2024 Auteur: Elizabeth Oswald | [email protected]. Dernière modifié: 2024-01-13 00:06
La dénormalisation est une stratégie utilisée sur une base de données précédemment normalisée pour augmenter les performances. L'idée derrière cela est d'ajouter des données redondantes là où nous pensons que cela nous aidera le plus. Nous pouvons utiliser des attributs supplémentaires dans une table existante, ajouter de nouvelles tables ou même créer des instances de tables existantes.
Pourquoi la dénormalisation est utilisée dans la base de données ?
La dénormalisation est une technique utilisée par les administrateurs de bases de données pour optimiser l'efficacité de leur infrastructure de base de données. Cette méthode nous permet d'ajouter des données redondantes dans une base de données normalisée pour atténuer les problèmes liés aux requêtes de base de données qui fusionnent les données de plusieurs tables en une seule table.
Qu'est-ce que la dénormalisation quand l'utiliseriez-vous ?
La dénormalisation est une stratégie que les gestionnaires de bases de données utilisent pour augmenter les performances d'une infrastructure de base de données. Cela implique l'ajout de données redondantes à une base de données normalisée pour réduire certains types de problèmes avec les requêtes de base de données qui combinent des données de différentes tables en une seule table.
Pourquoi les concepteurs utilisent-ils la dénormalisation ?
La dénormalisation est la duplication intentionnelle de colonnes dans plusieurs tables, et elle augmente la redondance des données. Exemple 1: Considérez la conception dans laquelle les deux tables ont une colonne qui contient les adresses des entrepôts. Si cette conception rend les opérations de jointure inutiles, cela pourrait être une redondance intéressante.
Pourquoi les tableaux dénormalisésutilisé dans les entrepôts de données ?
Cette stratégie d'entreposage de données est utilisée pour améliorer la fonctionnalité d'une infrastructure de base de données. La dénormalisation appelle des données redondantes vers un entrepôt de données normalisé pour minimiser le temps d'exécution de requêtes de base de données spécifiques qui unissent les données de plusieurs tables en une seule.
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Avons-nous besoin d'une base de données relationnelle ?
Pour les organisations qui ont besoin de stocker des données prévisibles et structurées avec un nombre fini d'individus ou d'applications y accédant, une base de données relationnelle reste la meilleure option. La base de données relationnelle est-elle nécessaire ?
Qu'est-ce qu'une base de données relationnelle ?
Une base de données relationnelle est un type de base de données qui stocke et donne accès à des points de données liés les uns aux autres. Les bases de données relationnelles sont basées sur le modèle relationnel, un moyen intuitif et simple de représenter les données dans des tableaux.
Lequel des éléments suivants n'est pas une base de données relationnelle ?
Certaines des bases de données NoSQL les plus populaires sont MongoDB, Apache Cassandra, Redis, Couchbase et Apache HBase. Il existe quatre types non relationnels populaires: document data store, base de données orientée colonnes, key-value store et graph database.
Qu'est-ce qu'une base de données non relationnelle ?
Une base de données NoSQL fournit un mécanisme de stockage et de récupération de données qui est modélisé par des moyens autres que les relations tabulaires utilisées dans les bases de données relationnelles. De telles bases de données existent depuis la fin des années 1960, mais le nom "
