Table des matières:
Vidéo: Pourquoi un problème de données non normalisées?
2024 Auteur: Lynn Donovan | [email protected]. Dernière modifié: 2023-12-15 23:46
Un mal normalisé base de données et des tables mal normalisées peuvent provoquer problèmes allant d'E/S disque excessives et de mauvaises performances système ultérieures à des erreurs Les données . Une condition mal normalisée peut entraîner une Les données redondance, qui pèse sur tous les programmes qui modifient le Les données.
Ainsi, qu'est-ce qui caractérise les données non normalisées ?
Non normalisé formulaire (UNF), également connu sous le nom de non normalisé relation ou non première forme normale (NF2), est une base de données simple Les données modèle (organisation de Les données dans une base de données) manquant de l'efficacité de la normalisation de la base de données.
Par la suite, la question est, que se passe-t-il si vous ne normalisez pas une base de données ? Non- normalisé tables signifie généralement que les mêmes données sont stockées dans plusieurs emplacements. Si c'est le cas, en l'absence de code applicatif pour l'empêcher, il est fort possible qu'une des valeurs soit mise à jour sans mettre à jour toutes les copies de la même valeur dans les autres tables.
Les gens demandent également quels sont les avantages de la normalisation d'une base de données ?
Les avantages de la normalisation inclure: la recherche, le tri et la création d'index sont plus rapides, car les tableaux sont plus étroits et davantage de lignes tiennent sur une page de données. Vous avez généralement plus de tables. Vous pouvez avoir plus d'index clusterisés (un par table), de sorte que vous bénéficiez d'une plus grande flexibilité dans le réglage des requêtes.
Quels sont les inconvénients de la normalisation ?
Voici quelques-uns des inconvénients de la normalisation:
- Étant donné que les données ne sont pas dupliquées, des jointures de table sont requises. Cela rend les requêtes plus compliquées, et donc les temps de lecture sont plus lents.
- Étant donné que les jointures sont nécessaires, l'indexation ne fonctionne pas aussi efficacement.
Conseillé:
Quelle est la différence entre les données de groupe et les données non groupées ?
Les deux sont des formes de données utiles, mais la différence entre elles est que les données non groupées sont des données brutes. Cela signifie qu'il vient d'être collecté mais non classé dans un groupe ou une classe. D'autre part, les données groupées sont des données qui ont été organisées en groupes à partir des données brutes
Pourquoi une base de données plate est-elle moins efficace qu'une base de données relationnelle ?
Une seule table à fichier plat est utile pour enregistrer une quantité limitée de données. Mais une grande base de données à fichier plat peut être inefficace car elle prend plus d'espace et de mémoire qu'une base de données relationnelle. Cela nécessite également l'ajout de nouvelles données à chaque fois que vous entrez un nouvel enregistrement, alors qu'une base de données relationnelle ne
Pourquoi les données non structurées sont-elles importantes ?
Les données non structurées ne sont pas bien organisées ou faciles d'accès, mais les entreprises qui analysent ces données et les intègrent dans leur environnement de gestion de l'information peuvent améliorer considérablement la productivité de leurs employés. Il peut également aider les entreprises à saisir les décisions importantes et les preuves à l'appui de ces décisions
Pourquoi le stockage de données orienté colonne rend-il l'accès aux données sur les disques plus rapide que le stockage de données orienté ligne ?
Les bases de données orientées colonnes (alias bases de données en colonnes) sont plus adaptées aux charges de travail analytiques car le format de données (format colonne) se prête à un traitement plus rapide des requêtes - analyses, agrégation, etc. D'autre part, les bases de données orientées lignes stockent une seule ligne (et tous ses colonnes) contiguës
Pourquoi la qualité des données est-elle essentielle à la collecte de données statistiques ?
Des données de haute qualité assureront une plus grande efficacité dans la conduite du succès d'une entreprise en raison de la dépendance à des décisions basées sur des faits, au lieu de l'intuition habituelle ou humaine. Intégralité : s'assurer qu'il n'y a pas de lacunes dans les données entre ce qui était censé être collecté et ce qui a été réellement collecté