Denormalization är en strategi som används på en tidigare normaliserad databas för att öka prestandan. Tanken bakom det är att lägga till redundant data där vi tror att det kommer att hjälpa oss mest. Vi kan använda extra attribut i en befintlig tabell, lägga till nya tabeller eller till och med skapa instanser av befintliga tabeller.
Varför används denormalisering i databasen?
Denormalisering är en teknik som används av databasadministratörer för att optimera effektiviteten i deras databasinfrastruktur. Den här metoden tillåter oss att lägga till redundant data i en normaliserad databas för att lindra problem med databasfrågor som slår samman data från flera tabeller till en enda tabell.
Vad är denormalisering när skulle du använda det?
Denormalisering är en strategi som databashanterare använder för att öka prestandan hos en databasinfrastruktur. Det innebär att lägga till redundant data till en normaliserad databas för att minska vissa typer av problem med databasfrågor som kombinerar data från olika tabeller till en enda tabell.
Varför använder designers denormalisering?
Denormalisering är den avsiktliga dupliceringen av kolumner i flera tabeller, och det ökar dataredundansen. Exempel 1: Tänk på designen där båda tabellerna har en kolumn som innehåller adresserna till lager. Om den här designen gör kopplingsoperationer onödiga kan det vara en värdefull redundans.
Varför är denormaliserade tabelleranvänds i datalager?
Denna datalagerstrategi används för att förbättra funktionaliteten hos en databasinfrastruktur. Denormalisering anropar redundant data till ett normaliserat datalager för att minimera körtiden för specifika databasfrågor som förenar data från många tabeller till en.