Nyahnormalisasi dalam Pangkalan Data: Meningkatkan Prestasi dengan Data Berlebihan

Apakah itu Denormalisasi, dan Bilakah Ia Perlu Digunakan?

Denormalisasi ialah proses mengoptimumkan pangkalan data dengan menggabungkan atau menambah data berlebihan untuk meningkatkan prestasi. Walaupun penormalan memfokuskan pada menghapuskan lebihan dan memastikan integriti data, penyahnormalan melibatkan sengaja memperkenalkan lebihan untuk meminimumkan kerumitan pertanyaan dan meningkatkan prestasi bacaan dalam senario tertentu.

---

Ciri Utama Denormalisasi

1. Storan Data Berlebihan:

   • Data daripada jadual berkaitan digabungkan menjadi satu jadual untuk mengurangkan bilangan cantuman yang diperlukan semasa pertanyaan.
   • Lewahan ini boleh membawa kepada pelaksanaan pertanyaan yang lebih pantas dengan kos peningkatan storan.

2. Soalan Ringkas:

   • Pertanyaan rumit yang melibatkan berbilang jadual dipermudahkan, menghasilkan prestasi yang lebih baik untuk operasi berat baca.

3. Perdagangan:

   • Sementara operasi baca mendapat manfaat daripada kerumitan yang dikurangkan, operasi tulis (sisip, kemas kini, padam) mungkin menjadi lebih kompleks disebabkan oleh pengurusan data yang berlebihan.
   • Anomali data dan isu integriti lebih berkemungkinan berbanding dengan struktur yang dinormalkan.

---

Bilakah Denormalisasi Perlu Digunakan?

Penyahnormalan bukanlah pendekatan terbaik tetapi berguna dalam senario berikut:

1. Keperluan Prestasi Bacaan Tinggi:

   • Aplikasi dengan beban kerja yang berat baca, seperti sistem pelaporan atau gudang data, mendapat manfaat daripada penyahnormalan.

2. Kerumitan Pertanyaan Dikurangkan:

   • Apabila kerap menyertai berbilang jadual memberi kesan kepada prestasi, menyahnormalkan jadual boleh memudahkan dan mempercepatkan pertanyaan.

3. Caching Data:

   • Untuk data yang kerap diakses atau dikira, penyahnormalan boleh menyimpan hasil prakiraan, mengurangkan masa pengiraan.

4. Aplikasi Masa Nyata:

   • Sistem masa nyata yang memerlukan respons segera, seperti papan pemuka atau enjin pengesyoran, boleh menggunakan struktur yang tidak normal untuk memenuhi keperluan prestasi.

5. Pergudangan Data:

   • Gudang data sering menggunakan skema yang tidak normal seperti skema bintang atau kepingan salji untuk mengoptimumkan pertanyaan analitik.

---

Contoh Denormalisasi

Struktur Dinormalkan:

Jadual Pesanan:

OrderID	CustomerID	Date
1	101	2024-01-10
2	102	2024-01-12

---

Meja Pelanggan:

CustomerID	CustomerName	Address
101	John Doe	123 Main St.
102	Jane Smith	456 Elm St.

---

Pertanyaan: Untuk mendapatkan pesanan dengan butiran pelanggan, penyertaan diperlukan.

Struktur Nyahnormal:

---

OrderID	CustomerID	CustomerName	Address	Date
1	101	John Doe	123 Main St.	2024-01-10
2	102	Jane Smith	456 Elm St.	2024-01-12

---

• Faedah:

  • Menghilangkan keperluan untuk menyertai.
  • Prestasi bacaan yang lebih pantas untuk mengambil pesanan dengan butiran pelanggan.

• Cabaran:

  • Mengemas kini butiran pelanggan memerlukan perubahan merentas semua baris yang berkaitan.

---

Kelebihan Denormalisasi

1. Prestasi Pertanyaan Yang Dipertingkat:

   • Pertanyaan yang melibatkan set data yang besar atau gabungan kompleks menjadi lebih pantas.

2. Logik Aplikasi Ringkas:

   • Pertanyaan adalah lebih mudah, memerlukan lebih sedikit penyertaan atau pengagregatan.

3. Pelaporan Lebih Cepat:

   • Data prapengiraan atau agregat mengurangkan masa pemprosesan untuk laporan.

4. Masa Pelaksanaan Pertanyaan Dikurangkan:

   • Pencantuman jadual yang lebih sedikit membawa kepada pengurangan overhed pengiraan.

---

Keburukan Denormalisasi

1. Peningkatan Keperluan Storan:

   • Data berlebihan menggunakan lebih banyak ruang.

2. Ketidakkonsistenan Data:

   • Memastikan data berlebihan konsisten merentas pangkalan data menjadi mencabar.

3. Kemas Kini Kompleks:

   • Operasi sisip, kemas kini dan padam memerlukan pengendalian yang teliti untuk mengekalkan integriti data.

4. Kos Penyelenggaraan yang Lebih Tinggi:

   • Lebih banyak usaha diperlukan untuk mengurus dan mengemas kini data berlebihan.

---

Mengimbangi Normalisasi dan Denormalisasi

Walaupun penormalan penting untuk integriti data, penyahnormalan ialah penyelesaian praktikal untuk pengoptimuman prestasi dalam kes tertentu. Pendekatan yang seimbang melibatkan:

• Memahami prestasi aplikasi dan keperluan integriti data.
• Menormalkan struktur pangkalan data pada mulanya.
• Memperkenalkan penyahnormalan secara selektif, memfokuskan pada kes penggunaan apabila kesesakan prestasi berlaku.

---

Kesimpulan

Penyahnormalan ialah teknik yang berkuasa untuk meningkatkan prestasi pangkalan data dalam senario intensif baca. Walau bagaimanapun, ia harus digunakan dengan teliti, dengan mengambil kira pertukaran antara integriti data, kerumitan pertanyaan dan penyelenggaraan. Dengan mengimbangi penormalan dan penyahnormalan, pereka pangkalan data boleh mencapai prestasi optimum sambil mengekalkan tahap ketekalan data yang boleh diurus.

Hai, saya Abhay Singh Kathayat!
Saya seorang pembangun tindanan penuh dengan kepakaran dalam kedua-dua teknologi hadapan dan belakang. Saya bekerja dengan pelbagai bahasa pengaturcaraan dan rangka kerja untuk membina aplikasi yang cekap, berskala dan mesra pengguna.
Jangan ragu untuk menghubungi saya melalui e-mel perniagaan saya: kaashshorts28@gmail.com.

Atas ialah kandungan terperinci Nyahnormalisasi dalam Pangkalan Data: Meningkatkan Prestasi dengan Data Berlebihan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!