როდის არის უკეთესი მონაცემთა ბაზის ნორმალიზაციის დაცვა და როდის დენორმალიზებული სტრუქტურის შექმნა?

დატანად აუცილებელია მონაცემთა ბაზის ნორმალიზაცია, რათა თავიდან აიცილოს მონაცემების ზედმეტი გამეორება და უზრუნველყოს მთლიანობა, რაც ამარტივებს განახლებებს და ამცირებს შეცდომების ალბათობას. იგი შესაბამისია, როდესაც მნიშვნელოვანია კონსისტენცია და მონაცემები ხშირად იცვლება.

დენორმალიზაცია გამოიყენება წაკითხვის შესრულების გაუმჯობესებისთვის, როდესაც საჭიროა სწრაფად მიიღოთ აგრეგირებული ან ხშირად მოთხოვნილი მონაცემები, მიუხედავად იმისა, რომ ეს იწვევს დუბლირებას და განახლებების სირთულეს.

არჩევანი დამოკიდებულია გამოყენების სცენარებზე:

• თუ სისტემა ორიენტირებულია ტრანზაქციებზე ხშირი ცვლილებებით და მთლიანობა მნიშვნელოვანია, უკეთესია ნორმალიზაცია.
• თუ სისტემა ორიენტირებულია ანალიტიკურ შეკითხვებზე ან მაღალი წაკითხვის დატვირთვაზე, დენორმალიზაცია გამართლებულია.

მაგალითი: OLTP სისტემებში ჩვეულებრივ ნორმალიზდება, ხოლო მონაცემთა საწყობებში (Data Warehouse) დენორმალიზდება ანგარიშგების გასაუმჯობესებლად.