Differenza tra Normalizzazione e Denormalizzazione

Normalizzazione vs DenormalizzazioneNormalizzazione e denormalizzazione sono i metodi usati nei database. I termini sono differenziabili dove la normalizzazione è una tecnica di minimizzazione delle anomalie di inserimento, cancellazione e aggiornamento attraverso l’eliminazione dei dati ridondanti. D’altra parte, la Denormalizzazione è il processo inverso della normalizzazione dove la ridondanza viene aggiunta ai dati per migliorare le prestazioni dell’applicazione specifica e l’integrità dei dati.

Normalizzazione previene lo spreco di spazio su disco minimizzando o eliminando la ridondanza.

Contenuto: Normalizzazione Vs Denormalizzazione

  1. Cartina di confronto
  2. Definizione
  3. Differenze chiave
  4. Conclusione

Cartina di confronto

Base di confronto Normalizzazione Denormalizzazione
Basic La normalizzazione è il processo di creazione di uno schema impostato per memorizzare dati nonridondanti e coerenti. La denormalizzazione è il processo di combinare i dati in modo che possano essere interrogati velocemente.
Scopo Ridurre la ridondanza e l’inconsistenza dei dati. Per ottenere un’esecuzione più veloce delle query attraverso l’introduzione della ridondanza.
Usato in SistemaOLTP, dove l’enfasi è sul rendere più veloce l’inserimento, la cancellazione e l’aggiornamento delle anomalie e la memorizzazione dei dati di qualità. SistemaOLAP, dove l’enfasi è sul rendere più veloce la ricerca e l’analisi.
Integrità dei dati Mantenuta Può non conservare
Ridondanza Eliminata Aggiunto
Numero di tabelle Aumenta Diminuisce
Spazio su disco Uso ottimizzato Scarico

Definizione di normalizzazione

La normalizzazione è il metodo per organizzare i dati nel database in modo efficiente. Implica la costruzione di tabelle e la creazione di relazioni tra queste tabelle secondo alcune regole. La ridondanza e la dipendenza incoerente possono essere rimosse usando queste regole per renderlo più flessibile.

I dati ridondanti sprecano spazio su disco, aumentano l’incoerenza dei dati e rallentano le query DML. Se gli stessi dati sono presenti in più di un posto e qualsiasi aggiornamento è commesso su quei dati, allora il cambiamento deve essere riflesso in tutte le posizioni. I dati incoerenti possono rendere più difficile la ricerca e l’accesso ai dati perdendo il percorso verso di essi.

Ci sono varie ragioni dietro l’esecuzione della normalizzazione come evitare la ridondanza, aggiornare le anomalie, codificazioni non necessarie, mantenere i dati nella forma che può accogliere i cambiamenti più facilmente e accuratamente e far rispettare il vincolo dei dati.

La normalizzazione include l’analisi delle dipendenze funzionali tra gli attributi. Le relazioni (tabelle) sono decomposte con anomalie per generare relazioni con una struttura. Aiuta a decidere quali attributi dovrebbero essere raggruppati in una relazione.

La normalizzazione è fondamentalmente basata sui concetti di forme normali. Si dice che una tabella di relazione è in una forma normale se soddisfa un certo insieme di vincoli. Ci sono 6 forme normali definite: 1NF, 2NF, 3NF, BCNF, 4NF e 5NF. La normalizzazione dovrebbe eliminare la ridondanza ma non a costo dell’integrità.

Definizione di Denormalizzazione

La denormalizzazione è il processo inverso della normalizzazione, dove lo schema normalizzato viene convertito in uno schema che ha informazioni ridondanti. La performance viene migliorata usando la ridondanza e mantenendo i dati ridondanti coerenti. La ragione per eseguire la denormalizzazione è il sovraccarico prodotto nel processore di query da una struttura sovra-normalizzata.

La denormalizzazione può anche essere definita come il metodo di memorizzare l’unione di relazioni di forma normale superiore come una relazione di base, che è in una forma normale inferiore. Riduce il numero di tabelle e le join di tabelle complicate, perché un numero maggiore di join può rallentare il processo. Ci sono varie tecniche di denormalizzazione come: Memorizzazione di valori derivabili, tabelle di pre-giunzione, valori hard-coded e mantenimento dei dettagli con il master, ecc.

Qui l’approccio di denormalizzazione, sottolinea il concetto che mettendo tutti i dati in un posto, potrebbe eliminare la necessità di cercare quei file multipli per raccogliere questi dati. La strategia di base è seguita nella denormalizzazione è, dove il processo più dominante è selezionato per esaminare quelle modifiche che alla fine miglioreranno le prestazioni. E la modifica più basilare è l’aggiunta di più attributi alla tabella esistente per ridurre il numero di join.

Differenze chiave tra normalizzazione e denormalizzazione

  1. La normalizzazione è la tecnica di dividere i dati in più tabelle per ridurre la ridondanza e l’inconsistenza dei dati e per ottenere l’integrità dei dati. D’altra parte, la denormalizzazione è la tecnica di combinare i dati in un’unica tabella per rendere il recupero dei dati più veloce.
  2. La normalizzazione è usata nel sistema OLTP, che enfatizza l’inserimento, la cancellazione e l’aggiornamento delle anomalie più velocemente. Al contrario, la denormalizzazione è usata nel sistema OLAP, che enfatizza la ricerca e l’analisi più veloce.
  3. L’integrità dei dati è mantenuta nel processo di normalizzazione mentre nella denormalizzazione l’integrità dei dati è più difficile da mantenere.
  4. I dati ridondanti vengono eliminati quando viene eseguita la normalizzazione mentre la denormalizzazione aumenta i dati ridondanti.
  5. La normalizzazione aumenta il numero di tabelle e di join. Al contrario, la denormalizzazione riduce il numero di tabelle e di join.
  6. Lo spazio su disco è sprecato nella denormalizzazione perché gli stessi dati sono memorizzati in posti diversi. Al contrario, lo spazio su disco è ottimizzato in una tabella normalizzata.

Conclusione

Normalizzazione e denormalizzazione sono utili in base alla situazione. La normalizzazione è usata quando si richiede necessariamente una maggiore velocità di inserimento, cancellazione e aggiornamento delle anomalie, e la consistenza dei dati. D’altra parte, la denormalizzazione viene utilizzata quando la ricerca più veloce è più importante e per ottimizzare le prestazioni di lettura. Riduce anche le spese generali create da dati troppo normalizzati o da complicate unioni di tabelle.

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