Apa itu denormalization? Bilakah anda boleh memilih untuk menafikan pangkalan data?-tutorial mysql-php.cn

Apa itu denormalization?

Denormalization adalah teknik pengoptimuman pangkalan data yang digunakan untuk meningkatkan prestasi pertanyaan pangkalan data dengan menambahkan data yang berlebihan atau dengan mengumpulkan data. Berbeza dengan normalisasi, yang bertujuan untuk meminimumkan redundansi data dan kebergantungan dengan menganjurkan data ke dalam jadual berasingan, denormalization dengan sengaja memperkenalkan redundansi menjadi pangkalan data relasi untuk meningkatkan prestasi baca. Teknik ini amat berguna dalam senario di mana pangkalan data dibaca dan keperluan untuk mendapatkan semula data yang lebih cepat melebihi manfaat mengekalkan struktur yang normal sepenuhnya.

Proses penentuan sering melibatkan membuat salinan data yang berlebihan atau data pra-agregat ke dalam satu jadual untuk mengurangkan keperluan untuk gabungan yang kompleks dan memakan masa merentasi pelbagai jadual. Sebagai contoh, dalam pangkalan data e-dagang, bukannya mempunyai jadual berasingan untuk pelanggan dan pesanan yang dihubungkan melalui kunci asing, anda mungkin menggabungkan maklumat pelanggan yang sering diakses dengan butiran pesanan dalam satu jadual untuk mempercepat pengambilan data pesanan.

Walau bagaimanapun, sementara penentuan dapat meningkatkan prestasi pertanyaan dengan ketara, ia juga memperkenalkan cabaran yang berkaitan dengan penyelenggaraan data dan konsistensi, kerana sebarang kemas kini data perlu digunakan untuk pelbagai lokasi untuk memastikan data disegerakkan.

Apakah manfaat prestasi yang berpotensi untuk menafikan pangkalan data?

Denormalization boleh memberikan beberapa manfaat prestasi, terutamanya dalam persekitaran di mana prestasi membaca adalah kritikal. Beberapa kelebihan utama termasuk:

Mengurangkan operasi gabungan: Dengan menduplikasi data dan jadual pra-menyertai, denormalization mengurangkan keperluan untuk operasi gabungan yang kompleks, yang boleh mahal dari segi masa pemprosesan. Ini membawa kepada pelaksanaan pertanyaan yang lebih cepat, terutamanya dalam sistem yang sering membaca data.
Prestasi baca yang lebih baik: Denormalization sering menghasilkan lebih sedikit jadual yang diakses semasa pertanyaan, yang dapat mempercepatkan pengambilan data dengan ketara. Ini amat bermanfaat untuk aplikasi dengan nisbah baca-to-write yang tinggi, seperti analisis data atau sistem pelaporan.
Pertanyaan yang dipermudahkan: Skema denormalized sering membenarkan pertanyaan SQL yang lebih mudah dan lebih mudah. Daripada pertanyaan yang kompleks yang melibatkan pelbagai gabungan, satu jadual tunggal boleh dipersoalkan untuk mendapatkan data yang diperlukan, yang dapat mengurangkan kerumitan dan masa yang diperlukan untuk pengoptimuman pertanyaan.
Kecekapan cache yang dipertingkatkan: Dengan denormalization, lebih banyak data boleh disimpan dalam memori atau cache kerana jadual yang lebih sedikit diperlukan untuk memenuhi pertanyaan. Ini boleh membawa kepada penggunaan sumber sistem yang lebih baik dan peningkatan prestasi keseluruhan.
Sokongan untuk Skalabiliti: Dalam sistem yang diedarkan, denormalization dapat membantu meningkatkan skalabilitas dengan mengurangkan keperluan untuk data silang nod, yang dapat menjadi hambatan dalam sistem berskala besar.

Walau bagaimanapun, penting untuk menimbang manfaat ini terhadap kelemahan yang berpotensi, seperti peningkatan keperluan penyimpanan dan cabaran mengekalkan konsistensi data.

Bagaimanakah penentuan mempengaruhi integriti data dan konsistensi?

Denormalization boleh memberi kesan yang signifikan terhadap integriti data dan konsistensi disebabkan oleh pengenalan data yang disengajakan. Berikut adalah beberapa cara di mana penyataan dapat mempengaruhi aspek -aspek ini:

Peningkatan risiko ketidakkonsistenan data: Dengan data berlebihan yang disimpan di beberapa tempat, terdapat risiko ketidakkonsistenan yang lebih tinggi. Jika data dikemas kini di satu lokasi tetapi tidak pada orang lain, ia boleh membawa kepada percanggahan dan kesilapan dalam sistem.
Kerumitan dalam penyelenggaraan data: Mengekalkan integriti data menjadi lebih kompleks dengan denormalization. Sebarang perubahan kepada data, seperti kemas kini atau penghapusan, mesti diuruskan dengan teliti untuk memastikan semua salinan data dikemas kini secara serentak. Ini boleh menyebabkan peningkatan kerumitan dalam logik aplikasi dan potensi kesilapan manusia.
Ketergantungan pada Logik Aplikasi: Untuk mengekalkan konsistensi data dalam pangkalan data denormalized, aplikasi sering perlu melaksanakan logik tambahan untuk mengendalikan kemas kini di beberapa jadual. Ini boleh memperkenalkan titik kegagalan tambahan dan meningkatkan kerumitan permohonan.
Cabaran dalam Pemulihan Data: Sekiranya berlaku rasuah atau kerugian data, pulih data dalam pangkalan data denormalized boleh menjadi lebih mencabar kerana keperluan untuk mendamaikan pelbagai salinan data.

Walaupun cabaran ini, reka bentuk yang teliti dan pelaksanaan amalan pengurusan data yang mantap dapat mengurangkan beberapa risiko ini. Teknik seperti menggunakan pencetus, prosedur tersimpan, atau kemas kini transaksional dapat membantu memastikan data tetap konsisten merentasi pangkalan data.

Bilakah anda harus mempertimbangkan kembali dari denormalized ke struktur pangkalan data yang dinormalisasi?

Beralih dari denormalized ke struktur pangkalan data yang dinormalisasi mungkin diperlukan dalam situasi tertentu di mana manfaat penyataan tidak lagi melebihi kelemahannya. Berikut adalah beberapa senario di mana anda mungkin mempertimbangkan untuk kembali:

Peningkatan Operasi Tulis: Jika nisbah menulis-to-dibaca dalam aplikasi anda meningkat, overhead mengekalkan konsistensi data dalam struktur denormalized mungkin menjadi terlalu tinggi. Normalisasi dapat mengurangkan kerumitan penyelenggaraan data dan memastikan integriti data yang lebih baik.
Isu Konsistensi Data: Jika anda mengalami ketidakkonsistenan data atau kesilapan yang kerap disebabkan oleh cabaran mengekalkan struktur yang diselaraskan, kembali kepada skema yang dinormalisasi dapat membantu mengurangkan isu -isu ini dan meningkatkan kualiti data.
Kekangan penyimpanan: Denormalization sering memerlukan lebih banyak ruang penyimpanan kerana redundansi data. Sekiranya penyimpanan menjadi kebimbangan, kembali ke struktur normal dapat membantu mengurangkan jejak penyimpanan keseluruhan pangkalan data.
Kemas kini dan pemadaman yang kompleks: Jika permohonan anda memerlukan kemas kini atau pemadaman yang kerap dan kompleks yang sukar untuk dikendalikan dalam skema denormalized, normalisasi dapat memudahkan operasi ini dan mengurangkan risiko anomali data.
Model data yang lebih mudah diperlukan: Jika model data aplikasi menjadi terlalu kompleks kerana denormalization, kembali ke struktur normal dapat memudahkan skema dan memudahkan untuk mengurus dan memahami.
Pematuhan dan tadbir urus data: Dalam beberapa kes, keperluan pengawalseliaan atau dasar tadbir urus data mungkin memerlukan struktur data yang lebih normal untuk memastikan kawalan dan kebolehkesanan data yang lebih baik.

Apabila mempertimbangkan suis kembali ke struktur yang dinormalisasi, penting untuk menilai kesan terhadap prestasi aplikasi dan memastikan bahawa pengubahsuaian yang diperlukan dibuat kepada logik dan pertanyaan aplikasi untuk menampung perubahan. Di samping itu, perancangan dan ujian yang teliti adalah penting untuk memastikan peralihan yang lancar tanpa mengganggu fungsi sistem.

Atas ialah kandungan terperinci Apa itu denormalization? Bilakah anda boleh memilih untuk menafikan pangkalan data?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!