0. 为什么使用反范式化
数据库中的数据规范化的优点是减少了数据冗余，节约了存储空间，相应逻辑和物理的I/O次数减少，同时加快了增、删、改的速度，但是对完全规范的数据库查询，通常需要更多的连接操作，从而影响查询速度。因此，有时为了提高某些查询或应用的性能而破坏规范规则，即反规范化（非规范化处理）。
1. 反范式化与范式化区别
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优点 |
缺点 |
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范式 |
1、范式化的更新操作通常比反范式化要快，只需要修改较少数据。 2、范式化的表通常更小，可以更好地放在内存里，所以执行操作会更快。 |
复杂的查询语句在符合范式的schema上都可能需要至少一次关联，关联表的代价昂贵，也可能使得索引失效 |
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反范式 |
1、数据都在一张表中，可以避免表关联，最差情况全表扫描。 2、可以设计有效的索引 |
表格内的冗余较多，删除数据时候会造成表有些有用的信息丢失；更新操作时需要考虑冗余字段的同步，涉及多表更新操作 |
2.常见的反规范化技术包括：
2.1. 增加冗余列
增加冗余列是指在多个表中具有相同的列，它常用来在查询时避免连接操作。例如：以规范化设计的理念，学生成绩表中不需要字段“姓名”，因为“姓名”字段可以通过学号查询到，但在反规范化设计中，会将“姓名”字段加入表中。这样查询一个学生的成绩时，不需要与学生表进行连接操作，便可得到对应的“姓名”。
2.2.增加派生列
增加派生列指增加的列可以通过表中其他数据计算生成。它的作用是在查询时减少计算量，从而加快查询速度。例如：订单表中，有商品号、商品单价、采购数量，我们需要订单总价时，可以通过计算得到总价，所以规范化设计的理念是无须在订单表中设计“订单总价”字段。但反规范化则不这样考虑，由于订单总价在每次查询都需要计算，这样会占用系统大量资源，所以在此表中增加派生列“订单总价”以提高查询效率。
2.2.重新组表
重新组表指如果许多用户需要查看两个表连接出来的结果数据，则把这两个表重新组成一个表来减少连接而提高性能。
2.3.分割表
有时对表做分割可以提高性能。表分割有两种方式。
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水平分割
根据一列或多列数据的值把数据行放到两个独立的表中。水平分割通常在下面的情况下使用。
情况 1：表很大，分割后可以降低在查询时需要读的数据和索引的页数，同时也降低了索引的层数，提高查询效率。
情况 2：表中的数据本来就有独立性，例如表中分别记录各个地区的数据或不同时期的数据，特别是有些数据常用，而另外一些数据不常用。
情况3：需要把数据存放到多个介质上。
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垂直分割
把主码和一些列放到一个表，然后把主码和另外的列放到另一个表中。如果一个表中某些列常用，而另外一些列不常用，则可以采用垂直分割，另外垂直分割可以使得数据行变小，一个数据页就能存放更多的数据，在查询时就会减少I/O次数。其缺点是需要管理冗余列，查询所有数据需要连接操作。
2.解决一致性的方法
逆规范技术需要维护数据的完整性。无论使用何种反规范技术，都需要一定的管理 来维护数据的完整性，常用的方法是批处理维护、应用逻辑和触发器。
2.1. 批处理维护
指对复制列或派生列的修改积累一定的时间后，运行一批处理作业或存 储过程对复制或派生列进行修改，这只能在对实时性要求不高的情况下使用.
2.2. 应用逻辑
数据的完整性也可由应用逻辑来实现，这就要求必须在同一事务中对所有涉及的表进 行增、删、改操作.用应用逻辑来实现数据的完整性风险较大，因为同一逻辑必须在所有的应 用中使用和维护，容易遗漏，特别是在需求变化时，不易于维护。
2.3. 触发器
另一种方式就是使用触发器，对数据的任何修改立即触发对复制列或派生列的相应修 改，触发器是实时的，而且相应的处理逻辑只在一个地方出现，易于维护•一般来说，是解决 这类问题比较好的办法。