데이터베이스의 비정규 화는 무엇입니까?

소개

매 초마다 바쁜 카페를 운영한다고 상상해보십시오. 별도의 인벤토리 및 주문 목록을 지속적으로 확인하는 대신 모든 주요 세부 사항을 읽기 쉬운 보드에 통합합니다. 이는 데이터베이스의 탈상성과 유사합니다. 의도적으로 중복성과 데이터 저장을 단순화함으로써 데이터 검색 속도를 높이고 복잡한 쿼리를 더 빠르고 효율적으로 만듭니다. 간소화 된 카페 작업과 마찬가지로 Denormalization은 데이터베이스가 원활하고 신속하게 실행되는 데 도움이됩니다. 이 안내서는 비정규 화의 개념, 그 이점 및 특히 유용 할 수있는 시나리오를 탐구 할 것입니다.

학습 결과

• 데이터베이스에서 탈상기화의 개념과 목표를 이해하십시오.
• 비정규 화와 관련된 이점과 트레이드 오프를 탐색하십시오.
• 탈피가 성능을 향상시킬 수있는 시나리오를 식별하십시오.
• 데이터베이스 디자인에 실수 기술을 효과적으로 적용하는 방법에 대해 알아보십시오.
• 실제 사례 및 사례 연구를 분석하여 실시간화를 확인하십시오.

목차

• 소개
• 비정규 화가 란 무엇입니까?
• 비정규 화의 장점
• 비정규 화의 단점
• 탈상기를 사용하는시기
• 비정규 화의 이점
• 트레이드 오프 및 고려 사항
• 비정규 화 기술
• 비정법 구현 : 모범 사례
• 결론
• 자주 묻는 질문

비정규 화가 란 무엇입니까?

denormalization은 데이터베이스를 정규화 한 다음 데이터베이스 테이블에 중복 열을 추가하는 프로세스입니다. 이 접근법은 일반적으로 성능을 최적화하는 데 사용되며 예를 들어, 많은 읽기 작업이 있고 비싼 조인이 문제가되는 경우에 사용될 수 있습니다. 반면에 정규화는 중복성을 제거하려고 시도하는 반면, 반면에 비정상화는 성능을 위해 중복성을 받아들입니다.

비정규 화의 장점

이제 아래에서 탈피의 장점을 살펴 보겠습니다.

• 개선 된 쿼리 성능 : 결합 수와 복잡한 집계를 제거하여 쿼리 출력 시간을 크게 향상시킬 수 있습니다. 데이터 액세스 시간이 본질 인 경우 강렬한 워크로드를 읽는 데 특히 도움이됩니다.
• 단순화 된 쿼리 디자인 : 비정규 화 스키마에는 더 적은 수의 테이블이 필요하므로 결합이 적으므로 많은 경우 쿼리가 더 쉬워집니다. 이는 실제로 개발자와 분석가가 더 쉬운 방법으로 쿼리를 작성하고 이해하도록해야합니다.
• 데이터베이스의 부하 감소 : 이렇게하면 더 적은 자원을 사용하여 형성 데이터베이스 서버에 압력을 가하는 압력을 최소화하기 때문에 결합과 집계가 적습니다.
• 향상된보고 및 ​​분석 : 데이터 또는 요약 테이블의 사전 응집은 더 빠른보고 및 분석을 촉진하는 데 사용될 수 있습니다. 이것은 복잡한 보고서를 작성해야하거나 많은 분석 쿼리를 수행하는 응용 프로그램에 특히 유용 할 수 있습니다.
• 더 빠른 데이터 검색 : 데이터베이스에서 가장 자주 사용되거나 계산되는 데이터를 저장하면 데이터 검색 프로세스의 응용 프로그램에 의해 소비되는 시간이 제거되어 전체 사용자 경험이 향상됩니다.

비정규 화의 단점

이제 아래에서 비정상화의 단점을 탐색합시다.

• 데이터 중복성 증가 : Denormalization은 여러 위치에 중복 데이터를 저장하여 중복성을 도입합니다. 이로 인해 데이터 불일치와 스토리지 요구 사항이 증가 할 수 있습니다.
• 복잡한 데이터 유지 보수 : 데이터 무결성 및 일관성 관리는 중복성으로 인해 더욱 어려워집니다. 여러 장소에 업데이트를 적용해야하므로 데이터 유지 보수의 복잡성과 오류 가능성이 높아집니다.
• 스토리지 요구 사항이 높아짐 : 중복 데이터는 스토리지 요구 사항이 증가 함을 의미합니다. 비정규 화 된 데이터베이스에는 정규화 된 데이터베이스에 비해 더 많은 디스크 공간이 필요할 수 있습니다.
• 쓰기 성능에 대한 잠재적 영향 : 읽기 성능이 향상되지만 중복 데이터를 업데이트해야하기 때문에 쓰기 작업이 더욱 복잡해지고 느려질 수 있습니다. 이것은 전반적인 쓰기 성능에 영향을 줄 수 있습니다.
• 데이터 불일치 위험 : 중복 데이터는 제대로 관리되지 않으면 불일치로 이어질 수 있습니다. 동일한 데이터의 다른 사본이 동기화되지 않아서 부정확하거나 오래된 정보를 초래할 수 있습니다.

탈상기를 사용하는시기

정규화는 올바른 시나리오에 적용될 때 강력한 도구가 될 수 있습니다. 다음은 사용을 고려할 수 있습니다.

성능 최적화

복잡한 결합 및 집계로 인해 데이터베이스 쿼리가 느려지면 탈피가 도움이 될 수 있습니다. 더 적은 수의 테이블로 데이터를 통합하면 여러 조인의 필요성이 줄어들어 쿼리 성능 속도를 크게 높일 수 있습니다. 이는 데이터의 빠른 검색이 중요한 재시험 환경에서 특히 유용합니다.

단순화 된 쿼리

탈피는 쿼리의 구조를 단순화 할 수 있습니다. 데이터가 사전 응집되거나 단일 테이블로 결합되면 종종 관리하고 이해하기 쉬운 간단한 쿼리를 작성할 수 있습니다. 이것은 SQL 문의 복잡성을 줄이고 개발을보다 간단하게 만들 수 있습니다.

보고 및 분석

모든 데이터가 관련된 보고서 및 분석 목적으로 제품을 요약하고 분석 해야하는 경우에도 불편화가 유리합니다. 작업하기 쉬운 양식으로 데이터를 요약하면 여러 테이블에 가입하지 않고도 성능과 보고서 작성 및 분석을 수행 할 수있는 성능을 향상시킬 수 있습니다.

읽기 성능 향상

데이터 읽기가 필수적 인 상황, 특히 응용 프로그램 또는 실시간에서는 탈피의 사용이 도움이 될 수 있습니다. 정보에 액세스하고 표시하는 데 가장 자주 사용되는 데이터를 저장하려면 공간을 전공해야합니다.

캐싱은 자주 액세스하는 데이터입니다

응용 프로그램이 데이터의 하위 집합에 자주 액세스하는 경우이 데이터를 쉽게 액세스 할 수있는 형식으로 저장하여 Denormalize가 도움이 될 수 있습니다. 이 접근법은 데이터를 반복적으로 가져오고 재결합 할 필요성을 감소시켜 전반적인 효율성을 향상시킵니다.

비정규 화의 이점

• 개선 된 쿼리 성능 : 대부분의 경우, 응답 시간이 줄어든 쿼리 성능을 향상시키기 위해 복잡한 결합 및 집계를 제거하기 때문입니다.
• 단순화 된 쿼리 설계 : 이 데이터 폭발은 쿼리가 쉽기 때문에 일반적으로 유리하다는 것을 보여줍니다. 개발자 및 분석가는 필요한 데이터를 얻기 위해서는 작업이 필요합니다.
• 데이터베이스의 부하 감소 : 데이터베이스의 부담을 완화시켜 성능 향상을 초래한다는 점에서 결합 및 집계가 줄어 듭니다.

트레이드 오프 및 고려 사항

• 데이터 중복성 증가 : 탈피는 복제 문제를 일으켜 데이터 이상과 더 큰 저장 공간의 발생을 유발할 수 있습니다.
• 데이터 유지 관리의 복잡성 : 데이터 유지 및 무결성과 같은 작업은 특히 업데이트가 여러 곳에서 이루어져야하기 때문에이 경우 더 어려워 질 수 있습니다.
• 쓰기 성능 영향 : 결과적으로 성능 향상은 다른 지점의 데이터를 포함하는 부문에 수행되어야하는 새로운 중복 영역에 새 데이터가 작성되므로 쓰기 작업은 복잡성과 대기 시간을 향상시킬 수 있습니다.

비정규 화 기술

• 테이블 병합 : 관련 테이블을 단일 테이블로 결합하여 조인 필요를 줄입니다. 예를 들어, 고객과 주문 테이블을 단일 테이블로 결합합니다.
• 중복 열 추가 : 고객 테이블에 직접 총 주문 금액을 저장하는 등 집계 또는 자주 액세스하는 데이터를 저장하는 추가 열을 소개합니다.
• 요약 테이블 작성 : 매개 변수가 변경 될 때만 재 계산되는 합 및 기타 수량을 포함하도록 요약 테이블 또는 구체화 된 뷰를 작성하십시오.
• 파생 데이터 저장 : 데이터베이스에 총, 평균 또는 기타 자주 사용되는 기타 자주 사용되는 정적 값을 저장하여 필요할 때마다 재 계산할 필요가 없습니다.

실습 예 : 비정규 화 구현

두 가지 주요 테이블이있는 전자 상거래 데이터베이스를 상상해보십시오. 대부분의 고객은 서비스 제공 업체가 제공하는 품질에 관심이 있습니다. 주문 테이블에는 주문에 관한 모든 정보가 포함되어 있으며 고객 테이블에는 고객에 관한 모든 정보가 보유됩니다.

정규화 된 스키마

고객 테이블

CustomerId	이름	이메일
1	앨리스	[이메일 보호]
2	단발	[이메일 보호]

주문 테이블

ORDERID	CustomerId	OrderDate	양
101	1	2024-01-01	250.00
102	2	2024-01-02	150.00
103	1	2024-01-03	300.00

정규화 된 스키마에서 고객 이름과 함께 모든 주문을 얻으려면 주문과 고객 테이블 사이에 가입을 수행해야합니다.

질문:

 Orders.OrderId, customer.Name, Orders.OrderDate, Orders.amount를 선택하십시오
주문에서
Orders.customerid = customer.CustomerId;

비정규 화 기술

테이블 병합

우리는 주문 및 고객 테이블을 단일 탈 정규화 된 테이블로 병합하여 조인의 필요성을 줄일 수 있습니다.

denormalized 주문 테이블

ORDERID	CustomerId	커스텀러 이름	이메일	OrderDate	양
101	1	앨리스	[이메일 보호]	2024-01-01	250.00
102	2	단발	[이메일 보호]	2024-01-02	150.00
103	1	앨리스	[이메일 보호]	2024-01-03	300.00

가입없이 쿼리 :

 OrderId, CustomerName, 이메일, OrderDate, 금액을 선택하십시오
denormalizedorders에서;

중복 열 추가

주문 테이블에 열을 추가하여 고객이 지출 한 총 금액과 같은 집계 또는 자주 액세스하는 데이터를 저장하십시오.

중복 열이있는 주문 테이블 업데이트

ORDERID	CustomerId	OrderDate	양	총체적
101	1	2024-01-01	250.00	550.00
102	2	2024-01-02	150.00	150.00
103	1	2024-01-03	300.00	550.00

총 지출로 주문을 가져 오는 쿼리 :

 OrderId, OrderDate, 양, TotalSpent를 선택하십시오
명령에서;

요약 테이블 생성

더 빠른보고를 위해 사전 응집 된 데이터를 저장할 요약 테이블을 작성하십시오.

요약 표 : CustomerTotals

CustomerId	총체	Totalamount
1	2	550.00
2	1	150.00

요약 테이블에 대한 쿼리 :

 CustomerID, Totalorders, TotalAmount를 선택하십시오
Customertotals에서;

파생 된 데이터 저장

각 고객의 평균 주문 금액과 같은 파생 값을 사전 계산 및 저장합니다.

파생 된 데이터가 포함 된 주문 테이블

ORDERID	CustomerId	OrderDate	양	avgorderamount
101	1	2024-01-01	250.00	275.00
102	2	2024-01-02	150.00	150.00
103	1	2024-01-03	300.00	275.00

평균 금액으로 주문을 가져 오는 쿼리 :

 OrderId, OrderDate, 금액, avgorderAmount를 선택하십시오
명령에서;

비정법 구현 : 모범 사례

• 쿼리 패턴 분석 : 결합을 제거하기 전에 결합을 줄임으로써 어떤 쿼리를 최적화 해야하는지, 더 빨리 수행 할 쿼리를 결정하는 것이 좋습니다.
• 균형 정규화 및 비정규 화 : 이 작업은 수혜자가 데이터 무결성과 성능 목표를 모두 충족시키기 위해 정규화와 비정규 화 사이의 올바른 트레이드 오프를 찾는 데 도움이되었습니다.
• 모니터 성능 : 데이터베이스의 성능을 지속적으로 평가하고 데이터가 변경되고 쿼리가 실행되는 경우 탈피 전략을 변경하는 것이 좋습니다.
• 문서 변경 : 데이터 무결성이 잘 이해되고 데이터를 유지 관리하는 절차를 확인하기 위해 개발 팀에 분명히 설명해야합니다.

결론

Denormalization은 데이터베이스 설계에서 특정 사용 사례의 성능을 크게 향상시킬 수있는 강력한 기술입니다. 제어 된 중복성을 도입함으로써 조직은 특히 재교육 및 분석 환경에서 쿼리 성능을 최적화하고 데이터 검색을 단순화 할 수 있습니다. 그러나 데이터 중복성 및 유지 보수 복잡성 증가와 같은 트레이드 오프를 신중하게 고려하고 신중하게 탈피 전략을 구현하는 것이 필수적입니다.

주요 테이크 아웃

• denormalization은 데이터베이스에 중복성을 추가하여 특히 읽기 작업이 포함 된 스트림에서 데이터베이스 성능을 향상시키는 프로세스입니다.
• denormalization은 쿼리 성능과 데이터 액세스의 용이성을 향상시키는 한 중복성 및 데이터 유지 관리 측면에서 비용이 많이 듭니다.
• 효과적인 피식은 쿼리 패턴에 대한 신중한 분석, 정규화 균형 및 지속적인 성능 모니터링이 필요합니다.

자주 묻는 질문

Q1. 비정규 화의 주요 목표는 무엇입니까?

A. 비정규 화의 주요 목표는 중복성을 도입하고 복잡한 조인의 필요성을 줄임으로써 쿼리 성능을 향상시키는 것입니다.

Q2. 데이터베이스를 언제 비난하는 것을 고려해야합니까?

A. 응용 프로그램이 무겁거나 자주보고 또는 분석이 필요하거나 쿼리 성능이 중요한 문제 일 때 비정규 화를 고려하십시오.

Q3. 비정규 화의 잠재적 인 단점은 무엇입니까?

A. 잠재적 인 단점에는 데이터 중복성 증가, 데이터 유지 보수의 복잡성 및 쓰기 성능에 대한 부정적인 영향이 포함됩니다.

Q4. 정규화와 비정규 화 균형을 잡을 수있는 방법은 무엇입니까?

A. 쿼리 패턴을 분석하고, 가장 큰 이점을 제공하는 위치에 선택적으로 탈피를 적용하고, 성능을 모니터링하여 올바른 균형을 찾으십시오.

위 내용은 데이터베이스의 비정규 화는 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!