Was ist die Denormalisierung in Datenbanken?

Einführung

Stellen Sie sich vor, Sie führen ein geschäftiges Café, in dem jede Sekunde zählt. Anstatt ständig separate Inventar- und Bestelllisten zu überprüfen, konsolidieren Sie alle wichtigen Details auf eine leicht zu lesende Karte. Dies ähnelt der Denormalisierung in Datenbanken: Durch die absichtliche Einführung von Redundanz und die Vereinfachung der Datenspeicherung beschleunigt sie das Abrufen von Daten und macht komplexe Abfragen schneller und effizienter. Genau wie bei Ihren optimierten Caféoperationen hilft Denormalisierung die Datenbanken reibungslos und schnell. Dieser Leitfaden wird sich mit dem Konzept der Denormalisierung, seinen Vorteilen und den Szenarien befassen, in denen es besonders nützlich sein kann.

Lernergebnisse

• Verstehen Sie das Konzept und die Ziele der Denormalisierung in Datenbanken.
• Erforschen Sie die Vorteile und Kompromisse im Zusammenhang mit der Denormalisierung.
• Identifizieren Sie Szenarien, in denen die Denormalisierung die Leistung verbessern kann.
• Erfahren Sie, wie Sie Denormalisierungstechniken im Datenbankdesign effektiv anwenden.
• Analysieren Sie Beispiele und Fallstudien in realer Welt, um die Denormalisierung in Aktion zu sehen.

Inhaltsverzeichnis

• Einführung
• Was ist Denormalisierung?
• Vorteile der Denormalisierung
• Nachteile der Denormalisierung
• Wann ist die Denormalisierung zu verwenden
• Vorteile der Denormalisierung
• Kompromisse und Überlegungen
• Denormalisierungstechniken
• Umsetzung der Denormalisierung: Best Practices
• Abschluss
• Häufig gestellte Fragen

Was ist Denormalisierung?

Die Denormalisierung ist ein Prozess der Normalisierung einer Datenbank und dem Hinzufügen der redundanten Spalten in die Datenbanktabellen. Dieser Ansatz wird normalerweise zur Optimierung der Leistung verwendet und kann beispielsweise verwendet werden, wenn viele Lesevorgänge vorhanden sind und teure Anschlüsse zu einem Problem werden. Die Normalisierung dagegen versucht, Redundanz zu entfernen, während die Denormalisierung dagegen die Redundanz aus Gründen der Leistung akzeptiert.

Vorteile der Denormalisierung

Lassen Sie uns nun die Vorteile der Denormalisierung unten untersuchen:

• Verbesserte Abfrageleistung: Die Denormalisierung kann die Ausgangszeit der Abfrage erheblich steigern, indem die Anzahl der Verbindungen und die komplexe Aggregation beseitigt wird. Es ist besonders hilfreich, intensive Workloads zu lesen, bei denen Zeit für den Datenzugriff von Wesentlichen ist.
• Vereinfachtes Abfragendesign: Die Denormalisierten Schemata erfordern weniger Tabellen und daher weniger Verbindungen, und daher sind in vielen Fällen die Abfragen einfacher. Dies sollte den Entwicklern und Analysten tatsächlich erleichtern, Abfragen auf einfachere Weise zu schreiben und zu verstehen.
• Reduzierte Last in der Datenbank: Weniger Verknüpfungen und Aggregationen sind immer günstig, da dies den Druck minimiert, der auf dem Formationsdatenbankserver ausgeübt wird, weshalb weniger Ressourcen verwendet werden.
• Verbesserte Berichterstattung und Analyse: Vorabaggregation von Daten- oder Zusammenfassungstabellen Denormalisierung kann verwendet werden, um eine schnellere Berichterstattung und -analyse zu fördern. Dies kann besonders nützlich für Anwendungen sein, bei denen komplizierte Berichte erstellt werden müssen oder viele analytische Abfragen durchführen.
• Schnelleres Datenab Abrufen: Das Speichern der am häufigsten verwendeten oder berechneten Daten in der Datenbank beseitigt die Zeit, die von der Anwendung im Datenabrufprozess verbraucht wird, wodurch die allgemeine Benutzererfahrung verbessert wird.

Nachteile der Denormalisierung

Lassen Sie uns nun Nachteile der Denormalisierung unten untersuchen:

• Erhöhte Datenreduktion : Denormalisierung führt eine Redundanz durch, indem doppelte Daten an mehreren Stellen gespeichert werden. Dies kann zu Datenkonsistenzen und erhöhten Speicheranforderungen führen.
• Komplexe Datenwartung : Die Verwaltung der Datenintegrität und -konsistenz wird mit Redundanz schwieriger. Aktualisierungen müssen an mehrere Orte angewendet werden, wodurch die Komplexität der Datenwartung und das Potenzial für Fehler erhöht werden.
• Höhere Speicheranforderungen : Redundante Daten bedeuten erhöhte Speicheranforderungen. Denormalisierte Datenbanken erfordern möglicherweise mehr Speicherplatz im Vergleich zu normalisierten Datenbanken.
• Potenzielle Auswirkungen auf die Schreibleistung : Während die Leseleistung verbessert, können Schreibvorgänge komplexer und langsamer werden, da redundante Daten aktualisiert werden müssen. Dies kann die Gesamtschreibleistung beeinflussen.
• Datenkonsistenzrisiken : Redundante Daten können zu Inkonsistenzen führen, wenn sie nicht ordnungsgemäß verwaltet werden. Verschiedene Kopien derselben Daten können nicht synchronisiert werden, was zu ungenauen oder veralteten Informationen führt.

Wann ist die Denormalisierung zu verwenden

Die Denormalisierung kann ein leistungsstarkes Werkzeug sein, wenn es in den richtigen Szenarien angewendet wird. Wenn Sie es in Betracht ziehen, es zu verwenden:

Leistungsoptimierung

Wenn Ihre Datenbankabfragen aufgrund komplexer Verknüpfungen und Aggregationen langsam sind, kann die Denormalisierung helfen. Durch die Konsolidierung von Daten in weniger Tabellen reduzieren Sie die Notwendigkeit mehrerer Verknüpfungen, was die Abfrageleistung erheblich beschleunigen kann. Dies ist besonders nützlich in leswertigen Umgebungen, in denen ein schnelles Abrufen von Daten von entscheidender Bedeutung ist.

Vereinfachte Abfragen

Die Denormalisierung kann die Struktur Ihrer Abfragen vereinfachen. Wenn Daten vorabregiert oder in eine einzelne Tabelle kombiniert werden, können Sie häufig einfachere Abfragen schreiben, die einfacher zu verwalten und zu verstehen sind. Dies verringert die Komplexität von SQL -Anweisungen und kann die Entwicklung einfacher machen.

Berichterstattung und Analyse

Die Denormalisierung ist in jedem Fall günstig, in dem Sie ein Produkt zusammenfassen und analysieren müssen, um die Berichterstattung und analytische Zwecke zu ermitteln, in denen große Datenmengen beteiligt sind. Durch die Zusammenfassung von Daten in ein Formular, das leichter zu arbeiten ist, kann die Leistung und die einfache Erstellung von Berichten und die Durchführung von Analysen verbessert werden, ohne mehrere Tabellen beitreten zu müssen.

Verbesserte Leseleistung

In Situationen, in denen Daten gelesen wurden, sind die Verwendung der Denormalisierung, insbesondere in Anwendungen oder Echtzeit, wesentlich. Sie müssen einen Platz einsetzen, um die Daten zu speichern, die am häufigsten für den Zugriff auf die Informationen verwendet und angezeigt werden.

Das Zwischenspeichern häufig auf Daten zugegriffen

Wenn Ihre Anwendung häufig auf eine Untergruppe von Daten zugreift, kann dassigerizing helfen, indem diese Daten in einem leicht zugänglichen Format gespeichert werden. Dieser Ansatz reduziert die Notwendigkeit, Daten wiederholt zu holen und zu rekombinieren, wodurch die Gesamteffizienz verbessert wird.

Vorteile der Denormalisierung

• Verbesserte Abfrageleistung: Dies liegt daran, dass die Denormalisierung in den meisten Fällen komplexe Verknüpfungen und Aggregation beseitigt, um die Abfrageleistung mit verkürzter Reaktionszeit zu verbessern.
• Vereinfachtes Abfragendesign: Diese Explosion von Daten zeigt, dass denormalisierte Schemata aufgrund der einfacheren Abfrage in der Regel vorteilhaft sind, desto weniger Arbeit wird vom Entwickler und oder dem Analysten benötigt, um die erforderlichen Daten zu erhalten.
• Reduzierte Belastung in der Datenbank: Leinwende Verknüpfungen und oder Aggregationen sind häufig mit der Denormalisierung verbunden, da sie die Belastung der Datenbank erleichtert, die zu einer verbesserten Leistung führt.

Kompromisse und Überlegungen

• Erhöhte Datenreduktion: Denormalisierung bringt das Problem der Duplikation ein, was daher zum Auftreten von Datenanomalien und größerem Speicherplatz führen kann.
• Komplexität in der Datenwartung: Aufgaben wie die Durchführung von Daten und die konsistente Integrität können sich in diesem Fall als schwieriger erweisen, insbesondere weil Aktualisierungen an mehreren Stellen erstellt werden müssen.
• Schreibleistungseffekte: Infolgedessen verbessert die Leseleistung, während Schreibvorgänge die Komplexität sowie die Latenz verbessern können, da neue Daten in die neuen redundanten Bereiche geschrieben werden, die an Sektoren erfolgen müssen, die Daten anderer Punkte enthalten.

Denormalisierungstechniken

• Verschmelzungstabellen: Kombinieren Sie verwandte Tabellen in eine einzelne Tabelle, um die Notwendigkeit von Verbindungen zu verringern. Zum Beispiel die Kombination von Kunden- und Bestellentabellen in einer einzigen Tabelle.
• Hinzufügen von redundanten Spalten: Einführung zusätzlicher Spalten, die aggregierte oder häufig zugegriffene Daten speichern, z. B. das Speichern von Gesamtreihenebenen direkt in der Kundentabelle.
• Erstellen von zusammenfassenden Tabellen: Erstellen Sie zusammenfassende Tabellen oder materialisierte Ansichten, die Summen und andere Größen enthalten, die nur dann neu berechnet werden, wenn sich die Parameter ändern.
• Abgeleitete Daten speichern: Summen, Durchschnittswerte oder andere häufig verwendete statische Werte in der Datenbank speichern, damit sie nicht jedes Mal neu berechnet werden müssen, wenn sie benötigt werden.

Praktisches Beispiel: Implementierung der Denormalisierung

Stellen Sie sich eine E-Commerce-Datenbank vor, in der wir zwei Haupttabellen haben: Bestellungen: darauf folgten Kunden. Die meisten Kunden befassen sich mit der Qualität, die ihnen von Dienstleister übermittelt wird. Die Bestellentabelle enthält alle Informationen zu einer Bestellung und die Tisch der Kunden enthält alle Informationen zu den Kunden.

Normalisiertes Schema

Kunden Tabelle

CustomerId	Name	E-Mail
1	Alice	[E -Mail geschützt]
2	Bob	[E -Mail geschützt]

Bestellungstabelle

Orderid	CustomerId	Orderdate	Menge
101	1	2024-01-01	250.00
102	2	2024-01-02	150.00
103	1	2024-01-03	300.00

In dem normalisierten Schema, um alle Bestellungen zusammen mit Kundennamen zu erhalten, müssten Sie eine Verbindung zwischen den Bestellungen und den Tischen der Kunden ausführen.

Abfrage:

 Ordnungen auswählen
Aus Bestellungen
Treten Sie Kunden auf Bestellungen an.

Denormalisierungstechniken

Verschmelzungstische

Wir können die Bestellungen und Kunden -Tabellen in eine einzelne denormalisierte Tabelle zusammenführen, um die Notwendigkeit von Verbindungen zu verringern.

Denormalisierte Ordnungstabelle

Orderid	CustomerId	Customername	E-Mail	Orderdate	Menge
101	1	Alice	[E -Mail geschützt]	2024-01-01	250.00
102	2	Bob	[E -Mail geschützt]	2024-01-02	150.00
103	1	Alice	[E -Mail geschützt]	2024-01-03	300.00

Abfrage ohne Beitritt:

 Wählen Sie OrderID, Customername, E -Mail, orderDate, Betrag
Von Denormalizedordnern;

Hinzufügen von redundanten Spalten

Fügen Sie eine Spalte in der Bestellentabelle hinzu, um aggregierte oder häufig zugegriffene Daten zu speichern, z. B. den Gesamtbetrag des Kunden.

Aktualisierte Bestellentabelle mit redundanter Spalte

Orderid	CustomerId	Orderdate	Menge	Summen
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

Abfragen zum Abrufen von Bestellungen mit total ausgegebenen:

 Wählen Sie OrderID, OrderDate, Betrag, Sumalpent
Aus Bestellungen;

Erstellen von zusammenfassenden Tabellen

Erstellen Sie eine zusammenfassende Tabelle, um vorabregierte Daten für eine schnellere Berichterstattung zu speichern.

Zusammenfassungstabelle: CustomTotals

CustomerId	Totalorder	Totalamount
1	2	550.00
2	1	150.00

Abfrage nach Zusammenfassungstabelle:

 Wählen Sie CustomerID, TotalOrders, TotalAmount aus
Aus CustomerTotals;

Speichern abgeleitete Daten

Vorbereitete und speichern Sie abgeleitete Werte, z. B. den durchschnittlichen Bestellbetrag für jeden Kunden.

Aktualisierte Bestellentabelle mit abgeleiteten Daten

Orderid	CustomerId	Orderdate	Menge	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

Abfragen zum Abrufen von Bestellungen mit durchschnittlicher Menge:

 Wählen Sie OrderID, OrderDate, Betrag, VgorderAmount
Aus Bestellungen;

Umsetzung der Denormalisierung: Best Practices

• Analyse Abfragemuster: Bevor man für die Denormalisierung gilt, ist es ratsam zu bestimmen, welche Abfragen optimieren sollen, indem sie den Join reduzieren und welche schneller abschneiden sollen.
• Gleichgewichtsnormalisierung und Denormalisierung: Diese Arbeit hat dem Begünstigten geholfen, den richtigen Kompromiss zwischen Normalisierung und Denormalisierung zu finden, um sowohl die Datenintegrität als auch die Leistungsziele zu erreichen.
• Überwachungsleistung: Es ist ratsam, die Leistung der Datenbank kontinuierlich zu bewerten und Änderungen an den Denormalisierungsstrategien vorzunehmen, wenn überhaupt Änderungen der Daten und der Ausführung der Abfragen vorliegen.
• Dokumentänderungen: Eine detaillierte Dokumentation aller in der Denormalisierung vorgenommenen Änderungen sollte dem Entwicklungsteam klargestellt werden, um zu überprüfen, ob die Datenintegrität gut verstanden wird und das Verfahren zur Aufrechterhaltung der Daten.

Abschluss

Die Denormalisierung ist eine leistungsstarke Technik im Datenbankdesign, die die Leistung für bestimmte Anwendungsfälle erheblich verbessern kann. Durch die Einführung der kontrollierten Redundanz können Unternehmen die Abfrageleistung optimieren und das Abrufen von Daten vereinfachen, insbesondere in leswertigen und analytischen Umgebungen. Es ist jedoch wichtig, die Kompromisse wie erhöhte Datenredenz und Wartungskomplexität sorgfältig zu berücksichtigen und die Strategien der Denormalisierung mit Bedacht umzusetzen.

Key Takeaways

• Die Denormalisierung ist der Prozess des Hinzufügens von Redundanz in die Datenbank, um die Datenbankleistung zu verbessern, insbesondere im Stream, der hauptsächlich einen Lesevorgang enthält.
• Soweit die Denormalisierung die Abfrageleistung verbessert, und die einfache Zugriff auf den Daten ist in Bezug auf Redundanz und Datenwartung kostspielig.
• Eine effektive Denormalisierung erfordert eine sorgfältige Analyse von Abfragemustern, die Ausbindung durch Normalisierung und laufende Leistungsüberwachung.

Häufig gestellte Fragen

Q1. Was ist das Hauptziel der Denormalisierung?

A. Das Hauptziel der Denormalisierung ist die Verbesserung der Abfrageleistung durch Einführung von Redundanz und die Reduzierung des Bedarfs an komplexen Verbindungen.

Q2. Wann sollte ich in Betracht ziehen, meine Datenbank zu denormalisieren?

A. Überlegen Sie, dass Sie die Wormierung ergreifen, wenn Ihre Bewerbung leswert wird, erfordert häufige Berichterstattung oder Analyse oder wenn die Abfrageleistung ein kritisches Problem ist.

Q3. Was sind die potenziellen Nachteile der Denormalisierung?

A. Potenzielle Nachteile umfassen eine erhöhte Datenreduktion, Komplexität bei der Datenwartung und mögliche negative Auswirkungen auf die Schreibleistung.

Q4. Wie kann ich die Normalisierung und Denormalisierung ausgleichen?

A. Analysieren Sie Abfragemuster, wenden Sie die Denormalisierung selektiv an, wo sie den größten Nutzen bietet, und überwachen Sie die Leistung, um die richtige Balance zu finden.

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