数据库反规范化：优化查询性能的方法 (数据库 反规范化)
在数据库设计和开发中，规范化是一个经典的问题。规范化是指将数据存储在多个表中，以减少数据冗余和数据不一致性。虽然规范化可以确保数据的一致性和完整性，但它也会对查询性能产生负面影响。因此，反规范化是对规范化的一种补充，主要用于优化查询性能。本文将介绍反规范化的概念和方法，以及反规范化如何优化查询性能。
什么是反规范化？
反规范化是指将数据库中的数据冗余存储在一个表中，以避免连接操作。反规范化是针对查询性能进行优化的，它通过牺牲一定程度的数据冗余来提高查询性能。反规范化的主要方法有以下几种：
1. 合并表格
当一个规范化的数据库中存在多个表格时，很多时候查询的语句需要多次连接表格才能得到最后的结果。而如果将这些表的某些数据冗余存储在一个新的表中，就可以避免这些连接操作，从而提高查询性能。
例如，一个公司有两个数据库表格，分别为雇员表（Employee Table）和部门表（Department Table）。在雇员表中，每个雇员都会有一条对应的信息，包括名字、地址、等等。而由于一个部门中可能会有多个员工，因此雇员表中也应该包含一个外键字段，指向所在部门的部门号。而当我们想要查询某个部门中的所有雇员信息时，就需要执行以下语句：
SELECT E.*, D.* FROM Employee E
JOIN Department D ON E.DepartmentID = D.ID
WHERE D.Name = ‘Sales’
这个操作在表格数据较大和连接条件比较复杂的情况下会非常耗时。而如果我们把雇员表和部门表中的信息合并到一个表格中，这个查询就可以变为：
SELECT * FROM EmployeeDepartment
WHERE DepartmentName = ‘Sales’
这是一个非常简单的查询语句，简单直接，不需要连接操作，查询效率大大提高。
2. 拆分表格
对于一些特别大的表格，单次查询时需要查询的数据量非常庞大。这种情况下，可以将表格拆分成多个子表格，对子表格进行反规范化处理，然后对查询结果进行合并。这种方法可以有效降低数据库的复杂度和查询所需资源的数量，也能很好地提升查询速度。
例如，一个电商网站中会有非常多的订单信息，单个表格存储这些订单信息会非常庞大。而如果当每一个用户的订单信息分散在不同的表格中，这样可以迅速查找出一个用户的订单列表，从而大大提高查询性能。
3. 创建聚合表格
聚合表格是指为某个特定的操作创建了一个新的反规范化表格，该表格的数据是其他表格的计算结果。创建聚合表格时，会先进行相关的计算，然后将计算结果存储到新的表格中。
例如，在一个员工表中，一个员工包含当前工资的条目，而每次查询时需要计算该员工的平均工资。这个操作很明显非常耗时。而如果将员工表格的信息导入到一个平均工资聚合表格中，则平均工资的计算可以预先完成。这种方法能够避免在每次查询时都进行计算，从而减少查询时间。
反规范化的注意事项
反规范化的确可以非常有效地提高查询性能。但是，反规范化也存在一些需要注意的问题：
1. 数据冗余
反规范化会导致数据冗余。由于冗余数据占用了额外的存储空间，所以需要谨慎使用反规范化。
2. 数据不一致性
由于反规范化会导致数据的冗余存储，因此如果没有正确地维护这些数据，就可能会导致数据不一致性的问题。
3. 降低了数据更新的性能
由于反规范化会导致数据冗余，因此对数据的更新也需要更新所有的冗余数据。当数据量非常大是，这个操作会非常耗时。
反规范化是一个潜在的性能优化方法，可以为数据库查询提供更快的性能。反规范化的主要目的是通过牺牲一定程度的数据冗余来提高数据库的查询速度。反规范化的方法有多种，但是需要注意反规范化所带来的数据冗余、数据不一致性和数据更新性能的问题。如果能够正确地应用反规范化，就可以有效地提高数据库的查询性能。
相关问题拓展阅读：
PDM的反规范化设计解决什么问题
PDM是为管理企业的生产资源和制造过程数据而设计的系统解决方案。该方案能有效的组织工誉帆艺过程卡片、零件蓝图、三维皮锋数庆握雹模、刀具清单、质量文件和数控程序等生产作业文档，是实现企业车间现场无纸化管理的利器。
名词解释数据规范化
数据规范化名词解释
数据在应用过程中相对比较繁杂。为了能够更好的应用数据，并以需要进行格式化的排列，以备不时之需。简称数据规范化。
数据规范化处理是数据挖掘的一项基本操作。现实中，数据中不同特征的量纲可能不一致，数值间的差别可能很大，不进行处理可能会影响到数据分析的结果，因此，需要对数据按照一定比例进行缩放，使之落在一个特定的区域，便于进行综合分析。
特别是基于距离的挖掘方法，在建模前一定要对数据进行规范化处理，如SVM,KNN,K-means，聚类等方法。
扩展资料：
数据规范化的几种方法：
在数据分析之前，都需要让数据满足一定的规律，达到规范性的要求，便于进行挖掘。
如果不进行变换的话，要不就是维数过多增加了计算成本，要不就是数据过于集中，很难找到数据之间的特征。
在数据变换中，重点是如何将数值进行规范化，有三种常用的规范方法，分别是Min-Max规范化、Z-Score规范化、小数定标规范化。
1.Min-max规范化：
将原始数据投射到指定的空间。可用公式表示为：
新数值 = （原数值-极小值）/ （极大值 – 极小值） 。
SciKit-Learn中的MinMaxScaler可以完成这个功能。
2.Z-Score规范化：
将原始数据转换为正态分布的形式，使结果易于比较。可用公式表示为：
新数值 = （原数值 – 均值）/ 标准差。
在SciKit-Learn中的preprocessing.scale（)可以直接将给定数据进行Z-Score规范化。
3.小数定标规范化：
通过移动小数点的位置来进行规范化。小数点移动的位数取决于该属性数据取值的更大绝对值。
例如：属性A的取值范围是-800到70，那么就可以将数据的小数点整体向左移三位即。
参考资料来源：百度百科-数据标准化
数据库 名词解释
定义1
严格地说，数据库是“按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库”。在经济管理的日常工作中，常常需要把某些相关的数据放进这样的“仓库”，并根据管理的需要进行相应的处理。例如，企业或事业单位的人事部门常常要把本单位职工的基本情况（职工号、姓名、年龄、性别、籍贯、工资、简历等）存放在表中，这张表就可以看成是一个数据库。有了这个”数据仓库”我们就可以根据需要随时查询某职工的基本情况，也可以查询工资在某个范围内的职工人数等等。这些工作如果都能在计算机上自动进行，那我们的人事管理就可以达到极高的水平。此外，在财务管理、仓库管理、生产管理中也需要建核败闷立众多的这种”数据库”，使其可以利用计算机实现财务、仓库、生产的自动化管理。 J.Martin给数据库下了一个比较完整的定义：数据库是存储在一起的相关数据的，这些数据是结构化的，无有害的或不必要的冗余，并为多种应用服务；数据的存储独立于使用它的程序；对数据库插入新数据，修改和检索原有数据均能按一种公用的和可控制的方式进行。当某个系统中存在结构上完全分开的若干个数据库时，则该系统包含一个“数据库”。
定义2
数据库是依照某种数据模型组织起来并存放二级存储器中的数据。这种数据具有如下特点：尽可能不重复，以更优方式为某个特定组织的多种应用服务，其数据结构独立于使用它的应用程序，对数据的增、删、改和检索由统一软件进行管理和控制。从发展的历史看，数据库是数据管理的高级阶段，它是由文件管理系统发展起来的。
定义3
（伯尔尼公约议定书专家委员会的观点） 所有的信息（数据率档）的编纂物，不论其是以印刷形式，计算机存储单元形式，还是其它形式存在，都应视为“数据库”。 数字化内容选择的原因有很多，概括起来主要有： （1）存储空间的原因。数字化的产品是通过网络被广大用户存取利用，而大家都知道数字化产品是存放在磁盘阵列上的，磁盘阵列由服务器来管理，磁盘空间是有限的，服务器的能力也是有限的，不可能无地存入数字资源，这就需要我们对文献资源数字化内容进行选择。 （2）解决数字化生产高成本和图书馆经费有限性之间矛盾的需要。几乎没有图书馆有充枯搜足的资源来对整个馆藏进行数字化，内容选择不可避免。 （3）数字资源管理的需要。技术的快速发展使数字化项目所生成的数改弯字资源的生命周期越来越短，投入巨资进行数字迁移是延长数字资源生命的1个重要途径，昂贵的维护成本就必须考虑数字化的内容选择。 数据库发展史数据库技术从诞生到现在，在不到半个世纪的时间里，形成了坚实的理论基础、成熟的商业产品和广泛的应用领域，吸引越来越多的研究者加入。数据库的诞生和发展给计算机信息管理带来了一场巨大的革命。三十多年来，国内外已经开发建设了成千上万个数据库，它已成为企业、部门乃至个人日常工作、生产和生活的基础设施。同时，随着应用的扩展与深入，数据库的数量和规模越来越大，数据库的研究领域也已经大大地拓广和深化了。30年间数据库领域获得了三次计算机图灵奖（C.W. Bachman,E.F.Codd, J.Gray），更加充分地说明了数据库是一个充满活力和创新精神的领域。就让我们沿着历史的轨迹，追溯一下数据库的发展历程。 传统上，为了确保企业持续扩大的IT系统稳定运行，一般用户信息中心往往不仅要不断更新更大容量的IT运维软硬件设备，极大浪费企业资源；更要长期维持一支由数据库维护、服务器维护、机房值班等各种维护人员组成的运维大军，维护成本也随之节节高升。为此，企业IT决策者开始思考：能不能像拧水龙头一样按需调节的使用IT运维服务？而不是不断增加已经价格不菲的运维成本。
定义4
数据库（DataBase,DB）是一个长期存储在计算机内的、有组织的、有共享的、统一管理的数据。她是一个按数据结构来存储和管理数据的计算机软件系统。数据库的概念实际包括两层意思： （1）数据库是一个实体，它是能够合理保管数据的“仓库”，用户在该“仓库”中存放要管理的事务数据，“数据”和“库”两个概念结合成为数据库。 （2）数据库是数据管理的新方法和技术，他能更合适的组织数据、更方便的维护数据、更严密的控制数据和更有效的利用数据。
数据规范化名词解释
数据在应用过程中相对比较繁杂。
为了能够更好的应用数据，并以需要进行格式化的排列，以备不时之需。简称数据规范化。
数据规范化处理是数据挖掘的一项基本操作。现实中，数据中不同特征的量纲可能不一致，数值间的差别可能很大，不进行处理可能会影响到数据分析的结果，因此，需要对数据按照一定比例进行缩放，使之落在一个特定的区域，便于进行综合分析。
特别是基于距离的挖掘方法，在建模前一定要对数据进行规范化处理，如SVM,KNN,K-means，聚类等方法。 扩展资料： 数据规范化的几种方法： 在数据分析之前，都需要让数据满足一定的规律，达到规范性的要求，便于进行挖掘。
如果不进行变换的话，要不就是维数过多增加了计算成本，要不就是数据过于集中，很难找到数据之间的特征。 在数据变换中，重点是如何将数值进行规范化，有三种常用的规范方法，分别是Min-Max规范化、Z-Score规范化、小数定标规范化。
1.Min-max规范化： 将原始数据投射到指定的空间。可用公式表示为： 新数值 = （原数值-极小值）/ （极大值 – 极小值） 。
SciKit-Learn中的MinMaxScaler可以完成这个功能。 2.Z-Score规范化： 将原始数据转换为正态分布的形式，使结果易于比较。
可用公式表示为： 新数值 = （原数值 – 均值）/ 标准差。 在SciKit-Learn中的preprocessing.scale（)可以直接将给定数据进行Z-Score规范化。
3.小数定标规范化： 通过移动小数点的位置来进行规范化。小数点移动的位数取决于该属性数据取值的更大绝对值。
例如：属性A的取值范围是-800到70，那么就可以将数据的小数点整体向左移三位即。 参考资料来源：百度百科-数据标准化 。
名词解释：规范化
“规范化”的定义是：“在经济、技术和科学及管理等社会实践中，对重复性事物和概念，通过制定、发布和实施标准（规范、规程和制度等）达到统一，以获得更佳秩序和社会效益”。
数据规范化是将原来的度量值转换为无量纲的值。通过将属性数据按比例缩放，通过一个函数将给定属性的整个值域映射到一个新的值域中，即每个旧的值都被一个新的值替代。
扩展资料：
企业规范化管理所寻求的效果标准：“八零”境界决策制定零失误、产品质量零次品、产品客户零遗憾、经营管理零库存、资源管理零浪费、组织结构零中间层、商务合作伙伴零抱怨、竞争对手零指责。
企业规范化管理，也需要制度化，也需要标准化，但它的重点在于为企业构建一个具有自我免疫、自动修复的机能。也就是说，使企业组织形成一种内在的自我免疫功能，能自动适应外部环境的变化，能抵御外部力量的侵害。并且当企业组织在发展过程中遭遇外部创伤后，能自动地修复愈合，使企业实现持续稳定的发展。
参考资料来源：搜狗百科-规范化
名词解释：规范化
“规范化”的定义是：“在经济、技术和科学及管理等社会实践中，对重复性事物和概念，通过制定、发布和实施标准（规范、规程和制度等）达到统一，以获得更佳秩序和社会效益”。
数据规范化是将原来的度量值转换为无量纲的值。通过将属性数据按比例缩放，通过一个函数将给定属性的整个值域映射到一个新的值域中，即每个旧的值都被一个新的值替代。
扩展资料： 企业规范化管理所寻求的效果标准：“八零”境界决策制定零失误、产品质量零次品、产品客户零遗憾、经营管理零库存、资源管理零浪费、组织结构零中间层、商务合作伙伴零抱怨、竞争对手零指责。 企业规范化管理，也需要制度化，也需要标准化，但它的重点在于为企业构建一个具有自我免疫、自动修复的机能。
也就是说，使企业组织形成一种内在的自我免疫功能，能自动适应外部环境的变化，能抵御外部力量的侵害。并且当企业组织在发展过程中遭遇外部创伤后，能自动地修复愈合，使企业实现持续稳定的发展。
参考资料来源：百度百科-规范化。
标准化管理名词解释？
标准化管理是指符合外部标准（法律、法规或其它相关规则）和内部标准（企业所倡导的文化理念）为基础的管理体系
标准化管理的职能
标准化管理工作的作用与功能。它主要是对制定、修订和贯彻实施标准等整个标准化活动进行计划、组织，指挥、协调和监督，以保证标准化任务的完成。这5个职能相互联系和制约，共同构成一个有机整体。通过计划，确定标准化活动的目标；通过组织，建立实现目标的手段；通过指挥，建立正常的工作秩序；通过监督，检查计划实施的情况，纠正偏差；通过协调，使各方面工作和谐地发展。
一、标准化管理的指挥职能
标准化管理工作的职能之—。主要是对标准化系统内部各级和各类人员的领导或指导，其目的是保证国家和各级的标准化活动按照国家统—-计划的要求，相互配合、步调—致，和谐地向前发展。
二、标准化管理的组织职能
标准化管理工作的职能之—。主要是对人们的标准化活动进行科学地分工和协调，合理地分配与使用国家的标准化投资，正确处理标准化部门、标准化人员的相互关系，其目的是将标准化活动的各要素、各部门、各环节合理地组织起来，形成一个有机整体，建立起标准化工作的正常秩序。
三、标准化管理的计划职能
标准化管理工作的职能之一。主要是对标准化事业的发展进行全面考虑，综合平衡和统筹安排，其目的是把宏观标准化工作和微观标准化工作结合起来，正确地把握未来，使标准化事业能在变化的环境中持续稳定地发展，动员全体标准化人员及有关人员为实现标准化的发展目标而努力。
四、标准化管理的监督职能
标准化管理工作的职能之—。主要是按照既定的目标和标准，对标准化活动进行监督、检查，发现偏差，及时采取纠正措施，目的是保证标准化工作按计划顺利进行，最终达到预期目标。使其成果同预期的目标相—致，使标准化的计划任务和目标转化为现实。
五、标准化管理的协调职能
标准化管理的工作职能之一。主要是协调标准化系统内部各单位、各环节的工作和各项标准化活动，使它们之间建立起良好的配合关系，有效地实现国家标准化的计划与目标。
名词解释：定量管理法
绩效定量管理法是在过去技术工作大量的数据积累的基础上，采用专家模糊评价和标准实测专家评定、双向协商确定等方法进行确定和逐步改进的。
绩效定量管理法主要考核以下内容： 1、工作业绩 工作业绩考核是指对每个员工在本职工作中完成任务所取得的成绩、成果进行测评的过程。这个评价过程不仅要说明各级员工的工作完成情况，还要通过评价结果指导员工有计划地改进工作，以达到企业发展的目的。
业绩考核主要从数量、质量和效率三个方面对员工的工作业绩进行评价，具体表现为完成工作的数量指标、质量指标以及工作效率指标。 绩效定量管理法通过技术工作量化标准和工作岗位分配，以及对工作质量、工作效果的综合评价，通过二次分配平衡，实现对工作业绩的综合考核。
2、工作能力 工作能力考核是对具体工作所需要的基本能力以及经验性能力进行测评的过程。它包括和工作相关的常识和专业知识；工作所需要的技术、技能和技巧；工作中表现出来的理解力、判断力、创造力等经验性能力；特殊工作所要求的体力。
同业绩相比，能力是内在的，不容易衡量和比较，因此，能力有时并不能通过直接的能力测试来考核，而是需要通过人们的感知察觉来作出判断。 绩效定量管理法通过长期工作量化考核和工作效果、工作质量的综合评定，借助专家模糊评价，进行工作岗位的确认和变动，从岗位的差别和任务的分配体现能力的确认，同时鼓励技术人员主动承担责任，培养、提升技术人员的能力。
3、工作态度 工作态度考核是指对工作热情和工作积极性方面所进行的考评。现实中，工作态度往往影响着员工的工作业绩和能力。
通过对态度的评价，可以鼓励员工发挥工作热情、提高工作积极性，从而达到提高绩效的目的。 绩效定量管理法对态度的考核，基于一定的程序和多角度调查反馈对技术人员的态度进行考核、指导、沟通的多角度管理。
4、潜力 潜力的发挥主要受四个方面的影响：相应的工作机会、合理的工作设计和分配、正确的上级指导或命令、必要的开发。通过潜力评价，可以为工作轮换、升迁等各种人事决策提供依据。
绩效定量管理法采用了三类评价方法：相对评价法、绝对评价法和描述法。 1、相对评价法 1）序列比较法 序列比较法是对按员工工作成绩的好坏进行排序考核的一种方法。
在考核之前，首先要确定考核的模块，但是不确定要达到的工作标准。将相同职务的所有员工在同一考核模块中进行比较，根据他们的工作状况排列顺序，工作较好的排名在前，工作较差的排名在后。
最后，将每位员工几个模块的排序数字相加，就是该员工的考核结果。总数越小，绩效考核成绩越好。
2）相对比较法 相对比较法是对员工进行两两比较，任何两位员工都要进行一次比较。两名员工比较之后，相对较好的员工记“1”，相对较差的员工记“0”。
所有的员工相互比较完毕后，将每个人的得分相加，总分越高，绩效考核的成绩越好。 3）强制比例法 强制比例法是指根据被考核者的业绩，将被考核者按一定的比例分为几类（更好、较好、中等、较差、最差）进行考核的方法。
2、绝对评价法 1）目标管理法 目标管理是通过将组织的整体目标逐级分解直至个人目标，最后根据被考核人完成工作目标的情况来进行考核的一种绩效考核方式。在开始工作之前，考核人和被考核人应该对需要完成的工作内容、时间期限、考核的标准达成一致。
在时间期限结束时，考核人根据被考核人的工作状况及原先制定的考核标准来进行考核。 2）关键绩效指标法 关键绩效指标法是以企业年度目标为依据，通过对员工工作绩效特征的分析，据此确定反映企业、部门和员工个人一定期限内综合业绩的关键性量化指标，并以此为基础进行绩效考核。
3）等级评估法 等级评估法根据工作分析，将被考核岗位的工作内容划分为相互独立的几个模块，在每个模块中用明确的语言描述完成该模块工作需要达到的工作标准。同时，将标准分为几个等级选项，如“优、良、合格、不合格”等，考核人根据被考核人的实际工作表现，对每个模块的完成情况进行评估。
总成绩便为该员工的考核成绩。 4）平衡记分卡 平衡记分卡从企业的财务、顾客、内部业务过程、学习和成长四个角度进行评价，并根据战略的要求给予各指标不同的权重，实现对企业的综合测评，从而使得管理者能整体把握和控制企业，最终实现企业的战略目标。
3、描述法 1）全视角考核法 全视角考核法，即上级、同事、下属、自己和顾客对被考核者进行考核的一种考核方法。通过这种多维度的评价，综合不同评价者的意见，则可以得出一个全面、公正的评价。
2）重要事件法 重要事件是指考核人在平时注意收集被考核人的“重要事件”，这里的“重要事件”是指那些会对部门的整体工作绩效产生积极或消极的重要影响的事件，对这些表现要形成书面记录，根据这些书面记录进行整理和分析，最终形成考核结果。 绩效定量管理法正是在不同的时期和不同的工作状况下，通过对数据的科学处理，及时、准确地考核，协调落实收入、能力、分配关系。
关于数据库 反规范化的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。
