Apakah penyataan dalam pangkalan data?

Pengenalan

Bayangkan menjalankan kafe yang sibuk di mana setiap pertuduhan kedua. Daripada sentiasa memeriksa senarai inventori dan pesanan yang berasingan, anda menyatukan semua butiran utama ke satu papan yang mudah dibaca. Ini adalah sama dengan denormalization dalam pangkalan data: dengan sengaja memperkenalkan redundansi dan memudahkan penyimpanan data, ia mempercepat pengambilan data dan menjadikan pertanyaan kompleks lebih cepat dan lebih efisien. Sama seperti operasi kafe anda yang diperkemas, denormalization membantu pangkalan data berjalan lancar dan pantas. Panduan ini akan menyelidiki konsep penentuan, manfaatnya, dan senario di mana ia boleh menjadi sangat berguna.

Hasil pembelajaran

• Memahami konsep dan objektif penentuan dalam pangkalan data.
• Terokai manfaat dan perdagangan yang berkaitan dengan denormalization.
• Kenal pasti senario di mana denormalization dapat meningkatkan prestasi.
• Ketahui cara menerapkan teknik denormalization dengan berkesan dalam reka bentuk pangkalan data.
• Menganalisis contoh-contoh dunia dan kajian kes untuk melihat penolakan dalam tindakan.

Jadual Kandungan

• Pengenalan
• Apa itu denormalization?
• Kelebihan denormalisasi
• Kekurangan denormalization
• Bila Menggunakan Denormalization
• Manfaat Denormalization
• Perdagangan dan Pertimbangan
• Teknik denormalization
• Melaksanakan Denormalisasi: Amalan Terbaik
• Kesimpulan
• Soalan yang sering ditanya

Apa itu denormalization?

Denormalization adalah proses menormalkan pangkalan data dan kemudian menambah lajur berlebihan ke dalam jadual pangkalan data. Pendekatan ini biasanya digunakan untuk mengoptimumkan prestasi dan boleh digunakan, contohnya, di mana terdapat banyak operasi membaca dan gabungan mahal menjadi masalah. Normalisasi di sisi lain cuba menghilangkan redundansi sementara denormalization di sisi lain sebaliknya menerima redundansi demi prestasi.

Kelebihan denormalisasi

Marilah kita meneroka kelebihan denormalization di bawah:

• Prestasi pertanyaan yang lebih baik: Denormalization boleh meletakkan rangsangan besar pada masa output pertanyaan dengan menghapuskan bilangan gabungan dan pengagregatan yang kompleks. Ia amat membantu dalam membaca beban kerja yang sengit di mana masa untuk akses data adalah intipati.
• Reka bentuk pertanyaan yang dipermudahkan: Skema denormalized memerlukan bilangan jadual yang lebih sedikit dan oleh itu lebih sedikit menyertai dan oleh itu dalam banyak kes, pertanyaan lebih mudah. Ini semestinya memudahkan pemaju dan penganalisis untuk menulis dan memahami pertanyaan dengan cara yang lebih mudah.
• Beban yang dikurangkan pada pangkalan data: Lebih sedikit bergabung dan agregasi sentiasa menguntungkan kerana ini meminimumkan tekanan yang diletakkan pada pelayan pangkalan data pembentukan dengan itu menggunakan sumber yang lebih sedikit.
• Pelaporan dan analisis yang dipertingkatkan: Pra-pengagregatan data atau ringkasan Jadual penyimpangan boleh digunakan untuk menggalakkan pelaporan dan analisis yang lebih cepat. Ini amat berguna untuk aplikasi yang memerlukan untuk membuat laporan rumit atau melakukan banyak pertanyaan analisis.
• Pengambilan data yang lebih cepat: Menyimpan data yang paling kerap digunakan atau dikira dalam pangkalan data menghapuskan masa yang digunakan oleh aplikasi dalam proses pengambilan data dengan itu meningkatkan pengalaman pengguna keseluruhan.

Kekurangan denormalization

Marilah kita meneroka kelemahan denormalization di bawah:

• Peningkatan data redundansi : Denormalization memperkenalkan kelebihan dengan menyimpan data pendua di pelbagai lokasi. Ini boleh membawa kepada ketidakkonsistenan data dan peningkatan keperluan penyimpanan.
• Penyelenggaraan Data Kompleks : Menguruskan integriti data dan konsistensi menjadi lebih mencabar dengan redundansi. Kemas kini perlu digunakan untuk pelbagai tempat, meningkatkan kerumitan penyelenggaraan data dan potensi untuk kesilapan.
• Keperluan penyimpanan yang lebih tinggi : Data berlebihan bermakna peningkatan keperluan penyimpanan. Pangkalan data denormalized mungkin memerlukan lebih banyak ruang cakera berbanding dengan pangkalan data yang dinormalisasi.
• Impak yang berpotensi pada prestasi menulis : Walaupun prestasi membaca bertambah, tulis operasi boleh menjadi lebih kompleks dan lebih perlahan kerana keperluan untuk mengemas kini data yang berlebihan. Ini boleh menjejaskan prestasi menulis secara keseluruhan.
• Risiko tidak konsisten data : Data berlebihan boleh menyebabkan ketidakkonsistenan jika tidak diuruskan dengan betul. Salinan yang berbeza dari data yang sama mungkin tidak disegerakkan, yang membawa kepada maklumat yang tidak tepat atau ketinggalan zaman.

Bila Menggunakan Denormalization

Denormalization boleh menjadi alat yang berkuasa apabila digunakan dalam senario yang betul. Inilah ketika anda mungkin mempertimbangkan menggunakannya:

Pengoptimuman Prestasi

Jika pertanyaan pangkalan data anda perlahan disebabkan oleh gabungan dan agregasi kompleks, denormalization dapat membantu. Dengan menyatukan data ke dalam jadual yang lebih sedikit, anda mengurangkan keperluan untuk pelbagai gabungan, yang dapat mempercepat prestasi pertanyaan. Ini amat berguna dalam persekitaran bacaan-berat di mana pengambilan data yang cepat adalah penting.

Pertanyaan yang dipermudahkan

Denormalisasi dapat memudahkan struktur pertanyaan anda. Apabila data telah diagihkan atau digabungkan ke dalam satu jadual, anda sering boleh menulis pertanyaan yang lebih mudah yang lebih mudah untuk dikendalikan dan difahami. Ini mengurangkan kerumitan penyataan SQL dan boleh membuat pembangunan lebih mudah.

Pelaporan dan analisis

Denormalization adalah baik dalam mana -mana kes di mana anda memerlukan meringkaskan dan menganalisis produk untuk tujuan pelaporan dan analisis di mana jumlah data yang besar terlibat. Meringkaskan data ke dalam bentuk yang lebih mudah untuk bekerja dengan dapat meningkatkan prestasi dan kemudahan membuat laporan dan melakukan analisis tanpa perlu menyertai beberapa jadual.

Prestasi baca yang lebih baik

Dalam situasi di mana data yang dibaca adalah penting, khususnya dalam aplikasi atau masa nyata, penggunaan denormalisasi dapat membantu. Anda perlu mendedikasikan beberapa ruang untuk menyimpan data yang paling kerap digunakan untuk mengakses maklumat dan memaparkannya.

Caching data yang sering diakses

Jika aplikasi anda kerap mengakses subset data, denormalizing dapat membantu dengan menyimpan data ini dalam format yang mudah diakses. Pendekatan ini mengurangkan keperluan untuk mengambil dan menggabungkan data berulang kali, dengan itu meningkatkan kecekapan keseluruhan.

Manfaat Denormalization

• Prestasi pertanyaan yang lebih baik: Ini adalah kerana dalam kebanyakan kes, denormalization menghapuskan gabungan kompleks dan pengagregatan untuk meningkatkan prestasi pertanyaan dengan masa tindak balas yang dikurangkan.
• Reka bentuk pertanyaan yang mudah: Letupan data ini menunjukkan bahawa skema denormalized biasanya berfaedah kerana lebih mudah pertanyaan, kerja kurang diperlukan oleh pemaju dan atau penganalisis untuk mendapatkan data yang diperlukan.
• Beban yang dikurangkan pada pangkalan data: Kurang bergabung dan atau agregasi sering dikaitkan dengan denormalization kerana ia memudahkan beban pada pangkalan data yang mengakibatkan peningkatan prestasi.

Perdagangan dan Pertimbangan

• Peningkatan data redundansi: Denormalization membawa dalam isu duplikasi dan oleh itu mungkin menyebabkan berlakunya anomali data dan ruang penyimpanan yang lebih besar.
• Kerumitan dalam penyelenggaraan data: Tugas -tugas seperti menjaga data serta integriti yang konsisten dapat membuktikan menjadi lebih sukar dalam kes ini terutama kerana kemas kini harus dibuat beberapa tempat.
• Tulis Impak Prestasi: Oleh itu, bacaan prestasi meningkatkan manakala operasi menulis boleh meningkatkan kerumitan serta latensi sebagai data baru ditulis ke dalam kawasan berlebihan baru yang perlu dilakukan pada sektor yang mengandungi data titik lain.

Teknik denormalization

• Menggabungkan Jadual: Menggabungkan jadual yang berkaitan ke dalam satu jadual untuk mengurangkan keperluan untuk bergabung. Sebagai contoh, menggabungkan jadual pelanggan dan pesanan ke dalam satu jadual.
• Menambah lajur yang berlebihan: Memperkenalkan lajur tambahan yang menyimpan data agregat atau sering diakses, seperti menyimpan jumlah pesanan jumlah secara langsung dalam jadual pelanggan.
• Mewujudkan Jadual Ringkasan: Buat jadual ringkasan atau pandangan yang terwujud untuk mengandungi jumlah dan kuantiti lain yang dikira semula hanya apabila parameter berubah.
• Menyimpan data yang diperolehi: menyimpan jumlah, purata atau nilai statik yang sering digunakan dalam pangkalan data supaya, mereka tidak perlu dikira semula setiap kali mereka diperlukan.

Contoh tangan: Melaksanakan penentuan denormalization

Bayangkan pangkalan data e-dagang di mana kami mempunyai dua jadual utama: Perintah: Ini diikuti oleh pelanggan. Kebanyakan pelanggan bimbang dengan kualiti yang disampaikan kepada mereka oleh penyedia perkhidmatan. Jadual Pesanan merangkumi semua maklumat mengenai pesanan dan jadual pelanggan memegang semua maklumat mengenai pelanggan.

Skema normal

Jadual Pelanggan

CustomerID	Nama	E -mel
1	Alice	[dilindungi e -mel]
2	Bob	[dilindungi e -mel]

Jadual pesanan

OrderId	CustomerID	Orderdate	Jumlah
101	1	2024-01-01	250.00
102	2	2024-01-02	150.00
103	1	2024-01-03	300.00

Dalam skema yang dinormalisasi, untuk mendapatkan semua pesanan bersama dengan nama pelanggan, anda perlu melakukan gabungan antara jadual pesanan dan pelanggan.

Pertanyaan:

 Pilih pesanan.orderid, pelanggan.name, orders.orderdate, orders.amount
Dari pesanan
Sertai pelanggan pada pesanan.CustomerId = customer.customerid;

Teknik denormalization

Menggabungkan jadual

Kami boleh menggabungkan pesanan dan jadual pelanggan ke dalam satu jadual denormalized untuk mengurangkan keperluan untuk bergabung.

Jadual pesanan denormalized

OrderId	CustomerID	Customername	E -mel	Orderdate	Jumlah
101	1	Alice	[dilindungi e -mel]	2024-01-01	250.00
102	2	Bob	[dilindungi e -mel]	2024-01-02	150.00
103	1	Alice	[dilindungi e -mel]	2024-01-03	300.00

Pertanyaan tanpa menyertai:

 Pilih OrderID, Customername, E -mel, OrderDate, Jumlah
Dari denormalizedorders;

Menambah lajur berlebihan

Tambah lajur dalam jadual pesanan untuk menyimpan data agregat atau kerap diakses, seperti jumlah yang dibelanjakan oleh pelanggan.

Jadual pesanan yang dikemas kini dengan lajur yang berlebihan

OrderId	CustomerID	Orderdate	Jumlah	Totalspent
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

Pertanyaan untuk mengambil pesanan dengan jumlah yang dibelanjakan:

 Pilih OrderID, OrderDate, Amaun, TotalPent
Dari perintah;

Mewujudkan jadual ringkasan

Buat jadual ringkasan untuk menyimpan data pra-diagregasi untuk pelaporan yang lebih cepat.

Jadual Ringkasan: CustomerTotals

CustomerID	Totalorders	Totalamount
1	2	550.00
2	1	150.00

Pertanyaan untuk Jadual Ringkasan:

 Pilih CustomerID, TotalOrders, Totalamount
Dari CustomerTotals;

Menyimpan data yang diperolehi

Pra-dikira dan menyimpan nilai yang diperolehi, seperti jumlah pesanan purata bagi setiap pelanggan.

Jadual pesanan yang dikemas kini dengan data yang diperoleh

OrderId	CustomerID	Orderdate	Jumlah	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

Pertanyaan untuk mengambil pesanan dengan jumlah purata:

 Pilih OrderID, OrderDate, Amaun, Avgorderamount
Dari perintah;

Melaksanakan Denormalisasi: Amalan Terbaik

• Menganalisa corak pertanyaan: Sebelum seseorang pergi untuk denormalization, adalah bijak untuk menentukan pertanyaan yang akan dioptimumkan dengan mengurangkan gabungan dan yang mana yang akan dilakukan lebih cepat.
• Normalisasi keseimbangan dan denormalization: Kerja ini telah membantu benefisiari untuk mencari perdagangan yang tepat antara normalisasi dan penentuan untuk memenuhi kedua-dua integriti data dan matlamat prestasi.
• Memantau Prestasi: Adalah dinasihatkan untuk terus menilai prestasi pangkalan data secara berterusan dan membuat perubahan kepada strategi penentuan jika ada perubahan dalam data dan pertanyaan yang dijalankan.
• Perubahan Dokumen: Dokumentasi terperinci semua perubahan yang dibuat dalam penentuan harus dijelaskan kepada pasukan pembangunan untuk memastikan integriti data difahami dengan baik dan prosedur mengekalkan data.

Kesimpulan

Denormalization adalah teknik yang kuat dalam reka bentuk pangkalan data yang dapat meningkatkan prestasi dengan ketara untuk kes penggunaan tertentu. Dengan memperkenalkan kelebihan terkawal, organisasi dapat mengoptimumkan prestasi pertanyaan dan memudahkan pengambilan data, terutama dalam persekitaran bacaan dan analisis. Walau bagaimanapun, adalah penting untuk mempertimbangkan dengan teliti perdagangan, seperti peningkatan redundansi data dan kerumitan penyelenggaraan, dan untuk melaksanakan strategi penolakan dengan bijak.

Takeaways utama

• Denormalization adalah proses menambah redundansi ke dalam pangkalan data untuk meningkatkan prestasi pangkalan data terutama dalam aliran yang kebanyakannya mengandungi operasi bacaan.
• Seperti denormalisasi meningkatkan prestasi pertanyaan dan kemudahan akses data ia mahal dari segi redundansi dan penyelenggaraan data.
• Denormalisasi yang berkesan memerlukan analisis yang teliti terhadap corak pertanyaan, mengimbangi dengan normalisasi, dan pemantauan prestasi yang berterusan.

Soalan yang sering ditanya

Q1. Apakah matlamat utama penentuan?

A. Matlamat utama penentuan adalah untuk meningkatkan prestasi pertanyaan dengan memperkenalkan redundansi dan mengurangkan keperluan untuk gabungan kompleks.

S2. Bilakah saya harus mempertimbangkan untuk menafikan pangkalan data saya?

A. Pertimbangkan untuk menafikan apabila permohonan anda dibaca, memerlukan pelaporan atau analisis yang kerap, atau apabila prestasi pertanyaan adalah kebimbangan kritikal.

Q3. Apakah potensi kelemahan denormalization?

A. Kelemahan yang berpotensi termasuk peningkatan redundansi data, kerumitan dalam penyelenggaraan data, dan kemungkinan kesan negatif terhadap prestasi menulis.

Q4. Bagaimanakah saya dapat mengimbangi normalisasi dan penolakan?

A. Menganalisis corak pertanyaan, gunakan denormalisasi selektif di mana ia memberikan manfaat yang paling, dan memantau prestasi untuk mencari baki yang betul.

Atas ialah kandungan terperinci Apakah penyataan dalam pangkalan data?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!