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Tipp Der Redaktion

Unterschied zwischen Normalisierung und Denormalisierung

Normalisierung und Denormalisierung sind die in Datenbanken verwendeten Methoden. Die Begriffe sind differenzierbar, wenn Normalisierung eine Technik ist, bei der Anomalien beim Einfügen, Löschen und Aktualisieren durch das Entfernen der redundanten Daten minimiert werden. Andererseits ist Denormalisierung der umgekehrte Normalisierungsprozess, bei dem die Redundanz zu den Daten hinzugefügt wird, um die Leistung der jeweiligen Anwendung und Datenintegrität zu verbessern.

Die Normalisierung verhindert die Verschwendung von Festplattenspeicher, indem die Redundanz minimiert oder eliminiert wird.

Vergleichstabelle

Basis zum VergleichNormalisierungDenormalisierung
BasicNormalisierung ist das Erstellen eines Mengenschemas zum Speichern nicht redundanter und konsistenter Daten.Denormalisierung ist der Prozess, bei dem die Daten so kombiniert werden, dass sie schnell abgefragt werden können.
ZweckVerringerung der Datenredundanz und Inkonsistenz.Um eine schnellere Ausführung der Abfragen durch Einführung von Redundanz zu erreichen.
Benutzt inOLTP-System, bei dem der Schwerpunkt auf dem Einfügen, Löschen und Aktualisieren von Anomalien und dem Speichern der Qualitätsdaten liegt.OLAP-System, bei dem der Schwerpunkt darauf liegt, die Suche und Analyse zu beschleunigen.
DatenintegritätGepflegtDarf nicht behalten
RedundanzEliminiertHinzugefügt
Anzahl der TischeErhöht sichSinkt
FestplattenplatzOptimierte NutzungVerschwendung

Definition von Normalisierung

Normalisierung ist die Methode zur effizienten Anordnung der Daten in der Datenbank. Dazu gehören das Erstellen von Tabellen und das Einrichten von Beziehungen zwischen diesen Tabellen nach bestimmten Regeln. Die Redundanz und inkonsistente Abhängigkeit können mithilfe dieser Regeln entfernt werden, um sie flexibler zu machen.

Redundante Daten verschwenden Speicherplatz, erhöhen die Inkonsistenz der Daten und verlangsamen die DML-Abfragen. Wenn dieselben Daten an mehreren Stellen vorhanden sind und für diese Daten Aktualisierungen vorgenommen werden, muss die Änderung an allen Orten angezeigt werden. Inkonsistente Daten können die Datensuche und den Zugriff erschweren, indem sie den Pfad dazu verlieren.

Es gibt verschiedene Gründe für die Durchführung der Normalisierung, z. B. um Redundanz zu vermeiden, Anomalien zu aktualisieren, unnötige Codierung, die Daten in der Form zu halten, die Änderungen einfacher und genauer aufnehmen kann, und die Datenbeschränkung durchzusetzen.

Normalisierung beinhaltet die Analyse funktionaler Abhängigkeiten zwischen Attributen. Die Beziehungen (Tabellen) werden mit Anomalien zerlegt, um Beziehungen zu einer Struktur zu erzeugen. Es hilft bei der Entscheidung, welche Attribute in einer Beziehung gruppiert werden sollen.

Die Normalisierung basiert im Wesentlichen auf den Begriffen der Normalformen . Es wird gesagt, dass eine Relationstabelle in einer normalen Form vorliegt, wenn sie bestimmte Einschränkungen erfüllt. Es gibt 6 definierte Normalformen: 1NF, 2NF, 3NF, BCNF, 4NF und 5NF. Die Normalisierung sollte die Redundanz beseitigen, jedoch nicht auf Kosten der Integrität.

Definition von Denormalisierung

Denormalisierung ist der umgekehrte Prozess der Normalisierung, bei dem das normalisierte Schema in ein Schema umgewandelt wird, das redundante Informationen enthält. Die Leistung wird verbessert, indem Redundanz verwendet wird und die redundanten Daten konsistent bleiben. Der Grund für die Denormalisierung ist der Overhead, der im Abfrageprozessor von einer übernormalisierten Struktur erzeugt wird.

Denormalisierung kann auch als Methode zum Speichern des Joins höherer Normalformrelationen als Basisrelation definiert werden, die sich in einer niedrigeren Normalform befindet. Es reduziert die Anzahl von Tabellen und komplizierte Tabellenverknüpfungen, da eine höhere Anzahl von Verknüpfungen den Prozess verlangsamen kann. Es gibt verschiedene Denormalisierungsmethoden wie: Speichern ableitbarer Werte, Vorverknüpfung von Tabellen, hartcodierte Werte und Verwalten von Details beim Master usw.

Der Denormalisierungsansatz betont das Konzept, dass durch das Platzieren aller Daten an einem Ort die Notwendigkeit entfällt, diese mehreren Dateien zu durchsuchen, um diese Daten zu sammeln. Die grundlegende Strategie wird bei der Denormalisierung verfolgt, bei der der am meisten entscheidende Prozess ausgewählt wird, um die Änderungen zu untersuchen, die letztendlich die Leistung verbessern. Die grundlegendste Änderung besteht darin, der vorhandenen Tabelle mehrere Attribute hinzuzufügen, um die Anzahl der Verknüpfungen zu reduzieren.

Hauptunterschiede zwischen Normalisierung und Denormalisierung

  1. Normalisierung ist die Technik der Unterteilung der Daten in mehrere Tabellen, um die Datenredundanz und Inkonsistenz zu reduzieren und die Datenintegrität zu erreichen. Auf der anderen Seite ist Denormalisierung eine Technik, bei der die Daten in einer einzigen Tabelle zusammengefasst werden, um das Abrufen von Daten zu beschleunigen.
  2. Normalisierung wird im OLTP- System verwendet, bei dem es darum geht, Anomalien beim Einfügen, Löschen und Aktualisieren zu beschleunigen. Im Gegensatz dazu wird Denormalisierung im OLAP- System verwendet, wodurch die Suche und Analyse beschleunigt wird.
  3. Die Datenintegrität wird im Normalisierungsprozess aufrechterhalten, während in der Denormalisierung die Datenintegrität schwieriger zu halten ist.
  4. Redundante Daten werden bei der Normalisierung eliminiert, wohingegen die Denormalisierung die redundanten Daten erhöht.
  5. Die Normalisierung erhöht die Anzahl der Tabellen und Joins. Im Gegensatz dazu reduziert die Denormalisierung die Anzahl der Tabellen und Verknüpfungen.
  6. Bei der Denormalisierung wird Festplattenspeicherplatz verschwendet, da dieselben Daten an verschiedenen Orten gespeichert werden. Im Gegensatz dazu wird der Speicherplatz in einer normalisierten Tabelle optimiert.

Fazit

Normalisierung und Denormalisierung sind je nach Situation nützlich. Die Normalisierung wird verwendet, wenn die schnelleren Anomalien beim Einfügen, Löschen und Aktualisieren sowie die Datenkonsistenz zwingend erforderlich sind. Auf der anderen Seite wird Denormalisierung verwendet, wenn die schnellere Suche wichtiger ist und die Leseleistung optimiert wird. Dadurch werden auch die Overheads verringert, die durch übernormierte Daten oder komplizierte Tabellenverknüpfungen entstehen.

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