数据库设计时要满足规范化这个道理大家都非常清楚，甚至有数据库的三范式, 好吧, 这有点让我想起了机器人的三定律.但是否数据的规范化程度越高越好呢？这还是由实际需求来决定。
因为规范化越高，那么产生的关系就越多，关系过多的直接结果就是导致表之间的连接操作越频繁，而表之间的连接操作是性能较低的操作，直接影响到査询的速度，所以，对于査询较多的应用，就需要根据实际情况运用逆规范化对数据进行设计，通过逆规范化来提高査询的性能。
例如，移动电话的用户每月都会査询自己的账单，账单信息一般包含用户的名字和本月消费总金额，设想一下，如果用户的姓名和属性信息存放在一个表中，假设表名为A,而用户的 编号和他对应的账单信息存放在另外一张B表中，那么，用户每次查询自己的月账单时，数据库査询时都要进行表连接，因为账单表B中并不包含用户的名字，所以必须通过关联A表取 过来，如果在数据库设计时考虑到这一点，就可以在B表增加一个冗余字段存放用户的名字， 这样在査询账单时就不用再做表关联，可以使査询有更好的性能。
反规范的好处是降低连接操作的需求、降低外码和索引的数目，还可能减少表的数目，相 应带来的问题是可能出现数据的完整性问题。加快查询速度，但会降低修改速度。因此，决定 做反规范时，一定要权衡利弊，仔细分析应用的数据存取需求和实际的性能特点，好的索引和 其他方法经常能够解决性能问题，而不必采用反规范这种方法。
在进行反规范操作之前，要充分考虑数据的存取需求、常用表的大小、一些特殊的计算（例 如合计）、数据的物理存储位置等。常用的反规范技术有增加冗余列、增加派生列、重新组表 和分割表。
- 增加冗余列：指在多个表中具有相同的列，它常用来在查询时避免连接操作。
- 增加派生列：指增加的列来自其他表中的数据，由其他表中的数据经过计算生成。增 加的派生列其作用是在查询时减少连接操作，避免使用集函数。
- 重新组表：指如果许多用户需要查看两个表连接出来的结果数据，则把这两个表重新 组成一个表来减少连接而提高性能.
另外，逆规范技术需要维护数据的完整性。无论使用何种反规范技术，都需要一定的管理 来维护数据的完整性，常用的方法是批处理维护、应用逻辑和触发器。
1. 批处理维护是指对复制列或派生列的修改积累一定的时间后，运行一批处理作业或存 储过程对复制或派生列进行修改，这只能在对实时性要求不高的情况下使用.
2. 数据的完整性也可由应用逻辑来实现，这就要求必须在同一事务中对所有涉及的表进 行增、删、改操作.用应用逻辑来实现数据的完整性风险较大，因为同一逻辑必须在所有的应 用中使用和维护，容易遗漏，特别是在需求变化时，不易于维护。
3. 另一种方式就是使用触发器，对数据的任何修改立即触发对复制列或派生列的相应修 改，触发器是实时的，而且相应的处理逻辑只在一个地方出现，易于维护•一般来说，是解决 这类问题比较好的办法。