Kandungan

• Mengurangkan penduaan data
• Secara logik mengumpulkan data
• Memastikan integriti rujukan dalam data
• Menurunkan prestasi pangkalan data
• Memerlukan analisis dan reka bentuk terperinci

Pangkalan data komputer ada di mana-mana, dari bank (untuk mendaftarkan akaun pelanggan) ke laman web (untuk menyimpan kandungan). Pangkalan data berfungsi paling baik apabila mereka dirancang dengan baik. Menormalkan pangkalan data bermaksud merancang struktur yang menyimpan data secara logik dan berkaitan. Yang paling biasa adalah menormalkan semua pangkalan data dan proses ini mempunyai kelebihan dan kekurangannya.

Mengurangkan penduaan data

Pangkalan data boleh mempunyai sejumlah besar maklumat, mungkin berjuta-juta atau berbilion pecahan data. Menormalkan pangkalan data akan mengurangkan ukurannya dan mengelakkan penduaan data, memastikan setiap data disimpan sekali sahaja.

Secara logik mengumpulkan data

Pembangun aplikasi, yang membuat program yang "bercakap" ke pangkalan data, lebih mudah untuk berurusan dengan pangkalan data standard. Data yang diakses disusun dengan lebih logik, sama seperti objek dunia nyata yang diwakili oleh mereka. Ini memudahkan mereka merancang, menulis dan menukar aplikasi.

Memastikan integriti rujukan dalam data

Integriti rujukan adalah pengenaan hubungan antara data dalam jadual bergabung. Tanpa itu, data dalam jadual boleh kehilangan sambungan ke jadual lain di mana terdapat data yang berkaitan. Ini membawa kepada data yatim dan tidak konsisten. Pangkalan data standard, dengan gabungan antara jadual, dapat mengelakkan perkara ini berlaku.

Menurunkan prestasi pangkalan data

Pangkalan data yang sangat standard, dengan banyak jadual dan gabungan di antara mereka, lebih lambat daripada yang lain tanpa atribut ini. Sekiranya ramai orang menggunakannya pada masa yang sama, kelajuannya akan berkurang. Dalam beberapa kes, sejumlah "denormalisasi" diperlukan untuk meningkatkan prestasi.

Memerlukan analisis dan reka bentuk terperinci

Menormalkan pangkalan data adalah tugas yang kompleks dan sukar. Pangkalan data yang besar dengan sejumlah besar maklumat, seperti yang terdapat di bank, memerlukan analisis dan reka bentuk yang teliti sebelum dinormalisasi. Mengetahui penggunaan pangkalan data, seperti apakah perlu dioptimumkan untuk membaca data, menulisnya atau kedua-duanya, juga mempengaruhi proses normalisasi. Pangkalan data yang tidak standard dapat berfungsi dengan buruk dan menyimpan data dengan tidak cekap.