问题一：能否给出“写扩散”的一个实际案例？
能否给出“写扩散”的一个实际案例？
参考回答：
群发消息的场景。比如，往每个群员的收件箱中发一个消息，虽然这样要写很多冗余的数据，但当每个群员阅读消息时，性能会好很多，因为只需要查询自己的收件箱，而不需要去一个集中的地方拉取数据。
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问题二：“规范化”的数据库设计有什么特点？
“规范化”的数据库设计有什么特点？
参考回答：
主张每张表都是原子的，不含有不属于该维度的冗余数据。在读取时，通常需要通过外键join来获取其他维度的数据。这种设计对于写性能是非常友好的，但读取时可能需要查询大量其他维度的数据。
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问题三：“反规范化”为什么在互联网中越来越受欢迎？
“反规范化”为什么在互联网中越来越受欢迎？
参考回答：
“反规范化”在互联网中越来越受欢迎主要有两点原因。
第一，很多互联网场景是读多写少，优化读取性能更为重要。
第二，很多新兴的no sql数据库为了提升水平扩展能力，不支持join操作，因此更倾向于“反规范化”的设计。
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问题四：查询驱动(query-driven)的库表设计是什么样的？
查询驱动(query-driven)的库表设计是什么样的？
参考回答：
查询驱动(query-driven)的库表设计是针对每一种查询视图，设计一张单独的表。比如在MongoDB中，可以针对购物车视图单独新建一个集合，集合中的每个文档就是完整的购物车记录。这种设计方式能够直接满足特定的查询需求，提高查询效率。
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问题五：“规范化”和“反规范化”在设计数据库时应该如何权衡？
“规范化”和“反规范化”在设计数据库时应该如何权衡？
参考回答：
在设计数据库时，“规范化”和“反规范化”的权衡主要取决于具体的应用场景。如果应用是写密集型的，且数据一致性要求高，“规范化”可能更合适。如果应用是读密集型的，且对读取性能有较高要求，“反规范化”可能更为适合。但需要注意的是，随着冗余数据的增多，虽然读性能会提升，但写性能会下降，同时数据一致性的维护也会变得更加复杂。
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