Millised on olemasole lähenemised andmebaaside kujundamisel?

Põhialused lähenemised andmebaaside projekteerimisel:

• Normaliseerimine (Normalization): Andmete korraldamise protsess andmebaasis, et vähendada liigset ja parandada terviklikkust. Põhineb normaalvormidel (1NF, 2NF, 3NF, BCNF, 4NF, 5NF).
• Denormaliseerimine (Denormalization): Vastupidine normaliseerimise protsess, kus teadlikult sisestatakse liigsed andmed, et parandada päringute jõudlust, sageli suurendades andmeuuendamise keerukust.
• Entiteedi-seos (Entity-Relationship Model, ER Model): Graafiline mudel, mida kasutatakse andmebaasi struktuuriliste nõuete esitamiseks. Kirjeldab objekte (üksusi) ja nende vahelisi seoseid.
• Objektorienteeritud lähenemine (Object-Oriented Approach): Andmebaaside projekteerimine, mis põhineb objektorienteeritud programmeerimise kontseptsioonidel (klassid, objektid, pärimine, polümorfism). Kasutatakse objektorienteeritud andmebaasides.
• Mõõt- ja fakti modelleerimine (Dimensional Modeling): Lähenemine, mida sageli kasutatakse andmehoidlate ja analüütiliste andmebaaside projekteerimisel. Põhineb fakti tabelitel (sündmustel) ja mõõtmetabelitel (kontekst). Näited: "tähtschema" (star schema) ja "lumekimp" (snowflake schema).

Näited lähenemiste kasutamisest:

• Normaliseerimine: Transaktsioonisüsteemid (OLTP), kus oluline on andmete terviklikkus ja liigse vähendamine.
• Denormaliseerimine: Aruandlus- või analüütikasüsteemid (OLAP), kus andmete lugemiskiirus on kriitiline.
• Entiteedi-seos: Reldusandmebaaside algusfaasis, struktuuri visualiseerimiseks.
• Objektorienteeritud lähenemine: Süsteemid, mis on tihedalt integreeritud objektorienteeritud koodiga või kasutavad NoSQL andmebaase, mis on suunatud objektidele (näiteks dokumentandmebaasid).
• Mõõt- ja fakti modelleerimine: Andmehoidlate, BI-aruannete ja analüütiliste süsteemide loomine.