В мире проектирования баз данных нормализация и денормализация — это два противоположных метода, которые служат разным целям. Целью нормализации является устранение избыточности и сохранение целостности данных, тогда как денормализация направлена ​​на оптимизацию производительности за счет введения избыточности. В этой статье мы рассмотрим ключевые различия между этими двумя подходами и обсудим различные методы, используемые в каждом из них.

Понимание нормализации:

Нормализация – это процесс организации данных в базе данных для минимизации избыточности и повышения целостности данных. Он предполагает разбиение большой таблицы на более мелкие и более управляемые таблицы и установление связей между ними. Цель – устранить дублирование данных и обеспечить хранение каждой части информации только в одном месте.

Существует несколько уровней нормализации, обычно называемых нормальными формами. Давайте рассмотрим три наиболее распространенных из них:

1. Первая нормальная форма (1NF). В этой форме каждый столбец таблицы содержит только атомарные значения (неделимые элементы данных). Данные не повторяются внутри строки.
   Пример:

   Customers Table:
   +----+-----------+----------+
   | ID |  Name     | Address  |
   +----+-----------+----------+
   | 1  | John      | New York |
   | 2  | Jane      | London   |
   +----+-----------+----------+

2. Вторая нормальная форма (2NF): достигается 1NF, и все неключевые атрибуты полностью зависят от первичного ключа.
   Пример:

   Orders Table:
   +----+------------+-----------+--------+
   | ID | CustomerID | Product   | Price  |
   +----+------------+-----------+--------+
   | 1  | 1          | Laptop    | 1000   |
   | 2  | 2          | Smartphone| 800    |
   +----+------------+-----------+--------+

3. Третья нормальная форма (3NF): достигается 2NF, и между неключевыми атрибутами нет транзитивных зависимостей.
   Пример:

   Products Table:
   +----+-------------+--------+
   | ID | Description | Brand  |
   +----+-------------+--------+
   | 1  | Laptop      | Dell   |
   | 2  | Smartphone  | Apple  |
   +----+-------------+--------+

Денормализация для повышения производительности:

Хотя нормализация обеспечивает целостность данных, она может привести к проблемам с производительностью, особенно при работе со сложными запросами, включающими несколько таблиц. Денормализация приходит на помощь, вводя избыточность и упрощая запросы, что приводит к повышению производительности. Вот несколько методов денормализации:

1. Материализованные представления. Это предварительно рассчитанные представления, в которых результаты сложных запросов сохраняются в таблице. Благодаря этому база данных сможет избежать повторного выполнения одного и того же дорогостоящего запроса.
   Пример:

   CREATE MATERIALIZED VIEW monthly_revenue AS
   SELECT MONTH(date) AS month, SUM(price) AS revenue
   FROM orders
   GROUP BY MONTH(date);

2. Вычисляемые столбцы. Это дополнительные столбцы, в которых хранятся производные или рассчитанные значения. Они помогают исключить необходимость сложных вычислений во время выполнения запроса.
   Пример:

   CREATE TABLE products (
   id INT,
   name VARCHAR(50),
   price DECIMAL(10,2),
   discounted_price DECIMAL(10,2) AS (price * 0.9)
   );

3. Дублирование данных. В некоторых случаях дублирование определенных данных в таблицах может повысить производительность запросов. Этот метод позволяет избежать избыточности для более быстрого доступа.
   Пример:

   Orders Table:
   +----+------------+-----------+--------+------------+
   | ID | CustomerID | Product   | Price  | CustomerName|
   +----+------------+-----------+--------+------------+
   | 1  | 1          | Laptop    | 1000   | John       |
   | 2  | 2          | Smartphone| 800    | Jane       |
   +----+------------+-----------+--------+------------+

Нормализация и денормализация — два важных метода проектирования баз данных, каждый из которых служит определенной цели. Нормализация помогает поддерживать целостность данных и устраняет избыточность, а денормализация оптимизирует производительность за счет введения контролируемой избыточности. Понимание того, когда использовать тот или иной метод, имеет решающее значение для разработки эффективных и масштабируемых систем баз данных.

Помните, что ключевым моментом является поиск правильного баланса между нормализацией и денормализацией. Это зависит от конкретных требований вашего приложения и компромисса, который вы готовы пойти между целостностью данных и производительностью.