Qu'est-ce que la dénormalisation dans les bases de données?

Introduction

Imaginez diriger un café animé où chaque seconde compte. Au lieu de vérifier constamment des listes d'inventaire et de commandes distinctes, vous consolidez tous les détails clés sur une carte facile à lire. Ceci est similaire à la dénormalisation dans les bases de données: en introduisant intentionnellement la redondance et en simplifiant le stockage des données, il accélère la récupération des données et rend les requêtes complexes plus rapidement et plus efficaces. Tout comme vos opérations de café rationalisées, la dénormalisation aide les bases de données en douceur et rapidement. Ce guide se plongera dans le concept de dénormalisation, ses avantages et les scénarios où il peut être particulièrement utile.

Résultats d'apprentissage

• Comprendre le concept et les objectifs de dénormalisation dans les bases de données.
• Explorez les avantages et les compromis associés à la dénormalisation.
• Identifiez les scénarios où la dénormalisation peut améliorer les performances.
• Apprenez à appliquer efficacement les techniques de dénormalisation dans la conception de la base de données.
• Analyser des exemples du monde réel et des études de cas pour voir la dénormalisation en action.

Table des matières

• Introduction
• Qu'est-ce que la dénormalisation?
• Avantages de la dénormalisation
• Inconvénients de la dénormalisation
• Quand utiliser la dénormalisation
• Avantages de la dénormalisation
• Compromis et considérations
• Techniques de dénormalisation
• Mise en œuvre de dénormalisation: meilleures pratiques
• Conclusion
• Questions fréquemment posées

Qu'est-ce que la dénormalisation?

La dénormalisation est un processus de normalisation d'une base de données, puis d'ajouter les colonnes redondantes dans les tables de base de données. Cette approche est normalement utilisée pour optimiser les performances et peut être utilisée, par exemple, où de nombreuses opérations de lecture et les jointures coûteuses deviennent un problème. La normalisation, d'autre part, essaie de supprimer la redondance tandis que la dénormalisation accepte plutôt la redondance pour le bien des performances.

Avantages de la dénormalisation

Explorons maintenant les avantages de la dénormalisation ci-dessous:

• Amélioration des performances de la requête: la dénormalisation peut mettre un coup de pouce important au temps de sortie de la requête en éliminant le nombre de jointures et l'agrégation complexe. Il est particulièrement utile pour lire les charges de travail intenses où le temps d'accès aux données est en essence.
• Conception de requête simplifiée: les schémas dénormalisés nécessitent moins de nombres de tables et donc moins de joints et donc dans de nombreux cas, les requêtes sont plus faciles. Cela devrait en fait faciliter les développeurs et les analystes pour rédiger et comprendre les requêtes de manière plus facile.
• Charge réduite dans la base de données: moins de jointures et d'agrégations sont toujours favorables car cela minimise la pression exercée sur le serveur de base de données de formation, en utilisant moins de ressources.
• Rapports et analyses améliorés: pré-agrégation des données ou des tables sommaires La dénormalisation peut être utilisée pour promouvoir les rapports et l'analyse plus rapides. Cela peut être particulièrement utile pour les applications qui nécessitent de créer des rapports compliqués ou qui font beaucoup de requêtes analytiques.
• Faire une récupération des données plus rapide: l'enregistrement des données les plus fréquemment utilisées ou calculées dans la base de données élimine le temps consommé par l'application dans le processus de récupération de données, améliorant ainsi l'expérience utilisateur globale.

Inconvénients de la dénormalisation

Explorons maintenant les inconvénients de la dénormalisation ci-dessous:

• Redondance accrue des données : la dénormalisation introduit la redondance en stockant des données en double à plusieurs emplacements. Cela peut entraîner des incohérences de données et une augmentation des exigences de stockage.
• Maintenance complexe des données : la gestion de l'intégrité et de la cohérence des données devient plus difficile avec la redondance. Les mises à jour doivent être appliquées à plusieurs endroits, augmentant la complexité de la maintenance des données et le potentiel d'erreurs.
• Exigences de stockage plus élevées : les données redondantes signifient des exigences de stockage accrues. Les bases de données dénormalisées peuvent nécessiter plus d'espace disque par rapport aux bases de données normalisées.
• Impact potentiel sur les performances de l'écriture : Pendant que les performances de lecture s'améliorent, les opérations d'écriture peuvent devenir plus complexes et plus lentes en raison de la nécessité de mettre à jour les données redondantes. Cela peut affecter les performances globales de l'écriture.
• Risques d'incohérence des données : les données redondantes peuvent entraîner des incohérences si elles ne sont pas correctement gérées. Différentes copies des mêmes données peuvent être synchronisées, conduisant à des informations inexactes ou obsolètes.

Quand utiliser la dénormalisation

La dénormalisation peut être un outil puissant lorsqu'il est appliqué dans les bons scénarios. Voici quand vous pourriez envisager de l'utiliser:

Optimisation des performances

Si vos requêtes de base de données sont lentes en raison de jointures et d'agrégations complexes, la dénormalisation peut aider. En consolidant les données dans moins de tables, vous réduisez le besoin de plusieurs jointures, ce qui peut considérablement accélérer les performances de la requête. Ceci est particulièrement utile dans les environnements lourds où la récupération rapide des données est cruciale.

Requêtes simplifiées

La dénormalisation peut simplifier la structure de vos requêtes. Lorsque les données sont pré-agrégées ou combinées en une seule table, vous pouvez souvent écrire des requêtes plus simples qui sont plus faciles à gérer et à comprendre. Cela réduit la complexité des instructions SQL et peut rendre le développement plus simple.

Rapports et analyses

La dénormalisation est favorable dans tous les cas où vous avez besoin de résumer et d'analyser un produit à des fins de rapport et d'analyse où de grands volumes de données sont impliqués. La résumé des données dans un formulaire plus facile à travailler peut améliorer les performances et la facilité de création de rapports et effectuer des analyses sans avoir à rejoindre plusieurs tables.

Amélioration des performances de lecture

Dans les situations où la lecture des données est essentielle, en particulier dans les applications ou en temps réel, l'utilisation de la dénormalisation pourrait être utile. Vous devez consacrer de l'espace pour stocker les données les plus fréquemment utilisées pour accéder aux informations et les afficher.

Cachee de données fréquemment accessibles

Si votre application accède fréquemment à un sous-ensemble de données, le dénormalisation peut aider en stockant ces données dans un format facilement accessible. Cette approche réduit la nécessité de récupérer et de recombiner les données à plusieurs reprises, améliorant ainsi l'efficacité globale.

Avantages de la dénormalisation

• Amélioration des performances de la requête: c'est parce que dans la plupart des cas, la dénormalisation se débarrasse des jointures complexes et de l'agrégation afin d'améliorer les performances de la requête avec une réduction du temps de réponse.
• Conception de requête simplifiée: cette explosion de données montre que les schémas dénormalisés sont généralement avantageux en raison de la requête plus facile, moins le développeur est nécessaire pour le développeur et ou l'analyste pour obtenir les données nécessaires.
• Charge réduite dans la base de données: moins de jointures et / ou d'agrégations sont souvent associées à la dénormalisation en ce qu'elle facilite la charge de la base de données entraînant des performances améliorées.

Compromis et considérations

• Une redondance des données accrue: la dénormalisation apporte le problème de la duplication, ce qui peut donc provoquer la survenue d'anomalies de données et d'espace de stockage plus important.
• La complexité de la maintenance des données: des tâches telles que le maintien des données ainsi que l'intégrité cohérente peuvent s'avérer plus difficiles dans ce cas, en particulier parce que les mises à jour doivent être effectuées plusieurs endroits.
• Impact des performances d'écriture: Par conséquent, les performances de lecture s'améliorent tandis que les opérations d'écriture peuvent améliorer la complexité ainsi que la latence car de nouvelles données sont écrites dans les nouveaux domaines redondants qui doivent être effectués sur des secteurs qui contiennent des données d'autres points.

Techniques de dénormalisation

• Tables de fusion: combinant des tables associées dans une seule table pour réduire le besoin de jointures. Par exemple, combiner les clients et les tables de commande dans une seule table.
• Ajout de colonnes redondantes: introduction de colonnes supplémentaires qui stockent des données agrégées ou fréquemment accessibles, telles que le stockage des montants de commande totale directement dans le tableau client.
• Création de tables de résumé: créez des tables de résumé ou des vues matérialisées pour contenir des sommes et autres quantités qui sont recalculées uniquement lorsque les paramètres changent.
• Stockage des données dérivées: stockage des totaux, des moyennes ou d'autres valeurs statiques fréquemment utilisées dans la base de données afin qu'elles ne soient pas recalculées chaque fois qu'elles sont nécessaires.

Exemple pratique: implémentation de dénormalisation

Imaginez une base de données de commerce électronique où nous avons deux tables principales: les commandes: cela a été suivi par les clients. La plupart des clients sont préoccupés par la qualité qui leur est offerte par les prestataires de services. Le tableau des commandes comprend toutes les informations concernant une commande et le tableau des clients contient toutes les informations concernant les clients.

Schéma normalisé

Table des clients

CustomerId	Nom	E-mail
1	Alice	[Protégé par e-mail]
2	Bob	[Protégé par e-mail]

Table des commandes

Ordonnance	CustomerId	Ordonnance	Montant
101	1	2024-01-01	250.00
102	2	2024-01-02	150,00
103	1	2024-01-03	300.00

Dans le schéma normalisé, pour obtenir toutes les commandes ainsi que les noms de clients, vous devrez effectuer une jointure entre les commandes et les tables des clients.

Requête:

 Sélectionnez commandes.OrderId, clients.name, commandes.OorderDate, commandes.amount
Des commandes
Rejoignez les clients sur commandes.CustomerId = Clients.CustomerId;

Techniques de dénormalisation

Tables de fusion

Nous pouvons fusionner les commandes et les tableaux des clients dans un seul tableau dénormalisé pour réduire le besoin de jointures.

Table des ordres dénormalisés

Ordonnance	CustomerId	Nom de coustom	E-mail	Ordonnance	Montant
101	1	Alice	[Protégé par e-mail]	2024-01-01	250.00
102	2	Bob	[Protégé par e-mail]	2024-01-02	150,00
103	1	Alice	[Protégé par e-mail]	2024-01-03	300.00

Requête sans rejoindre:

 Sélectionnez OrderId, CustomName, Email, Commanded, montant
De Denormalizedorders;

Ajout de colonnes redondantes

Ajoutez une colonne dans le tableau des commandes pour stocker des données agrégées ou fréquemment accessibles, telles que le montant total dépensé par le client.

Table des commandes mises à jour avec colonne redondante

Ordonnance	CustomerId	Ordonnance	Montant	Pente totale
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

Requête pour récupérer les commandes avec un total dépensé:

 Sélectionnez OrderId, OrderDate, Montant, TotalSpent
Des ordres;

Création de tables de résumé

Créez un tableau récapitulatif pour stocker des données pré-agrégées pour des rapports plus rapides.

Tableau de résumé: CustomETOTALS

CustomerId	Totalorders	Montant total
1	2	550,00
2	1	150,00

Requête pour le tableau récapitulatif:

 Sélectionnez CustomerId, Totalorders, TotalAmount
De CustomETOTALS;

Stockage des données dérivées

Pré-calculer et stocker des valeurs dérivées, telles que le montant moyen de la commande pour chaque client.

Table des commandes mises à jour avec des données dérivées

Ordonnance	CustomerId	Ordonnance	Montant	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

Requête pour récupérer les commandes avec le montant moyen:

 Sélectionnez OrderId, OrderDate, Montant, AvgOrderAmount
Des ordres;

Mise en œuvre de dénormalisation: meilleures pratiques

• Analyser les modèles de requête: Avant que l'on ne va pour la dénormalisation, il est sage de déterminer les requêtes à optimiser en réduisant la jointure et celles à effectuer plus rapidement.
• Normalisation et dénormalisation de l'équilibre: ce travail a aidé le bénéficiaire à trouver le bon compromis entre la normalisation et la dénormalisation pour atteindre à la fois l'intégrité des données et les objectifs de performance.
• Surveiller les performances: il est conseillé de continuer à évaluer les performances de la base de données en continu et d'apporter des modifications aux stratégies de dénormalisation, s'il y a des changements dans les données et les requêtes exécutées.
• Modifications de document: Une documentation détaillée de toutes les modifications apportées à la dénormalisation doit être clairement indiquée à l'équipe de développement pour vérifier que l'intégrité des données est bien comprise et la procédure de maintien des données.

Conclusion

La dénormalisation est une technique puissante dans la conception de la base de données qui peut améliorer considérablement les performances pour des cas d'utilisation spécifiques. En introduisant une redondance contrôlée, les organisations peuvent optimiser les performances de la requête et simplifier la récupération des données, en particulier dans les environnements lourds et analytiques. Cependant, il est essentiel de considérer soigneusement les compromis, tels que l'augmentation de la redondance des données et la complexité de maintenance, et de mettre en œuvre judicieusement les stratégies de dénormalisation.

Principaux à retenir

• La dénormalisation est le processus d'ajout de redondance dans la base de données pour améliorer les performances de la base de données, en particulier dans le flux qui contient principalement une opération de lecture.
• Autant que la dénormalisation améliore les performances de la requête et la facilité d'accès aux données, elles sont coûteuses en termes de redondance et de maintenance des données.
• La dénormalisation efficace nécessite une analyse minutieuse des modèles de requête, l'équilibrage avec la normalisation et la surveillance permanente des performances.

Questions fréquemment posées

Q1. Quel est l'objectif principal de la dénormalisation?

A. L'objectif principal de la dénormalisation est d'améliorer les performances de la requête en introduisant la redondance et en réduisant le besoin de jointures complexes.

Q2. Quand devrais-je envisager de dénormaliser ma base de données?

A. Envisagez de dénormaliser lorsque votre application est lourde en lecture, nécessite des rapports ou des analyses fréquents, ou lorsque les performances de la requête sont une préoccupation critique.

Q3. Quels sont les inconvénients potentiels de la dénormalisation?

A. Les inconvénients potentiels comprennent une redondance accrue des données, une complexité de la maintenance des données et d'éventuels impacts négatifs sur les performances de l'écriture.

Q4. Comment puis-je équilibrer la normalisation et la dénormalisation?

A. Analyser les modèles de requête, appliquer la dénormalisation sélectivement lorsqu'il offre le plus d'avantages et surveiller les performances pour trouver le bon équilibre.

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