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正規化的目的是降低資料的重覆性、避免資料更新異常。然而，正規化只是建立資料表的原則，而非鐵的定律。如果過度正規化，在查詢來自於多個資料表的大量資料時，會造成效能下降。因此，若要以查詢(select)效能為考量，必須進行適當的反正規化，亦即將原來的第三正規化降成第二正規化，或是將第二正規化降成第一正規化。

所以B是錯的!!

例：描述客戶資料的正規化資料表為「客戶」與「國籍」。

客戶(客戶編號，姓名，國籍編號)

國籍(國籍編號，名稱，人口數)

此設計方法，可以使用關鍵字的查詢，很快查詢到資料，例如查詢客戶編號或國籍編號。但是，若要查詢這兩張資料表所結合(join)的資料時，將會影響查詢效能。因此，將「國籍」做反正規...

正規化的目的是降低資料的重覆性、避免資料更新異常。然而，正規化只是建立資料表的原則，而非鐵的定律。如果過度正規化，在查詢來自於多個資料表的大量資料時，會造成效能下降。因此，若要以查詢(select)效能為考量，必須進行適當的反正規化，亦即將原來的第三正規化降成第二正規化，或是將第二正規化降成第一正規化。

所以B是錯的!!

例：描述客戶資料的正規化資料表為「客戶」與「國籍」。

客戶(客戶編號，姓名，國籍編號)

國籍(國籍編號，名稱，人口數)

此設計方法，可以使用關鍵字的查詢，很快查詢到資料，例如查詢客戶編號或國籍編號。但是，若要查詢這兩張資料表所結合(join)的資料時，將會影響查詢效能。因此，將「國籍」做反正規化，可以改善效能的問題。

反正規化之後：

客戶(客戶編號，姓名，國籍編號，名稱，人口數)

但是，在進行反正規化之後可能又會產生資料重覆的問題，以及資料更新的異常問題。