Нормализация и денормализация данных — это подходы к проектированию баз данных, которые помогают организовать и оптимизировать хранение данных.
Нормализация данных
Нормализация — это процесс структурирования данных в базе данных таким образом, чтобы минимизировать избыточность и зависимости данных. Основная цель нормализации — устранить дублирование данных и улучшить целостность данных.
Нормализация выполняется через несколько нормальных форм. Каждая следующая нормальная форма исправляет проблемы предыдущей. Вот основные нормальные формы:
- Первая нормальная форма (1NF):
- Все столбцы должны содержать атомарные (неделимые) значения.
- Повторяющиеся группы данных должны быть удалены (каждая строка — уникальна).
- Вторая нормальная форма (2NF):
- Данные должны находиться в 1NF.
- Убираются частичные зависимости (когда атрибут зависит только от части составного ключа). - Третья нормальная форма (3NF):
- Данные должны находиться в 2NF.
- Убираются транзитивные зависимости (когда один неключевой атрибут зависит от другого неключевого атрибута).
Нормализация улучшает структуру базы данных, делая ее более устойчивой к аномалиям обновления, вставки и удаления. Однако чрезмерная нормализация может привести к необходимости выполнения множества JOIN-ов при сложных запросах, что снижает производительность.
Денормализация данных
Денормализация — это процесс обратный нормализации, при котором некоторые данные намеренно дублируются или хранятся в одном месте для повышения производительности чтения. Денормализация позволяет уменьшить количество JOIN-ов и ускорить выполнение сложных запросов, но за счет увеличения объема данных и потенциальных проблем с целостностью.
Пример: Вместо нормализованной структуры, где данные клиента и его заказов находятся в разных таблицах:
Таблица "Клиенты":
Таблица "Заказы":
При денормализации можно хранить заказы и данные клиентов в одной таблице:
Это уменьшает количество JOIN-ов, но данные о клиенте могут дублироваться в нескольких записях.
Когда применять нормализацию и денормализацию
- Нормализация применяется, когда важны целостность данных и минимизация избыточности.
- Денормализация полезна в высоконагруженных системах, где важна скорость чтения данных и уменьшение времени на выполнение запросов.
В больших распределенных системах часто используют комбинированный подход: нормализация для одних данных и денормализация для других, в зависимости от требований производительности и объема запросов.