Cos’è la denormalizzazione nei DBMS?
Che cos’è la denormalizzazione nei DBMS?
Quando facciamo la normalizzazione delle tabelle allora dividiamo le tabelle in tabelle più piccole. Ma se vogliamo ottenere i dati da più di una tabella, allora dobbiamo eseguire qualche tipo di operazione di join su queste tabelle. Nel blog sulla normalizzazione, abbiamo letto che l’operazione di unione porterà ad un aumento del tempo. Per superare questo svantaggio della normalizzazione facciamo la denormalizzazione delle tabelle.
Denormalizzazione
La denormalizzazione è una tecnica di ottimizzazione del database in cui aggiungiamo dati ridondanti nel database per liberarci delle complesse operazioni di unione. Questo viene fatto per accelerare la velocità di accesso al database. La denormalizzazione viene fatta dopo la normalizzazione per migliorare le prestazioni del database. I dati di una tabella sono inclusi in un’altra tabella per ridurre il numero di join nella query e quindi aiuta ad accelerare le prestazioni.
Un database denormalizzato non dovrebbe mai essere confuso con un database che non è mai stato normalizzato.
esempio: Supponiamo che dopo la normalizzazione abbiamo due tabelle, la prima, la tabella Studente e la seconda, la tabella Ramo. Lo studente ha gli attributi Roll_no, Student-name, Age, e Branch_id.
La tabella Branch è collegata alla tabella Student con Branch_id come chiave esterna nella tabella Student.
Se vogliamo il nome degli studenti insieme al nome del ramo allora dobbiamo eseguire un’operazione di join. Il problema qui è che se la tabella è grande abbiamo bisogno di molto tempo per eseguire le operazioni di join. Quindi, possiamo aggiungere i dati di Branch_name dalla tabella Branch alla tabella Student e questo aiuterà a ridurre il tempo che sarebbe stato usato nell’operazione di join e quindi ottimizzare il database.
Svantaggi della denormalizzazione
- L’esecuzione della query è veloce dato che dobbiamo unire meno tabelle.
Svantaggi della denormalizzazione
- Perché c’è ridondanza di dati, le operazioni di aggiornamento e inserimento sono più costose e richiedono più tempo. Dal momento che non stiamo eseguendo la normalizzazione, questo si tradurrà in dati ridondanti.
- L’integrità dei dati non viene mantenuta nella denormalizzazione. Poiché c’è ridondanza, i dati possono essere inconsistenti.
Questo è tutto sulla denormalizzazione. Spero che abbiate imparato qualcosa di nuovo oggi.