რას ნიშნავს დენორმალიზაცია მონაცემთა ბაზაში?

ნორმალიზაცია გამოიყენება რელაციურ მონაცემთა ბაზებში შეკითხვების შესრულების გაუმჯობესებისთვის. იგი მოიცავს მიზანმიმართულ გადახრას ნორმალურ ფორმებიდან მონაცემების ზედმეტი შენახვის ან მაგიდების გაერთიანების გზით, რათა შემცირდეს შეკავშირებების (JOIN) რაოდენობა მონაცემების აღებისას.

ნორმალიზაციის გადახრის ძირითადი მიზეზები:

• კითხვის სიჩქარის გაზრდა: ნაკლები JOIN ოპერაციები მნიშვნელოვნად აჩქარებს შეკითხვების შესრულებას, განსაკუთრებით დიდი მონაცემების მოცულობით.
• შეკითხვების გამარტივება: შეკითხვები შეიძლება გახდეს უფრო მარტივი და მოკლე, რადგან მრავალსაფეხურიანი გაერთიანებები საჭირო არ არის.
• მონაცემების მომზადება ანგარიშებისთვის: ნორმალიზებული სტრუქტურები ხშირად გამოიყენება მონაცემთა საწყობების ან ანალიტიკური შეკითხვებისთვის ოპტიმიზირებული გაერთიანებული მაგიდების მშენებლობაში.
• ჰარდვერის პლატფორმის მახასიათებლები: ზოგჯერ ნორმალიზაცია ეხმარება დისკის სივრცის გამოყენების და I/O ოპერაციების ოპტიმიზაციაში.

ნორმალიზაციის უარყოფითი მხარეები:

• მონაცემების ზედმეტი გამეორება: იგივე მონაცემები ინახება რამდენიმე ადგილას, რაც ზრდის მონაცემთა ბაზის ზომას.
• განახლებისა და წაშლის სირთულე: მონაცემების შეცვლა ან წაშლა მოითხოვს ცვლილებებს რამდენიმე მაგიდაში ერთდროულად, რაც რთულացնում ლოგიკას და ზრდის გაუგებრობების რისკს.
• მონაცემთა მთლიანობის დარღვევა: ზედმეტობის გამო, მონაცემების ჩაწერის, განახლებისა და წაშლის დროს ანომალიების წარმოქმნის ალბათობა იზრდება.
• დიზაინის და შენარჩუნების სირთულე: მონაცემთა ბაზის სქემა ხდება ნაკლებად ინტუიციური და უფრო რთული შენარჩუნება.

ნორმალიზაცია უნდა განხორციელდეს შერჩევით და უნდა იყოს ყურადღებით დაგეგმილი, დაფუძნებული კონკრეტული შეკითხვების შესრულების ანალიზზე და კომპრომისზე კითხვების სიჩქარესა და მონაცემთა მთლიანობის შენარჩუნების სირთულეს შორის.