如把博客列表中的内容拆分出去，访问列表的时候不读取博客内容，为纵深的逻辑关系。
大表水平拆分
举例说明：在一个论坛系统里，管理员经常会发一些帖子，这些帖子要求在每个分类列表里都要置顶。
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设计方案一：在发帖表里增加一列用来标示是否是管理员发帖，这样在每个分类列表展示时就需要对发帖表查询两次，一次是置顶帖，一次是普通帖，然后将两次结果合并。如果发帖表内容较大时，查询置顶帖的性能开销会比较大。
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设计方案二：将置顶帖存放在一个单独的置顶表里。因为置顶帖数量相比会很少，但访问频率很高，这样从发帖表里分拆开来，访问的性能开销会少很多。
合适的数据类型
如果数据量一样，但数据类型更小的话，数据存放同样的数据就会占用更少的空间，这样检索同样的数据所带来的IO 消耗自然会降低，性能也就很自然的得到提升。此外，MySQL 对不同类型的数据，处理方式也不一样，比如在运算或者排序操作中，越简单的数据类型操作性能越高，所以对于要频繁进行运算或者排序的字段尽量选择简单的数据类型。
案例2:
假定学生关系表为 Student (学号、姓名、年龄、所在学院、学院地点、学院电话)，关键字为单一关键字“学号”，因为存在如下决定关系：
（学号）-> (姓名、年龄、所在学院、学院地点、学院电话)
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即存在非关键字段“学院地点”、“学院电话”对关键字段“学号”的传递函数依赖。 它也会存在数据冗余，更新异常、插入异常和删除异常的情况。正确应把学生关系表分为如下两个表：
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学生：（学号、姓名、年龄、所在学院）
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学院：（学院、地点、电话）
范式化优缺点
范式化的优点：
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重复数据少，不冗余；
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维护更新快；
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范式化的表更小，可在内存中运行。
范式化的缺点：
查询的时候经常需要很多关联，增加查询的代价。也可能使一些索引策略失效，因为范式化将列放在不同的表中，而这些列在一个表中本可以属于同一个索引。
反范式化的优缺点
反范式化的优点：
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避免关联，几乎所有数据可以在一张表中显示。
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可以设计有效的索引。
反范式化的缺点：
冗余数据多，更小维护麻烦，删除数据时也容易丢失重要信息。
数据表设计的建议
没有冗余的数据库设计可以做到，但是，没有冗余的数据库未必是最好的数据库，有时为了提高运行效率，就必须降低范式标准，适当保留冗余数据。具体做法：在概念数据模型设计时遵守第三范式，降低范式标准的工作放到物理数据模型设计时考虑。降低范式就是增加字段，允许冗余。
另外，《阿里巴巴Java开发手册》，数据库的表设计允许适当冗余，以提升SQL查询的性能，避免表的关联查询。
适度冗余，减少join的关联
冗余更新频率不高，但是查询频率极高的字段。如订单中的商品名称、微博发帖中的用户昵称。
（编辑：漯河站长网）
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