反范式化的一些准则

     在商业环境中，绝大多数超越第3范式的设计都是不切实际的。因为应用程序在3NF级别就能变现的相当出色。我们上述的很多例子，将指向箭头反过来就是先了反范式化。所以我们要对整体的结构有个比较深的认识，才确定我们是否范式话或者反范式化，范式化越深的东西越导致表的增多，也就意味着查询的join开销。

     总结一下反范式化的一些准则：

     分离活动和静态的数据，数据可分为独立的物理表，即

      活动和静态表。那些累计的历史数据导致我们占据了绝大多数的空间。这是影响性能的最经常的数据，在数据仓库设计中，我们经常将无效的静态的数据移植到数据仓库中，由于OLAP和数据挖掘。

     在表之间复制字段，在那些不是直接有链接表的之间复制字段，使得我们不必每次进行查询都要通过第3方表，越少的join操作，使得性能的大幅度提升。

     在夫表中建立统计字段，这样可以减去消耗大的聚合操作，但是实时更新会给我们带来另外的麻烦。

     分离繁重和轻松的字段，就像把活动和静态的数据数据表分离一样，这个避免持续物理扫描很少使用的数据字段，尤其是当这些字段不包含空值。这是一个潜在的合理利用4NF在分离表格分为两个表格，相关的一对一关系。