在数据建模的背景下，非规范化是指通过故意引入冗余或将相关信息组合到单个表中来战略性地优化数据库设计的过程。此方法通常用于提高读取性能、最大限度地减少查询期间的联接操作并满足应用程序的特定需求。虽然在某些情况下有效，但反规范化可能会损害数据完整性、准确性和一致性，并且可能并不适合所有应用程序和要求。
与非规范化相反，规范化是将关系数据库组织成表的系统过程，其目标是减少数据的冗余和依赖性。这是通过将数据分解为单独的实体、强制引用完整性并保持一致性来实现的。规范化有助于消除冗余存储，提供最佳查询性能，并促进对底层数据库数据的高效更新。然而，规范化的数据库结构可能需要复杂的联接操作来从多个表中检索信息，从而导致查询性能降低。
在规范化和非规范化之间进行选择应该是基于应用程序的特定需求的明智决定，并考虑读/写访问模式、性能要求和可扩展性考虑等因素。不同的应用程序通常有不同的要求和约束，这决定了最合适的数据建模方法。
非规范化的一个常见用例是在报告或决策支持系统中，其中查询需要跨多个维度聚合大量历史数据或执行复杂的计算，并且主要重点是优化查询性能。在这种情况下，将数据非规范化为扁平表或汇总表可以帮助降低查询的复杂性并提高数据检索的速度。这一原则应用于星型和雪花模式等数据仓库方法中，其中事实表通常是非规范化的并链接到维度表。
在AppMaster平台的上下文中，非规范化可用于通过最大限度地减少从后端获取信息所需的表和连接操作的数量，来促进 Web 和移动应用程序的数据高效检索。这可以通过减少延迟和提高整体性能来帮助增强用户体验。 AppMaster移动应用平台采用服务器驱动的方式，允许客户在不更新底层应用的情况下更新UI组件和业务逻辑，进一步强调了通过非规范化优化数据检索的重要性，特别是在高流量和时间敏感的使用中案例。
然而，非规范化也并非没有缺点。在数据库中引入冗余可能会使数据完整性和一致性的管理变得复杂，因为发生更改时同一数据的多个实例必须保持同步。这可能会导致代码复杂性和潜在错误增加，特别是在影响冗余数据的更新、插入和删除操作期间。此外，非规范化的数据结构可能会消耗更多的存储空间，这在资源或与存储消耗相关的成本有限的环境中可能是一个问题。
为了最大限度地减少这些缺点，应深思熟虑地实现非规范化数据库设计，并仔细考虑性能和可管理性之间的权衡。可以应用物化视图、索引和缓存等技术来在数据检索的效率和维护数据一致性的复杂性之间取得平衡。
总之，非规范化是一种强大而有效的技术，可用于提高数据库驱动应用程序的性能和响应能力，特别是在读取密集型和高负载场景中。如果明智地应用，非规范化可以在查询性能和用户体验方面带来切实的好处，而不会过度损害数据完整性和一致性。作为数据建模的重要组成部分，非规范化在帮助AppMaster实现 Web、移动和后端应用程序的快速、稳健开发以满足不同的客户需求和用例方面发挥着关键作用。
