规范化和非规范化是两种数据库设计技术,用于高效组织数据,每种方法都有利弊,取决于系统的具体需要,了解何时和如何应用这些技术对于有效的数据库管理至关重要。

正常化

正常化涉及组织数据以减少冗余和依赖性,通常涉及将大表格分成较小的相关表格,这一过程确保数据的一致性和简化维护。

通常有几种普通形式,每种形式都有特定规则。最常见的是第一正常形式(1NF)、第二正常形式(2NF)和第三正常形式(3NF)。 较高的正常形式进一步完善了数据结构,但使用较少。

异常

异常化涉及合并表格或添加冗余数据以改善读取性能,它减少了数据检索过程中需要的加入次数,这可以加快查询执行.

脱常可以提高性能,但可能会引入数据不一致,增加存储要求,常用于数据仓储和读重应用.

平衡办法

正常化与非正常化之间的选择取决于应用程序的具体需要。交易系统优先确定正常化以确保数据的完整性。分析系统可能有利于非正常化,以便更快地获取数据。

  • 数据一致性
  • 查询性能
  • 储存效率
  • 维修复杂程度