יתרונות וחסרונות של נורמליזציה של מסד נתונים

מאגרי מידע ממוחשבים נמצאים בכל מקום, מאלו המשמשים את הבנקים למעקב אחר חשבונות לקוחות ועד לאלו המשמשים אתרים לאחסון תוכן. מסדי נתונים עובדים הכי טוב כשהם מתוכננים היטב. נורמליזציה של מסד נתונים פירושה לעצב את מבנה מסד הנתונים כדי לאחסן נתונים בצורה הגיונית וקשורה. נהוג שכל מסדי הנתונים יהיו מנורמלים, ולנרמול מסד נתונים יש יתרונות וחסרונות.

מסדי נתונים יכולים להכיל כמות משמעותית של מידע, אולי מיליוני או מיליארדי פיסות נתונים. נורמליזציה של מסד נתונים מקטינה את גודלו ומונעת כפילות נתונים. זה מבטיח שכל פיסת נתונים מאוחסנת פעם אחת בלבד.

למפתחי יישומים שיוצרים יישומים כדי "לדבר" עם מסד נתונים, קל יותר להתמודד עם מסד נתונים מנורמל. הנתונים שהם ניגשים אליהם מאורגנים בצורה הגיונית יותר במסד נתונים מנורמל, לרוב בדומה לאופן שבו מאורגנים האובייקטים בעולם האמיתי שהנתונים מייצגים. זה הופך את היישומים של המפתחים לקלים יותר לעיצוב, כתיבה ושינוי.

שלמות התייחסות היא אכיפה של קשרים בין נתונים בטבלאות מצטרפות. ללא שלמות התייחסותית, נתונים בטבלה יכולים לאבד את הקישור שלהם לטבלאות אחרות שבהן נתונים קשורים נשמרים. זה מוביל לנתונים מיותמים ולא עקביים בטבלאות. מסד נתונים מנורמל, עם חיבורים בין טבלאות, יכול למנוע את זה.

מסד נתונים מנורמל ביותר עם טבלאות רבות והצטרפות בין הטבלאות איטי יותר ממסד נתונים ללא תכונות אלו. אנשים רבים המשתמשים במסד נתונים מנורמל בו-זמנית יכולים גם להאט את מהירות מסד הנתונים. במקרים מסוימים, ייתכן שתידרש מידה מסוימת של דה-נורמליזציה של מסד הנתונים כדי לשפר את מהירות מסד הנתונים.

נורמליזציה של מסד נתונים היא משימה מורכבת וקשה. מסדי נתונים גדולים עם כמויות נכבדות של מידע, כמו אלה המנוהלים על ידי בנקים, דורשים ניתוח ותכנון קפדניים לפני שהם מנרמלים. הכרת השימוש המיועד במסד נתונים, כגון האם יש לבצע אופטימיזציה עבור קריאת נתונים, כתיבת נתונים או שניהם, משפיעה גם על אופן הנרמול שלו. מסד נתונים מנורמל בצורה גרועה עלול לתפקד בצורה גרועה ולאחסן נתונים בצורה לא יעילה.