数据库逆规范化：增强查询效率的同时需注意数据冗余问题 (数据库 逆规范化)
当我们在设计数据库时，想要实现高效的查询和操作，往往需要按照规范化的原则来设计。规范化可以确保数据的一致性和完整性，减少数据冗余和重复的情况，使得数据更新和查询时更加高效。但是，在某些情况下，我们需要逆规范化（denormalization）数据库，以便在提高查询效率的同时解决复杂的查询问题。本文将探讨逆规范化的含义、用途、以及如何在逆规范化数据库时注意数据冗余问题。
什么是逆规范化？
在数据库设计中，规范化是一个重要的原则。它通过分解关系，消除冗余，确保数据的一致性和完整性。规范化遵循了几个步骤，规定了每个表的列数和列的类型，以及它们之间的关系。它将数据分解为更小的表，而不是将整个数据存储在一个大表中。这样可以更好地组织数据，更有效地利用存储空间。
与规范化相对的概念就是逆规范化。简而言之，逆规范化是在设计数据库时有意地引入冗余数据的技术。逆规范化的目标是提高查询性能，简化查询语句，使系统更快地响应、更高效地运行。
逆规范化与规范化之间的不同之处在于，规范化的目的是消除冗余，而逆规范化的目的是增加冗余。逆规范化引入了冗余数据，因此可能会损失一些数据一致性和完整性。但是，在某些特殊情况下，逆规范化是必需的，因为它允许我们处理复杂的查询问题，并提高查询性能。
逆规范化的用途
逆规范化通常用于以下三个方面：
1. 提高读取性能
逆规范化可以改善读取性能，因为将数据合并到一个表中可以减少联接和检索的数量。逆规范化允许我们存储在多个规范化表中的相关数据在一个表中。因此，降低联接数量并增加读操作的速度。
2. 减少复杂查询的复杂度
当我们使用复杂的查询语句时，其执行时间会变得很长。逆规范化能够在一定程度上减少查询复杂度，因为我们可以在一个表中存储多个表的数据，避免使用复杂的查询语句。
3. 支持快速写入
在某些情况下，禁止或限制规范化可能导致更快的写操作。在规范化中，每个表只包含一个关键信息，例如位置或客户名称，因此必须插入多个表。在逆规范化中，我们将这些信息合并到一个表中，从而减少插入的数量，因此，写入速度更快。
逆规范化可能会引发的问题
尽管逆规范化可以提高查询性能，但是它也可能会导致一些问题：
1. 数据冗余问题
逆规范化通常引入了冗余数据。例如，在两个表中存储相同的客户信息，当一个客户的信息更改时，我们必须更新两个表，否则会出现数据不一致的问题。如果您不小心，可能会导致数据冗余，并且不知道哪个表是“最新的”。
2. 维护问题
逆规范化通常需要更多的维护。例如，如果我们要从多个表中检索信息进行分析，则必须在它们中查找相关的列。同样，如果我们要更改冗余数据，则必须将更改应用于多个表。
3. 安全问题
逆规范化可能会引起安全问题。例如，在多个表中存储相同的客户信息可能会导致数据泄露或丢失。
因此，必须谨慎地进行逆规范化，并在使用逆规范化时注意这些问题。
如何进行逆规范化？
逆规范化可能会导致数据不一致、维护问题以及安全问题等问题。然而，如果逆规范化得当，我们可以在一定程度上解决复杂的查询问题，并提高查询性能。以下是一些逆规范化时需要注意的事项：
1. 选择正确的表格进行逆规范化
并不是所有的表都适合逆规范化。您需要选择在查询频率相对高且查询复杂度高的表进行逆规范化。尽量将不需要逆规范化的表保持规范化。
2. 选择合适的关键字汇总
在逆规范化过程中，最重要的问题是选择一个合适的关键字将多个表中的数据合并到一个表中。您需要确保选择的关键字可以确保数据的一致性和完整性。例如，在销售订单编号下，可以存储有关订单，客户，产品和发票等其他信息。
3. 确保数据一致性
在逆规范化过程中，您需要确保数据的一致性。更新逆规范化表时，必须确保将数据同步到其他的相关表中，否则可能会引起数据冗余和数据不一致的问题。
4. 监视查询性能
逆规范化可以提高查询性能，但是如果不正确使用，可能会导致查询性能下降。因此，在进行逆规范化后，必须监视查询性能并对其进行调整。
结论
逆规范化通常用于提高读取性能、减少复杂查询的复杂度以及支持快速写入。尽管逆规范化可以提高查询性能，但是它也可能会引起数据冗余、维护问题以及安全问题。在进行逆规范化时，您需要选择适合逆规范化的表，并选择正确的关键字来汇总数据。在更新逆规范化表时，确保将数据同步到其他相关表中，以确保数据一致性。逆规范化后，必须监视查询性能并对其进行调整，以确保查询性能的更佳状态。
相关问题拓展阅读：
什么是数据库中的规范化?
规范化理论把关系应满足的规范要求分为几级，满足更低要求的一级叫做之一范式(1NF)，在之一范式的基础上提出了第二范式(2NF)，在第二范式的基础上又提出了第三范式(3NF)，以后又提出了BCNF范式，4NF，5NF。范式的等级越高，应满足的约束集条件也越严格。
之一范式（1NF）
在关系模式R中中，如果每个属性值都是不可再分的原子属性，则称R是之一范式的关系。例如：关系R（职工号，姓名，号码）中一个人可能有一个办公室和一个住宅号码，规范成为1NF的方法一般是将电纤悉茄话号码分为单位和住宅两个属性，即 R（职工号，姓名，办公，住宅）。1NF是关系模式的更低要求。
第二范式（2NF）
如果关系模式R是1NF且其中的所有非主属性都完全函数依赖于关键字，则称关系R 是属于第二范式的。例：选课关系 SC（SNO，CNO，GRADE，CREDIT）其中SNO为学号， CNO为课程号，GRADEGE 为成绩，CREDIT 为陆孝学分。 由以上条件，关键字为组合关键字（SNO，CNO）。在应用中使用以上关系模毁察式有以下问题： （1）数据冗余，假设同一门课由40个学生选修，学分就重复40次；（2）更新复杂，若调整了某课程的学分，相应元组的CREDIT值都要更新，有可能会出现同一门课学分不同；（3）插入异常，如计划开新课，由于没人选修，没有学号关键字，只能等有人选修才能把课程和学分存入；（4）.删除异常，若学生已经结业，从当前数据库删除选修记录，而某些课程新生尚未选修，则此门课程及学分记录无法保存。以上问题产生的原因是非主属性CREDIT仅函数依赖于CNO，也就是CREDIT部分依赖组合关键字（SNO，CNO）而不是完全依赖。解决方法是将以上关系分解成两个关系模式 SC（SNO，CNO，GRADE）和C（CNO，CREDIT）。新关系包括两个关系模式，它们之间通过SC中的外键CNO相联系，需要时再进行自然联接，恢复原来的关系
第三范式（3NF）
如果关系模式R是2NF且其中的所有非主属性都不传递依赖于码，则称关系R是属于第三范式的。例如关系模式S（SNO，SNAME，DNO，DNAME，LOCATION）中各属性分别代表学号、姓名、所在系、系名称、系地址。关键字SNO决定各个属性。由于是单个关键字，没有部分依赖的问题，肯定是2NF。但关系S肯定有大量的冗余，有关学生所在系的几个属性DNO，DNAME，LOCATION将重复存储，插入、删除和修改时也将产生类似以上例的情况。原因在于关系中存在传递依赖，即SNO -> DNO，DNO -> LOCATION, 因此关键字SNO对LOCATION函数决定是通过传递依赖SNO -> LOCATION 实现的。也就是说，SNO不直接决定非主属性LOCATION。解决方法是将该关系模式分解为两个关系S（SNO，SNAME，DNO）和D（DNO，DNAME，LOCATION），两个关系通过S中的外键DNO联系。
BC范式(BCNF)
如果关系模式R的所有属性（包括主属性和非主属性）都不传递依赖于R的任何候选关键字，那么称关系R是属于BCNF的。或者说关系模式R中，如果每个决定因素都包含关键字（而不是被关键字所包含），则R是BCNF。 通常认为BCNF是修正的第三范式，有时也称为扩充的第三范式。
理解数据库规范化的意义
【TechTarget中国原创】数据库规范化是由Edgar Frank Codd提出的，他是IBM公司的一位计算机科学家，他在自己的论文《20世纪70年代大型共享数据银行数据关系模型》中首次提出这种说法。数据库规范化是一个过程，这个过程中需要对现存表结构进行修改，把表转化使遵循一系列先进的范式。
它着重于消除开发人员和他们项目的“电子表格综合症”。电子表格综合症是指开发人员倾向于在尽可能少的表中挤下尽可能多的信息。
早些时候，由于受电子表格的概念以及在电子表格中管理数据思路的影响，开发人员们一直采用与涉及电子表格相同的思路设计MySQL数据库。现在，再用这种方法设计MySQL数据库被认为是不明智的做法，因为这种电子表格综合症设计的表在每次数据库有很小的改变时，都要持续不断地进行重新设计。
在MySQL中实现数据库规范化的好处
通过郑和裂智能数据分类，降低存储空间使用量是对MySQL实现数据库规范化的众多好处之一。它帮助实现了更好，更快，更强的搜索功能，因为它与早期基于混合实体的搜索方式相比，需要扫描更少的实体。通过数据库规范化，数据完整性也得以改善，因为它把所有数据分成单独的实体，并用关联数据在实体间建立强连接。
Mike Hillyer是之前MySQL AB的一位技术作家，他解释说：“数据库规范化的目标是确保每个表中所有非键列都直接依赖于主键：整个都是键，除了键没有其它。有了这个目标，随之而来还有一些好处，我们降低了冗余，减少了异常，提高了效率。”
数据规范化很容易做到
下面的例子将说明数据库规范化如何帮助实现MySQL中的良好设计。下面的表喊闭展示了需要在数据库中捕获的数据。
Chad Russell is a programmer and system administrator who owns his own internet hosting company. Jon Stephens is a member of the MySQL AB documentation team.
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