什么是数据库规范化(Database Normalization)？
数据库规范化用于数据库管理系统（DBMS），特别是关系数据库，以减少冗余信息，从而最大限度地减少数据异常。异常可能来自分组不当或冗余的信息，并可能造成一系列影响，例如不正确的数据插入或删除一整组数据。通过使用数据库规范...
数据库规范化用于数据库管理系统（DBMS），特别是关系数据库，以减少冗余信息，从而最大限度地减少数据异常。异常可能来自分组不当或冗余的信息，并可能造成一系列影响，例如不正确的数据插入或删除一整组数据。通过使用数据库规范化，可以避免这些异常，并且通常会释放内存，以便数据库能够更有效地运行。规范化函数应该定期使用，大约一周一次，使数据库保持新鲜并且没有意外的问题。
规范化可以消除可能导致删除整个数据组的异常。
故意的冗余数据，但这种情况通常会发生在数据库设计者尽了最大努力的情况下。例如，对于一个员工数据库，员工可能会被列在多个表中。当大量冗余发生时，会出现异常。数据库管理员通常无法捕获所有冗余数据，所有数据库的管理问题都是由一个单一的数据库管理器来完成的数据库规范化是删除或移动重复的信息。如果不需要这些信息，那么它将从数据库中删除。对于其他表中需要的数据，规范化旨在创建更好的关系表。规范化函数将分解大型表，将纠正和增强数据之间的关系，并将信息隔离，使数据库上的数据修改更容易通过减去重复数据，通常会释放内存，从而使数据库运行更平稳、更快。
由于拒绝或忘记规范化数据库，会出现异常情况，并且会使信息变得无用。更新异常是指有人更新数据，但没有更改目标数据，数据库将创建一个高度冗余的新记录。如果出现插入异常，将向数据库中添加一个记录，但在新记录下不能添加任何内容。删除异常将随机删除一条记录。这些只是数据库未规范化时发生的一些常见异常。
没有明确的标准告诉管理员何时应该使用规范化函数来确保数据库的有效性。调度数据库一周一次的标准化通常是最好的，因为这样可以避免一周内添加的所有新信息出现异常。较小的数据库可能每月进行一次标准化，而且非常大的数据库应该每周执行两次，因为数据量越大，发生异常的几率就越高，但是没有标准，因此数据库管理员通常会选择他或她认为最适合数据库的时间表。
规范化可以消除可能导致删除整个数据组的异常。故意的冗余数据，但这种情况通常会发生在数据库设计者尽了最大努力的情况下。例如，对于一个员工数据库，员工可能会被列在多个表中。当大量冗余发生时，会出现异常。数据库管理员通常无法捕获所有冗余数据，所有数据库的管理问题都是由一个单一的数据库管理器来完成的数据库规范化是删除或移动重复的信息。如果不需要这些信息，那么它将从数据库中删除。对于其他表中需要的数据，规范化旨在创建更好的关系表。规范化函数将分解大型表，将纠正和增强数据之间的关系，并将信息隔离，使数据库上的数据修改更容易通过减去重复数据，通常会释放内存，从而使数据库运行更平稳、更快。
由于拒绝或忘记规范化数据库，会出现异常情况，并且会使信息变得无用。更新异常是指有人更新数据，但没有更改目标数据，数据库将创建一个高度冗余的新记录。如果出现插入异常，将向数据库中添加一个记录，但在新记录下不能添加任何内容。删除异常将随机删除一条记录。这些只是数据库未规范化时发生的一些常见异常。
没有明确的标准告诉管理员何时应该使用规范化函数来确保数据库的有效性。调度数据库一周一次的标准化通常是最好的，因为这样可以避免一周内添加的所有新信息出现异常。较小的数据库可能每月进行一次标准化，而且非常大的数据库应该每周执行两次，因为数据量越大，发生异常的几率就越高，但是没有标准，因此数据库管理员通常会选择他或她认为最适合数据库的时间表。
- 发表于 2020-07-10 16:30
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