Для чего нужна денормализация в базе данных?

Денормализация используется для повышения производительности запросов в реляционных базах данных. Она предполагает преднамеренное отступление от нормальных форм путем избыточного хранения данных или объединения таблиц, чтобы уменьшить количество соединений (JOIN) при выборке данных.

Основные причины применения денормализации:

• Ускорение чтения: Меньшее количество JOIN-операций значительно ускоряет выполнение запросов, особенно при работе с большими объемами данных.
• Упрощение запросов: Запросы могут стать проще и короче, поскольку не требуется выполнять многоэтапные соединения.
• Подготовка данных для отчетности: Денормализованные структуры часто используются для построения витрин данных или агрегированных таблиц, оптимизированных под аналитические запросы.
• Особенности аппаратной платформы: Иногда денормализация помогает оптимизировать использование дискового пространства и I/O операций.

Недостатки денормализации:

• Избыточность данных: Те же данные хранятся в нескольких местах, что увеличивает объем базы данных.
• Сложность обновления и удаления: Изменение или удаление данных требует модификации в нескольких таблицах одновременно, что усложняет логику и повышает риск несогласованности данных.
• Нарушение целостности данных: Повышается вероятность возникновения аномалий при вставке, обновлении или удалении данных из-за избыточности.
• Усложнение проектирования и сопровождения: Схема базы данных становится менее интуитивно понятной и сложнее в поддержке.

Денормализация применяется избирательно и должна быть тщательно продумана, основываясь на анализе производительности конкретных запросов и компромиссе между скоростью чтения и сложностью записи/поддержания целостности данных.