反规范化：网站开发的新策略

少即是多：探索网站开发中的反规范化

想象一下，你正在构建一个电子商务网站。 你有产品、客户、订单和订单项的表。每个订单项都链接回它所代表的产品。 当客户在闪购活动期间下订单时，你的数据库需要快速检索所有相关信息 - 产品名称、价格、数量等等。

现在想象一下，成千上万的用户都在同一时间下订单。 您的数据库可能会在多个表之间执行这些多重查询方面遇到困难，导致页面加载速度慢，用户感到沮丧。 这正是反规范化(denormalization) 的作用所在。

反规范化：为了速度而打破规则

数据规范化是将数据组织到具有最小冗余的单独表中的做法。 尽管这有助于维护数据完整性和一致性，但在执行复杂查询时，它有时会导致性能瓶颈。 反规范化另一方面，有意引入冗余以提高查询速度并减少数据库连接所需的数量。

想想反规范化就像在你烹饪之前预先准备食材。 你不会像从厨房里逐一获取每种食材那样，而是已经切好蔬菜和测量好香料，这样烹饪过程会更快更顺畅。

常见的反规范化技术：

• 冗余列: 将可能从其他表派生出来的信息直接存储在多个表中。 例如，与其为每个订单项单独查询产品价格，你可以在订单项表中直接包含产品价格来进行反规范化。
• 物化视图: 创建基于复杂查询的预先计算数据视图。 这消除了在检索信息时反复执行这些计算的需求。 比如，你可以创建一个物化视图，将产品和客户数据合并在一起，从而更快地提供个性化的推荐。
• 事实表: 在数据仓库场景中，通过直接合并维度数据到事实表中进行反规范化，从而实现更快地分析聚合指标。

权衡：反规范化的利弊

尽管反规范化可以显著提升性能，但在实施时，务必权衡其优缺点：

• 数据完整性: 冗余会增加数据不一致的风险，如果数据没有得到妥善管理。
• 维护复杂度: 更新跨多个表的资料可能会变得比管理规范化的数据库更复杂。

结论:

反规范化是一种优化网站性能的有力工具，尤其是在处理大量流量和复杂查询时。 但是，在实施过程中，必须对其进行战略性规划，考虑潜在的缺点并确保适当的数据管理措施到位。 通过仔细分析您网站特定的需求和数据访问模式，您可以利用反规范化技术来提供更快、更响应的用户体验。

让我们以Netflix这样的在线流媒体服务为例。

想象一下，数百万用户试图在新的赛季发布时同时观看热门节目。 每个用户的观看数据（观看的节目、花费的时间、观看的剧集）都存储在一个单独的表中， junto con sus información de perfil y historial de visualización.

问题: 需要查询用户当前的节目、过去的观看历史和基于相似用户的推荐内容，需要在这些表格之间进行多次查询。 当数据库试图处理数百万个请求时，这会导致显著延迟。

反规范化解决方案： Netflix 可以通过以下方法进行反规范化：

• 添加冗余列: 将最近观看的节目的一些基本信息直接添加到用户资料表中。 这消除了获取最近观看历史的必要性，从而加快了推荐和用户界面更新的速度。
• 物化视图: 根据实时观看数据创建流行内容的预先计算视图。 这些物化视图可以通过推荐算法和用户界面快速访问，从而加速 "当前热播" 部分和个性化建议的加载时间。

好处：

通过反规范化数据库，Netflix可以：

• 提升用户体验: 更快的响应时间意味着内容加载等待时间减少，浏览体验更流畅，用户更加满意。
• 处理高峰流量: 在新赛季发布等高需求时期，反规范化的结构允许更有效的检索数据，防止延迟并确保所有用户的平稳流媒体播放。

这个例子展示了反规范化如何成为一个有价值的工具，用于优化具有大量用户群和复杂数据需求的现实世界应用中的性能。

##  规范化 vs. 反规范化: 一个简要比较

特性	规范化	反规范化
数据存储	数据组织到单独的表中，最小冗余	有意引入冗余以提高查询速度
查询性能	可能在复杂查询时较慢	适用于频繁复杂的查询，速度更快
数据完整性	强数据完整性和一致性	增加数据不一致的风险，需要妥善管理
维护复杂度	通常更容易维护和更新	更新多表数据可能更复杂

总结:

• 规范化注重数据完整性和一致性，但可能在查询性能上有所劣势。
• 反规范化侧重于查询速度，但需要谨慎管理冗余数据以避免完整性和一致性的问题。