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【SQL性能优化】反范式设计：3NF有什么不足，为什么有时候需要反范式设计？
上一篇文章中，我们介绍了数据表设计的三种范式。作为数据库的设计人员，理解范式的设计以及反范式优化是非常有必要的。
为什么这么说呢？了解以下几个方面的内容之后你就明白了。
- 3NF 有什么不足？除了 3NF，我们为什么还需要 BCNF？
- 有了范式设计，为什么有时候需要进行反范式设计？
- 反范式设计适用的场景是什么？又可能存在哪些问题？
BCNF（巴斯范式）
如果数据表的关系模式符合 3NF 的要求，就不存在问题了吗？我们来看下这张仓库管理关系 warehouse_keeper 表：
在这个数据表中，一个仓库只有一个管理员，同时一个管理员也只管理一个仓库。我们先来梳理下这些属性之间的依赖关系。
仓库名决定了管理员，管理员也决定了仓库名，同时（仓库名，物品名）的属性集合可以决定数量这个属性。
这样，我们就可以找到数据表的候选键是（管理员，物品名）和（仓库名，物品名），
然后我们从候选键中选择一个作为主键，比如（仓库名，物品名）。
在这里，主属性是包含在任一候选键中的属性，也就是仓库名，管理员和物品名。非主属性是数量这个属性。
如何判断一张表的范式呢？我们需要根据范式的等级，从低到高来进行判断。
首先，数据表每个属性都是原子性的，符合 1NF 的要求；其次，数据表中非主属性”数量“都与候选键全部依赖，（仓库名，物品名）决定数量，（管理员，物品名）决定数量，因此，数据表符合 2NF 的要求；最后，数据表中的非主属性，不传递依赖于候选键。因此符合 3NF 的要求。
既然数据表已经符合了 3NF 的要求，是不是就不存在问题了呢？我们来看下下面的情况：
- 增加一个仓库，但是还没有存放任何物品。根据数据表实体完整性的要求，主键不能有空值，因此会出现插入异常；
- 如果仓库更换了管理员，我们就可能会修改数据表中的多条记录；
- 如果仓库里的商品都卖空了，那么此时仓库名称和相应的管理员名称也会随之被删除。
你能看到，即便数据表符合 3NF 的要求，同样可能存在插入，更新和删除数据的异常情况。
这种情况下该怎么解决呢？
首先我们需要确认造成异常的原因：主属性仓库名对于候选键（管理员，物品名）是部分依赖的关系，这样就有可能导致上面的异常情况。人们在 3NF 的基础上进行了改进，提出了BCNF，也叫做巴斯 - 科德范式，它在 3NF 的基础上消除了主属性对候选键的部分依赖或者传递依赖关系。
根据 BCNF 的要求，我们需要把仓库管理关系 warehouse_keeper 表拆分成下面这样：
仓库表：（仓库名，管理员）
库存表：（仓库名，物品名，数量）
这样就不存在主属性对于候选键的部分依赖或传递依赖，上面数据表的设计就符合 BCNF。
反范式设计
尽管围绕着数据表的设计有很多范式，但事实上，我们在设计数据表的时候却不一定要参照这些标准。
我们在之前已经了解了越高阶的范式得到的数据表越多，数据冗余度越低。但有时候，我们在设计数据表的时候，还需要为了性能和读取效率违反范式化的原则。反范式就是相对范式化而言的，换句话说，就是允许少量的冗余，通过空间来换时间。
如果我们想对查询效率进行优化，有时候反范式优化也是一种优化思路。
反范式存在的问题 & 适用场景
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。
在数据量小的情况下，反范式不能体现性能的优势，可能还会让数据库的设计更加复杂。比如采用存储过程来支持数据的更新、删除等额外操作，很容易增加系统的维护成本。
比如用户每次更改昵称的时候，都需要执行存储过程来更新，如果昵称更改频繁，会非常消耗系统资源。
那么反范式优化适用于哪些场景呢？
在现实生活中，我们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。
当冗余信息有价值或者能大幅度提高查询效率的时候，我们就可以采取反范式的优化。
此外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。
我简单总结下数据仓库和数据库在使用上的区别：
- 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；
- 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；
- 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。
总结
今天我们讲了 BCNF，它是基于 3NF 进行的改进。你能看到设计范式越高阶，数据表就会越精细，数据的冗余度也就越少，在一定程度上可以让数据库在内部关联上更好地组织数据。但有时候我们也需要采用反范进行优化，通过空间来换取时间。
范式本身没有优劣之分，只有适用场景不同。没有完美的设计，只有合适的设计，我们在数据表的设计中，还需要根据需求将范式和反范式混合使用。
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