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컴퓨터 데이터베이스는 은행 (고객 계정 등록)에서 웹 사이트 (콘텐츠 저장)에 이르기까지 어디에나 있습니다. 데이터베이스는 잘 설계된 경우 가장 잘 작동합니다. 데이터베이스 정규화는 데이터를 논리적이고 관련된 방식으로 저장하는 구조를 설계하는 것을 의미합니다. 가장 일반적인 방법은 모든 데이터베이스를 정규화하는 것이며이 프로세스에는 장단점이 있습니다.
데이터 중복 감소
데이터베이스에는 상당한 양의 정보, 아마도 수백만 또는 수십억 개의 데이터 조각이있을 수 있습니다. 데이터베이스를 정규화하면 크기가 줄어들고 데이터 중복이 방지되므로 각 데이터가 한 번만 저장됩니다.
논리적으로 데이터 그룹화
데이터베이스와 "대화"하는 프로그램을 만드는 응용 프로그램 개발자는 표준화 된 데이터베이스를 다루는 것이 더 쉽다는 것을 알게됩니다. 액세스 된 데이터는 데이터가 나타내는 실제 개체와 동일한 방식으로보다 논리적으로 구성됩니다. 따라서 애플리케이션을 쉽게 설계, 작성 및 변경할 수 있습니다.
데이터의 참조 무결성 보장
참조 무결성은 조인 된 테이블에서 데이터 간의 관계를 부과하는 것입니다. 그렇지 않으면 테이블의 데이터가 관련 데이터가있는 다른 테이블과의 연결이 끊어 질 수 있습니다. 이로 인해 분리되고 일관성없는 데이터가 생성됩니다. 테이블 간 조인을 사용하는 표준화 된 데이터베이스는 이러한 일이 발생하지 않도록 방지 할 수 있습니다.
데이터베이스 성능 저하
많은 테이블과 조인이있는 고도로 표준화 된 데이터베이스는 이러한 속성이없는 다른 데이터베이스보다 느립니다. 많은 사람들이 동시에 사용하면 속도가 저하됩니다. 어떤 경우에는 성능 향상을 위해 일정량의 "비정규 화"가 필요합니다.
상세한 분석 및 설계 필요
데이터베이스 정규화는 복잡하고 어려운 작업입니다. 은행에서 볼 수있는 것과 같이 상당한 양의 정보가 포함 된 대규모 데이터베이스는 정규화되기 전에 신중한 분석과 설계가 필요합니다. 데이터 읽기, 쓰기 또는 둘 다를 최적화해야하는지 여부와 같은 데이터베이스 사용을 아는 것도 정규화 프로세스에 영향을줍니다. 제대로 표준화되지 않은 데이터베이스는 성능이 떨어지고 데이터를 비효율적으로 저장할 수 있습니다.
