اصول طراحی پایگاه داده – عادی سازی و دنباله دار

طراحی پایگاه داده یک گام مهم در ایجاد سیستم های کارآمد ، مقیاس پذیر و قابل نگهداری است. دو مفهوم اساسی در طراحی پایگاه داده است عادی سازی وت نابسامانی، که تجارت بین کاهش افزونگی و بهینه سازی عملکرد را متعادل می کند. در این مقاله ، ما این مفاهیم ، کاربردهای آنها و نمونه هایی از زمان استفاده از هر یک را بررسی خواهیم کرد.

عادی سازی فرآیند سازماندهی یک پایگاه داده در جداول ساختار یافته برای به حداقل رساندن افزونگی و وابستگی و در عین حال اطمینان از یکپارچگی داده ها است. این شامل تقسیم جداول بزرگ به کوچکتر و تعریف روابط بین آنها است.

اهداف عادی سازی:

1. افزونگی داده ها را کاهش دهید: از ذخیره همان داده ها در مکان های مختلف خودداری کنید.
2. یکپارچگی داده ها را تضمین کنید: از ناهنجاری ها در هنگام انجام عملیات درج ، به روزرسانی یا حذف جلوگیری کنید.
3. قوام را بهبود بخشید: یک منبع حقیقت را برای هر قطعه داده حفظ کنید.

اشکال عادی

عادی سازی از طریق حاصل می شود اشکال عادی، که مجموعه ای از دستورالعمل ها برای ساخت جداول است.

1. اولین فرم طبیعی (1NF)

• یک جدول در 1NF است اگر:

1. تمام ستون ها حاوی مقادیر اتمی (غیرقابل تفکیک) هستند.
2. هر ردیف منحصر به فرد است (با یک کلید اصلی مشخص می شود).

مثال (غیر 1NF):

مسائل:
• ستون محصولات حاوی مقادیر مختلفی است.

راه حل 1NF:

2. دوم فرم عادی (2NF)

• یک جدول در 2NF است اگر:

1. در 1NF است.
2. تمام ویژگی های غیر کلید کاملاً به کل کلید اصلی وابسته هستند (نه وابستگی های جزئی).

مثال (غیر 2NF):

مسائل:
• نام محصول فقط به ProductID بستگی دارد ، نه OrderID.

محلول 2NF:
جدول را به دو بخش تقسیم کنید:

1. جدول سفارشات:

1. جدول محصولات:

3 شکل عادی سوم (3NF)

• یک جدول در 3NF است اگر:

1. در 2NF است.
2. هیچ وابستگی گذرا وجود ندارد (ویژگی های غیر کلید فقط به کلید اصلی بستگی دارد).

مثال (غیر 3NF):

مسائل:
• نام تأمین کننده به تأمین کننده بستگی دارد ، نه ProductId.

راه حل 3NF:
تقسیم به دو جدول:

1. جدول محصولات:

1. جدول تأمین کنندگان:

نابسامانی فرآیند ترکیب جداول عادی برای بهبود عملکرد خوانده شده است. در حالی که باعث افزایش افزونگی می شود ، تعداد پیوندهای مورد نیاز برای واکشی داده های مرتبط را کاهش می دهد.

اهداف denormalization:

1. بهینه سازی عملکرد: پیچیدگی پرس و جو را کاهش داده و زمان پاسخ را بهبود بخشید.
2. نمایش داده ها را ساده کنید: برای گزارش یا تجزیه و تحلیل ، پیوستن را به حداقل برسانید.

چه زمانی از denormalization استفاده کنید

1. نمایش داده های گزارش مکرر: • هنگامی که بیشتر نمایش داده ها نیاز به پیوستن به جدول های مختلف دارند.
2. برنامه های سنگین خواندن: • سیستمهایی که عملکرد خواندن در اولویت های نوشتن در اولویت قرار دارد.
3. داده های از پیش جمع شده: • داده های خلاصه شده برای داشبورد یا تجزیه و تحلیل.

عادی سازی و عدم استفاده از تکنیک های مکمل در طراحی پایگاه داده است. عادی سازی بر کاهش افزونگی و اطمینان از یکپارچگی داده ها متمرکز است ، در حالی که سوء استفاده از عملکرد برای موارد استفاده خاص اولویت بندی می کند. انتخاب بین این رویکردها به نیازهای برنامه بستگی دارد-استفاده از عادی سازی برای سیستم های معامله ای و سوء استفاده از سیستم های تحلیلی با خواندن سنگین. با درک این اصول ، می توانید پایگاه داده های کارآمد و مقیاس پذیر متناسب با نیازهای خود را طراحی کنید.

بیشتر کاوش کنید

از اینکه وقت خود را برای کشف بینش مربوط به داده ها با من گرفتید متشکریم. من از نامزدی شما قدردانی می کنم

🚀 با من در LinkedIn ارتباط برقرار کنید