2024 Autor: Elizabeth Oswald | [email protected]. Zuletzt bearbeitet: 2024-01-13 00:02
Denormalisierung ist eine Strategie, die bei einer zuvor normalisierten Datenbank verwendet wird, um die Leistung zu steigern. Die Idee dahinter ist, redundante Daten dort hinzuzufügen, wo wir glauben, dass sie uns am meisten helfen. Wir können zusätzliche Attribute in einer bestehenden Tabelle verwenden, neue Tabellen hinzufügen oder sogar Instanzen bestehender Tabellen erstellen.
Warum wird die Denormalisierung in der Datenbank verwendet?
Denormalisierung ist eine Technik, die von Datenbankadministratoren verwendet wird, um die Effizienz ihrer Datenbankinfrastruktur zu optimieren. Mit dieser Methode können wir einer normalisierten Datenbank redundante Daten hinzufügen, um Probleme mit Datenbankabfragen zu verringern, die Daten aus mehreren Tabellen in einer einzigen Tabelle zusammenführen.
Was ist Denormalisierung, wann würden Sie es verwenden?
Denormalisierung ist eine Strategie, die Datenbankmanager verwenden, um die Leistung einer Datenbankinfrastruktur zu steigern. Es beinh altet das Hinzufügen redundanter Daten zu einer normalisierten Datenbank, um bestimmte Arten von Problemen mit Datenbankabfragen zu reduzieren, die Daten aus verschiedenen Tabellen in einer einzigen Tabelle kombinieren.
Warum verwenden Designer die Denormalisierung?
Denormalisierung ist das absichtliche Duplizieren von Sp alten in mehreren Tabellen und erhöht die Datenredundanz. Beispiel 1: Betrachten Sie das Design, in dem beide Tabellen eine Sp alte haben, die die Adressen von Warenhäusern enthält. Wenn dieses Design Join-Operationen unnötig macht, könnte es eine lohnende Redundanz sein.
Warum sind Tabellen denormalisiert?in Data Warehouses verwendet?
Diese Data-Warehousing-Strategie wird verwendet, um die Funktionalität einer Datenbankinfrastruktur zu erweitern. Die Denormalisierung ruft redundante Daten in ein normalisiertes Data Warehouse ab, um die Laufzeit bestimmter Datenbankabfragen zu minimieren, die Daten aus vielen Tabellen in einer vereinen.
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