데이터베이스는 현대 컴퓨팅 시스템의 중요한 부분입니다.
컴퓨터 데이터베이스는 은행에서 고객 계정을 추적하는 데 사용하는 것부터 웹사이트에서 콘텐츠를 저장하는 데 사용하는 데이터베이스에 이르기까지 어디에나 있습니다. 데이터베이스는 잘 설계될 때 가장 잘 작동합니다. 데이터베이스 정규화는 논리적이고 관련된 방식으로 데이터를 저장하도록 데이터베이스 구조를 설계하는 것을 의미합니다. 모든 데이터베이스가 정규화되는 것이 일반적이며 데이터베이스를 정규화하는 것은 장단점이 있습니다.
데이터 중복 감소
데이터베이스는 수백만 또는 수십억 개의 데이터와 같은 상당한 양의 정보를 보유할 수 있습니다. 데이터베이스를 정규화하면 크기가 줄어들고 데이터 중복이 방지됩니다. 각 데이터 조각이 한 번만 저장되도록 합니다.
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데이터를 논리적으로 그룹화
데이터베이스와 "대화"하기 위해 응용 프로그램을 만드는 응용 프로그램 개발자는 정규화된 데이터베이스를 더 쉽게 처리할 수 있습니다. 그들이 액세스하는 데이터는 정규화된 데이터베이스에서 보다 논리적으로 구성되며, 종종 데이터가 나타내는 실제 개체가 구성되는 방식과 유사합니다. 따라서 개발자의 응용 프로그램을 보다 쉽게 설계, 작성 및 변경할 수 있습니다.
데이터에 대한 참조 무결성 시행
참조 무결성은 조인된 테이블의 데이터 간의 관계를 적용하는 것입니다. 참조 무결성이 없으면 테이블의 데이터가 관련 데이터가 있는 다른 테이블에 대한 링크를 잃을 수 있습니다. 이로 인해 테이블에서 분리되고 일관성 없는 데이터가 생성됩니다. 테이블 간의 조인이 있는 정규화된 데이터베이스는 이러한 상황을 방지할 수 있습니다.
데이터베이스 성능 저하
많은 테이블과 테이블 간의 조인이 있는 고도로 정규화된 데이터베이스는 이러한 속성이 없는 데이터베이스보다 느립니다. 많은 사람들이 동시에 정규화된 데이터베이스를 사용하면 데이터베이스 속도가 느려질 수 있습니다. 경우에 따라 데이터베이스 속도를 향상시키기 위해 데이터베이스의 비정규화가 어느 정도 필요할 수 있습니다.
상세한 분석 및 설계 필요
데이터베이스 정규화는 복잡하고 어려운 작업입니다. 은행에서 운영하는 것과 같이 상당한 양의 정보를 포함하는 대규모 데이터베이스는 정규화되기 전에 신중한 분석과 설계가 필요합니다. 데이터 읽기, 데이터 쓰기 또는 둘 다를 위해 최적화해야 하는지 여부와 같이 데이터베이스의 의도된 용도를 아는 것도 정규화 방식에 영향을 줍니다. 제대로 정규화되지 않은 데이터베이스는 성능이 떨어지고 데이터를 비효율적으로 저장할 수 있습니다.
