정상적인화 및 탈정은 데이터 효율적으로 구성하는 데 사용되는 두 개의 데이터베이스 설계 기술입니다. 각 접근 방식은 시스템의 특정 요구에 따라 장점과 단점이 있습니다. 이러한 기술을 적용 할 때 이해하고 효과적인 데이터베이스 관리에 필수적입니다.

의약

정상적인화는 중복과 의존성을 줄이기 위해 데이터를 정리합니다. 일반적으로 큰 테이블을 작은, 관련 테이블으로 분할하는 것이 포함됩니다. 이 과정은 데이터 일관성을 보장하고 유지 보수를 단순화합니다.

특정 규칙에 각각 몇몇 정상적인 모양이 있습니다. 가장 일반적인 것은 첫번째 정상적인 모양 (1NF), 두번째 정상적인 모양 (2NF) 및 3번째 정상적인 모양 (3NF)입니다. 더 높은 정상적인 모양은 더 정제 자료 구조를 형성하고 그러나 자주 사용합니다.

제품 설명

Denormalization는 테이블을 결합하거나 읽기 성과를 개량하기 위하여 중복 자료를 추가합니다. 그것은 쿼리 실행을 가속화할 수 있는 자료 검색 도중 필요로 하는 결합의 수를 감소시킵니다.

탈정은 성능 향상을 위해, 그것은 데이터 일관성과 저장 요구 사항을 증가 할 수있다. 그것은 종종 데이터 창고 및 읽기 무거운 응용 프로그램에 사용됩니다.

Approaches를 균형 잡히기

정상적인화와 정정 사이 선택은 신청의 특정한 필요에 달려 있습니다. 데이터 무결성을 지키기 위하여 전처리 시스템. 분석 체계는 더 빠른 자료 접근을 위한 denormalization를 호의할지도 모릅니다.

  • 데이터 일관성
  • Query 성능
  • 저장 효율성
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