数据库优化的存储方法

来源：太原达内IT教育培训机构时间：2021/4/15 18:06:45

数据库设计时要满足规范化这个道理大家都非常清楚，但是否数据的规范化程度越高越好呢？这还是由实际需求来决定。

因为规范化越高，那么产生的关系就越多，关系过多的直接结果就是导致表之间的连接操作越频繁。

而表之间的连接操作是性能较低的操作，直接影响到查询的速度，所以对于查询较多的应用程序就需要根据实际情况运用逆规范化对数据进行设计，通过逆规范化来提高查询的性能。

●反规范的好处是降低连接操作的需求、降低外键和索引的数目，还可能减少表的数目，相应带来的问题是可能出现数据的完整性问题。

加快查询速度，但会降低修改速度。因此决定做反规范时，一定要权衡利弊；

仔细分析应用程序的数据存取需求和实际的性能特点，好的索引和其他方法经常能够解决性能问题，而不必采用反规范这种方法。

●在进行反规范操作之前，要充分考虑数据的存取需求、常用表的大小、一些特殊的计算(例如合计)、数据的物理存储位置等。

常用的反规范技术有增加冗余列、增加派生列、重新组表和分割表。

◎增加冗余列：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。

◎增加派生列：指增加的列来自其他表中的数据，由其他表中的数据经过计算生成。增加的派生列其作用是在查询时减少连接操作，避免使用集函数。

◎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。

●另外，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、应用程序逻辑和触发器。

◎批处理维护是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。

◎数据的完整性也可由应用程序逻辑来实现，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。

用应用程序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程序中使用和维护，容易遗漏，特别是在需求变化时，不易于维护。

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