資料庫中的非規範化：透過冗餘資料提高效能

什麼是非規範化，何時該使用它？

反規範化是透過組合或添加冗餘資料來最佳化資料庫以提高效能的過程。規範化著重於消除冗餘並確保資料完整性，而反規範化則涉及有意引入冗餘，以最大程度地降低查詢的複雜性並提高特定場景下的讀取效能。

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非規範化的主要特徵

1. 冗餘資料儲存:

   • 相關表中的資料被合併到一個表中，以減少查詢期間所需的聯結數量。
   • 這種冗餘可以導致更快的查詢執行速度，但代價是增加儲存空間。

2. 簡化查詢:

   • 涉及多個表的複雜查詢得到簡化，從而提高了讀取密集型操作的效能。

3. 權衡：

   • 雖然讀取操作受益於降低的複雜性，但寫入操作（插入、更新、刪除）可能會因為冗餘資料管理而變得更加複雜。
   • 與規範化結構相比，資料異常和完整性問題更有可能出現。

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什麼時候該使用反規範化？

反規範化並不總是最好的方法，但在以下場景中很有用：

1. 高讀取效能需求:

   • 具有大量讀取工作負載的應用程式（例如報告系統或資料倉儲）可以從非規範化中受益。

2. 降低查詢複雜度:

   • 當多個表之間的頻繁聯結影響效能時，非規範化表可以簡化並加快查詢速度。

3. 快取資料:

   • 對於頻繁存取或計算的數據，反規範化可以儲存預先計算的結果，減少計算時間。

4. 即時應用:

   • 需要立即回應的即時系統，例如儀表板或推薦引擎，可以使用非規範化結構來滿足效能需求。

5. 資料倉儲:

   • 資料倉儲經常使用非規範化模式（如星型或雪花模式）來最佳化分析查詢。

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非規範化範例

標準化結構：

訂單表：

OrderID	CustomerID	Date
1	101	2024-01-10
2	102	2024-01-12

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客戶表：

CustomerID	CustomerName	Address
101	John Doe	123 Main St.
102	Jane Smith	456 Elm St.

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查詢：要取得包含客戶詳細資訊的訂單，需要加入。

非規範化結構：

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OrderID	CustomerID	CustomerName	Address	Date
1	101	John Doe	123 Main St.	2024-01-10
2	102	Jane Smith	456 Elm St.	2024-01-12

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• 好處：

  • 消除了連接的需要。
  • 取得包含客戶詳細資訊的訂單的讀取效能更快。

• 挑戰：

  • 更新客戶詳細資料需要更改所有相關行。

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非規範化的優點

1. 提高查詢效能:

   • 涉及大型資料集或複雜連接的查詢變得更快。

2. 簡化的應用程式邏輯:

   • 查詢更簡單，需要更少的連線或聚合。

3. 更快的報告：

   • 預先計算或聚合的資料可減少報表的處理時間。

4. 減少查詢執行時間:

   • 更少的表連接可以減少計算開銷。

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非規範化的缺點

1. 儲存需求增加：

   • 冗餘資料消耗更多空間。

2. 資料不一致:

   • 在資料庫中保持冗餘資料一致變得具有挑戰性。

3. 複雜更新：

   • 插入、更新和刪除操作需要小心處理以保持資料完整性。

4. 更高的維修成本：

   • 需要付出更多努力來管理和更新冗餘資料。

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平衡規範化與非規範化

雖然標準化對於資料完整性至關重要，但反規範化是特定情況下效能最佳化的實用解決方案。平衡的方法包括：

• 了解應用程式的效能和資料完整性需求。
• 首先規範資料庫結構。
• 選擇性地引入反規範化，重點在於出現效能瓶頸的用例。

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結論

非規範化是一種在讀取密集型場景中提高資料庫效能的強大技術。但是，應該慎重地應用它，考慮資料完整性、查詢複雜性和維護之間的權衡。透過平衡規範化和非規範化，資料庫設計者可以實現最佳效能，同時保持可管理的資料一致性水準。

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