数据库中的非规范化：通过冗余数据提高性能

什么是非规范化，何时应该使用它？

反规范化是通过组合或添加冗余数据来优化数据库以提高性能的过程。规范化侧重于消除冗余并确保数据完整性，而反规范化则涉及有意引入冗余，以最大程度地降低查询的复杂性并提高特定场景下的读取性能。

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非规范化的主要特征

1. 冗余数据存储:

   • 相关表中的数据被合并到一个表中，以减少查询期间所需的联接数量。
   • 这种冗余可以导致更快的查询执行速度，但代价是增加存储空间。

2. 简化查询:

   • 涉及多个表的复杂查询得到简化，从而提高了读取密集型操作的性能。

3. 权衡：

   • 虽然读取操作受益于降低的复杂性，但写入操作（插入、更新、删除）可能由于冗余数据管理而变得更加复杂。
   • 与规范化结构相比，数据异常和完整性问题更有可能出现。

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什么时候应该使用反规范化？

反规范化并不总是最好的方法，但在以下场景中很有用：

1. 高读取性能要求:

   • 具有大量读取工作负载的应用程序（例如报告系统或数据仓库）可以从非规范化中受益。

2. 降低查询复杂度:

   • 当多个表之间的频繁联接影响性能时，非规范化表可以简化并加快查询速度。

3. 缓存数据:

   • 对于频繁访问或计算的数据，反规范化可以存储预先计算的结果，减少计算时间。

4. 实时应用:

   • 需要立即响应的实时系统，例如仪表板或推荐引擎，可以使用非规范化结构来满足性能需求。

5. 数据仓库:

   • 数据仓库经常使用非规范化模式（如星型或雪花模式）来优化分析查询。

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非规范化示例

标准化结构：

订单表：

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

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客户表：

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

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查询：要获取包含客户详细信息的订单，需要加入。

非规范化结构：

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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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• 好处：

  • 消除了连接的需要。
  • 获取包含客户详细信息的订单的读取性能更快。

• 挑战：

  • 更新客户详细信息需要更改所有相关行。

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非规范化的优点

1. 提高查询性能:

   • 涉及大型数据集或复杂连接的查询变得更快。

2. 简化的应用程序逻辑:

   • 查询更简单，需要更少的连接或聚合。

3. 更快的报告：

   • 预先计算或聚合的数据可减少报告的处理时间。

4. 减少查询执行时间:

   • 更少的表连接可以减少计算开销。

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非规范化的缺点

1. 存储需求增加：

   • 冗余数据消耗更多空间。

2. 数据不一致:

   • 在数据库中保持冗余数据一致变得具有挑战性。

3. 复杂更新：

   • 插入、更新和删除操作需要小心处理以保持数据完整性。

4. 更高的维护成本：

   • 需要付出更多努力来管理和更新冗余数据。

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平衡规范化和非规范化

虽然规范化对于数据完整性至关重要，但反规范化是特定情况下性能优化的实用解决方案。平衡的方法包括：

• 了解应用程序的性能和数据完整性需求。
• 首先规范数据库结构。
• 选择性地引入反规范化，重点关注出现性能瓶颈的用例。

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结论

非规范化是一种在读取密集型场景中提高数据库性能的强大技术。但是，应该慎重地应用它，考虑数据完整性、查询复杂性和维护之间的权衡。通过平衡规范化和非规范化，数据库设计者可以实现最佳性能，同时保持可管理的数据一致性水平。

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