แนะนำ, 2024

ตัวเลือกของบรรณาธิการ

ความแตกต่างระหว่างการทำให้ปกติและการทำให้เป็นปกติ

การปรับสภาพและการทำให้เป็นปกติเป็นวิธีการที่ใช้ในฐานข้อมูล ข้อตกลงมีความแตกต่างโดยที่การ ทำให้ เป็น มาตรฐาน เป็นเทคนิคของการลดการแทรกการลบและการอัปเดตความผิดปกติให้เหลือน้อยที่สุดด้วยการกำจัดข้อมูลที่ซ้ำซ้อน ในทางกลับกันการทำให้เป็นปกติคือกระบวนการผกผันของการทำให้เป็นมาตรฐานซึ่งความซ้ำซ้อนจะถูกเพิ่มเข้าไปในข้อมูลเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของแอพพลิเคชั่นและความสมบูรณ์ของข้อมูล

การทำให้เป็นมาตรฐานจะช่วยป้องกันการสิ้นเปลืองพื้นที่ดิสก์โดยการย่อหรือกำจัดความซ้ำซ้อน

แผนภูมิเปรียบเทียบ

พื้นฐานสำหรับการเปรียบเทียบnormalizationdenormalization
ขั้นพื้นฐานการปรับสภาพเป็นกระบวนการในการสร้างชุดสคีมาเพื่อเก็บข้อมูลที่ไม่ซ้ำซ้อนและสอดคล้องกันการล้างข้อมูลเป็นกระบวนการของการรวมข้อมูลเพื่อให้สามารถสอบถามได้อย่างรวดเร็ว
วัตถุประสงค์เพื่อลดความซ้ำซ้อนของข้อมูลและความไม่สอดคล้องกันเพื่อให้การดำเนินการกับแบบสอบถามทำได้รวดเร็วยิ่งขึ้นด้วยการแนะนำความซ้ำซ้อน
ใช้แล้วระบบ OLTP ที่เน้นคือการทำให้การแทรกการลบและการปรับปรุงความผิดปกติได้เร็วขึ้นและการจัดเก็บข้อมูลที่มีคุณภาพระบบ OLAP ที่เน้นการค้นหาและวิเคราะห์ได้เร็วขึ้น
ความสมบูรณ์ของข้อมูลการบำรุงรักษาอาจไม่รักษา
ความฟุ่มเฟือยตัดออกที่เพิ่ม
จำนวนตารางเพิ่มขึ้นลดลง
พื้นที่ดิสก์เพิ่มประสิทธิภาพการใช้งานการสูญเสีย

คำจำกัดความของการทำให้เป็นมาตรฐาน

การปรับสภาพ เป็นวิธีการจัดเรียงข้อมูลในฐานข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ มันเกี่ยวข้องกับการสร้างตารางและการตั้งค่าความสัมพันธ์ระหว่างตารางเหล่านั้นตามกฎบางอย่าง ความซ้ำซ้อนและการพึ่งพาที่ไม่สอดคล้องกันสามารถลบออกได้โดยใช้กฎเหล่านี้เพื่อให้มีความยืดหยุ่นมากขึ้น

ข้อมูลที่ซ้ำซ้อนทำให้เปลืองพื้นที่ดิสก์เพิ่มความไม่สอดคล้องของข้อมูลและชะลอการสืบค้น DML หากมีข้อมูลเดียวกันในสถานที่มากกว่าหนึ่งแห่งและมีการอัปเดตใด ๆ กับข้อมูลนั้นการเปลี่ยนแปลงจะต้องปรากฏในทุกสถานที่ ข้อมูลที่ไม่สอดคล้องกันสามารถทำให้การค้นหาและเข้าถึงข้อมูลทำได้ยากขึ้นโดยการสูญเสียเส้นทาง

มีเหตุผลหลายประการที่อยู่เบื้องหลังการดำเนินการทำให้เป็นมาตรฐานเช่นเพื่อหลีกเลี่ยงความซ้ำซ้อนอัปเดตความผิดปกติการเข้ารหัสที่ไม่จำเป็นทำให้ข้อมูลในรูปแบบที่สามารถรองรับการเปลี่ยนแปลงได้ง่ายขึ้นและถูกต้องมากขึ้นและบังคับใช้ข้อ จำกัด ของข้อมูล

การปรับสภาพให้เป็นมาตรฐานนั้นรวมถึงการวิเคราะห์การพึ่งพาการทำงานระหว่างแอตทริบิวต์ ความสัมพันธ์ (ตาราง) ถูก แบ่งแยก ด้วยความผิดปกติเพื่อสร้างความสัมพันธ์กับโครงสร้าง ช่วยในการตัดสินใจว่าควรจัดกลุ่มคุณลักษณะใดในความสัมพันธ์

การทำให้เป็นมาตรฐานนั้นขึ้นอยู่กับแนวคิดของ รูปแบบปกติ ตารางความสัมพันธ์ได้รับการกล่าวถึงว่าอยู่ในรูปแบบปกติถ้าเป็นไปตามข้อ จำกัด ที่แน่นอน มี 6 รูปแบบปกติที่กำหนดไว้คือ 1NF, 2NF, 3NF, BCNF, 4NF และ 5NF การทำให้เป็นมาตรฐานควรกำจัดความซ้ำซ้อน แต่ไม่คุ้มกับความสมบูรณ์

คำจำกัดความของการทำให้เป็นปกติ

Denormalization เป็นกระบวนการผกผันของการทำให้เป็นมาตรฐานโดยที่สกีมาปกติถูกแปลงเป็นสคีมาซึ่งมีข้อมูลซ้ำซ้อน ปรับปรุงประสิทธิภาพโดยใช้ความซ้ำซ้อนและทำให้ข้อมูลที่ซ้ำซ้อนสอดคล้องกัน เหตุผลในการดำเนินการ denormalization คือ ค่าโสหุ้ยที่ เกิดขึ้นในตัวประมวลผลแบบสอบถามโดยโครงสร้างที่เกินมาตรฐาน

สามารถกำหนด Denormalization เป็นวิธีการจัดเก็บเข้าร่วมของความสัมพันธ์แบบฟอร์มที่เหนือกว่าปกติเป็นความสัมพันธ์พื้นฐานซึ่งอยู่ในรูปแบบปกติที่ต่ำกว่า จะลดจำนวนของตารางและการรวมตารางที่ซับซ้อนเนื่องจากจำนวนการรวมที่สูงขึ้นสามารถทำให้กระบวนการช้าลง มีเทคนิคต่าง ๆ เช่น: การจัดเก็บค่าที่สามารถสืบหาได้, ตารางก่อนเข้าร่วม, ค่าตายตัวและการเก็บรายละเอียดกับต้นแบบเป็นต้น

นี่คือวิธีการลดความสำคัญโดยเน้นที่แนวคิดที่โดยการวางข้อมูลทั้งหมดไว้ในที่เดียวสามารถขจัดความต้องการในการค้นหาไฟล์หลาย ๆ ไฟล์เพื่อรวบรวมข้อมูลนี้ กลยุทธ์พื้นฐานที่ตามมาคือ denormalization คือกระบวนการพิจารณาคดีส่วนใหญ่ถูกเลือกเพื่อตรวจสอบการดัดแปลงที่จะปรับปรุงประสิทธิภาพในที่สุด และการเปลี่ยนแปลงพื้นฐานที่สุดคือการเพิ่มแอตทริบิวต์หลายรายการลงในตารางที่มีอยู่เพื่อลดจำนวนการเข้าร่วม

ความแตกต่างที่สำคัญระหว่างการทำให้ปกติและการทำให้เป็นปกติ

  1. การทำให้เป็นมาตรฐานเป็นเทคนิคของการแบ่งข้อมูลออกเป็นหลายตารางเพื่อลดความซ้ำซ้อนของข้อมูลและความไม่สอดคล้องกันและเพื่อให้เกิดความสมบูรณ์ของข้อมูล ในทางกลับกัน Denormalization เป็นเทคนิคการรวมข้อมูลลงในตารางเดียวเพื่อให้การดึงข้อมูลเร็วขึ้น
  2. การทำให้เป็นมาตรฐานถูกใช้ในระบบ OLTP ซึ่งเน้นที่การทำให้การแทรกการลบและการปรับปรุงความผิดปกติเร็วขึ้น เมื่อเทียบกับ Denormalization จะใช้ในระบบ OLAP ซึ่งเน้นการค้นหาและวิเคราะห์ได้เร็วขึ้น
  3. ความสมบูรณ์ของข้อมูลจะถูกเก็บไว้ในกระบวนการทำให้เป็นมาตรฐานในขณะที่ความสมบูรณ์ของข้อมูลในการทำให้เป็นปกตินั้นยากที่จะรักษา
  4. ข้อมูลที่ซ้ำซ้อนจะถูกกำจัดเมื่อดำเนินการการทำให้เป็นมาตรฐานในขณะที่การทำให้เป็นปกตินั้นจะเพิ่มข้อมูลซ้ำซ้อน
  5. การทำให้เป็นมาตรฐานจะเพิ่มจำนวนของตารางและการรวม ในทางตรงกันข้ามการลดความผิดปกติจะลดจำนวนตารางและเข้าร่วม
  6. พื้นที่ดิสก์สูญเปล่าในการทำให้เป็นปกติเนื่องจากข้อมูลเดียวกันจะถูกเก็บไว้ในที่ต่าง ๆ ในทางตรงกันข้ามพื้นที่ดิสก์ได้รับการปรับให้เหมาะสมในตารางมาตรฐาน

ข้อสรุป

การปรับสภาพและการทำให้เป็นปกติมีประโยชน์ตามสถานการณ์ การปรับสภาพจะใช้เมื่อจำเป็นต้องมีการแทรกการลบและอัปเดตความผิดปกติเร็วขึ้นและจำเป็นต้องมีความสอดคล้องของข้อมูล ในทางตรงกันข้ามการทำให้เป็นปกติจะใช้เมื่อการค้นหาเร็วขึ้นมีความสำคัญมากกว่าและเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการอ่าน นอกจากนี้ยังช่วยลดค่าโสหุ้ยที่สร้างขึ้นโดยข้อมูลที่เกินมาตรฐานหรือการรวมตารางที่ซับซ้อน

Top