תוֹכֶן
- מפחית את שכפול הנתונים
- מבחינה לוגית מקבץ נתונים
- מבטיח שלמות התייחסות בנתונים
- מקטין את ביצועי מסד הנתונים
- דורש ניתוח ותכנון מפורט
מאגרי מידע ממוחשבים נמצאים בכל מקום, מבנקים (לרישום חשבונות לקוחות) ועד אתרי אינטרנט (לאחסון תוכן). מאגרי מידע פועלים בצורה הטובה ביותר כאשר הם מעוצבים היטב. נורמליזציה של מסד נתונים פירושה תכנון מבנה המאחסן נתונים בצורה הגיונית וקשורה. הנפוץ ביותר הוא לנרמל את כל מאגרי המידע ולתהליך זה יתרונותיו וחסרונותיו.
מפחית את שכפול הנתונים
בבסיסי הנתונים יכולה להיות כמות משמעותית של מידע, אולי מיליוני או מיליארדי שברי נתונים. מנרמל מסד נתונים מקטין את גודלו ונמנע מכפילות נתונים, ומוודא שכל נתונים נשמרים פעם אחת בלבד.
מבחינה לוגית מקבץ נתונים
מפתחי אפליקציות, שמייצרים תוכניות ש"מדברות "למסד נתונים, קל יותר להתמודד עם בסיס נתונים סטנדרטי. הנתונים אליהם נגשת מאורגנים בצורה הגיונית יותר, באותו אופן כמו האובייקטים בעולם האמיתי המיוצגים על ידם. זה מקל על תכנון, כתיבה ושינוי יישומים.
מבטיח שלמות התייחסות בנתונים
שלמות התייחסות היא הטלת קשרים בין נתונים בטבלאות המצורפות. בלעדיה, נתונים בטבלה עלולים לאבד חיבורים לטבלאות אחרות בהן קיימים נתונים קשורים. זה מוביל לנתונים יתומים ולא עקביים. מסד נתונים סטנדרטי, עם צירופים בין טבלאות, יכול למנוע את זה.
מקטין את ביצועי מסד הנתונים
מסד נתונים סטנדרטי ביותר, עם הרבה טבלאות וצירופים ביניהם, הוא איטי יותר מאחר ללא תכונות אלה. אם אנשים רבים משתמשים בו זמנית, המהירות תפחת. בחלק מהמקרים נדרשת מידה מסוימת של "דנורמליזציה" כדי לשפר את הביצועים.
דורש ניתוח ותכנון מפורט
נורמליזציה של מסד נתונים היא משימה מורכבת וקשה. מאגרי מידע גדולים עם כמויות נכבדות של מידע, כמו אלה שנמצאים בבנקים, זקוקים לניתוח ועיצוב מדוקדקים לפני נורמליזציה. ידיעת השימוש במאגר מידע, כמו האם יש לבצע אופטימיזציה לקריאת נתונים, כתיבה או שניהם, משפיעה גם על תהליך הנורמליזציה. מסד נתונים סטנדרטי גרוע יכול לבצע ביצועים גרועים ולאחסן נתונים בצורה לא יעילה.
