В чем заключается принцип денормализации данных и когда его стоит применять?

Принцип денормализации данных заключается в том, чтобы поместить избыточные данные туда, где они смогут принести максимальную пользу. habr.com Для этого можно использовать дополнительные поля в уже существующих таблицах, добавлять новые таблицы или даже создавать новые экземпляры существующих таблиц. habr.com

Денормализацию стоит применять в ситуациях, когда система требует высокой производительности при чтении данных. www.ai-futureschool.com Это особенно актуально для аналитических систем или систем, работающих с большими объёмами данных, где скорость обработки информации имеет критическое значение. www.ai-futureschool.com

Некоторые сценарии, в которых денормализация может быть полезна:

• Повышение производительности запросов. appmaster.io Когда часто выполняются сложные запросы, включающие несколько объединений, денормализация может упростить их за счёт предварительного расчёта и сохранения агрегированных или связанных данных в денормализованной структуре. appmaster.io
• Оптимизация приложений, требующих интенсивного чтения. appmaster.io Для приложений, которые сильно зависят от операций чтения, таких как платформы отчётности или аналитики, денормализация может ускорить извлечение данных за счёт сохранения избыточных данных таким образом, чтобы это соответствовало конкретным требованиям к отчётности. appmaster.io
• Минимизация сложности приложения. appmaster.io Денормализация может упростить логику приложения, уменьшив сложность поиска и обработки данных. appmaster.io
• Улучшение разделения и секционирования данных. appmaster.io В средах распределённых баз данных денормализация может использоваться для секционирования и сегментирования данных на нескольких узлах. appmaster.io

Важно отметить, что денормализация не является универсальным решением, и её следует применять разумно, учитывая уникальные потребности и ограничения каждого приложения. appmaster.io