რა არის ნორმალიზაცია და დენორმალიზაცია მონაცემთა ბაზებთან მუშაობის კონტექსტში?

ნორმალიზაცია — ეს მონაცემთა ბაზაში მონაცემების ორგანიზაციის პროცესია, რათა შემცირდეს გადამეტება და გაუმჯობესდეს მონაცემთა მთლიანობა. დენორმალიზაცია — ეს არის გადამეტებული მონაცემების დამატების პროცესი მონაცემთა ბაზაში, რათა გაუმჯობესდეს შეკითხვების შესრულების სიჩქარე.

ნორმალიზაცია:

• მთავარი პრინციპები: განმეორებადი ჯგუფების აღმოფხვრა, დაუკავშირებელი ატრიბუტების დამოკიდებულებების აღმოფხვრა.
• ნორმალიზაციის ფორმები (ძირითადი):
  • 1NF (პირველი ნორმალური ფორმა): კოლონებში ატომური მნიშვნელობები, განმეორებადი ჯგუფების არარსებობა.
  • 2NF (მეორე ნორმალური ფორმა): 1NF + ნაწილობრივი დამოკიდებულებების არარსებობა.
  • 3NF (მესამე ნორმალური ფორმა): 2NF + ტრანზიტული დამოკიდებულებების არარსებობა.
  • ბოის-კოდას ნორმალური ფორმა (BCNF): უფრო მკაცრი ვერსია 3NF-ის.
• უპირატესობები:
  • მონაცემთა გადამეტების შემცირება (ადგილის ეკონომია).
  • მონაცემთა კონსისტენციის გაუმჯობესება.
  • მონაცემების ცვლილების გამარტივება (ჩამატება, განახლება, წაშლა).
• მომწიფებულობები:
  • ცხრილების რაოდენობის გაზრდა.
  • ცხრილების გაერთიანება საჭირო ხდება სრული ინფორმაციის მისაღებად (JOIN-ები), რაც შეიძლება შეაფერხოს შეკითხვების შესრულება.

დენორმალიზაცია:

• მთავარი პრინციპები: ცნობიერად დარღვევა ნორმალიზაციის წესების, რათა გაადვილდეს მონაცემების კითხვა.
• ტიპიური მეთოდები:
  • მონაცემების დუბლირება (მაგალითად, საქონლის სახელის შენახვა შეკვეთების ცხრილში).
  • ცხრილების გაერთიანება.
  • აგრეგირებული მნიშვნელობების წინასწარი გამოთვლა.
• უპირატესობები:
  • შეკითხვების შესრულების სიჩქარის გაზრდა (განსაკუთრებით SELECT).
  • JOIN-ების რაოდენობის შემცირება.
  • შეიძლება იყოს სასარგებლო ანგარიშგებებისთვის და OLAP სისტემებისთვის.
• მომწიფებულობები:
  • მონაცემების გადამეტების გაზრდა (ადგილის დაკარგვა).
  • მონაცემების შეუთავსებლობის რისკი.
  • მონაცემების ცვლილების გამარტივება (საჭიროა მონაცემების განახლება რამდენიმე ადგილას).

ნორმალიზაციის და დენორმალიზაციის არჩევანი დამოკიდებულია პროგრამის სპეციფიკაზე, პრიორიტეტებზე (მონაცემთა მთლიანობა თუ შესრულების სიჩქარე) და შეკითხვების ბუნებაზე. ჩვეულებრივ, ნორმალიზაცია გამოიყენება OLTP სისტემებში (ონლაინ ტრანზაქციები), ხოლო დენორმალიზაცია — OLAP სისტემებში (ანალიტიკური დამუშავება) ან კრიტიკულ ნაწილებში, სადაც მნიშვნელოვანია შესრულების სიჩქარე.