数据库规范化始终是数据管理员的痛苦世界。规范化对于正确维护数据库至关重要。 如果在本地和远程数据库上进行规范化，可能会出现哪些性能问题？
答案 0 :(得分：2)
我建议您不要只考虑“性能问题”。
数据库的可维护性也是一个非常大的问题！
当您必须更改数据库中的一个地址时，您必须更改三个或更多表中的条目（统一），而不是维护问题。这也可能是性能问题。
答案 1 :(得分：2)
规范化对大多数数据库设计至关重要。性能不仅仅针对select语句进行测量，也适用于插入更新和删除。例如，假设您已经进行了非常规化并将公司名称存储在多个表中。公司名称更改，现在而不是影响一条记录的一次更新，您需要5次更新，检测1,500,000条记录。
或者，非规范化结构可能难以查询（为规范化结构构建查询语言）。例如，假设您决定在customer表中存储每个客户的公司地址和家庭住址。现在假设您要查找CA中的客户数量。现在，您必须查询两个字段才能获取此数据并将它们一起添加。假设您现在需要添加第二个业务地址（某些业务具有多个位置），现在您需要更改数据库结构和所有依赖于该结构的查询。
答案 2 :(得分：1)
我不会说这是常识的痛苦。
当你将某些东西归结为某种东西时，你实际上只是看到它不会有冗余数据，这应该是非常明显的原因。
现在，如果您不知道Noramlization是什么，请检查this Wikipedia Entry。
在设计数据结构时，您很快就会发现许多事情可能会自行重复，如果是这样，您可以随时提取并在模型中进行抽象。与您一起获得外键，候选键，主键和索引，这将有助于您加快搜索速度并使我们更容易。
然而，有些时候人们倾向于“过度”-noramlzie，但这可能不会那么糟糕。
为诺拉丁化提供动力！
规范化概述
第一范式（1NF）
第一范式（1NF）设置非常 有组织的数据库的基本规则： 从中删除重复列 同桌。为其创建单独的表 每组相关数据和 使用唯一列标识每一行 或一组列（主键）。 第二范式（2NF）
第二范式（2NF）
进一步解决了删除的概念 重复数据：满足所有人 第一范式的要求。 删除适用的数据子集 多行表和地方 他们在不同的表格中。创建 这些新表之间的关系 和他们的前辈一起使用 外键。第三范式 （3NF）
第三范式（3NF）
向前迈出了一大步：满足所有人 要求的第二个正常 形成。删除不是的列 取决于主键。第四 正常形式（4NF）
最后，第四范式（4NF）
还有一项要求：满足所有要求 第三次正常的要求 形成。如果有，则关系是4NF 没有多值依赖。
引自this article。
答案 3 :(得分：1)
如果你想要在 中使用数据库一段时间后，正常化只会非常痛苦！
将具有大量实体的系统规范化太远通常会导致性能问题，但很少会导致维护问题。通常，数据库越规范化，就越容易看到通过什么链接到哪里。
与大多数情况一样，所需的实际标准化水平在很大程度上取决于应用程序。
答案 4 :(得分：1)
“我听说即使是第三种普通形式也很难将数据库规范化。”
我认为你有听力问题。一个人在错误的礼堂里。
但话说回来，如果反其道而行之，那将是“你听到别人说的另一件事”。
所以我不打扰，除了鼓励你尝试正确记录规范化的优点（例如，“无冗余数据库”，这意味着数据库无法包含矛盾的数据） ，以及所谓的（大部分是假的）缺点（例如，“失去表现”），然后为自己做一些批判性的思考。
并不是没有这么好的文档，这个问题已经讨论了几十年了。