November 6
semplici banche dati non possono avere bisogno di normalizzazione; quelli complessi probabilmente fanno. Se hai sentito la parola "normalizzazione", ma mai guardato in su, si può scoprire che il database potrebbe usare normalizzante. Prima di intraprendere un'avventura in normalizzazione, è importante conoscere i vantaggi e gli svantaggi connessi con l'organizzazione delle tabelle di un database.
Un database è simile a un armadio file. Hai la possibilità di raggruppare oggetti simili e metterli in cassetti separati o tirare tutto in un singolo cassetto a casaccio. Scegliere il primo metodo di organizzazione, e probabilmente scoprire che gingillo che stai cercando in fretta perché avrete un'idea di dove cercare. banche dati computer di lavoro lungo un principio simile. Un progettista di database può buttare tutti gli elementi di dati in una singola tabella o elementi correlati gruppo all'interno più tabelle. La normalizzazione si riferisce al metodo utilizzato per elementi del database relativi gruppi.
Un importante obiettivo normalizzazione è l'eliminazione di dati duplicati. Ad esempio, se la tabella di vendita contiene un elemento di "Cliente City", e il vostro tavolo cliente ha una voce identica, il database contiene dati duplicati. Il database non è normalizzata. Un altro obiettivo la normalizzazione è l'eliminazione delle dipendenze che non sono coerenti per aumentare l'efficienza dei metodi di accesso ai dati. Si dovrebbe anche eliminare le dipendenze di dati che non sono coerenti. Una dipendenza incoerente si verifica quando, ad esempio, si aggiunge un colore macchina a una tabella che contiene i dati dei dipendenti.
Come liberarsi di dati ridondanti e le dipendenze incoerenti può ridurre la dimensione del database. Tuttavia, si può incorrere in un nuovo costo quando si ristruttura le tabelle di dati. Voi o un analista di dati deve comprendere la normalizzazione e di eseguire un'analisi dettagliata prima ancora di iniziare a normalizzare i dati se si dispone di un sistema complesso. E 'anche possibile a un eccesso di normalizzare un database e scomposizione in troppi tavoli granulari. Per esempio, si può avere una tabella Employee perfettamente normalizzato che contiene i campi per nome, ID e indirizzo email. In questo caso, potrebbe essere necessario creare query più complesse ad unirsi dati sparsi su più tavoli.
Poiché i dati risiede in più tabelle in un database opportunamente normalizzato, a volte richiede più lavoro per estrarre i dati e produrre report. Se un report di vendita richiede dati da una tabella del prodotto, un tavolo del prezzo e un tavolo del cliente, una query deve unire tutte e tre le tabelle per produrre il report. CPU e hard disk devono lavorare di più per eseguire tali query. D'altra parte, se tutti i dati risiede in una singola tabella che non è normalizzata, la ricerca avrebbe solo per recuperare dati da tale tabella. Normalizzare le tabelle in modo efficace per massimizzare l'efficienza di elaborazione.