数据库规范化如何影响大型查询的性能？

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　　数据库规范化通过模式分解最小化冗余来构建数据结构。它从根本上组织表，通过外键关系减少数据重复。对于大型查询，规范化对性能有显著影响。在确保数据完整性和减少更新异常的同时，它需要连接多个表来重构最初分解的数据。

　　BigQuery 的实时数据仓库替代方案这种分解产生了关键的性能权衡。规范化通常通过消除冗余数据来提高写入性能和存储效率。然而，对于跨规范化表检索数据的复杂查询，特别是大型分析查询，所需的连接成为主要开销。每个连接操作都会消耗CPU和内存；涉及的表越多、数据集越大，成本就越高。这可能导致读取性能下降。优化器的复杂性也显著增加。

　　为了管理针对规范化模式的大型查询的性能，关键实践包括战略性反规范化、适当的索引（尤其是外键和频繁过滤的列）、优化的连接策略（如哈希连接）、用于预计算复杂结果的物化视图以及增加内存分配。仔细分析查询模式可指导在何处应用这些优化，以平衡完整性需求和查询速度。