Ang
Denormalization ay isang diskarte na ginagamit sa dating na-normalize na database para pataasin ang performance. Ang ideya sa likod nito ay magdagdag ng kalabisan na data kung saan sa tingin namin ay makakatulong ito sa amin nang lubos. Maaari kaming gumamit ng mga karagdagang katangian sa isang umiiral nang talahanayan, magdagdag ng mga bagong talahanayan, o kahit na lumikha ng mga pagkakataon ng mga umiiral na talahanayan.
Bakit ginagamit ang denormalization sa database?
Ang
Denormalization ay isang pamamaraan na ginagamit ng mga administrator ng database upang i-optimize ang kahusayan ng kanilang imprastraktura ng database. Binibigyang-daan kami ng paraang ito na magdagdag ng kalabisan na data sa isang normalized na database upang maibsan ang mga isyu sa mga query sa database na nagsasama-sama ng data mula sa ilang mga talahanayan sa isang talahanayan.
Ano ang denormalization kailan mo ito gagamitin?
Ang
Denormalization ay isang diskarte na database managers na ginagamit upang pataasin ang performance ng isang database infrastructure. Kabilang dito ang pagdaragdag ng kalabisan na data sa isang normalized na database upang mabawasan ang ilang uri ng mga problema sa mga query sa database na pinagsasama-sama ang data mula sa iba't ibang mga talahanayan sa isang talahanayan.
Bakit gumagamit ang mga designer ng denormalization?
Ang
Denormalization ay ang sinadyang pagdoble ng mga column sa maraming talahanayan, at pinapataas nito ang redundancy ng data. Halimbawa 1: Isaalang-alang ang disenyo kung saan ang parehong mga talahanayan ay may column na naglalaman ng mga address ng mga bodega. Kung ginagawa ng disenyong ito na hindi na kailangan ang mga operasyon ng pagsali, maaari itong maging isang kapaki-pakinabang na redundancy.
Bakit Denormalized ang mga talahanayanginagamit sa mga data warehouse?
Ang diskarte sa data warehousing na ito ay ginagamit upang mapahusay ang functionality ng isang database infrastructure. Tinatawag ng denormalization ang redundant na data sa isang normalized na data warehouse para mabawasan ang oras ng pagtakbo ng mga partikular na query sa database na pinagsasama-sama ang data mula sa maraming table sa isa.
