如何应用规范化理论优化数据库逻辑结构，减少数据冗余？请结合案例进行说明。

数据库规范化是逻辑设计中的一项核心技术，它通过一系列的规范化过程（如1NF、2NF、3NF等）来组织数据库中的数据，确保减少数据冗余和提高数据一致性。要成功应用规范化理论，首先要对业务需求有深入理解，并能够将这些需求转化为实体-关系图（E-R图），再将其转换成关系模型。在此过程中，规范化理论是设计高效数据库的关键。这里，推荐的资料《数据库设计详解：逻辑结构设计》将为你提供详尽的指导和案例，帮助你深刻理解规范化理论。

参考资源链接：[数据库设计详解：逻辑结构设计](https://wenku.csdn.net/doc/3d3bu0awib?spm=1055.2569.3001.10343)

以一个订单处理系统的数据库设计为例，起初我们可能会有一个包含订单、客户和产品信息的单一大表。如果没有进行规范化，同一客户信息在不同订单中重复存储，这不仅导致数据冗余，还可能在更新客户信息时产生不一致性问题。通过规范化，我们首先将数据分解到1NF，确保所有列都是原子性的，然后是2NF，消除部分依赖，最后到3NF，消除传递依赖。每个步骤都旨在消除数据冗余并确保数据的独立性。

具体来说，客户信息应该存储在单独的表中，订单表通过外键与客户表关联。产品信息也应有独立的表，并与订单通过外键关联。这种设计不仅减少了数据冗余，还提高了数据的完整性和查询的效率。在这个过程中，规范化理论的应用确保了每个表的设计都遵循最小的数据冗余原则，同时保持了数据之间的逻辑关联。

应用规范化理论需要考虑业务的具体需求和预期的数据库性能，因此，建议在设计过程中反复测试和评估不同规范级别对数据库性能的影响。通过这种方式，你可以确保数据库设计既满足业务需求又具有良好的性能表现。为了更深入学习规范化理论及其在数据库设计中的应用，推荐查看《数据库设计详解：逻辑结构设计》这一资料，它不仅讲解了理论，还提供了实用的案例，帮助你在实践中更好地掌握规范化技术。

参考资源链接：[数据库设计详解：逻辑结构设计](https://wenku.csdn.net/doc/3d3bu0awib?spm=1055.2569.3001.10343)