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コンピュータデータベースは、銀行（顧客アカウントの登録用）からWebサイト（コンテンツの保存用）まで至るところにあります。データベースは、適切に設計されていると最も効果的に機能します。データベースを正規化することは、論理的かつ関連した方法でデータを格納する構造を設計することを意味します。最も一般的なのは、すべてのデータベースを正規化することです。このプロセスには、長所と短所があります。
データの重複を削減
データベースには、膨大な量の情報、おそらく数百万から数十億のデータ断片が含まれる可能性があります。データベースを正規化すると、データベースのサイズが小さくなり、データの重複を防ぎ、各データが確実に一度だけ保存されるようになります。
データを論理的にグループ化する
データベースと「対話する」プログラムを作成するアプリケーション開発者は、正規化されたベースを扱う方が簡単であると気付きます。アクセスされるデータは、それらによって表される実世界のオブジェクトと同じように、より論理的に編成されています。これにより、アプリケーションの設計、作成、および変更が簡単になります。
データの参照整合性を保証します
参照整合性は、結合テーブル内のデータ間の関係の強制です。それがないと、テーブル内のデータは、データが関連している他のテーブルへの接続を失う可能性があります。これは孤立した矛盾したデータにつながります。テーブル間の結合を持つ標準データベースは、これが起こるのを防ぐことができます。
データベースのパフォーマンスを低下させる
それらの間に多くのテーブルと共用体を持つ高度に正規化されたデータベースは、それらの属性がない別のデータベースより遅くなります。同時に使用する人が多すぎると、速度が低下します。場合によっては、パフォーマンスを向上させるために一定量の「非正規化」が必要です。
詳細な分析と設計が必要
データベースの正規化は複雑で困難な作業です。銀行に対する見解など、かなりの量の情報を持つ大規模データベースは、標準化される前に慎重な分析と設計が必要です。データの読み取り、書き込み、またはその両方に最適化する必要があるかどうかなど、データベースの使用方法を知っていることも、正規化プロセスに影響します。正規化が不十分なデータベースでは、データのパフォーマンスが低く、非効率的に格納される可能性があります。