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数据库范式与反范式
一、数据库三大范式 范式英文 Normal Form，缩写 NF，翻译为 规范化形式，简称 范式。 反例： 其中 address 可以再分为省、市、地区(县)、街道、详细地址，违反了第一范式。 正例： 根据业务需求合理使用行政区域 第二范式2NF： 满足1NF的基础上，要求：表中的所有列，都必需依赖于主键，而不能有任何一列与主键没有关系（一个表只描述一件事情）。第二范式消除表的无关数据。 第三范式3NF： 满足2NF的基础上，任何非主属性不依赖于其它非主属性（在2NF基础上消除传递依赖）（也表明不允许数据存在冗余的现象） 反例： 上面是一个订单表，字段从左至右以此是：订单id、买家id 正例： 订单表 买家信息表 二、数据库五大约束 1、主键约束（Primay Key） 唯一性，非空性 2、唯一约束 （Unique） 唯一性，可以空，但只能有一个 3、检查约束 (Check) 对该列数据的范围
82710编辑于 2022-11-10 - 来自专栏黯羽轻扬
何谓“反范式化”？
有，（在一定程度上）改变数据的组织方式，即反范式化（Denormalization） 一.范式化 在讨论反范式化之前，有必要先明确什么是范式化，要反的东西是什么？ 二.数据库设计范式 1NF：第一范式（First normal form）要求数据表中每个字段的值都不可再分 2NF：第二范式（Second normal form）在满足 1NF 的基础上，要求所有非主属性都完全依赖于其主键 3NF：第三范式（Third normal form）在满足 2NF 的基础上，要求所有非主属性都不传递依赖于任何主键 P.S.此外，还有BCNF、4NF、5NF等等，具体见Normal forms （即反范式化） 四.反范式化 所谓反范式化，是一种针对遵从设计范式的数据库（关系模式）的性能优化策略： Denormalization is a strategy used on a previously-normalized P.S.注意，反范式化不等于非范式化（Unnormalized form），反范式化一定发生在满足范式设计的基础之上。
3.9K41发布于 2020-03-26 - 来自专栏飞鸟的专栏
反范式化的应用
反范式化（Denormalization）是指将数据库设计中的范式化过程反转，通过增加冗余数据来提高查询性能或者简化查询的过程。在实际应用中，反范式化是一种常见的优化手段，可以显著提升查询性能。 反范式化的应用场景反范式化的应用场景主要涉及两个方面：查询性能优化和简化查询的过程。查询性能优化在范式化的设计中，将数据分解成多个表，减少了数据的冗余性，但同时也带来了查询的性能问题。 简化查询的过程反范式化还可以简化查询的过程。在范式化的设计中，数据被分解成多个表，可能需要进行多次JOIN操作才能获取所需数据。这可能会使查询的过程变得复杂。 反范式化的注意事项反范式化可以提高查询性能，但也需要注意以下几点：数据一致性反范式化会增加冗余数据，如果不同的冗余数据之间存在不一致，就会导致数据不一致性。 存储空间反范式化会增加冗余数据，导致存储空间的占用量增加。在设计时需要权衡查询性能和存储空间的占用量。维护成本反范式化会增加冗余数据，导致数据的维护成本增加。
64520编辑于 2023-05-11 - 来自专栏开源技术小栈
数据库系列 | MySQL设计三范式和反范式
目前关系型数据库有六种范式，分别为： 第一范式（1NF） 第二范式（2NF） 第三范式（3NF） 第四范式（4NF） 第五范式（5NF） 第六范式（6NF） 要求最低的范式是第一范式。 第二范式（2NF）是在第一范式（1NF）的基础上建立起来的，即满足第二范式（2NF）必须先满足第一范式（1NF）。 Part5反范式化设计 没有冗余的数据库未必是最好的数据库，有时为了提高运行效率，提高读性能，就必须降低范式标准，适当保留冗余数据。 降低范式就是增加字段，减少了查询时的关联，提高查询效率，因为在数据库的操作中查询的比例要远远大于 DML 的比例。但是反范式化一定要适度，并且在原本已满足三范式的基础上再做调整的。 ，适当反范式化设计可以提升查询效率和工作效率。
1.5K11编辑于 2023-03-08 - 来自专栏飞鸟的专栏
反范式化的应用示例
如果使用范式化的设计，需要进行多次JOIN操作才能获取所需数据，如下所示：SELECT user.name, order.order_id, order.order_time, order_detail.quantity 为了提高查询性能，可以通过反范式化来增加冗余数据，将订单、订单详情和产品的信息合并在一个表中，如下所示：CREATE TABLE order_product ( order_id INT NOT NULL INT NOT NULL, quantity INT NOT NULL, product_name VARCHAR(255) NOT NULL, product_price DECIMAL(10,2) 在实际应用中，反范式化是一种常见的优化手段，可以显著提升查询性能。但同时也需要注意数据一致性、存储空间和维护成本等问题。需要根据具体的应用场景和需求，权衡查询性能和数据的一致性和完整性。
40420编辑于 2023-05-11 - 来自专栏架构精进之路
数据库范式与反范式设计，是一门艺术
目前关系型数据库一共有 6 种范式，按照范式级别，从低到高分别是：1NF（第一范式）、2NF（第二范式）、3NF（第三范式）、BCNF（巴斯 - 科德范式）、4NF（第四范式）和 5NF（第五范式，又叫做完美范式 数据库的范式设计越高阶，冗余度就越低，同时高阶的范式一定符合低阶范式的要求，比如满足 2NF 的一定满足 1NF，满足 3NF 的一定满足 2NF，依次类推。 这么多的范式级别，那是不是都要符合呢？ 2、反范式设计 尽管前面我们介绍了数据表的设计有很多范式，数据库设计范式越高阶，数据表就会越精细，数据的冗余度也就越少，在一定程度上可以让数据库在内部关联上更好地组织数据。 反范式就是相对范式化而言的，换句话说，就是允许少量的冗余，通过空间来换时间。同时反范式优化也是一种改善慢查询的优化思路。 如：订单表（订单ID，商品ID，用户ID，商品名称） 2.1 反范式设计存在的问题 从上面的例子中可以看出，反范式设计可以通过空间换时间，提升查询的效率，但是反范式也会带来一些新问题。
3.1K10发布于 2021-01-06 - 来自专栏信息技术智库
一篇文章搞懂数据仓库：三范式与反范式
目录 一、第一范式 二、第二范式 三、第三范式 四、反范式化 五、范式化设计和反范式化设计的优缺点 5.1 范式化 （时间换空间） 5.2 反范式化（空间换时间） 六、OLAP和OLTP中范式设计 -- 一、第一范式 1NF要求属性具有原子性，即列不可再分解； 表：字段1、 字段2(字段2.1、字段2.2)、字段3 ...... 中国人一般姓名一起用，美国就习惯姓名分别存两字段 二、第二范式 2NF要求记录有惟一标识，即不存在部分依赖； 简单来说就是拆表，以人为粒度做一张明细表，以课程号为粒度做一张维度表，两表关联使用，消除了数据冗余 四、反范式化 一般说来，数据库只需满足第三范式（3NF）就行了。 没有冗余的数据库设计可以做到。 更难进行索引优化 5.2 反范式化（空间换时间） 反范式的过程就是通过冗余数据来提高查询性能，但冗余数据会牺牲数据一致性 优点： 可以减少表关联 可以更好进行索引优化 缺点： 存在大量冗余数据 数据维护成本更高
1.6K20编辑于 2022-09-26 - 来自专栏各类技术文章~
【一文秒懂】带你彻底搞懂范式与反范式数据库设计
var obj1 = new Object(); var obj2 = obj1; obj2.description = "Hello World"; console.log(obj1.name); / objCopy.abilities.push("lay egg") console.log(obj) // { name: "bird", abilities: ["fly","sing","lay egg"]} const objCopy2 = {...obj} // { name: "bird", abilities: ["fly","sing","lay egg"]} objCopy2.abilities.pop() console.log
70630发布于 2021-11-02 - 来自专栏深蓝居
数据库设计范式2——BC范式和第四范式
我在很久之前的一篇文章中介绍了数据库模型设计中的基本三范式，今天，我来说一说更高级的BC范式和第四范式。 回顾 我用大白话来回顾一下什么是三范式： 第一范式：每个表应该有唯一标识每一行的主键。 BCNF范式排除了任何属性(不光是非主属性，2NF和3NF所限制的都是非主属性)对候选键的传递依赖与部分依赖。 StudentId Major Advisor MajGPA 1 人工智能 Edward 4.0 2 大数据 William 3.8 1 大数据 William 3.7 3 大数据 Joseph 4.0 所以这个表的部分主键依赖于非主键部分，那么我们可以进行以下的调整，拆分成2个表： 学生导师表： StudentId Advisor MajGPA 1 Edward 4.0 2 William 3.8 1 解决办法是我们把这个多值依赖的表拆解成2个表，分别建立关系。
2K31编辑于 2022-06-16 MySQL数据库设计精要：范式化与反范式化的智慧权衡
例如，遵循第一范式（1NF）要求每个字段都是原子的，而第二范式（2NF）和第三范式（3NF）则进一步消除了部分函数依赖和传递函数依赖。 然而，严格的范式化设计并非没有代价。 第二范式（2NF）：消除部分依赖 第二范式在满足第一范式的基础上，要求所有非主键列都必须完全依赖于整个主键，而不是部分依赖。这通常适用于具有复合主键的表。 在范式化设计下，每次查询商品及其分类都需要进行表连接。但如果系统需要高频展示商品及其分类信息，可以将分类名称直接冗余存储在商品表中，这样查询商品时无需再连接分类表，从而提升响应速度。 2. 反范式化通过减少表连接和简化查询逻辑，可以帮助实现更低的查询延迟。 反范式化的适用条件 尽管反范式化在某些场景下效果显著，但并非所有系统都适合采用这种设计策略。 将反范式化作为最后手段：在考虑反范式化之前，应先尝试其他优化手段，如索引优化、查询重构、引入缓存等。反范式化应作为性能优化的补充方案，而非首选方案。
58910编辑于 2025-11-28- 来自专栏JavaEdge
给女同事讲解MySQL数据库设计范式与反范式，她夸我“技术好”
2 第二范式 前提：标准的二维表，即第一范式成立 表中必须存在业务主键，并且非主键依赖于全部业务主键。 2.1 实例 如下博客表 用户字段作为PK是否可行? 缺点 通常需要进行关联 毕竟阿里规范提到 5 反范式（空间换时间） 反范式的过程就是通过冗余数据来提高查询性能，但冗余数据会牺牲数据一致性 优点 所有的数据都在同一张表中，可以减少表关联 更好进行索引优化 缺点 存在大量冗余数据 数据维护成本更高（删除异常，插入异常，更新异常） 在企业中很好能做到严格意义上的范式成者反范式，一般需混合使用。 在user表 和message表中都存储用户类型(account type)，而不用完全的反范式化。这避免了完全反范式化的插入和删除问题，因为即使没有消息的时候也不会丢失用户信息。 JOIN‘用户表’b ON a用户ID=b.用户ID JOIN `订单商品表` C ON c.订单ID= b.订单ID GROUP BY b.用户名，b.电话b.地址,a.订单ID 1234567 反范式设计
88042发布于 2020-08-26 - 来自专栏数据库系列
数据库设计的三范式与反范式：优化数据结构，提升数据库性能
要想设计一个结构合理的关系型数据库，必须满足一定的范式。三范式和反范式是空间和时间的关系。三范式是为了降低空间；反范式是通过增加空间来提升运行效率。二、三范式（1）目的：减少空间占用。 客户编号客户名称所属公司联系方式1vico0voice1137666666662milo0voice213799999999三、反范式反范式是经常使用的设计。 比如用户表采用的就是反范式，因为如果用户表不采用反范式设计，将会产生很多的关联关系表，这就会涉及到联表查询，非常影响效率，特别对登录来说，是不可容忍的。因此，反范式允许冗余存储，为了提升查询效率。 四、总结范式二中，对于联合索引，主键不能依赖一部分，而要依赖整体；出现重复的要拆分。反范式是经常使用的设计。三范式可以避免数据冗余，减少数据库的空间，减小维护数据完整性的麻烦。 但是采用数据库范式化设计，可能导致数据库业务涉及的表变多，并且造成更多的联表查询，将导致整个系统的性能降低。因此出于性能考虑，可能需要进行反范式设计。
69700编辑于 2024-11-22 关系建模的底层逻辑——范式与反范式的收益成本对照，主键与外键的实践取舍
2 数据库范式详解2.1 范式演进路径数据库范式是关系数据库设计的一系列规范要求，旨在减少数据冗余并增进数据一致性。范式级别从1NF到5NF递进，每一级都建立了更严格的数据组织标准。 第二范式（2NF） 在满足1NF的基础上，要求非主属性必须完全依赖于整个主键，而不是部分依赖。这消除了部分函数依赖。 第三范式（3NF） 在满足2NF的基础上，要求所有非主属性之间没有传递依赖，即非主属性必须直接依赖于主键。 3 反范式化设计策略3.1 反范式化的合理场景反范式化是有意引入冗余或放宽范式约束以提升查询性能的设计方法。其核心本质是以空间换时间，通过存储冗余数据减少查询时的表连接操作。 6 范式与反范式的权衡框架6.1 决策多维模型范式与反范式的选择不是非此即彼的二元决策，而是需要综合考量多个因素的权衡过程。
1.8K10编辑于 2025-11-28- 来自专栏Linux技术资源分享
Apache2服务器反代理配置
前言：对于反代理这个词呢，总会想到nginx服务器，然而今天想让apache与nginx在同一个端口跑，不知道是我玩挂了还是nginx不稳定，时而正常时而~~，由于weblogic在多model的情况下 url总是带有war_exploded的，然而我就尝试用apache2反代理到内网weblogic服务器。 ---- ****Step-One：使用a2enmod命令加载proxy模块**** sudo a2enmod proxy proxy_balancer proxy_http ---- ****Step-Two ：修改主机站点配置文件**** path:/etc/apache2/sites-enabled/000-default.conf <VirtualHost *:80> #自定义域名 表示开启正向代理 ProxyRequests Off ProxyMaxForwards 100 ProxyPreserveHost On #反代理要解析的
1.3K30发布于 2018-06-08 - 来自专栏JavaJourney
将优化考虑在最前面-MySQL数据库设计优化：范式与反范式，主键，字符集，存储引擎
关于数据库的设计，我来从范式、反范式、主键、字符集、存储引擎等方面总结一下。 合理使用范式与反范式 什么是范式？反范式？ 第二范式 2NF 在第一范式的基础上，不存在仅依赖于关键一部分的属性（不能存在部分依赖于主键）。 如果一个关系满足第一范式，并且除了主键之外的其他列，都依赖于该主键，则满足第二范式。 user表 iduser_namedept_namerole_id1赵云蜀汉12张辽曹魏2 role表 idrole_name1保镖2前将军 第三范式 3NF 属性不传递依赖于其他非主属性，非主键必须直接依赖于主键而不能传递依赖 可以再拆（加）一个表： dept_namedept_leader蜀汉刘备曹魏曹操 这样就符合第三范式了。 反范式 顾名思义，不遵照范式规则，就是反范式。 在user表和message表中都存储用户类型(account_type)而不用完全的反范式化。这避免了完全反范式化的插入和删除问题，因为即使没有消息的时候也绝不会丢失用户的信息。
1K20发布于 2020-12-02 - 来自专栏全栈程序员必看
第一范式、第二范式、第三范式、BC范式
要搞清楚常见范式，需得先了解以下概念 数据描述术语对应表 关键码 1) 超键：在关系中能唯一标识元组的属性或属性集称为关键模式的超键。 2) 候选键：不含有多余属性的超键称为候选键。 2NF 第二范式建立在第一范式的基础上，即满足第二范式一定满足第一范式，第二范式要求数据表每一个实例或者行必须被唯一标识。 3NF 若某一范式是第二范式，且每一个非主属性都不传递依赖于该范式的候选键，则称为第三范式，即不能存在：非主键列 A 依赖于非主键列 B，非主键列 B 依赖于主键的情况。 BCNF 在第三范式的基础上，数据库表中如果不存在任何字段对任一候选关键字段的传递函数依赖则符合第三范式。 （1）所有非主属性对每一个码都是完全函数依赖； （2）所有的主属性对于每一个不包含它的码，也是完全函数依赖； （3）没有任何属性完全函数依赖于非码的任意一个组合。
1.2K20编辑于 2022-08-31 - 来自专栏JavaEdge
无主复制系统(2)-读修复和反熵
如图-10，User 2345获得来自R3的版本6，而从副本1、2得到版本7。客户端判断可知：副本3是过期值，然后将新值写入该副本。这适用于读密集场景。 ② 反熵过程（Anti-entropy process） 一些数据存储有后台进程，不断查找副本之间数据差异，将任何缺少的数据从一个副本复制到另一个副本。 不同于基于主节点复制的复制日志，该反熵过程不保证任何特定顺序的复制写入，并且会引入明显的同步滞后。 并非所有系统都实现了这俩方案。如Voldemort目前无反熵过程。 若无反熵过程，由于【读修复】只在发生读取时才可能执行修复，那些很少访问的数据可能在某些副本中已丢失而无法再检测到，从而降低写的持久性。
48320编辑于 2022-09-14 - 来自专栏全栈程序员必看
第一范式，第二范式，第三范式，BCNF范式理解
第一范式、第二范式、第三范式 参考了https://www.zhihu.com/question/24696366 https://www.cnblogs.com/lca1826/p/6601395 第一范式 第一范式列不能再分。 第二范式 第二范式建立在第一范式的基础上，非主属性完全依赖于码。 简单说：消除部分依赖。 （什么是码？） 总结： 第一范式：简单说 列不能再分 第二范式：简单说 建立在第一范式基础上，消除部分依赖 第三范式：简单说 建立在第二范式基础上，消除传递依赖。 BCNF范式 https://www.2cto.com/database/201404/290140.html BCNF是3NF的改进形式 一个满足BCNF的关系模式的条件: 1.所有非主属性对每一个码都是完全函数依赖 2.所有的主属性对每一个不包含它的码,也是完全函数依赖。 3.没有任何属性完全函数依赖于非码的任何一组属性。
1.6K30编辑于 2022-08-25 - 来自专栏机器之心
NeurIPS 2023 | 模仿人类举一反三，数据集扩增新范式GIF框架来了
机器之心专栏 机器之心编辑部 在这篇 NeurIPS 2023 论文中，来自新加坡国立大学和字节跳动的学者们受人类联想学习的启发，提出了数据集扩增的新范式，有效地提升了深度模型在小数据场景下的性能和泛化能力 为了解决这一数据稀缺问题并最小化数据收集成本，该论文探索了一个数据集扩增新范式，旨在自动生成新数据从而将目标任务的小数据集扩充为更大且更具信息量的大数据集。 （2）直接利用预训练的生成（扩散）模型进行数据集扩增也不能很好地提升模型在目标任务上的性能。 接下来让我们看看，这一数据集扩增新范式是怎么设计的。 方法 数据集扩增的挑战和指导标准 设计数据集扩增方法会有两个关键挑战：（1）如何使生成的样本带有正确的类别标签？ （2）如何确保生成的样本带有新的信息量，从而促进模型训练？为了解决这两个挑战，该工作通过大量的实验发现了两个扩增指导标准：（1）类别一致的信息增强；（2）样本多样性提升。
43610编辑于 2023-12-12 - 来自专栏全栈程序员必看
反三角函数求解matlab,关於反三角函数atan2的使用 使用Matlab计算反三角函数atan2…
三角函数中atan2是如何计算的atan2(y,x)返回的是弧度值，两者如果相同则是0.785……，既45度 我想问的atan2(y,x)是表示X-Y平面上所对应的(x,y)坐标的角度，它的值域范围是( -π,π) 用数学表示就是：atan2(y,x)=arg(y/x)-π 当y0时，其值为正. 使用Matlab计算反三角函数atan2 各位好: 小弟在使用matlab计算反三角函数atan2处理资料时，不知道是不是matlab中计算反正切的话用atan. atan2是计算四象限反正切，即： 另外 matlab反三角函数(atan2)使用unwrap校正 大家好: 我在计算由角速度资料(b)与角位移资料(c)所成组的相位图(phase 跑出来没有问题啊，本来不连续的相位。 关於反三角函数atan2的使用 以上就是四十五资源网为大家整理的关於反三角函数atan2的使用 使用Matlab计算反三角函数atan2内容,如果觉得本站更新的资源对您有帮助 不要忘记分享给您身边的朋友哦
2.3K20编辑于 2022-07-23
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