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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。 第一范式1NF： 数据表中的每一列(字段)，必须是不可拆分的最小单元，也就是确保每一列的原子性，而不是集合。 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。 反例： 此表中，天气和用户没啥关系，也就不存在依赖关系，所不符合 第二范式。正确的做法应该删除此列，如有其他需要可单独存在一张表中。
82910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？ （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。 ，见When and How You Should Denormalize a Relational Database 五.反范式化的代价 但除非必要，一般不建议反范式化，因其代价高昂： 失去了数据完整性保障 ：打破范式，意味着之前通过范式化解决的更新、插入、删除异常问题又将重新冒出来，也就是说，冗余数据的一致性要靠 DBA 自己来保证，而不像索引视图等由 DBMS 来保证 牺牲了写入速度：由于反范式化引入了冗余数据
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。 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。 如下图所示，上面的例子可以稍微反范式化设计一下，可以减少实际数据查询的连表查询操作，提升效率： Part6小结 际工作中，只要遵循数据库设计第三范式要求即可，数据表的良好设计可以为今后更复杂的业务逻辑减少不必要的麻烦 ，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 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。
40520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
但事实上，我们在设计数据表的时候却不一定要一定严格参照这些标准，有时候我们也需要采用反范进行优化，通过空间来换取时间。 既然范式是为了消除冗余，那么反范式就是通过增加冗余、聚合的手段来提升性能。 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。 2.2 反范式设计适用场景 那么反范式优化适用于哪些场景呢？ 在现实工作中，我们经常需要一些冗余信息，比如订单中的收货人信息：用户姓名、手机号码以及收货地址等等。 范式设计与反范式设计堪称 一门设计 “艺术”，因为它没有标准答案... 范式本身没有优劣之分，只有适用场景不同。
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 -- 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。 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） 优点： 范式化的表减少了数据冗余，数据表更新操作快、占用存储空间少。 缺点： 查询时需要对多个表进行关联，查询性能降低。 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 （删除异常，插入异常，更新异常） 六、OLAP和OLTP中范式设计 OLAP 一般冗余比较多，以查询分析为主，这种一般都是采用反范式设计，以提高查询效率。
1.6K20编辑于 2022-09-26 - 来自专栏悟道
2-5 快速幂模板
这个就是在快速乘的基础上改一下 sum=0--->sum=1 x+=x--->x*=x //快速幂模板 public double quickPow(double x,long y){ double sum=1; while(y>0){ if((y&1)==1){ sum*=x; } x*=x; y=y>>1; }
35720发布于 2021-06-01 - 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
一般我们说到JS的数据类型指的是它的原始(Primitive types)数据类型(共有6种)：
70730发布于 2021-11-02 MySQL数据库设计精要：范式化与反范式化的智慧权衡
但无论如何，理解范式化的理论基础和实践挑战，始终是做出合理设计决策的前提。 反范式化：概念与应用场景 什么是反范式化？ 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。 如何合理使用反范式化 在实际应用中，反范式化通常不是非黑即白的选择，而是需要根据具体业务需求进行权衡。 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。 范式化与反范式化的权衡策略 在数据库设计过程中，范式化与反范式化并非简单的二选一问题，而是需要根据具体业务场景进行权衡的策略。
59910编辑于 2025-11-28- 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
学习分类 2-5 线性可分
感知机非常简单同时又很容易理解，但是相对应的，缺点也很多。感知机最大的缺点就是它只能解决线性可分的问题。
59710编辑于 2022-11-08 - 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”
3.2 解决方案 将不与PK形成依赖关系的字段直接提出单独成表即可： 4 三范式评价 优点 范式化的更新通常比反范式快 当数据较好的范式化后，很少或者没有冗余数据 范式化的数据比较小，放在内存中操作较快 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
88342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。 fly2molic202milo0voice2137999999993ipadfly3selia301vico0voice113766666666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。
70100编辑于 2024-11-22 - 来自专栏Hank’s Blog
2-5 R语言基础 factor
#因子：分类数据 #有序和无序 #整数向量+标签label #Male/Female #常用于lm(),glm()
44510发布于 2020-09-16 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
这些目标之间的内在张力正是范式与反范式设计抉择的根源。过度规范化可能导致查询性能低下，而过度反规范化则可能引发数据不一致问题。 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。 读多写少场景是反范式化的典型应用场景。当系统读取频率远高于写入频率时，反范式化可以显著提升查询性能。报表和分析系统通常需要复杂聚合查询，反范式化可以通过预计算和冗余存储优化这类查询。 3.2 反范式化实践模式冗余字段是常见的反范式化技术，例如在"订单明细"表中直接存储"产品名称"，避免每次查询都连接产品表：-- 反范式化设计：在订单明细中冗余产品名称OrderDetails (OrderDetailID 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。
2K10编辑于 2025-11-28- 来自专栏刷题笔记
2-5 Two Stacks In One Array (20 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101173005 2-5 Two Stacks In One Array (20 分) Write
78230发布于 2019-11-08 - 来自专栏Deep learning进阶路
2-5 线性表之循环链表
2-5 线性表之循环链表 循环链表就是链表首尾相接连成一个环，可以用单链表 和 循环链表来实现。
43640发布于 2019-07-02 - 来自专栏NetCore 从壹开始
2-5 安装容器Web工具：Docker Portainer
现在已经习惯了容器化了，不仅可以很快的配合CICD来实现部署，同时主要是也能解决一些疑难杂症，比如在Linux中经常会有各种图形图像的依赖包问题。特别是内网环境。
1K20编辑于 2023-01-09 - 来自专栏刷题笔记
2-5 修理牧场 (35 分)【优先队列】
2-5 修理牧场 (35 分) 农夫要修理牧场的一段栅栏，他测量了栅栏，发现需要N块木头，每块木头长度为整数Li个长度单位，于是他购买了一条很长的、能锯成N块的木头，即该木头的长度是Li的总和
1.1K10发布于 2020-06-23 - 来自专栏育种数据分析之放飞自我
笔记 | GWAS 操作流程2-5：杂合率检验
一般自然群体，基因型个体的杂合度过高或者过低，都不正常，我们需要根据杂合度进行过滤。偏差可能表明样品受到污染，近亲繁殖。我们建议删除样品杂合率平均值中偏离±3 SD的个体。
2.4K20发布于 2020-04-27
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