关系数据库反规范化（Denormalization）是数据库设计过程中的一种策略，它与规范化过程相反，是在规范化基础上有选择性地增加数据冗余，以优化特定查询的性能，尤其是提高数据检索速度。虽然规范化有助于减少数据冗余、维护数据完整性和简化数据结构，但在某些场景下，特别是对读取操作密集的应用，严格的规范化可能会导致性能瓶颈，特别是在需要执行大量表连接操作来完成查询的情况下。
反规范化的理由包括：
- 提高查询性能：通过在表中加入冗余数据，可以减少表间的连接操作，从而加快查询速度。这对于经常执行的复杂查询尤为重要。
- 简化查询逻辑：减少表连接可以使得SQL查询语句更简单，易于编写和维护。
- 减少磁盘I/O：通过减少访问多个表的需求，可以降低磁盘读写操作，尤其是在I/O敏感的应用场景中。
反规范化的类型：
- 合并一对一关系的表：将两个具有一对一关系的表合并成一个表，尽管这可能增加一些冗余。
- 添加非键列到一对多关系的“一”侧：将“多”侧表中频繁查询但非键的列复制到“一”侧表中，减少连接查询的需求。
- 复制多对多关系中的列：在关联表中复制双方表的关键列，减少通过中间表的连接操作。
常见的反规范化技术包括：
（1）增加冗余列
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。例如：以规范化设计的理念，学生成绩表中不需要字段“姓名”，因为“姓名”字段可以通过学号查询到，但在反规范化设计中，会将“姓名”字段加入表中。这样查询一个学生的成绩时，不需要与学生表进行连接操作，便可得到对应的“姓名”。
（2）增加派生列
增加派生列指增加的列可以通过表中其他数据计算生成。它的作用是在查询时减少计算量，从而加快查询速度。例如：订单表中，有商品号、商品单价、采购数量，我们需要订单总价时，可以通过计算得到总价，所以规范化设计的理念是无须在订单表中设计“订单总价”字段。但反规范化则不这样考虑，由于订单总价在每次查询都需要计算，这样会占用系统大量资源，所以在此表中增加派生列“订单总价”以提高查询效率。
（3）重新组表
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。
（4）分割表
有时对表做分割可以提高性能。表分割有两种方式。
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。
情况 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，提高查询效率。
情况 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。
情况 3：需要把数据存放到多个介质上。
（5）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，查询所有数据需要连接操作。
反规范化的潜在缺点：
- 数据一致性问题：冗余数据增加了维护数据一致性的难度，每次更新相关数据时，可能需要在多个地方同步更新。
- 存储空间增加：冗余数据会占用更多的存储空间。
- 设计和维护复杂度：随着冗余数据的增加，数据库设计变得更加复杂，维护成本上升。
应用场景与平衡策略：
在实施反规范化时，需要权衡查询性能提升与数据一致性的维护、存储成本增加之间的利弊。通常，这需要根据实际的业务需求、查询模式、系统资源限制等因素来决定。在某些情况下，可能采取混合策略，即在核心数据保持高度规范化的同时，针对特定的查询或性能瓶颈区域进行有限的反规范化处理，并采用触发器、存储过程或其他机制来维护数据一致性。此外，随着硬件性能的提升和数据库优化技术的进步，有时候可以通过索引调整、缓存策略等其他方法来改善性能，而非直接采用反规范化。
