Некоторые методы нормализации данных:

• Минимально-максимальная нормализация. 1 Преобразует данные таким образом, что все значения находятся в диапазоне от 0 до 1. 1
• Z-преобразование. 1 Нормализует данные на основе среднего значения и стандартного отклонения набора данных. 1
• Нормализация на основе среднего значения. 1 Преобразует данные таким образом, что среднее значение набора данных становится равным 0. 1
• Десятичное масштабирование. 57 Масштабирует значения объекта путём деления значений объекта в степени 10. 5
• Логарифмическое преобразование. 5 Применяется к значениям объекта и может быть полезно для данных с широким диапазоном значений, поскольку помогает уменьшить влияние выбросов. 5
• Преобразование корня. 5 Применяет преобразование квадратного корня к значениям объекта и также может быть полезен для данных с широким диапазоном значений. 5

Некоторые методы денормализации данных:

• Объединение таблиц. 46 Связанных таблиц в единую таблицу для уменьшения необходимости в объединениях. 4
• Добавление избыточных столбцов. 4 Введение дополнительных столбцов, в которых хранятся агрегированные данные или данные, к которым часто обращаются. 4
• Создание сводных таблиц. 4 Создание сводных таблиц или материализованных представлений, содержащих суммы и другие величины, которые пересчитываются только при изменении параметров. 4
• Хранение производных данных. 4 Сохранение итогов, средних значений или других часто используемых статических значений в базе данных, чтобы их не приходилось пересчитывать каждый раз, когда они требуются. 4