非规范化数据设计

数据规范化是我们在设计数据库时最常使用的技术之一，它分解表为更小的部分以消除冗余的数据。但对于某些情况，非规范化设计是必须的。

非规范化设计指在设计数据库时，不采用范式化（normalization）方法来保证数据表的设计符合规范化形式。通常出于以下考虑：

1. 有些时候数据数量非常大，按照规范化的设计可能会导致查询效率低下。
2. 规范化的设计可能会导致多表关联查询操作频繁，另一个问题是在多表关联时引入的额外开销。
3. 规范化是一种折衷策略，代价是需要保证不重复数据的同步更新操作，这可能会使简单的更新操作变得很麻烦。

非规范化设计的常见情况

1. 数组字段

数组类型的字段通常被用来储存在数量不确定的数据。通常，我们会将数据以comma-separated-values (CSV)的形式存储。例如，一个名为“employees”的表包含以下两个字段：name和hobbies。hobbies字段可能包含多个爱好，储存在一个数组中。

| name | hobbies                |
|------|------------------------|
| Bob  | reading, running, hiking|
| Tom  | swimming, cycling       |
| Lucy | eating, shopping        |

这种情况下，我们可能会发现查询人员根据爱好会比较困难，通常我们需要将hobbies字段分割存储到独立表中以便更容易进行查询。但如果我们数据量较小, 少于10000条记录，而且经常需要查询人员的爱好，那么使用非规范化设计也许是正确的方法，可以减少数据表的关联查询。

2. 集合型字段

某些字段可能会包含集合类型的数据，例如一个会员表会包含会员资格信息、会员所属组织信息等等。集合型字段可以使用数组来组织，而非规范化设计可以使查询语句更加直观和容易编写。例如下面是一个包含会员id和所属组织信息字段的表。

| Member ID | Organizations |
|-----------|----------------|
| 101       | Org A, Org B, Org C |
| 102       | Org C, Org D |
| 103       | Org B |

这种情况下，如果我们需要根据组织名查询会员信息，可能需要使用比较复杂的查询语句，例如使用`LIKE '%Org A%'`。但如果每个会员仅属于一个组织，那么使用非规范化设计不仅没有什么好处，反而会使查询更加麻烦。

3. 聚合型字段

一些字段是基于数据聚合的，例如一个sales表包含以下字段：salesrep ID、month、product ID和sales amount。我们可能需要每个Salesrep月度销售总额, 这可以通过对表进行分组计算得到。但对于某些查询，我们可能需要单独查询每个Salesrep单月的销售情况，这时我们可以通过创建新表来储存这些聚合值，避免每次查询时重新计算。这种方式在数据量大，或者查询需求比较特殊时可能更有效率。

非规范化设计的缺点

非规范化的设计也有明显的缺点，以下是一些可能存在的问题：

1. 数据冗余：非规范化设计容易导致数据冗余，这通常会导致更新、插入或删除操作更加复杂。这种冗余可能会导致数据不一致或者存在错误的数据。
2. 数据储存：非规范化设计会导致数据量更大，需要更多的存储空间。
3. 数据查询：非规范化设计可能会使一些查询更加复杂，因为进行查询时经常需要去重或对嵌套集合进行操作。
4. 数据库容错性：非规范化设计容易出现故障，并且不易纠正。这样导致数据无能力保持一致性。

结论

在数据库设计时，非规范化设计应该是一个必要的考虑因素。如果数据量较小，查询需求明确，采用非规范化设计能让我们获得更好的查询效率。但如果数据很大，非规范化设计可能会导致查询效率低下，更新插入等操作更加困难。在设计过程中，需要根据实际场景来进行权衡取舍。

代码片段

下面是示例代码展示如何使用非规范化设计：

--创建一个employees表，包含名称和hobbies字段
CREATE TABLE employees (
  name VARCHAR(50),
  hobbies VARCHAR(128) 
);

--插入数据
INSERT INTO employees (name, hobbies)
VALUES ('Bob', 'reading, running, hiking'),
       ('Tom', 'swimming, cycling'),
       ('Lucy', 'eating, shopping');

--查询名叫Tom的员工的姓名和爱好
SELECT name, hobbies FROM employees WHERE name = 'Tom';