Normalization 是什么?

Normalization 基本原理是通过一系列范式规则将数据库中的数据分解为较小的表，并建立适当的关系，确保每个字段只包含原子性数据，非主键字段完全依赖于主键。通过 Normalization ，可以消除数据冗余，减少存储空间的使用，避免数据不一致性，并提高数据库的性能和可维护性。范式规则共包括第一范式（1NF）、第二范式（2NF）、第三范式（3NF）等。这些范式规则定义了数据库中数据如何组织和存储，确保数据结构符合标准化要求。例如，1NF 要求数据表中每个字段都应该是原子性的，不可再分割；2NF 要求非主键字段完全依赖于主键，而不是依赖于主键的一部分。3NF 要求数据表中的非主键字段之间不应该存在传递依赖关系。

Normalization 是数据库设计中不可忽视的重要步骤，有助于确保数据库的高质量和持久性。Normalization 通过将数据库表分解为较小的、相关的表，消除数据冗余，提高数据库性能和可维护性。首先，规范化通过 1NF、2NF 和 3NF 等范式规则，确保每个表中的数据项都是原子性的，并非冗余。其次，通过建立关联关系，将数据拆分为多个表，可以减少数据的重复存储，节省存储空间。此外，Normalization 还有助于优化查询性能，因为表结构更简洁，查询时不需要处理不相关的数据。规范化还可以减少数据更新异常，通过精确地定义关系，保证数据的一致性。对于数据库维护，Normalization 使数据库结构更清晰和易于管理，简化了数据更新和修改的过程。Normalization能够优化数据库设计，减少数据冗余，提高数据库的性能和可维护性，使数据库更加高效、稳定和易于管理。

Normalization 能够在数据库设计中帮助确保数据的一致性和完整性。它通过一系列范式规则来优化数据库结构，减少数据冗余，并建立正确的关联，以保证数据的一致性和完整性。消除数据冗余： Normalization 将数据表分解为较小的、相关的表，避免在多个记录中重复存储相同的数据。消除数据冗余确保每个数据项只在一个地方存储，避免了数据的不一致性和冲突。建立关联： Normalization 通过建立外键关联来连接相关的数据表。每个数据项只需在一个表中存储，并且通过关联来获取其他相关数据。正确的关联可以保持数据的一致性，确保相关数据在所有表中保持同步。第三范式（3NF）： Normalization 要求数据表中的非主键字段之间不存在传递依赖关系。这意味着每个非主键字段都应该直接依赖于主键，而不是依赖于其他非主键字段。通过3NF，可以避免数据的部分依赖，提高数据的一致性。数据约束： 在 Normalization 的过程中，可以定义适当的数据约束，如唯一约束、主键约束、外键约束等。这些约束可以确保数据的完整性，防止不合法或不符合预期的数据插入或修改。

Normalization 和 Standardization 是两种常见的数据预处理技术，它们都用于将数据转换为特定的范围，但在处理数据的方式上有所不同。Normalization 通过线性缩放将数据映射到特定范围内，保留原始数据的分布形态，适用于需要保持原始数据间比例关系的情况。Standardization 则通过非线性转换将数据转换为零均值和单位方差的分布，适用于某些基于梯度的优化算法和对数据分布要求较高的情况。

Normalization 适用于以下数据库设计场景：

• 避免数据冗余：当数据库中存在大量重复数据时，通过 Normalization 将数据拆分成多个表，能消除冗余数据，减少存储空间的使用。
• 提高数据一致性：Normalization 可以确保数据在数据库中的一致性，避免数据的不一致性和冲突。
• 优化查询性能：Normalization 可将数据拆分为较小的表，以避免复杂的关联操作，提高查询的执行速度和效率。
• 简化数据库结构：Normalization 可使数据库结构更加模块化和灵活，简化数据的更新和修改过程，提高数据库的可维护性。
• 防止数据更新异常： Normalization 可减少数据更新异常的可能性，确保数据的插入、更新和删除操作更稳健。
• 支持复杂查询需求： Normalization 有助于支持复杂的查询需求，通过建立适当的关联，实现多表查询。