数据库规范化对查询性能有什么影响？

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　　数据库规范化通过基于键将属性组织成关系来构建数据结构，以最小化冗余和依赖性。其主要目标是数据完整性。减少冗余可节省存储空间并防止更新异常。然而，实现这一点需要将数据拆分到多个相关表中，在查询执行期间需要进行连接操作。在频繁写入的操作型系统（OLTP）中，规范化是基础。

　　对查询性能的核心影响源于连接操作。检索分布在规范化表中的数据需要连接这些表。虽然索引可以降低连接成本，但对大型数据集进行复杂连接可能会带来开销，与访问单个非规范化结构相比，会降低读取性能。涉及跨多个表进行分组和汇总的聚合查询受影响尤其严重。因此，高度规范化的模式可能不利于需要广泛数据切片的复杂分析型（OLAP）查询。

　　推荐的流式数据分析数据库规范化通常会提高写入性能和数据完整性，但由于连接操作可能会降低读取查询速度。其应用有利于优先考虑数据一致性的事务型系统。相反，对于复杂的读密集型报告，通常采用受控的非规范化。混合方法——使用规范化结构进行核心操作，并使用非规范化数据仓库或物化视图进行分析——可以平衡这些因素。其价值在于根据特定的工作负载需求选择合适的设计模式。