和更新异常。
4. 去除冗余和重复数据：通过合理的表结构设计和数据关系建立，避免数据的冗余和重复，减少数据存储和维护的开销。可以通过拆分表、合并表、创建视图等方式来优化。
分表设计是指将一个大表拆分成多个小表，以减少单张表的数据量，提高数据库的查询性能和并发处理能力。常见的分表设计方式包括：
1. 垂直分表：按照业务功能或数据关系将数据划分成多个表，每个表包含部分字段。可以根据业务模块或数据的访问频率来进行垂直分表，将常用字段和热点数据放在一个表中，将不常用字段和冷数据放在其他表中。
2. 水平分表：按照数据的某个维度（如时间、地区等）将数据划分成多个表，每个表包含部分数据。可以根据查询的条件或数据的增长趋势来进行水平分表，将更早的数据放在一个表中，将后续的数据放在其他表中。
分表设计可以提高数据库查询的效率和并发处理的能力，减少锁竞争和数据冲突。但同时也增加了数据管理和维护的复杂性，需要考虑数据的一致性和跨表查询的问题。在实际应用中，需要根据具体的业务需求和性能要求来决定是否进行分表设计。
