Πίνακας περιεχομένων:
Βίντεο: Γιατί είναι πρόβλημα μη κανονικοποιημένων δεδομένων;
2024 Συγγραφέας: Lynn Donovan | [email protected]. Τελευταία τροποποίηση: 2023-12-15 23:45
Μια κακώς κανονικοποιημένη βάση δεδομένων και οι κακώς κανονικοποιημένοι πίνακες μπορεί να προκαλέσουν προβλήματα που κυμαίνονται από υπερβολική είσοδο/έξοδο δίσκου και επακόλουθη κακή απόδοση συστήματος έως ανακριβή δεδομένα . Μια ακατάλληλα κανονικοποιημένη κατάσταση μπορεί να οδηγήσει σε εκτεταμένη δεδομένα πλεονασμός, που επιβαρύνει όλα τα προγράμματα που τροποποιούν το δεδομένα.
Με αυτόν τον τρόπο, τι χαρακτηρίζει τα μη κανονικοποιημένα δεδομένα;
Μη κανονική μορφή (UNF), επίσης γνωστή ως an μη κανονική σχέση ή μη πρώτη κανονική μορφή (NF2), είναι μια απλή βάση δεδομένων δεδομένα μοντέλο (οργάνωση του δεδομένα σε μια βάση δεδομένων) χωρίς την αποτελεσματικότητα της κανονικοποίησης της βάσης δεδομένων.
Στη συνέχεια, το ερώτημα είναι, τι συμβαίνει εάν δεν κανονικοποιήσετε μια βάση δεδομένων; Μη- κανονικοποιημένη Οι πίνακες γενικά σημαίνει ότι τα ίδια δεδομένα αποθηκεύονται σε περισσότερες από μία τοποθεσίες. Αν Αυτό συμβαίνει, απουσιάζει ο κωδικός εφαρμογής για να το αποτρέψει, είναι πολύ πιθανό μια από τις τιμές να ενημερωθεί χωρίς να ενημερωθούν όλα τα αντίγραφα της ίδιας τιμής σε άλλους πίνακες.
Οι άνθρωποι ρωτούν επίσης, ποια είναι τα πλεονεκτήματα της κανονικοποίησης μιας βάσης δεδομένων;
ο οφέλη της ομαλοποίησης περιλαμβάνουν: Η αναζήτηση, η ταξινόμηση και η δημιουργία ευρετηρίων είναι ταχύτερη, καθώς οι πίνακες είναι στενότεροι και περισσότερες σειρές χωρούν σε μια σελίδα δεδομένων. Συνήθως έχετε περισσότερα τραπέζια. Μπορείτε να έχετε περισσότερα ομαδοποιημένα ευρετήρια (ένα ανά πίνακα), ώστε να έχετε μεγαλύτερη ευελιξία στον συντονισμό των ερωτημάτων.
Ποια είναι τα μειονεκτήματα της κανονικοποίησης;
Ακολουθούν ορισμένα από τα μειονεκτήματα της κανονικοποίησης:
- Επειδή τα δεδομένα δεν είναι διπλά, απαιτούνται ενώσεις πινάκων. Αυτό καθιστά τα ερωτήματα πιο περίπλοκα και έτσι οι χρόνοι ανάγνωσης είναι πιο αργοί.
- Δεδομένου ότι απαιτούνται ενώσεις, η ευρετηρίαση δεν λειτουργεί τόσο αποτελεσματικά.
Συνιστάται:
Γιατί μια επίπεδη βάση δεδομένων είναι λιγότερο αποτελεσματική από μια σχεσιακή βάση δεδομένων;
Ένας ενιαίος πίνακας με επίπεδο αρχείο είναι χρήσιμος για την καταγραφή περιορισμένου όγκου δεδομένων. Αλλά μια μεγάλη βάση δεδομένων με επίπεδο αρχείου μπορεί να είναι αναποτελεσματική καθώς καταλαμβάνει περισσότερο χώρο και μνήμη από μια σχεσιακή βάση δεδομένων. Απαιτεί επίσης την προσθήκη νέων δεδομένων κάθε φορά που εισάγετε μια νέα εγγραφή, ενώ μια σχεσιακή βάση δεδομένων όχι
Γιατί η Alexa αντιμετωπίζει πρόβλημα με τη σύνδεση στο Διαδίκτυο;
Τα προβλήματα συνδεσιμότητας μπορεί μερικές φορές να προκληθούν από το υλικό δικτύου και όχι από τις συσκευές που συνδέονται στο δίκτυο. Επανεκκινήστε τη συσκευή με δυνατότητα Alexa. Απενεργοποιήστε τη συσκευή με δυνατότητα Echo ή Alexa, ενεργοποιήστε την ξανά και, στη συνέχεια, συνδεθείτε ξανά στο Wi-Fi. Μερικές φορές μια φυσική επανεκκίνηση μιας συσκευής με δυνατότητα Alexa μπορεί να διορθώσει το πρόβλημα
Γιατί η αποθήκευση δεδομένων προσανατολισμένη στη στήλη κάνει την πρόσβαση στα δεδομένα σε δίσκους πιο γρήγορη από την αποθήκευση δεδομένων με προσανατολισμό σειρές;
Οι βάσεις δεδομένων προσανατολισμένες στη στήλη (γνωστές και ως βάσεις δεδομένων στηλών) είναι πιο κατάλληλες για αναλυτικό φόρτο εργασίας, επειδή η μορφή δεδομένων (μορφή στήλης) προσφέρεται για ταχύτερη επεξεργασία ερωτημάτων - σαρώσεις, συνάθροιση κ.λπ. στήλες) συνεχόμενα
Γιατί η ποιότητα των δεδομένων είναι κρίσιμη για τη συλλογή στατιστικών δεδομένων;
Τα δεδομένα υψηλής ποιότητας θα εξασφαλίσουν μεγαλύτερη αποτελεσματικότητα στην επιτυχία μιας εταιρείας λόγω της εξάρτησης από αποφάσεις που βασίζονται σε γεγονότα, αντί της συνήθους ή ανθρώπινης διαίσθησης. Πληρότητα: Διασφάλιση ότι δεν υπάρχουν κενά στα δεδομένα από αυτά που υποτίθεται ότι θα συλλεχθούν και αυτά που πράγματι συλλέχθηκαν
Τι είναι η διαγραφή δεδομένων και γιατί είναι σημαντική;
Στον απλούστερο ορισμό της, η αφαίρεση διπλών δεδομένων αναφέρεται σε μια τεχνική για την εξάλειψη περιττών δεδομένων σε ένα σύνολο δεδομένων. Η μείωση του όγκου των δεδομένων που μεταδίδονται μέσω του δικτύου μπορεί να εξοικονομήσει σημαντικά χρήματα όσον αφορά το κόστος αποθήκευσης και την ταχύτητα δημιουργίας αντιγράφων ασφαλείας - σε ορισμένες περιπτώσεις, εξοικονόμηση έως και 90%