4.10. Нормализация и денормализация
Разработчику
Аналитику
Тестировщику
Архитектору
Инженеру
Нормализация
★ Нормализация – это процесс организации данных в БД таким образом, чтобы уменьшить избыточность (дублирование данных) и обеспечить целостность данных. Этот процесс включает разделение данных на несколько связанных таблиц.
Цели нормализации:
- устранение дублирования данных - одинаковые данные хранятся только один раз;
- обеспечение целостности данных - изменение данных в одном месте автоматически отражается во всех связанных местах;
- упрощение обновления данных - уменьшение риска несогласованности данных.
Формы нормализации (нормальные формы)
Первая нормальная форма (1NF)
Первая нормальная форма (1NF) - все значения в столбцах должны быть атомарными (неделимыми). Вместо хранения списка значений в одной ячейке (например, «яблоки, груши») каждое значение должно быть в отдельной строке.
Вторая нормальная форма (2NF)
Вторая нормальная форма (2NF):
- таблица должна соответствовать 1NF;
- все неключевые столбцы должны зависеть от полного первичного ключа.
Если есть таблица заказов с колонками order_id, product_id, product_name, то product_name должен быть вынесен в отдельную таблицу Products.
Третья нормальная форма (3NF)
Третья нормальная форма (3NF):
- таблица должна соответствовать 2NF;
- все неключевые столбцы должны зависеть только от первичного ключа (а не от других неключевых столбцов).
Если в таблице Employees есть столбец department_name, который зависит от department_id, то department_name должен быть вынесен в отдельную таблицу Departments.
Более высокие формы
Более высокие формы (4NF, 5NF, форма Бойса-Кодда) используются реже и применяются для специфических случаев.
При использовании нормализации, уменьшается избыточность данных, обеспечивается их целостность, а обновление упрощается. Минусом является увеличение числа таблиц и связей, что может замедлить выполнение запросов и повысить сложность написания JOIN-операций.
Нормализацию лучше применять:
- когда данные часто обновляются (например, системы учёта, где важно избежать дублирования и несогласованности);
- когда важна целостность данных (например, банковские системы, медицинские записи);
- когда объем данных относительно небольшой (производительность запросов не является критичной.
Денормализация
Понятие денормализации
★ Денормализация – это процесс объединения данных из нескольких таблиц в одну или добавление избыточных данных для повышения производительности чтения. Этот подход часто используется в системах с высокими требованиями к скорости выполнения запросов.
Цели денормализации:
- ускорение запросов - уменьшение числа JOIN-операций за счёт хранения данных в одной таблице;
- оптимизация для чтения - часто данные читаются чаще, чем изменяются, поэтому денормализация может быть полезной;
- упрощение аналитики - хранение предварительно вычисленных данных (например, сводных таблиц) для быстрого анализа.
Пример денормализации
★ Пример денормализации.
Представим интернет-магазин. В нормализованной базе данных есть таблицы Orders, OrderItems, Products. Для ускорения отчётов о продажах можно создать денормализованную таблицу SalesSummary, которая содержит предварительно вычисленные данные: product_name, total_sales, average_price. При использовании денормализации, повышается производительность чтения, упрощаются запросы (меньше JOIN), а для аналитики это удобно. Минусы - увеличение объема данных (избыточность), риск несогласованности данных при обновлении, и сложность поддержки целостности данных.
Применение денормализации
Денормализация применима:
- когда данные читаются чаще, чем изменяются (например, аналитические системы, системы отчётности);
- когда важна скорость выполнения запросов (высоконагруженные веб-приложения);
- когда данные предварительно агрегированы (хранилища данных).
