数据库设计规范——反范式

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1.概述

有的时候不能简单按照规范要求设计数据表，因为有的数据看似冗余，其实对业务来说十分重要。这个时候，就要遵循业务优先的原则，首先满足业务需求，再尽量减少冗余。

如果数据库中的数据量比较大，系统的UV和PV访问频次比较高，则完全按照MySQL的三大范式设计数据表，读数据时会产生大量的关联查询，在一定程度上会影响数据库的读性能。如果想对查询效率进行优化，反范式优化也是一种优化思路。此时，可以通过在数据表中增加冗余字段来提高数据库的读性能。

规范化 vs 性能

举例1：

员工的信息存储在 employees 表中，部门信息存储在 departments 表中。通过 employees 表中的department_id字段与 departments 表建立关联关系。如果要查询一个员工所在部门的名称：

select employee_id,department_name
from employees e join departments d
on e.department_id = d.department_id;

如果经常需要进行这个操作，连接查询就会浪费很多时间。可以在 employees 表中增加一个冗余字段department_name，这样就不用每次都进行连接操作了。

举例2：

反范式化的 goods商品信息表 设计如下：

举例3：

我们有 2 个表，分别是 商品流水表（atguigu.trans ）和 商品信息表（atguigu.goodsinfo） 。商品流水表里有 400 万条流水记录，商品信息表里有 2000 条商品记录。

商品流水表：

商品信息表：

两个表是符合第三范式要求的。但是，在项目的实施过程中，对流水的查询频率很高，而且为了获取商品名称，基本都会用到与商品信息表的连接查询。

为了减少连接，可以直接把商品名称字段加到流水表里面。这样一来，就可以直按从流水表中获取商品名称字段了。虽然增加了冗余字段，但是避免了关联查询，提升了查询的效率。

新的商品流水表如下所示：

反范式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:

当冗余信息有价值或者能大幅度提高查询效率 的时候，才会采取反范式的优化

1. 增加冗余字段的建议

增加冗余字段一定要符合如下两个条件。只有满足这两个条件，才可以考虑增加冗余字段。

1)这个冗余字段不需耍经常进行修改

2)这个冗余字段查询的时候不可或缺

2. 历史快照、历史数据的需要

在现实生活中，经常需要一些冗余信息，比如订单中的收货人信息，包括姓名、电话和地址等。每次发生的订单收货信息都属于历史快照，需要进行保存，但用户可以随时修改自己的信息，这时保存这些冗余信息是非常有必要的。

反范式优化也常用在数据仓库的设计中，因为数据仓库通常存储历史数据，对增删改的实时性要求不强，对历史数据的分析需求强。这时适当允许数据的冗余度，更方便进行数据分析。

简单总结下数据仓库和数据库在使用上的区别:

1.数据库设计的目的在于捕获数据，而数据仓库设计的目的在于分析数据；

2.数据库对数据的增删改实时性要求强，需要存储在线的用户数据，而数据仓库存储的一般是历史数据;

3.数据库设计需要尽量避免冗余，但为了提高查询效率也允许一定的冗余度，而数据仓库在设计上更偏向采用反范式设计。