范式是关系数据库理论的基础,也是我们在设计数据库结构过程中所要遵循的规则和指导方法。数据库的设计范式是数据库设计所需要满足的规范。只有理解数据库的设计范式,才能设计出高效率、优雅的数据库,否则可能会设计出错误的数据库。
范式是关系数据库理论的基础,也是我们在设计数据库结构过程中所要遵循的规则和指导方法。数据库的设计范式是数据库设计所需要满足的规范。只有理解数据库的设计范式,才能设计出率、优雅的数据库,否则可能会设计出错误的数据库。
反范式,不满足范式的模型,就是反范式模型。反范式跟范式所要求的正好相反,在反范式的设计模式,我们可以允许适当的数据的冗余,用这个冗余去取操作数据时间的缩短。本质上就是用空间来换取时间,把数据冗余在多个表中,当查询时可以减少或者是避免表之间的关联。RDBMS模型设计过程中,常常使用范式约束我们的模型,但在NOSQL模型中则大量采用反范式。数据库中范式和反范式的的主要区别在于:
在范式化的数据库中,每个事实数据会出现并且只出现一次;相反,在反范式化的数据库中,信息是冗余的,可能会存储在多个地方。
范式化的优点:
1)范式化的更新操作通常比反范式化要快。
2)当数据较好地范式化时,就只有很少或者没有重复数据,所以只需要修改更少的数据。
3)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。
4)很少有多余的数据意味着检索列表数据时更少需要DISTINCT或者GROUP BY语句。
范式化设计的schema的缺点是通常需要关联,较多的关联可能使得一些索引策略无效,例如,范式化可能将列存放在不同的表中,而这些列如果在一个表中本可以属于同一个索引。
反范式的schema因为所有数据都在一张表中,可以很好地避免关联。缺点是update操作的代价高,需要更新多个表,至于这会不会是一个问题,需要考虑更新的频率以及更新的时长,并和执行select查询的频率进行比较。从另一个父表冗余一些数据到子表的理由通常是排序的需要。
缓存衍生值也是有用的。如果需要显示每个用户发了多少消息,可以每次执行一个昂贵的子查询来计算并显示它;也可以在user表中建一个num_messages列,每当用户发新消息时更新这个值。
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