정상화 대 정정: 언제 및 연습에서 각각 적용하는 방법

정상적인화 및 탈정은 데이타를 효율적으로 구성하는 데 사용되는 데이터베이스 설계 기술입니다. 각 방법을 적용 할 때 이해하는 것은 데이터베이스 성능과 무결성을 최적화하는 데 필수적입니다.

정상화는 무엇입니까?

Normalization는 중복 및 의존성을 줄이기 위해 데이터를 정리합니다. 일반적으로 여러 관련 테이블에 데이터베이스를 분할하고 각 특정 법인 또는 개념을 대표합니다.

이 과정은 데이터 일관성과 단순화 유지 보수를 보장합니다. 일반적인 일반 양식에는 첫 번째 일반 양식 (1NF), 두 번째 일반 양식 (2NF) 및 세 번째 일반 양식 (3NF)이 포함됩니다.

Denormalization는 의도적으로 데이터베이스에 중복을 도입하는 과정입니다. 그것은 여러 테이블에서 몇 테이블에 데이터를 결합하여 읽기 성능을 향상시킵니다.

이 접근법은 쿼리 중 필요한 수를 줄일 수 있으며 데이터 검색 속도를 높일 수 있습니다. 그러나 데이터 업데이트 및 유지 보수의 복잡성을 높일 수 있습니다.

정상적인화는 데이터 무결성 및 일관성이 우선 순위일 때 적합합니다. 빈번한 업데이트가 발생할 경우 거래 시스템에 이상적입니다.

데이터 삽입, 업데이트, 삭제 중에 anomalies를 방지하기 위해 정상적인화. 데이터베이스가 확장되고 유지되는 데 필요한 경우도 유용합니다.

Denormalization는 조회 성과가 긴요한 읽을 무거운 환경에서 적합합니다. 그것은 수시로 자료 warehousing 및 보고 체계에서 사용됩니다.

denormalization를 적용해서 결합해서 쿼리 응답 시간을 크게 줄일 수 있습니다. 그러나 데이터 일관성을 피하기 위해 주의깊은 관리를 요구합니다.