将字段拆分为多个表会产生更快的查询吗？请考虑以下两种情况：
Table1
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int PersonID
text Value1
float Value2
或
Table1
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int PersonID
text Value1
Table2
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int PersonID
float Value2
如果Value1和Value2总是一起显示，我想第一个场景总是更快，因为第二个架构需要两个SELECT语句。
但是你有没有选择第二种情况？如果预计记录数量真的很大？
答案 0 :(得分：0)
这称为Vertical partitioning，在某些特定情况下，可能会产生更好的性能。
来自Wikipedia：
即使已经规范化，垂直分区也超出了规范化和分区列。也可以使用不同的物理存储来实现垂直分区;例如，在不同设备上存储不常使用或非常宽的列是一种垂直分区的方法。
垂直分区的一种常见形式是从表中快速查找（快速查找）静态数据中拆分（慢速查找）动态数据，其中动态数据的使用频率与静态数据不同。
在两个新创建的表中创建视图会恢复原始表，但会降低性能，但访问静态数据时性能会提高，例如：用于统计分析。
您可能有兴趣查看以下文章，了解MySpace如何，何时以及使用垂直分区来解决其可缩放问题的时间：
答案 1 :(得分：0)
考虑您的架构1：有2个表。如果您只使用personID和Value2插入大量数据（最终将为value1插入null），那么它将是次优的。在这种情况下，Schema2会更好。 （想想学校的学术部门/学生上面提到的例子，每个学生都有一个与他有关系的部门。哪一个更好？Schema1？Schema 2）
如果value1和value2都在一起（比如说SSN，FirstName，LastName）Schema1（一个表）是理想的
一般的经验法则是你会将非规范化模式（table1）用于readonly /或大部分只读表和schema2（2个表）用于只写/大部分写入（或者写入次数超过读取次数非常大）价值）表
答案 2 :(得分：0)
如果文本定期是一个非常大的文档，甚至有些时候它不需要访问其他两列，我会将它们分开。对于非常少量的行，您将看不到太多差异。尝试数百万行，扫描表所需的工作量变得非常不同。数据规范化的任何规则都不会导致您将它们拆分。 http://www.bkent.net/Doc/simple5.htm是一个非常好的参考。像许多问题一样，答案取决于细节。如果所有这些问题都有一个简单的答案，DBMS可以做到，你甚至不必考虑它。
答案 3 :(得分：0)