规范化和非规范化的区别

一、规范化和非规范化的区别

在数据处理领域，规范化和非规范化是两个重要的概念。规范化是指将一个不符合规范的数据集转化为符合某种规范的数据集的过程。通过规范化可以提高数据的一致性和可靠性。相反，非规范化则是指不遵循某种规范来处理数据。

规范化可以有效的解决数据冗余和不一致性等问题，同时提高数据的查询和修改效率。例如，在一个电商网站的顾客信息表中，顾客姓名和顾客地址都可能重复出现，通过规范化处理可以将顾客信息分散到多张表中，减少冗余信息的存储。这样，当修改顾客信息的时候，只需要修改一张表中的信息，就能影响到所有存有此信息的其它表，提高数据一致性。

相反，非规范化会导致数据存储冗余、查询效率低下、数据不一致等问题。例如，在一个电商网站的订单中，订单中包含的商品信息可能会被重复存储多次。这将导致存储空间的浪费和查询效率的降低。同时，当修改订单信息的时候，需要修改多次重复的商品信息，这将导致数据不一致性。

二、规范化和非规范化的实例

1.规范化的实例

假设有一个电商网站的用户订单表，该表包括订单号、订单日期、商品编号、商品名称、商品单价、数量、总金额等字段。其中，商品编号、商品名称、商品单价这三个字段可能会重复出现，即在多个订单中所购买的商品都可能是同样的商品。为了规范化这个表，可以将商品信息单独存储在一个商品信息表中，商品信息表中包括商品编号、商品名称、商品单价等字段。在用户订单表中，只需要存储商品编号，并添加对商品信息表的外键约束即可。这样，就能有效减少冗余信息的存储，提高数据一致性。

2.非规范化的实例

假设有一个学生成绩表，该表包括学生ID、姓名、年龄、课程名称、课程编号、分数等字段。由于每个学生可能会选修多个课程，因此一个学生的信息可能会在多行中重复出现。此时，可以使用非规范化的方式存储数据，即将学生信息和课程信息分别存储在不同的表中，然后将这两个表通过学生ID和课程编号建立关联。这样，即使一个学生有多个成绩记录，也不必重复存储学生信息。但是，这种非规范化的方案会导致查询时需要进行多表连接，影响查询效率。同时，当修改学生信息时，也需要修改多个与之相关的课程信息表，容易导致数据不一致性。