Video: Was ist Denormalisierung in der Datenbank mit Beispiel?
2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Zuletzt bearbeitet: 2023-12-15 23:42
Denormalisierung in Datenbanken . Denormalisierung ist eine Datenbank Optimierungstechnik, bei der wir hinzufügen überflüssige Daten zu einem oder mehreren Tabellen . Zum Beispiel in einer normalisierten Datenbank , wir könnten einen Kurs haben Tisch und ein Lehrer Tisch . Jeder Eintrag in Kurse würde die TeacherID für einen Kurs speichern, aber nicht den TeacherName.
Was ist außerdem Denormalisierung in einer Datenbank?
Denormalisierung ist eine Strategie, die Datenbank Manager verwenden, um die Leistung von a. zu steigern Datenbank Infrastruktur. Es beinhaltet das Hinzufügen redundanter Daten zu einem normalisierten Datenbank um bestimmte Arten von Problemen mit. zu reduzieren Datenbank Abfragen, die Daten aus verschiedenen Tabellen in einer einzigen Tabelle kombinieren.
Warum brauchen wir außerdem eine Denormalisierung in der Datenbank? Denormalisierung ist eine Strategie, die auf einem zuvor normalisierten Datenbank um die Leistung zu steigern. Die Idee dahinter ist, redundante Daten hinzuzufügen, wo wir denke, es wird uns am meisten helfen. Wir können zusätzliche Attribute in einer vorhandenen Tabelle verwenden, neue Tabellen hinzufügen oder sogar Instanzen vorhandener Tabellen erstellen.
Ebenso fragen die Leute, was ist ein Beispiel für eine Datenbank?
Eine Microsoft Excel-Tabelle oder Microsoft Access sind gut Beispiele des Desktops Datenbank Programme. Diese Programme ermöglichen es Benutzern, Daten einzugeben, zu speichern, zu schützen und bei Bedarf abzurufen. Sie beinhalten Datenbanken wie SQL Server, Oracle Datenbank , Sybase, Informix und MySQL.
Was ist der Vorteil der Denormalisierung?
Denormalisierung kann die Leistung verbessern durch: Minimieren der Notwendigkeit von Joins. Vorberechnen von Aggregatwerten, d. h. deren Berechnung zum Zeitpunkt der Datenänderung und nicht zum Zeitpunkt der Auswahl. Reduzieren Sie in einigen Fällen die Anzahl der Tabellen.
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