正規化と非正規化は、データを効率的に整理するために使用される2つのデータベース設計技術です。各アプローチは、システム固有のニーズに応じて、利点と欠点を持っています。これらの技術を適用する方法は、効果的なデータベース管理のために不可欠であるときと方法を理解する。

正規化

正規化は、冗長性と依存性を低下させるためにデータを整理することを含みます。 これは、通常、大きなテーブルを小さく、関連テーブルに分割することを含みます。 このプロセスは、データの一貫性を確保し、メンテナンスを簡素化します。

特定の規則を持つ複数の通常のフォームがあります。最も一般的なのは、最初の通常フォーム(1NF)、第二のノーマルフォーム(2NF)、および第三のノーマルフォーム(3NF)です。より高水準の通常のフォームは、より詳細なデータ構造を精製しますが、頻繁に使用されます。

異常化

正規化は、テーブルを組み合わせたり、冗長なデータを追加したりして、読み取り性能を向上させることを含みます。データ検索時に必要な参加回数を削減し、クエリの実行を高速化できます。

異常化が性能を高めることができる間、それはデータ一貫性および貯蔵の条件を高めるかもしれません。それはデータ ウェアハウジングおよび読み重い適用で頻繁に使用されます。

アプローチのバランスをとる

正規化と非正規化のどちらを選択すると、アプリケーション固有のニーズによって異なります。トランザクションシステムは、データの完全性を確保するための正規化を優先します。分析システムは、より高速なデータアクセスのために異常化を好むかもしれません。

  • データ一貫性
  • クエリのパフォーマンス
  • 貯蔵の効率
  • メンテナンスの複雑さ