რის შემთხვევაშია მონაცემების დენორმალიზაცია აუცილებელი?

დენორმალიზაცია შეიძლება იყოს გამართლებული იმ შემთხვევებში, როდესაც შეკითხვების შესრულების სიჩქარე კრიტიკულია და სტანდარტული ნორმალიზაციის ფორმები იწვევს ზედმეტ დროს ხარჯებს ცხრილების გაერთიანებაზე.

ძირითადი შემთხვევები დენორმალიზაციისთვის:

• კითხვის შესრულების სიჩქარის გაუმჯობესება: მონაცემების დუბლირებით ან აგრეგირებული ველების შექმნით, JOIN ოპერაციების რაოდენობის შემცირება.
• მონაცემების მომზადება ანგარიშებისთვის ან ანალიზისთვის (OLAP): ხშირად გამოიყენება დენორმალიზებული სტრუქტურები (მაგალითად, ვარსკვლავები ან Schneeflocke), რათა გაადვილდეს რთული ანალიტიკური შეკითხვების შესრულება.
• სპეციფიკური შეკითხვებისთვის ოპტიმიზაცია: თუ ბევრი ხშირად გამოყენებადი შეკითხვა მოითხოვს მონაცემებს სხვადასხვა ცხრილიდან, დენორმალიზაცია შეიძლება შეამციროს მათი შესრულების დრო.
• მჭიდროდ დაკავშირებული მონაცემებით მუშაობა: ზოგიერთ შემთხვევაში, როდესაც მონაცემები ბუნებით მჭიდროდ დაკავშირებულია და იშვიათად განახლდება დამოუკიდებლად, დენორმალიზაცია შეიძლება გაამარტივოს მოდელი და გაზარდოს შესრულება.
• მონაცემების ქეშირება: ხშირად მოთხოვნადი მონაცემებისთვის შექმნილი დენორმალიზებული "ქეშ-ცხრილები".

აუცილებელია ყურადღებით შეაფასოთ შესრულების სარგებელი და პოტენციური ნაკლოვანებები:

• მონაცემების ზედმეტი გამეორება: შეიძლება გამოიწვიოს კონსისტენციის პრობლემები განახლებების დროს.
• მრავალმხრივი წერის ოპერაციები: მონაცემების განახლება ან დამატება შეიძლება საჭირო გახდეს რამდენიმე ადგილას.
• მეტი შენახვის მოცულობა: მონაცემების გამეორება ზრდის ბაზის ზომას.
• მოწყობის სირთულე: დენორმალიზებული სქემა შეიძლება იყოს ნაკლებად ინტუიციური და რთული შენარჩუნებისთვის.