范式化与反范式化的区别

更改数据库结构的过程主要分为两种方式，一种是范式化，另一种是反范式化。范式化和反范式化的基本区别在于，数据库范式化消除了设计不良的表中的数据冗余和异常，而反范式化将多个表的数据组合到一个表中，以便快速查询。

阅读本文以了解有关范式化和反范式化的更多信息以及它们之间的区别。

什么是范式化？

范式化用于从数据库中删除冗余数据，并将非冗余且一致的数据存储到数据库中。它是一个将非范式表转换为范式表的过程。数据库范式化是一个重要的过程，因为设计不良的数据库表不一致，并且在执行插入、删除、更新等操作时可能会产生问题。

范式化过程包括解决数据库异常、消除数据冗余、数据依赖性、数据隔离和数据一致性。数据库中的范式化提供了一个正式的框架来分析基于关键属性及其函数依赖性的关系。它减少了表重构的需求。

反范式化用于将多个表的数据组合到一个表中，以便快速查询。它是一个将更高范式关系的连接存储为较低范式基本关系的过程。反范式化的主要目标是实现查询的更快执行。

在反范式化过程中，数据被集成到同一个数据库中。反范式化主要用于连接代价高昂且频繁对表执行查询的情况。但是，反范式化有一个缺点，那就是会造成一定的内存浪费。

下表重点介绍了范式化和反范式化之间的重要区别：

因素	范式化	反范式化
实现	范式化用于从数据库中删除冗余数据，并将非冗余且一致的数据存储到数据库中。	反范式化是在已范式化的数据库中添加一些冗余数据，以提高数据库的读取性能（执行时间）的过程。
重点	范式化主要关注清除数据库中未使用的和减少数据冗余和不一致性。	反范式化的真正目标是通过引入冗余来实现查询的更快执行。
表数量	在范式化过程中，数据减少，因此表数量会减少。	在反范式化过程中，数据被集成到同一个数据库中，因此表数量会增加。
内存消耗	范式化使用优化的内存，因此性能更快。	反范式化会造成一定的内存浪费。
数据完整性	范式化维护数据完整性，即向表中添加或删除数据不会在表的关系中造成任何不匹配。	反范式化不维护任何数据完整性。
使用场景	范式化通常用于执行大量插入/更新/删除操作且这些表的连接代价不高的情况。	反范式化用于连接代价高昂且频繁对表执行查询的情况。

范式化是设计高效和功能性数据库的重要步骤。范式化数据库包括删除冗余，这意味着不会出现相同数据的重复条目。反范式化是一个向已范式化的数据库中添加一些冗余数据以增强其功能并最大限度地减少特定数据库查询运行时间的过程。不要将反范式化数据库与尚未范式化的数据库混淆。

Kiran Kumar Panigrahi

更新于：2022年12月2日

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