9 Unterschied zwischen Normalisierung und Denormalisierung in SQL

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Was ist Normalisierung?

Normalisierung ist der Prozess des Organisierens (Zerlegens) der Daten in einer relationalen Datenbank gemäß einer Reihe von normalen Formen, um die Datenredundanz zu reduzieren, die Datenintegrität zu verbessern und Einfüge-, Aktualisierungs- und Löschanomalien zu entfernen.

Durch die Normalisierung einer Datenbank ordnen Sie die Daten in Tabellen und Spalten an. Sie stellen sicher, dass jede Tabelle nur verwandte Daten enthält. Wenn Daten keinen direkten Bezug haben, erstellen Sie eine neue Tabelle für diese Daten. Die Normalisierung ist aus vielen Gründen ein wichtiger Teil des relationalen Datenbankentwurfs, hauptsächlich jedoch, weil sie es der Datenbank ermöglicht, so wenig Speicherplatz wie möglich zu belegen, was zu einer höheren Geschwindigkeit, Genauigkeit und Effizienz der Datenbank führt.

Drei Haupttypen der Normalisierung oder Normalformen (NF) sind:

BCNF
4NF
5NF

Was Sie über die Normalisierung wissen müssen

Normalisierung ist der Prozess des Organisierens (Zerlegens) der Daten in einer relationalen Datenbank gemäß einer Reihe von normalen Formen, um die Datenredundanz zu reduzieren, die Datenintegrität zu verbessern und Einfüge-, Aktualisierungs- und Löschanomalien zu entfernen.
Die Normalisierung wird im OLTP-System verwendet, das darauf abzielt, das Einfügen, Löschen und Aktualisieren von Anomalien zu beschleunigen.
Das Hauptaugenmerk der Normalisierung liegt darauf, die Datenbank von ungenutzten Daten zu befreien und die Datenredundanz und Inkonsistenz zu reduzieren.

Die Normalisierung entfernt die Datenredundanz, dh sie entfernt alle doppelten Daten aus derselben Tabelle und fügt sie in eine separate neue Tabelle ein.
Bei der Normalisierung wird der Speicherplatz optimiert, da doppelte Daten organisiert und an verschiedenen Orten (Tabellen) gespeichert werden.
Durch die Normalisierung wird die Datenintegrität gewahrt, dh das Hinzufügen oder Löschen von Daten aus der Tabelle führt zu keiner Abweichung in der Beziehung der Tabellen.

Normalisierung wird im Allgemeinen verwendet, wenn eine Anzahl von Einfüge-/Aktualisierungs-/Löschvorgängen ausgeführt werden und Joins dieser Tabellen nicht teuer sind.
Während der Normalisierung werden die Daten reduziert, sodass eine Anzahl von Tabellen aus der Datenbank gelöscht wird, sodass die Anzahl der Tabellen geringer ist.
Auch wenn bei der Normalisierung mehrere Tabellen erstellt werden, sind Einfügen, Aktualisieren und Löschen in dieser Hinsicht effizienter. Wenn wir Daten einfügen/aktualisieren/löschen müssen, müssen wir die Transaktion in dieser bestimmten Tabelle ausführen. Ein Datenverlust (Datenintegrität) ist daher nicht zu befürchten.

Was ist Denormalisierung?

Denormalisierung ist der Prozess, bei dem Daten aus mehreren Tabellen in einer einzigen Tabelle kombiniert werden, damit der Datenabruf schneller ist. Die Denormalisierung ist eine Strategie, die Datenbankmanager verwenden, um die Leistung einer Datenbankinfrastruktur zu steigern.

Normalerweise erfordert die Denormalisierung das Erstellen separater Tabellen oder Strukturen, damit Abfragen einer Information keine anderen damit verbundenen Informationen beeinflussen. Wenn eine Abfrage Daten aus mehreren Tabellen zu einer einzigen Ergebnistabelle kombiniert, wird dies als Join bezeichnet. Die Leistung eines solchen Joins angesichts komplexer Abfragen bietet dem Administrator oft die Gelegenheit, die Denormalisierungsalternative zu erkunden.

Die wichtigsten Denormalisierungsmethoden sind:

Hinzufügen redundanter Spalten
Abgeleitete Spalten hinzufügen
Zusammenklappen der Tabellen

Schnappschüsse
VARRAYS
Materialisierte Ansichten

Was Sie über Denormalisierung wissen müssen

Denormalisierung ist der Prozess, bei dem Daten aus mehreren Tabellen in einer Tabelle kombiniert werden, damit die Daten schneller abgerufen werden können.
Die Denormalisierung wird im OLAP-System verwendet, das darauf abzielt, die Suche und Analyse zu beschleunigen.
Der Hauptfokus der Denormalisierung liegt darin, eine schnellere Ausführung der Abfragen durch Einführung von Redundanz zu erreichen.

Denormalisierung erzeugt Datenredundanz, dh doppelte Daten können in derselben Tabelle gefunden werden.
Der Speicherplatz wird bei der Denormalisierung nicht optimiert, da doppelte Daten an einem einzigen Ort (Tabelle) gespeichert werden.
Die Denormalisierung behält keine Datenintegrität bei.

Die Denormalisierung wird verwendet, wenn Joins teuer sind und häufige Abfragen für die Tabellen ausgeführt werden.
Bei der Denormalisierung befinden sich alle doppelten Daten in einer einzigen Tabelle und beim Einfügen/Aktualisieren oder Löschen aller zugehörigen Daten in dieser Tabelle ist Vorsicht geboten. Andernfalls kann es zu Integritätsproblemen kommen.
Während der Denormalisierung werden die Daten in dieselbe Datenbank integriert und daher erhöht sich die Anzahl der Tabellen zum Speichern dieser Daten.

Lesen Sie auch: Unterschied zwischen OODBMS und ORDBMS

Unterschied zwischen Normalisierung und Denormalisierung in SQL, in Tabellenform

VERGLEICHSGRUNDLAGE	NORMALISIERUNG	DEMORMALISIERUNG
Beschreibung	Es ist der Prozess des Organisierens (Zerlegens) der Daten in einer relationalen Datenbank gemäß einer Reihe von normalen Formen, um die Datenredundanz zu reduzieren, die Datenintegrität zu verbessern und Einfüge-, Aktualisierungs- und Löschanomalien zu entfernen.	Es ist der Prozess, bei dem Daten aus mehreren Tabellen in einer Tabelle kombiniert werden, damit der Datenabruf schneller ist.
Anwendung	Es wird im OLTP-System verwendet, das darauf abzielt, das Einfügen, Löschen und Aktualisieren von Anomalien zu beschleunigen.	Es wird im OLAP-System verwendet, das darauf abzielt, die Suche und Analyse zu beschleunigen.
Haupt Augenmerk	Hauptaugenmerk liegt darauf, die Datenbank von ungenutzten Daten zu bereinigen und die Datenredundanz und Inkonsistenz zu reduzieren.	Das Hauptaugenmerk liegt auf einer schnelleren Ausführung der Abfragen durch die Einführung von Redundanz.
Daten Redundanz	Es entfernt die Datenredundanz, dh es entfernt alle doppelten Daten aus derselben Tabelle und fügt sie in eine separate neue Tabelle ein.	Es erzeugt Datenredundanz, dh doppelte Daten können in derselben Tabelle gefunden werden.
Speicherplatzoptimierung	Der Speicherplatz wird optimiert, da doppelte Daten organisiert und an verschiedenen Orten (Tabellen) gespeichert werden.	Der Speicherplatz wird bei der Denormalisierung nicht optimiert, da doppelte Daten an einem einzigen Ort (Tabelle) gespeichert werden.
Datenintegrität	Bewahrt die Datenintegrität, dh jegliches Hinzufügen oder Löschen von Daten aus der Tabelle führt zu keiner Diskrepanz in der Beziehung der Tabellen.	Es behält keine Datenintegrität bei.
Verwenden	Es wird im Allgemeinen verwendet, wenn eine Reihe von Einfüge-/Aktualisierungs-/Löschvorgängen ausgeführt werden und Joins dieser Tabellen nicht teuer sind.	Es wird verwendet, wenn Joins teuer sind und häufig Abfragen für die Tabellen ausgeführt werden.
Doppelte Daten	Da die Daten reduziert werden, wird eine Anzahl von Tabellen aus der Datenbank gelöscht, daher sind die Anzahl der Tabellen geringer.	Alle doppelten Daten befinden sich in einer einzigen Tabelle und beim Einfügen/Aktualisieren oder Löschen aller zugehörigen Daten in dieser Tabelle ist Vorsicht geboten. Andernfalls kann es zu Integritätsproblemen kommen.
Anzahl der Daten	Auch wenn bei der Normalisierung mehrere Tabellen erstellt werden, sind Einfügen, Aktualisieren und Löschen in dieser Hinsicht effizienter.	Die Daten werden in dieselbe Datenbank integriert und daher nimmt die Zahl der Tabellen zum Speichern dieser Daten zu.

Vorteile der Normalisierung

Benutzer können die Datenbank erweitern, ohne die vorhandenen Daten unbedingt zu beeinträchtigen.
Minimiert Nullwerte

Hilft Modifikationsprobleme zu reduzieren oder zu vermeiden
Das Suchen, Sortieren und Erstellen von Indizes kann schneller sein, da Tabellen schmaler sind und mehr Zeilen auf eine Datenseite passen.
Vereinfacht Abfragen

Verkleinert die Datenbank, indem redundante Daten eliminiert werden.
Es löscht Anomalien, die einen Fehler im System verursachen.
Verschwendet keinen Speicherplatz

Es führt zu einer kompakteren Datenbank (aufgrund weniger Datenredundanz)
Dies führt dazu, dass die Datenbank einfacher und leichter zu verstehen ist.

Nachteile der Normalisierung

Die Normalisierung ist eine sehr schwierige Aufgabe, da sie eine detaillierte Analyse und das Design der Datenbank erfordert.

Die Normalisierung verursacht eine mühsame Aufgabe, da mehr Tabellen verknüpft werden müssen
Die Normalisierung führt zu einer langsamen Leistung des gesamten Datenbanksystems, da Tabellen Codes und keine echten Daten enthalten.
Dies erschwert die Abfrage, da sie aus einer SQL besteht, die dynamisch aufgebaut ist und normalerweise von Desktop-freundlichen Abfragetools erstellt wird. Daher ist es schwierig, die Datenbank zu modellieren, ohne die Wünsche des Kunden zu kennen.

Eine schlecht normalisierte Datenbank kann eine schlechte Leistung erbringen und Daten ineffizient speichern.
Die Normalisierung einer Datenbank ist manchmal komplex, da Analysten den Zweck der Datenbank verstehen müssen, z. B. ob sie für das Schreiben von Daten, das Lesen von Daten oder beides optimiert werden soll.

Vorteile der Denormalisierung

Es reduziert die Anzahl der Fremdschlüssel und Indizes. Dies hilft, Zeit und Speicher für die Datenbearbeitung zu sparen.

Es minimiert die Anzahl der notwendigen Join-Abfragen
In einigen Fällen reduziert es die Anzahl der Tabellen in der Datenbank.
Verbessert die Leistung der Datenbank durch Erhöhung der Geschwindigkeit

Nachteile der Denormalisierung

Die Denormalisierung beschleunigt normalerweise den Abruf, kann jedoch die Aktualisierung verlangsamen.
Die Denormalisierung ist immer anwendungsspezifisch und muss daher bewertet werden, wenn sich die Anwendung ändert.
Die Denormalisierung kann die Größe von Tabellen erhöhen.

Die Denormalisierung kann das Schreiben von Aktualisierungs- und Einfügecode erschweren.
Datenredundanz erfordert mehr Speicherplatz.
Die Denormalisierung behält keine Datenintegrität bei.

Stauraum für Abfall.