Contenuto
- Definizione - Cosa significa denormalizzazione?
- Un'introduzione a Microsoft Azure e Microsoft Cloud | In questa guida imparerai cos'è il cloud computing e in che modo Microsoft Azure può aiutarti a migrare e gestire la tua azienda dal cloud.
- Techopedia spiega la denormalizzazione
Definizione - Cosa significa denormalizzazione?
La denormalizzazione è una strategia che i gestori di database utilizzano per aumentare le prestazioni di un'infrastruttura di database. Implica l'aggiunta di dati ridondanti a un database normalizzato per ridurre alcuni tipi di problemi con le query del database che combinano i dati di varie tabelle in un'unica tabella. La definizione di denormalizzazione dipende dalla definizione di normalizzazione, che è definita come il processo di organizzazione corretta di un database in tabelle per promuovere un determinato uso.Un'introduzione a Microsoft Azure e Microsoft Cloud | In questa guida imparerai cos'è il cloud computing e in che modo Microsoft Azure può aiutarti a migrare e gestire la tua azienda dal cloud.
Techopedia spiega la denormalizzazione
In molti casi, la denormalizzazione implica la creazione di tabelle o strutture separate in modo che le query su un pezzo di informazione non influenzino altre informazioni ad esso collegate. Ad esempio, laddove più variabili di dati globali come i nomi dei clienti siano associate a singoli acquisti nella cronologia degli acquisti, un amministratore del database vorrà assicurarsi che il lavoro svolto su un articolo acquistato non influisca in modo errato sull'intero account cliente. Pertanto, i gestori di database separeranno le due informazioni, a volte con dati ridondanti, in modo che possano essere elaborati separatamente.
Il problema della denormalizzazione è che l'aggiunta di dati ridondanti consente risultati di ricerca più sofisticati. Alcuni esempi in genere forniti per spiegare ciò includono situazioni in cui i gestori di database desiderano trovare indirizzi precedenti, cronologie degli acquisti o qualsiasi altra cosa relativa a un cliente o cliente che non affronti lo stato attuale specifico di tale account. Qui è dove disporre di dati ridondanti può consentire ai database di fornire risultati diversi in base esattamente a ciò che l'utente chiede. Ancora una volta, disporre di questi dati ridondanti può anche migliorare le prestazioni in base ai modi specifici in cui un database cerca un determinato elemento. Le sfide legate alla denormalizzazione includono la documentazione accurata del processo per evitare alcuni tipi di anomalie che possono verificarsi a causa della mancata corrispondenza dei dati.