denormalization是什麼意思，denormalization的意思翻譯、用法、同義詞、例句

denormalization英标

英:/'dɪ,nɔːməlaɪ'zeɪʃən/ 美:/'dɪ,nɔməlɪ'zeʃən/

常用詞典

n. 反規範化；[經] 反向規格化

例句

Design sane query schemas. don't be afraid of table joins, often they are faster than denormalization.

設計健全的查詢模式。不要害怕表聯合，通常它們比非範式化更快。

In this paper, the application of normalization and denormalization in the optimization of relational database design are discussed.

讨論了在大型關系數據庫優化設計中關系的規範化和逆規範化的應用。

An overall less effective service inventory and technology architecture, bloated and convoluted by the added redundancy and denormalization and in need of additional governance effort.

整體上失效的目錄和技術架構，因為附加的冗餘和反标準化使其膨脹或扭曲，最終導緻更多的治理工作。

專業解析

在數據庫設計領域，Denormalization（反規範化）指為了提高查詢性能，在已經規範化的數據庫結構中有意識地引入數據冗餘的技術手段。這一概念最早由關系型數據庫理論提出，其核心目的是通過犧牲部分存儲空間換取更高效的數據檢索效率。

從實踐角度看，反規範化主要通過以下三種方式實現：

合并表結構：将原本符合第三範式（3NF）的多個表合并為更寬的表，例如将用戶信息表與訂單表合并，減少多表連接操作
預計算字段：存儲計算列（如訂單總金額），避免實時計算的性能消耗
冗餘存儲：在多個表中重複存儲關鍵字段（如商品名稱），保證高頻查詢無需跨表檢索

根據IBM數據庫技術文檔的說明，反規範化通常適用于讀操作密集的系統場景，特别是當聯表查詢性能成為瓶頸時，該技術能使響應速度提升30%-50%。但需要特别注意的是，這種設計會帶來數據更新異常的風險，因此往往需要配合觸發器或事務機制來維護數據一緻性。

網絡擴展資料

“Denormalization”（反規範化）是數據庫設計中的一個技術術語，指在已規範化的數據庫結構中有意識地引入冗餘數據，以提高查詢性能或簡化數據檢索流程。以下是詳細解釋：

核心概念

與規範化的關系：規範化（Normalization）是減少數據冗餘、确保數據一緻性的過程，而反規範化是反向操作，犧牲部分冗餘來換取效率。
典型場景：適用于需要頻繁讀取但較少更新數據的系統（如數據倉庫、報表系統）。

目的

提升查詢速度：通過減少表連接（JOIN）次數來降低查詢複雜度。
簡化複雜查詢：将關聯數據預存儲在同一表中，避免多次查詢。
適應特定業務需求：例如預計算聚合值（如總銷售額）并存儲，減少實時計算開銷。

常見實現方式

冗餘字段：在表中直接存儲其他表的字段（如訂單表中存客戶姓名）。
預聚合數據：存儲計算後的統計結果（如商品月銷量）。
寬表設計：将多個關聯表合并為一個大表，減少關聯查詢。

優缺點

優點	缺點
查詢更快、更簡單	數據冗餘可能引發不一緻
減少數據庫負載	更新操作變複雜（需維護冗餘數據）
適合讀多寫少的場景	存儲空間占用增加

示例

假設一個規範化的訂單系統中：

訂單表（Order）包含 OrderID, CustomerID。
客戶表（Customer）包含 CustomerID, Name, Address。

反規範化後：

訂單表新增冗餘字段 CustomerName，直接存儲客戶姓名，避免每次查詢都需要關聯客戶表。

何時使用？

讀操作頻率遠高于寫操作。
複雜查詢性能成為瓶頸。
對數據實時一緻性要求不高（如分析型系統）。

需權衡性能提升與數據維護成本，通常不建議在事務處理系統（OLTP）中使用。

别人正在浏覽的英文單詞...

【别人正在浏覽】