什么是非规范化？

[suhashini25]

非规范化（Denormalization）是数据库设计中的一种优化策略，它与规范化（Normalization）是相对的概念。在规范化过程中，我们通过分解表来消除数据冗余，并确保数据完整性。然而，这种分解可能导致数据分散在多个表中，当应用程序需要检索完整信息时，就需要执行多个连接（Join）操作，这在高并发、大数据量或复杂查询场景下可能导致性能下降。

什么是非规范化？
非规范化是指有意识地在数据库中引入一定程度的数据冗余，或者将原本分散在多个表中的数据合并到少数几个表中，以提高查询性能。它并非是“不规范”的设计，而是在充分理解并已进行规范化设计的基础上，为了特定的性能目标而采取的一种折衷方案。

简单来说，如果说规范化是追求“整洁有序，减少重复”，那么非规范化就是在某些特定区域，为了“方便快速取用”而允许一些“重复存放”或者“预先打包”。

为什么需要非规范化？
尽管规范化带来了数据完整性和减少冗余的巨大优势，但在某些场景下，它可能成为性能瓶颈：

查询性能问题： 规范化的数据库通常需要通过大量的 JOIN 操作来组合分散在不同表中的数据，才能满足复杂的查询需求（特别是报表、分析查询）。当数据量巨大或并发量极高时，这些 JOIN 操作会消耗大量的 CPU 和 I/O 资源，导致查询响应时间变长。
简化查询： 将相关数据放在一个表中，可以大大简化 SQL 查询语句，减少 JOIN 的数量，提高开发效率。
读密集型应用： 对于读操作远多于写操作的系统（如数据仓库、报表系统、推荐系统、分析仪表板），非规范化可以通过减少 JOIN 次数来显著提高读取性能。
特定数据模型： 对于某些 NoSQL 数据库（如文档数据库），其数据模型本身就是“非规范化”的，允许在单个文档中嵌套复杂的数据结构，以优化读取。
非规范化的常见技术
非规范化不是随意地复制数据，而是有策略地引入冗余。常见技术包括：

添加冗余列（Adding Redundant Columns）：
将经常需要 JOIN 的相关表的列直接复制到当前表中。

示例： 在 订单 表中直接存储 垃圾邮件数据库 客户姓名，而不是每次都通过 CustomerID JOIN 客户 表来获取。
优点： 避免 JOIN 操作，查询更快。
缺点： 增加了数据冗余，当 客户姓名 发生变化时，需要在 客户 表和 订单 表中都进行更新。
预计算和存储派生值（Storing Derived/Aggregated Values）：
将通过计算得出的值（如总和、平均值、计数）存储在表中，而不是在每次查询时实时计算。

示例： 在 订单 表中存储 订单总金额，而不是每次都汇总所有订单商品的明细价格。
优点： 避免运行时复杂的计算，尤其适用于报表和聚合查询。
缺点： 数据更新时，需要同步更新派生值，增加了写入操作的复杂性。
合并表/宽表（Combining Tables / Wide Tables）：
将逻辑上相关的、但因为规范化而被拆分的表合并成一个大表。这通常发生在表之间存在一对一（One-to-One）或一对少（One-to-Few）关系时。

示例： 如果 学生 和 学生联系方式 是两个表，但每个学生只有一条联系方式，可以考虑合并为一个 学生信息 表。
优点： 减少 JOIN 次数，简化数据模型。
缺点： 表结构可能变得非常宽，对于不常用或大部分为空的列会浪费存储空间。
创建汇总表/聚合表（Creating Summary/Aggregate Tables）：
专门为报表和分析目的创建新的表，存储预先聚合的数据。这些表通常用于数据仓库和商业智能（BI）场景。

示例： 创建一个 每日销售总额 表，存储每天的销售总额，而不是每次都从原始交易明细中汇总。
优点： 极大地加速报表生成和分析查询。
缺点： 数据更新存在延迟（通常是定期刷新），数据一致性是最终一致性。
使用物化视图（Materialized Views）：
数据库系统提供的功能，可以存储预计算的查询结果。物化视图本质上就是数据库管理系统（DBMS）帮你管理的非规范化表。

优点： 由数据库系统自动维护，简化了开发工作。
缺点： 刷新策略会影响数据的新鲜度，可能增加写入负载。
非规范化的弊端
虽然非规范化能带来性能提升，但它并非没有代价：

数据冗余和存储增加： 数据重复存储会占用更多磁盘空间。
数据不一致风险： 同一份数据存储在多个位置，一旦更新不及时或更新逻辑出错，就容易导致数据不一致。维护数据一致性需要额外的应用程序逻辑或数据库触发器。
更新和插入操作复杂性增加： 当冗余数据需要更新时，可能需要在多个位置进行操作，增加了写入的复杂性和成本。
设计复杂性增加： 需要权衡性能和数据一致性，选择合适的非规范化策略，这要求设计者对业务和数据库特性有深入理解。
灵活性降低： 数据模型的改变（例如，引入新的业务维度）可能需要对非规范化表进行较大改动。
什么时候考虑非规范化？
非规范化不是首选方案，它应该作为一种优化手段，在以下情况下被慎重考虑：

数据库已经过充分规范化。
存在明显的性能瓶颈，且瓶颈确实来自于频繁的 JOIN 操作。
应用程序是读密集型（Read-Heavy），即读取操作远多于写入操作。
业务对查询响应时间有极高要求，即使牺牲部分数据一致性或写入性能也在所不惜。
特定场景如数据仓库、OLAP 系统，其设计目标就是为了快速查询和分析，而非事务处理。
最佳实践通常是：先进行规范化设计，确保数据的完整性和一致性。只有在性能成为瓶颈时，才根据具体瓶颈和业务需求，有针对性地引入有限且受控的非规范化。