反范式化数据库涉及有意引入冗余或合并表，以优化读取性能和简化查询复杂性。这是在数据库范式化（结构化以最小化数据重复）之后进行的，但需要进行调整以解决特定的性能瓶颈。目标是减少常见查询所需的连接次数，这可以提高读密集型应用程序的响应时间。常见技术包括添加冗余列、预计算聚合值、将相关表展平为单一结构或使用物化视图。
例如，考虑一个包含规范化表 orders、order_items 和 products 的电商数据库。查询以显示订单摘要（产品名称、数量和价格）将需要连接所有三个表。为了进行反范式化，您可以在 order_items 表中直接添加一个 product_name 列，这样在进行基本显示时就无需与 products 表连接。同样，在 orders 表中存储一个 total_price 列（从 order_items 预先计算得到），可以避免在频繁读取时重新计算总和。另一种方法是合并具有一对一关系的表，例如将 user_profiles 和 user_settings 合并到单个 users 表中，如果它们经常一起访问。
然而，反范式化会引入权衡。冗余数据增加了存储成本并使更新复杂化——例如，更改产品名称将需要更新所有相关的 order_items 记录。为了降低不一致的风险，在写入时使用数据库触发器或应用程序逻辑来同步重复值。反范式化在有选择地应用于高影响查询（例如仪表盘或频繁访问的 API 端点）时最有效。首先从规范化模式开始，通过性能分析识别性能关键的读取操作，然后仅对必要的组件进行反范式化。这种平衡方法在满足特定性能需求的同时保持数据完整性，而不会使整个结构过于复杂。