Normalleşme ve denormalleştirme, veri verimli bir şekilde organize etmek için kullanılan iki veritabanı tasarımı tekniğidir. Her yaklaşım, bir sistemin belirli ihtiyaçlarına bağlı olarak avantajları ve dezavantajları vardır.

Normalleşme

Normalizasyon, büyük tabloları daha küçük, ilgili masalara bölmeyi içerir. Bu işlem verileri tutarlı ve basit bir bakım sağlar.

Bazı normal formlar vardır, her biri belirli kurallarla. En yaygın olanı İlk Normal Form (1NF), İkinci Normal Form (2NF), ve Üçüncü Normal Form (3NF). Daha normal formlar daha ayrıntılı veri yapısı ama daha az sıklıkla kullanılır.

Denormalizasyon

Denormalizasyon, tabloları birleştirerek veya okuma performansını geliştirmek için reddant verileri ekliyor. Veriler retrieval sırasında ihtiyaç duyulan katılma sayısını azaltır ve bu da sorgu yürütmesini hızlandırabilir.

Normalleştirme performansı artırabilirken, veri tutarsızlıklarını ve depolama gerekliliklerini ortaya çıkarabilir. Sık sık veri savaşır ve okuma-heavy uygulamaları kullanılır.

Yaklaşımları Balancing the Approaches

Normalleşme ve denormalleştirme arasında seçim, uygulamanın özel ihtiyaçlarına bağlıdır. İşlemsel sistemler veri bütünlüğü sağlamak için normalleşmeye öncelik verir. Analytical sistemler daha hızlı veri erişimi için denormalleştirmeyi tercih edebilir.

  • Data tutarlılık
  • Sorgu performansı
  • Depolama verimliliği verimliliği
  • Bakım karmaşıklığı