В чем заключаются ключевые различия между денормализацией и нормализацией в дизайне баз данных?

Ключевые различия между денормализацией и нормализацией в дизайне баз данных:

• Цель. wiki.merionet.ru dzen.ru Нормализация устраняет дублирование данных и улучшает их целостность, а денормализация позволяет ускорить выполнение сложных запросов за счёт увеличения объёма данных. dzen.ru
• Фокус. wiki.merionet.ru Нормализация очищает базы данных от избыточных данных, а денормализация добавляет избыточность для ускорения выполнения запросов. wiki.merionet.ru
• Использование памяти. wiki.merionet.ru При нормализации общая производительность оптимизирована и улучшена, а при денормализации из-за избыточности память используется неэффективно. wiki.merionet.ru
• Поддержка целостности. wiki.merionet.ru При нормализации удаление аномалий улучшает целостность базы данных, а при денормализации целостность данных не поддерживается, присутствуют аномалии базы данных. wiki.merionet.ru
• Сценарий использования. wiki.merionet.ru Нормализация применяется в базах данных, где часто происходят операции вставки, обновления и удаления, а соединения не слишком затратны. wiki.merionet.ru Денормализация нужна для баз данных, которые часто запрашиваются, например, для хранилищ данных. wiki.merionet.ru
• Тип обработки. wiki.merionet.ru Нормализация используется для онлайн-обработки транзакций (OLTP), а денормализация — для аналитической онлайн-обработки (OLAP). wiki.merionet.ru

В больших распределённых системах часто используют комбинированный подход: нормализацию для одних данных и денормализацию для других, в зависимости от требований производительности и объёма запросов. dzen.ru