Denormalization is 'n strategie wat op 'n voorheen-genormaliseerde databasis gebruik word om prestasie te verhoog. Die idee daaragter is om oortollige data by te voeg waar ons dink dit ons die meeste sal help. Ons kan ekstra eienskappe in 'n bestaande tabel gebruik, nuwe tabelle byvoeg, of selfs gevalle van bestaande tabelle skep.
Waarom word denormalisering in databasis gebruik?
Denormalisering is 'n tegniek wat deur databasisadministrateurs gebruik word om die doeltreffendheid van hul databasis-infrastruktuur te optimaliseer. Hierdie metode stel ons in staat om oortollige data by 'n genormaliseerde databasis by te voeg om probleme met databasisnavrae wat data van verskeie tabelle in 'n enkele tabel saam te voeg, te verlig.
Wat is denormalisering wanneer sal jy dit gebruik?
Denormalisering is 'n strategie wat databasisbestuurders gebruik om die werkverrigting van 'n databasisinfrastruktuur te verhoog. Dit behels die byvoeging van oortollige data by 'n genormaliseerde databasis om sekere soorte probleme te verminder met databasisnavrae wat data van verskeie tabelle in 'n enkele tabel kombineer.
Waarom gebruik ontwerpers denormalisering?
Denormalisering is die opsetlike duplisering van kolomme in veelvuldige tabelle, en dit verhoog data-oortolligheid. Voorbeeld 1: Oorweeg die ontwerp waarin beide tabelle 'n kolom het wat die adresse van pakhuise bevat. As hierdie ontwerp aansluitbewerkings onnodig maak, kan dit 'n waardevolle oortolligheid wees.
Hoekom is gedenormaliseerde tabellein datapakhuise gebruik?
Hierdie datapakhuisstrategie word gebruik om die funksionaliteit van 'n databasis-infrastruktuur te verbeter. Denormalisering roep oortollige data na 'n genormaliseerde datapakhuis om die looptyd van spesifieke databasisnavrae te verminder wat data van baie tabelle in een verenig.
