反规范化不仅是一种新兴的数据处理方式，也是一种很有争议的可行性方案。在此背景下，本文将为您带来一个关于“反规范化”的案例，以帮助您了解这种数据处理方式的利与弊。
先来了解一下，什么是反规范化。反规范化即是对数据表进行冗余字段的添加，以提高查询速度和优化数据的查询。这种方法可提高数据表的性能，但同时也会增加存储和空间成本。大多数人都认为规范化是一种最好的数据管理方式，但有些情况下，反规范化也可以变得非常有用。
那么，反规范化的利与弊有哪些呢？此前的文章“反规范化的问题”为该问题进行了详细解释。在此不再赘述。现在咱们来讲一讲反规范化的应用案例。
在数据管理方面，数据分析公司“Datademy”提出了一种案例来展示反规范化如何能够为数据分析提供实际效益。该公司在其一篇名为”The Case Against Denormalization”的文章中，详细说明了一种分析客户行为的情况。在这个案例中，该公司遇到了一个典型的问题：要求选择数据进入BI工具或放入定制的数据存储库。
为了解决这个问题，该公司采用了反规范化。他们把数据汇总成一个大型表中的“宽表”（denormalized wide table），并将其存储在定制的数据库存储库中。这样，该公司能够同时进行许多查询，包括对交叉分析和缺失值的分析。
通过这种方式，数据分析公司减少了时间和存储成本。他们利用反规范化的方法来优化数据管理，最终达到了更好的数据分析效果。这种方法使得数据分析更加高效和准确。
总之，反规范化虽然不是所有情况下都是最佳方案，但在某些情况下能够为数据分析提供实际效益。如果您想在分析客户行为上取得成功，请尝试使用类似于Datademy的反规范化方法。
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