Disyorkan, 2021

Pilihan Editor

Perbezaan Antara Normalisasi dan Denormalisasi

Normalisasi dan penolakan adalah kaedah yang digunakan dalam pangkalan data. Istilah-istilah ini berbeza-beza di mana Normalisasi adalah teknik meminimumkan kemasukan, pemadaman dan mengemas kini anomali melalui menghapuskan data yang berlebihan. Sebaliknya, Denormalization adalah proses pembalikan normalisasi di mana redundansi ditambah kepada data untuk meningkatkan prestasi aplikasi dan integriti data tertentu.

Normalisasi menghalang pembaziran ruang cakera dengan meminimumkan atau menghapuskan redundansi.

Carta Perbandingan

Asas untuk perbandinganNormalisasiDenormalization
AsasNormalisasi ialah proses membuat skema set untuk menyimpan data yang tidak berlebihan dan konsisten.Denormalisasi adalah proses penggabungan data supaya dapat dipertimbangkan dengan cepat.
TujuanUntuk mengurangkan kelebihan data dan ketidakkonsistenan.Untuk mencapai pelaksanaan pertanyaan yang lebih cepat dengan memperkenalkan redundansi.
Digunakan dalamSistem OLTP, di mana penekanan adalah membuat penyisipan, memadamkan dan mengemas kini anomali lebih cepat dan menyimpan data kualiti.Sistem OLAP, di mana penekanan adalah untuk membuat pencarian dan analisis lebih cepat.
Integriti dataDikekalkanTidak boleh menyimpannya
RedundansiDihapuskanDitambah
Bilangan jadualMeningkatkanPenurunan
Ruang cakeraPenggunaan yang dioptimumkanSial

Definisi Normalisasi

Normalisasi ialah kaedah mengatur data dalam pangkalan data dengan cekap. Ia melibatkan membina jadual dan menubuhkan hubungan di antara jadual-jadual tersebut mengikut beberapa peraturan tertentu. Keterlambatan keterlambatan dan tidak konsisten boleh dikeluarkan dengan menggunakan peraturan ini untuk menjadikannya lebih fleksibel.

Data berlebihan membazirkan ruang cakera, meningkatkan ketidakkonsistenan data dan melambatkan pertanyaan DML. Sekiranya data yang sama ada di lebih daripada satu tempat dan apa-apa kemaskini dilakukan terhadap data tersebut, maka perubahan tersebut harus ditunjukkan dalam semua lokasi. Data yang tidak konsisten boleh membuat data mencari dan mengakses lebih sukar dengan kehilangan jalan kepadanya.

Terdapat pelbagai sebab di sebalik melaksanakan normalisasi seperti untuk mengelakkan redundansi, mengemas kini anomali, pengekodan yang tidak perlu, menyimpan data ke dalam bentuk yang dapat menampung perubahan dengan lebih mudah dan tepat dan menguatkuasakan kekangan data.

Normalisasi termasuk analisis kebergantungan fungsi antara atribut. Hubungan (jadual) diuraikan dengan anomali untuk menghasilkan hubungan dengan struktur. Ini membantu dalam menentukan sifat-sifat mana yang harus dikumpulkan dalam hubungannya.

Normalisasi pada asasnya adalah berdasarkan konsep bentuk normal . Jadual perhubungan dikatakan dalam bentuk yang normal jika ia memenuhi beberapa kekangan tertentu. Terdapat 6 bentuk normal yang ditetapkan: 1NF, 2NF, 3NF, BCNF, 4NF dan 5NF. Normalisasi harus menghapuskan redundansi tetapi tidak pada kos integriti.

Definisi Denormalization

Denormalisasi adalah proses penyusunan normalisasi, di mana skema dinormalisasi ditukar menjadi skema yang mempunyai maklumat yang berlebihan. Kinerja bertambah baik dengan menggunakan redundansi dan mengekalkan data berlebihan yang konsisten. Alasan untuk melakukan pengesahan adalah overhed yang dihasilkan dalam pemproses pertanyaan oleh struktur yang lebih normal.

Denormalisasi juga boleh ditakrifkan sebagai kaedah menyimpan gabungan hubungan bentuk normal yang unggul sebagai hubungan asas, yang berada dalam bentuk normal yang lebih rendah. Ia mengurangkan bilangan jadual, dan jadual rumit bergabung kerana jumlah yang lebih tinggi bergabung dapat melambatkan proses. Terdapat pelbagai teknik pengenalpastian seperti: Menyimpan nilai derivable, jadual pra-bergabung, nilai-nilai yang dikodekan keras dan menyimpan butir-butir dengan tuan, dan lain-lain.

Di sini pendekatan denormalisasi, menekankan pada konsep bahawa dengan meletakkan semua data di satu tempat, dapat menghapuskan keperluan mencari banyak file untuk mengumpulkan data ini. Strategi asas diikuti dengan pengesahan adalah, di mana proses yang paling berkuasa dipilih untuk memeriksa modifikasi yang akhirnya akan meningkatkan prestasi. Dan perubahan yang paling asas ialah menambahkan beberapa sifat pada jadual yang ada untuk mengurangkan jumlah bergabung.

Perbezaan Utama di antara Normalisasi dan Denalisasi

  1. Normalisasi ialah teknik membahagikan data ke dalam beberapa jadual untuk mengurangkan redundansi data dan ketidakkonsistenan dan untuk mencapai integriti data. Sebaliknya, Denormalization adalah teknik menggabungkan data ke dalam jadual tunggal untuk membuat pengambilan data lebih cepat.
  2. Normalisasi digunakan dalam sistem OLTP, yang menitikberatkan membuat memasukkan, memadam dan mengemas kini anomali dengan lebih cepat. Sebaliknya, Denormalization digunakan dalam sistem OLAP, yang menekankan untuk membuat carian dan analisis lebih cepat.
  3. Integriti data dikekalkan dalam proses normalisasi semasa integriti data denormalisasi lebih keras untuk dikekalkan.
  4. Data berlebihan dihapuskan apabila normalisasi dilakukan manakala denormalisasi meningkatkan data yang berlebihan.
  5. Normalisasi meningkatkan bilangan jadual dan bergabung. Sebaliknya, denormalisasi mengurangkan jumlah jadual dan bergabung.
  6. Ruang cakera dibazirkan dalam denormalisasi kerana data yang sama disimpan di tempat yang berbeza. Sebaliknya, ruang cakera dioptimumkan dalam jadual yang dinormalisasi.

Kesimpulannya

Normalisasi dan pengistimaran berguna berdasarkan keadaan. Normalisasi digunakan apabila penyisipan kemasukan, pemadaman dan pengemaskinian yang lebih cepat, dan konsistensi data semestinya diperlukan. Sebaliknya, Denormalization digunakan apabila pencarian lebih cepat lebih penting dan untuk mengoptimumkan prestasi membaca. Ia juga mengurangkan kos overhead yang dihasilkan oleh data yang terlalu normal atau bergabung dengan jadual rumit.

Top