비정규 화가 란 무엇입니까? 언제 데이터베이스를 제거하기로 선택할 수 있습니까?-MySQL 튜토리얼-php.cn

비정규 화가 란 무엇입니까?

Denormalization은 중복 데이터를 추가하거나 데이터를 그룹화하여 데이터베이스 쿼리의 성능을 높이는 데 사용되는 데이터베이스 최적화 기술입니다. 데이터를 별도의 테이블로 구성하여 데이터 중복성 및 종속성을 최소화하는 것을 목표로하는 정규화와 대조적으로, Denormalization은 의도적으로 읽기 성능을 향상시키기 위해 관계형 데이터베이스에 중복성을 도입합니다. 이 기술은 데이터베이스가 재 입원하고 더 빠른 데이터 검색의 필요성이 완전히 정규화 된 구조를 유지하는 데있어 이점을 능가하는 시나리오에서 특히 유용합니다.

탈피 과정은 종종 여러 테이블에 걸쳐 복잡하고 시간이 많이 걸리는 결합의 필요성을 줄이기 위해 단일 테이블로 중복 된 데이터 사본을 만들거나 단일 테이블로 미리 응집하는 것이 포함됩니다. 예를 들어, 전자 상거래 데이터베이스에서는 고객을위한 별도의 테이블과 외국 키를 통해 연결된 주문이있는 대신 자주 액세스하는 고객 정보와 단일 테이블의 주문 세부 정보를 결합하여 주문 데이터 검색 속도를 높일 수 있습니다.

그러나 Denormalization은 쿼리 성능을 크게 향상시킬 수 있지만 데이터 유지 보수 및 일관성과 관련된 문제도 소개합니다. 데이터에 대한 모든 업데이트는 데이터를 동기화하려면 여러 위치에 적용되어야합니다.

데이터베이스를 탈피 할 때의 잠재적 성능 이점은 무엇입니까?

비정규 화는 특히 읽기 성능이 중요한 환경에서 몇 가지 성능 이점을 제공 할 수 있습니다. 주요 장점 중 일부는 다음과 같습니다.

결합 작업 감소 : 데이터를 복제하고 테이블을 사전에 합류함으로써 탈피는 복잡한 조인 작업의 필요성을 줄이며, 이는 처리 시간에있어 비용이 많이들 수 있습니다. 이로 인해 특히 데이터를 자주 읽는 시스템에서 쿼리 실행이 더 빠릅니다.
읽기 성능 향상 : 쿼리 중에 테이블이 적은 테이블에 액세스하는 경우가 종종있어 데이터 검색 속도를 크게 높일 수 있습니다. 이는 데이터 분석 또는보고 시스템과 같은 읽기 대지 비율이 높은 응용 프로그램에 특히 유리합니다.
단순화 된 쿼리 : 비정규 화 스키마는 종종 더 간단하고보다 간단한 SQL 쿼리를 허용합니다. 다중 조인과 관련된 복잡한 쿼리 대신에 필요한 데이터를 검색하기 위해 단일 테이블을 쿼리 할 수있어 쿼리 최적화에 필요한 복잡성과 시간을 줄일 수 있습니다.
향상된 캐시 효율 : 쿼리를 만족시키기 위해 테이블이 적기 때문에 더 많은 데이터가 메모리 또는 캐시에 저장 될 수 있습니다. 이로 인해 시스템 리소스의 활용도가 향상되고 전반적인 성능이 향상 될 수 있습니다.
확장 성 지원 : 분산 시스템에서, 탈피는 크로스-노드 데이터 결합의 필요성을 줄임으로써 확장 성을 향상시키는 데 도움이 될 수 있으며, 이는 대규모 시스템에서 병목 현상이 될 수 있습니다.

그러나 스토리지 요구 사항 증가 및 데이터 일관성을 유지 해야하는 과제와 같은 잠재적 인 단점에 대해 이러한 이점을 평가하는 것이 중요합니다.

비정규 화는 데이터 무결성과 일관성에 어떤 영향을 미칩니 까?

탈피는 의도적으로 데이터 중복성 도입으로 인해 데이터 무결성 및 일관성에 중대한 영향을 줄 수 있습니다. 불안정이 이러한 측면에 영향을 줄 수있는 몇 가지 방법은 다음과 같습니다.

데이터 불일치 위험 증가 : 여러 곳에 중복 데이터가 저장되면 불일치가 발생할 위험이 높아집니다. 데이터가 한 위치에서 업데이트되지만 다른 위치에서는 업데이트되면 시스템의 불일치와 오류로 이어질 수 있습니다.
데이터 유지 보수의 복잡성 : 데이터 무결성을 유지하는 것이 비정규 화함에 따라 더욱 복잡해집니다. 업데이트 또는 삭제와 같은 데이터의 변경 사항은 데이터의 모든 사본이 동시에 업데이트되도록 신중하게 관리해야합니다. 이로 인해 응용 프로그램 논리의 복잡성이 증가하고 인간 오류의 가능성이 높아질 수 있습니다.
응용 프로그램 논리에 대한 의존 : 비정규 화 된 데이터베이스에서 데이터 일관성을 유지하려면 응용 프로그램은 종종 여러 테이블에서 업데이트를 처리하기 위해 추가 로직을 구현해야합니다. 이는 추가 실패 지점을 도입하고 응용 프로그램의 복잡성을 증가시킬 수 있습니다.
데이터 복구의 과제 : 데이터 손실 또는 손실이 발생하는 경우 여러 데이터 사본을 조정해야하기 때문에 비정규 화 된 데이터베이스에서 데이터 복구가 더 어려울 수 있습니다.

이러한 과제에도 불구하고 신중한 설계와 강력한 데이터 관리 관행의 구현은 이러한 위험 중 일부를 완화 할 수 있습니다. 트리거, 저장 프로 시저 또는 트랜잭션 업데이트와 같은 기술은 데이터베이스에서 데이터가 일관되게 유지되도록하는 데 도움이 될 수 있습니다.

표준화 된 데이터베이스 구조로의 반복을 언제 고려해야합니까?

비정규 화에서 정규화 된 데이터베이스 구조로 되돌아가는 것이 더 이상 단점을 능가하지 않는 특정 상황에서 필요할 수 있습니다. 반복을 고려할 수있는 몇 가지 시나리오는 다음과 같습니다.

쓰기 작업 증가 : 응용 프로그램의 쓰기-읽기 비율이 증가하면, 비정규화 된 구조에서 데이터 일관성을 유지하는 오버 헤드가 너무 높아질 수 있습니다. 정규화는 데이터 유지 보수의 복잡성을 줄이고 더 나은 데이터 무결성을 보장 할 수 있습니다.
데이터 일관성 문제 : 정규화 된 구조를 유지 해야하는 어려움으로 인해 빈번한 데이터 불일치 또는 오류가 발생하면 정규화 된 스키마로 되 돌리면 이러한 문제를 완화하고 데이터 품질을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다.
스토리지 제약 조건 : 탈피는 종종 데이터 중복으로 인해 더 많은 저장 공간이 필요합니다. 스토리지가 우려되는 경우, 정규화 된 구조로 되 돌리면 데이터베이스의 전반적인 스토리지 풋 프린트를 줄일 수 있습니다.
복잡한 업데이트 및 삭제 : 응용 프로그램에 자주 및 복잡한 업데이트가 필요한 경우, 비정규 화 스키마에서 관리하기 어려운 업데이트 또는 삭제가 필요한 경우 정규화는 이러한 작업을 단순화하고 데이터 이상의 위험을 줄일 수 있습니다.
더 간단한 데이터 모델이 필요합니다 : 정규화로 인해 응용 프로그램의 데이터 모델이 너무 복잡해지면 정규화 된 구조로 되 돌리면 스키마를 단순화하고 관리하고 이해하기 쉽습니다.
준수 및 데이터 거버넌스 : 경우에 따라 규제 요구 사항 또는 데이터 거버넌스 정책은 데이터의 더 나은 제어 및 추적 성을 보장하기 위해보다 정규화 된 데이터 구조가 필요할 수 있습니다.

정규화 된 구조로의 스위치를 다시 고려할 때는 응용 프로그램 성능에 미치는 영향을 평가하고 변경 사항을 수용하기 위해 응용 프로그램 논리 및 쿼리에 필요한 수정을 수행하는 것이 중요합니다. 또한 시스템의 기능을 방해하지 않고 원활한 전환을 보장하기 위해 신중한 계획 및 테스트가 중요합니다.

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