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知识路径： > 计算机软件与网络基础知识 > 数据库系统 > 数据模型 >
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被考次数：1次
被考频率：低频率
总体答错率：57%
知识难度系数： 
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由 软考在线 用户真实做题大数据统计生成
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相关知识点：6个
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前面已经介绍了规范化理论，在对数据模型进行规范化时，主要通过拆分的方式达到目的，而不断的拆分带来了新的问题。因为对多个拆分后的表进行查询操作时，需要涉及大量的连接操作，这使得查询变得费时与低效。为了有效地解决此问题，提出了反规范化技术，该技术与规范化理论做法刚好相反，而希望达到的目标主要是提高查询效率。
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常用的反规范技术包括：增加冗余列、增加派生列、重新组表、分割表。
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加派生列指增加的列由表中其他数据计算生成。它的作用是在查询时减少连接操作，避免使用集函数。例如，表中有单价，也有数量，此时增加列“总额”，由于
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增加冗余列是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。
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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。
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（1）水平分割：根据一列或多列数据的值把数据行放到两个独立的表中。水平分割通常在下面的情况下使用：
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①表很大，分割后可以降低在查询时需要读的数据和索引的页数，同时也降低了索引的层数，提高查询速度。
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②表中的数据本来就有独立性。例如表中分别记录各个地区的数据或不同时期的数据，特别是有些数据常用，而另外一些数据不常用。
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水平分割会给应用增加复杂度，它通常在查询时需要多个表名，查询所有数据需要union操作。在许多数据库应用中，这种复杂性会超过它带来的优点，因为只要索引关键字不大，则在索引用于查询时，表中增加两到三倍数据量，查询时也就增加读一个索引层的磁盘次数。
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（2）垂直分割：把主码和一些列放到一个表，然后把主码和另外的列放到另一个表中。如果一个表中某些列常用，而另外一些列不常用，则可以采用垂直分割，另外垂直分割可以使得数据行变小，一个数据页就能存放更多的数据，在查询时就会减少I/O次数。其缺点是需要管理冗余列，查询所有数据需要join操作。
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