Содержание
- Уменьшает дублирование данных
- Логически сгруппировать данные
- Обеспечивает ссылочную целостность данных
- Уменьшить производительность базы данных
- Требуется детальный анализ и дизайн
Компьютерные базы данных есть везде, от банков (для регистрации учетных записей клиентов) до веб-сайтов (для хранения контента). Базы данных работают лучше всего, когда хорошо спроектированы. Нормализация базы данных означает разработку структуры, которая хранит данные логическим и связанным способом. Наиболее распространенным является нормализация всех баз данных, и этот процесс имеет свои преимущества и недостатки.
Уменьшает дублирование данных
Базы данных могут содержать значительное количество информации, возможно, миллионы или миллиарды фрагментов данных. Нормализация базы данных уменьшает ее размер и предотвращает дублирование данных, обеспечивая сохранение всех данных только один раз.
Логически сгруппировать данные
Разработчикам приложений, которые создают программы, которые «общаются» с базой данных, легче работать с нормализованной базой. Доступ к данным организован более логично, так же, как объекты реального мира, представленные ими. Это позволяет легко проектировать, писать и изменять приложения.
Обеспечивает ссылочную целостность данных
Ссылочная целостность - это наложение отношений между данными в соединенных таблицах. Без этого данные в таблице могут потерять соединения с другими таблицами, с которыми связаны данные. Это приводит к осиротевшим и противоречивым данным. Стандартная база данных с объединениями между таблицами может предотвратить это.
Уменьшить производительность базы данных
Сильно нормализованная база данных с множеством таблиц и объединений между ними работает медленнее, чем другая без этих атрибутов. Если слишком много людей используют его одновременно, скорость будет снижена. В некоторых случаях определенное количество «денормализации» требуется для улучшения производительности.
Требуется детальный анализ и дизайн
Нормализация базы данных является сложной и трудной задачей. Большие базы данных со значительными объемами информации, например представления о банках, нуждаются в тщательном анализе и проектировании, прежде чем их стандартизировать. Знание об использовании базы данных, например, о том, должна ли она быть оптимизирована для чтения, записи или и того и другого, также влияет на процесс нормализации. Слабо нормализованная база данных может плохо и неэффективно хранить данные.