Innhold
- Reduserer data duplisering
- Grupper dataene logisk
- Sikrer referanseintegritet i data
- Reduser database ytelse
- Krever detaljert analyse og design
Datamaskindatabaser er overalt, fra banker (for å registrere kundekontoer) til nettsteder (for å lagre innhold). Databaser fungerer best når det er godt designet. Normalisering av en database betyr å designe en struktur som lagrer dataene på en logisk og relatert måte. Det vanligste er å normalisere alle databaser, og denne prosessen har sine fordeler og ulemper.
Reduserer data duplisering
Databaser kan ha betydelig informasjon, kanskje millioner eller milliarder datafragmenter. Normalisering av en database reduserer størrelsen og forhindrer duplisering av data, og sørger for at alle dataene bare lagres én gang.
Grupper dataene logisk
Applikasjonsutviklere, som gjør programmer som "snakker" til en database, gjør det lettere å håndtere en normalisert base. Dataene som er tilgjengelige er organisert mer logisk, på samme måte som de virkelige verdensobjekter som er representert av dem. Dette gjør det enkelt å designe, skrive og endre applikasjoner.
Sikrer referanseintegritet i data
Referanseintegritet er pålegg av forhold mellom data i sammenføyde tabeller. Uten det kan data i et bord miste koblinger til andre tabeller der data er relatert. Dette fører til foreldreløse og inkonsekvente data. En standard database, med fagforeninger mellom tabeller, kan forhindre at dette skjer.
Reduser database ytelse
En svært normalisert database, med mange tabeller og fagforeninger mellom dem, er langsommere enn en annen uten disse attributter. Hvis for mange mennesker bruker det samtidig, vil hastigheten bli redusert. I noen tilfeller er det nødvendig med en viss "denormalisering" for å forbedre ytelsen.
Krever detaljert analyse og design
Normalisering av en database er en komplisert og vanskelig oppgave. Store databaser med betydelig mengde informasjon, for eksempel syn på banker, trenger nøye analyse og design før de blir standardisert. Å vite bruken av en database, for eksempel om den skal optimaliseres for å lese data, skrive den eller begge deler, påvirker også normaliseringsprosessen. En dårlig normalisert database kan utføre dataene dårlig og ineffektivt.