Einführung

Stellen Sie sich vor, Sie führen ein gesch?ftiges Café, in dem jede Sekunde z?hlt. Anstatt st?ndig separate Inventar- und Bestelllisten zu überprüfen, konsolidieren Sie alle wichtigen Details auf eine leicht zu lesende Karte. Dies ?hnelt 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
• H?ufig 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 Lesevorg?nge vorhanden sind und teure Anschlüsse zu einem Problem werden. Die Normalisierung dagegen versucht, Redundanz zu entfernen, w?hrend 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 F?llen die Abfragen einfacher. Dies sollte den Entwicklern und Analysten tats?chlich 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 f?rdern. 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 h?ufigsten 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:

• Erh?hte Datenreduktion : Denormalisierung führt eine Redundanz durch, indem doppelte Daten an mehreren Stellen gespeichert werden. Dies kann zu Datenkonsistenzen und erh?hten Speicheranforderungen führen.
• Komplexe Datenwartung : Die Verwaltung der Datenintegrit?t und -konsistenz wird mit Redundanz schwieriger. Aktualisierungen müssen an mehrere Orte angewendet werden, wodurch die Komplexit?t der Datenwartung und das Potenzial für Fehler erh?ht werden.
• H?here Speicheranforderungen : Redundante Daten bedeuten erh?hte Speicheranforderungen. Denormalisierte Datenbanken erfordern m?glicherweise mehr Speicherplatz im Vergleich zu normalisierten Datenbanken.
• Potenzielle Auswirkungen auf die Schreibleistung : W?hrend die Leseleistung verbessert, k?nnen Schreibvorg?nge komplexer und langsamer werden, da redundante Daten aktualisiert werden müssen. Dies kann die Gesamtschreibleistung beeinflussen.
• Datenkonsistenzrisiken : Redundante Daten k?nnen zu Inkonsistenzen führen, wenn sie nicht ordnungsgem?? verwaltet werden. Verschiedene Kopien derselben Daten k?nnen 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, k?nnen Sie h?ufig einfachere Abfragen schreiben, die einfacher zu verwalten und zu verstehen sind. Dies verringert die Komplexit?t 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 gro?e 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 h?ufigsten für den Zugriff auf die Informationen verwendet und angezeigt werden.

Das Zwischenspeichern h?ufig auf Daten zugegriffen

Wenn Ihre Anwendung h?ufig auf eine Untergruppe von Daten zugreift, kann dassigerizing helfen, indem diese Daten in einem leicht zug?nglichen 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 F?llen 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 ben?tigt, um die erforderlichen Daten zu erhalten.
• Reduzierte Belastung in der Datenbank: Leinwende Verknüpfungen und oder Aggregationen sind h?ufig mit der Denormalisierung verbunden, da sie die Belastung der Datenbank erleichtert, die zu einer verbesserten Leistung führt.

Kompromisse und überlegungen

• Erh?hte Datenreduktion: Denormalisierung bringt das Problem der Duplikation ein, was daher zum Auftreten von Datenanomalien und gr??erem Speicherplatz führen kann.
• Komplexit?t in der Datenwartung: Aufgaben wie die Durchführung von Daten und die konsistente Integrit?t k?nnen sich in diesem Fall als schwieriger erweisen, insbesondere weil Aktualisierungen an mehreren Stellen erstellt werden müssen.
• Schreibleistungseffekte: Infolgedessen verbessert die Leseleistung, w?hrend Schreibvorg?nge die Komplexit?t sowie die Latenz verbessern k?nnen, 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 zus?tzlicher Spalten, die aggregierte oder h?ufig 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 Gr??en enthalten, die nur dann neu berechnet werden, wenn sich die Parameter ?ndern.
• Abgeleitete Daten speichern: Summen, Durchschnittswerte oder andere h?ufig verwendete statische Werte in der Datenbank speichern, damit sie nicht jedes Mal neu berechnet werden müssen, wenn sie ben?tigt 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 Qualit?t, die ihnen von Dienstleister übermittelt wird. Die Bestellentabelle enth?lt alle Informationen zu einer Bestellung und die Tisch der Kunden enth?lt alle Informationen zu den Kunden.

Normalisiertes Schema

Kunden Tabelle

Bestellungstabelle

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 ausw?hlen
Aus Bestellungen
Treten Sie Kunden auf Bestellungen an.

Denormalisierungstechniken

Verschmelzungstische

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

Denormalisierte Ordnungstabelle

Abfrage ohne Beitritt:

 W?hlen Sie OrderID, Customername, E -Mail, orderDate, Betrag
Von Denormalizedordnern;

Hinzufügen von redundanten Spalten

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

Aktualisierte Bestellentabelle mit redundanter Spalte

Abfragen zum Abrufen von Bestellungen mit total ausgegebenen:

 W?hlen 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

Abfrage nach Zusammenfassungstabelle:

 W?hlen 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

Abfragen zum Abrufen von Bestellungen mit durchschnittlicher Menge:

 W?hlen 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 Datenintegrit?t als auch die Leistungsziele zu erreichen.
• überwachungsleistung: Es ist ratsam, die Leistung der Datenbank kontinuierlich zu bewerten und ?nderungen an den Denormalisierungsstrategien vorzunehmen, wenn überhaupt ?nderungen der Daten und der Ausführung der Abfragen vorliegen.
• Dokument?nderungen: Eine detaillierte Dokumentation aller in der Denormalisierung vorgenommenen ?nderungen sollte dem Entwicklungsteam klargestellt werden, um zu überprüfen, ob die Datenintegrit?t gut verstanden wird und das Verfahren zur Aufrechterhaltung der Daten.

Abschluss

Die Denormalisierung ist eine leistungsstarke Technik im Datenbankdesign, die die Leistung für bestimmte Anwendungsf?lle erheblich verbessern kann. Durch die Einführung der kontrollierten Redundanz k?nnen Unternehmen die Abfrageleistung optimieren und das Abrufen von Daten vereinfachen, insbesondere in leswertigen und analytischen Umgebungen. Es ist jedoch wichtig, die Kompromisse wie erh?hte Datenredenz und Wartungskomplexit?t sorgf?ltig 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 haupts?chlich einen Lesevorgang enth?lt.
• 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 sorgf?ltige Analyse von Abfragemustern, die Ausbindung durch Normalisierung und laufende Leistungsüberwachung.

H?ufig gestellte Fragen

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

A. überlegen Sie, dass Sie die Wormierung ergreifen, wenn Ihre Bewerbung leswert wird, erfordert h?ufige Berichterstattung oder Analyse oder wenn die Abfrageleistung ein kritisches Problem ist.

A. Potenzielle Nachteile umfassen eine erh?hte Datenreduktion, Komplexit?t bei der Datenwartung und m?gliche negative Auswirkungen auf die Schreibleistung.

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

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