انتخاب طراحی پایگاه داده مناسب برای بهینه سازی عملکرد و حفظ یکپارچگی داده ها ضروری است.دو روش مشترک عادی سازی و غیر عادی سازی تفاوت های آنها کمک می کند تا در طراحی پایگاه های داده کارآمد مناسب برای نیازهای خاص کمک کند.

عادی سازی

عادی سازی شامل سازماندهی داده ها برای کاهش قرمزی و وابستگی است.این داده ها را به جداول متعدد مرتبط تقسیم می کند، هر کدام یک از آنها یک نهاد یا رابطه خاص را نمایندگی می کنند.این فرآیند ثبات داده ها را تضمین می کند و به روز رسانی ها را ساده می کند.

چندین فرم طبیعی وجود دارد که سه شکل اول رایج هستند: 1NF، 2NF و 3NF هر فرم قوانینی برای حذف داده های تکراری و اطمینان از ذخیره سازی داده های منطقی اعمال می کند.

حذف عادی

غیر عادی سازی شامل معرفی عمدا به یک پایگاه داده برای بهبود عملکرد خواندن است.این جداول را ترکیب می کند یا داده های اضافی را برای کاهش تعداد پیوست های مورد نیاز در طول پرس و جوها اضافه می کند.

این رویکرد می تواند سرعت بازیابی داده ها را افزایش دهد اما ممکن است منجر به افزایش الزامات ذخیره سازی و عدم توانایی داده های بالقوه در صورت عدم مدیریت دقیق شود.

نمونه های عملی

یک سیستم سفارش مشتری را در نظر بگیرید، با استفاده از عادی سازی، جزئیات مشتری و سفارش در جداول جداگانه ای که توسط یک کلید خارجی مرتبط است ذخیره می شوند.این تنظیمات به حداقل رساندن میزان رشد و به روز رسانی ساده است.

در مقابل، غیر عادی سازی ممکن است داده های مشتری و سفارش را به یک جدول واحد برای سرعت بخشیدن به تولید گزارش، با هزینه افزایش ذخیره سازی و پیچیدگی نگهداری ترکیب کند.

  • عادی سازی باعث کاهش Redundancy می شود
  • حذف کردن عملکرد خواندن را بهبود می بخشد
  • عادی سازی برای سیستم های معاملاتی مناسب است
  • کاهش مزایای گزارش و تجزیه و تحلیل