რატომ არის არანორმალიზებული მონაცემთა პრობლემა?

2025 ავტორი: Lynn Donovan | [email protected]. ბოლოს შეცვლილი: 2025-01-22 17:29

ცუდად ნორმალიზებული მონაცემთა ბაზა და ცუდად ნორმალიზებულმა ცხრილებმა შეიძლება გამოიწვიოს პრობლემები დაწყებული დისკის გადაჭარბებული I/O და შემდგომი სისტემის ცუდი ფუნქციონირებიდან დაწყებული არაზუსტამდე მონაცემები . არასწორად ნორმალიზებულმა მდგომარეობამ შეიძლება გამოიწვიოს ვრცელი მონაცემები ჭარბი რაოდენობა, რაც ტვირთავს ყველა პროგრამას, რომელიც ცვლის მონაცემები.

ამ გზით, რა ახასიათებს არანორმალიზებულ მონაცემებს?

არანორმალიზებული ფორმა (UNF), ასევე ცნობილი როგორც an არანორმალიზებული მიმართება ან არაპირველი ნორმალური ფორმა (NF²), არის მარტივი მონაცემთა ბაზა მონაცემები მოდელი (ორგანიზაცია მონაცემები მონაცემთა ბაზაში) მოკლებულია მონაცემთა ბაზის ნორმალიზაციის ეფექტურობას.

შემდგომში ჩნდება კითხვა, რა მოხდება, თუ მონაცემთა ბაზის ნორმალიზება არ მოხდება? არა- ნორმალიზებული ცხრილები ზოგადად ნიშნავს, რომ ერთი და იგივე მონაცემები ინახება ერთზე მეტ ადგილას. თუ ეს ასეა, არ არსებობს აპლიკაციის კოდი ამის თავიდან ასაცილებლად, ძალიან შესაძლებელია, რომ ერთ-ერთი მნიშვნელობა განახლდეს იმავე მნიშვნელობის ყველა ასლის განახლების გარეშე სხვა ცხრილებში.

ხალხი ასევე იკითხავს, რა უპირატესობა აქვს მონაცემთა ბაზის ნორმალიზებას?

The ნორმალიზაციის სარგებელი მოიცავს: ძიება, დახარისხება და ინდექსების შექმნა უფრო სწრაფია, რადგან ცხრილები უფრო ვიწროა და მეტი სტრიქონი ჯდება მონაცემთა გვერდზე. ჩვეულებრივ, მეტი მაგიდა გაქვთ. თქვენ შეგიძლიათ გქონდეთ მეტი კლასტერული ინდექსი (თითო ცხრილზე), ასე რომ თქვენ მიიღებთ მეტ მოქნილობას შეკითხვის დარეგულირებისას.

რა არის ნორმალიზების უარყოფითი მხარეები?

აქ მოცემულია ნორმალიზაციის რამდენიმე უარყოფითი მხარე:

• ვინაიდან მონაცემები არ არის დუბლირებული, საჭიროა ცხრილის შეერთება. ეს ართულებს შეკითხვებს და, შესაბამისად, წაკითხვის დრო უფრო ნელია.
• ვინაიდან შეერთება საჭიროა, ინდექსირება არ მუშაობს ისე ეფექტურად.