Vantaggi e Svantaggi della Normalizzazione di un Database
I database sono ovunque, da quelli usati dalle banche per tracciare i conti clienti a quelli usati dai siti web per memorizzare contenuti. I database funzionano meglio quando sono ben progettati. Normalizzare un database significa progettare la struttura per memorizzare i dati in modo logico e correlato. È usuale che tutti i database siano normalizzati, e la normalizzazione ha vantaggi e svantaggi.
Riduce la Duplicazione dei Dati
I database possono contenere una quantità significativa di informazioni, forse milioni o miliardi di dati. Normalizzare un database ne riduce le dimensioni e previene la duplicazione dei dati. Garantisce che ogni dato sia memorizzato una sola volta.
Raggruppa i Dati in Modo Logico
Gli sviluppatori di applicazioni che creano applicazioni per "parlare" con un database trovano più facile lavorare con un database normalizzato. I dati a cui accedono sono organizzati più logicamente in un database normalizzato, spesso in modo simile a come gli oggetti del mondo reale che i dati rappresentano sono organizzati. Questo rende le applicazioni degli sviluppatori più facili da progettare, scrivere e modificare.
Applica l'Integrità Referenziale sui Dati
L'integrità referenziale è l'applicazione delle relazioni tra dati in tabelle unite. Senza integrità referenziale, i dati in una tabella possono perdere il collegamento ad altre tabelle dove sono memorizzati dati correlati. Questo porta a dati orfani e incoerenti nelle tabelle. Un database normalizzato, con join tra tabelle, può prevenire questo.
Rallenta le Prestazioni del Database
Un database altamente normalizzato con molte tabelle e join tra esse è più lento di un database senza quegli attributi. Molte persone che usano un database normalizzato contemporaneamente possono anche rallentare la velocità. In alcuni casi, una certa denormalizzazione del database può essere necessaria per migliorare la velocità.
Richiede Analisi e Progettazione Dettagliate
Normalizzare un database è un compito complesso e difficile. Database grandi con notevoli quantità di informazioni, come quelli gestiti dalle banche, richiedono analisi e progettazione accurate prima di essere normalizzati. Conoscere l'uso previsto di un database, come se debba essere ottimizzato per lettura, scrittura o entrambi, influisce anche su come viene normalizzato. Un database mal normalizzato può funzionare male e memorizzare i dati in modo inefficiente.