数据库设计之规范化和反规范化

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一、规范化
二、反规范化

数据库设计的规范化能够经常被提及，但是反规范化很少被涉猎。实际应用中反规范化应用的场景很多。本文主要介绍一下数据库的反规范化。

一、规范化

常见的规范化有数据库设计的三范式。

1NF 是最低的规范化要求。如果关系 R 中所有属性的值域都是简单域，属性不可再分。
2NF 非主属性完全函数依赖于码
3NF 非主属性不传递依赖于任何一个候选码

二、反规范化

数据库中的数据规范化的优点是减少了数据冗余，节约了存储空间，相应逻辑和物理的I/O 次数减少，同时加快了增、删、改的速度，但是对完全规范的数据库查询，通常需要更多的连接操作，从而影响查询速度。因此，有时为了提高某些查询或应用的性能而破坏规范规则，即反规范化（非规范化处理）。

常见的反规范化技术包括：

（1）增加冗余列
增加冗余列是指在多个表中具有相同的列，它常用来在查询时避免连接操作。例如：以规范化设计的理念，学生成绩表中不需要字段“姓名”，因为“姓名”字段可以通过学号查询到，但在反规范化设计中，会将“姓名”字段加入表中。这样查询一个学生的成绩时，不需要与学生表进行连接操作，便可得到对应的“姓名”。
（2）增加派生列
增加派生列指增加的列可以通过表中其他数据计算生成。它的作用是在查询时减少计算量，从而加快查询速度。例如：订单表中，有商品号、商品单价、采购数量，我们需要订单总价时，可以通过计算得到总价，所以规范化设计的理念是无须在订单表中设计“订单总价”字段。但反规范化则不这样考虑，由于订单总价在每次查询都需要计算，这样会占用系统大量资源，所以在此表中增加派生列“订单总价”以提高查询效率。
（3）重新组表
重新组表指如果许多用户需要查看两个表连接出来的结果数据，则把这两个表重新组成一个表来减少连接而提高性能。
（4）分割表
有时对表做分割可以提高性能。表分割有两种方式。
水平分割：根据一列或多列数据的值把数据行放到两个独立的表中。水平分割通常在下面的情况下使用。

情况 1：表很大，分割后可以降低在查询时需要读的数据和索引的页数，同时也降低了索引的层数，提高查询效率。
情况 2：表中的数据本来就有独立性，例如表中分别记录各个地区的数据或不同时期的数据，特别是有些数据常用，而另外一些数据不常用。
情况 3：需要把数据存放到多个介质上。
（5）垂直分割：把主码和一些列放到一个表，然后把主码和另外的列放到另一个表中。如果一个表中某些列常用，而另外一些列不常用，则可以采用垂直分割，另外垂直分割可以使得数据行变小，一个数据页就能存放更多的数据，在查询时就会减少 I/O 次数。其缺点是需要管理冗余列，查询所有数据需要连接操作。

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