В чем заключаются преимущества и недостатки нормализации данных?

Преимущества нормализации данных:

• Уменьшение объёма базы данных и экономия места. practicum.yandex.ru За счёт отдельных таблиц для категорий и повторяющихся элементов можно уменьшить размер записей в базе данных, а значит, и её вес. practicum.yandex.ru
• Упрощение поиска и удобство работы с базой. practicum.yandex.ru Нормализованную базу данных, которая состоит из связанных таблиц, можно оптимизировать для задач без дополнительных действий. practicum.yandex.ru Например, для поиска по заданной категории не придётся искать и перебирать уникальные элементы в базе. practicum.yandex.ru
• Уменьшение вероятности ошибок и аномалий. practicum.yandex.ru Нормальные формы данных в таблицах взаимосвязаны. practicum.yandex.ru Например, если нужно изменить или удалить данные в одной таблице, то остальные связанные с ней данные автоматически обновятся. practicum.yandex.ru

Недостатки нормализации данных:

• Повышенная сложность. www.guru99.com Нормализация может привести к сложным отношениям, большим количеством таблиц с внешними ключами, что сложно в управлении. www.guru99.com
• Снижение гибкости. www.guru99.com Из-за строгих правил нормализации гибкость при хранении данных, не соответствующих этим правилам, может быть меньшей. www.guru99.com
• Повышенные требования к хранению. www.guru99.com Хотя нормализация уменьшает избыточность, может потребоваться выделить больше места для хранения дополнительных таблиц и индексов. www.guru99.com
• Накладные расходы на производительность. www.guru99.com Объединение нескольких таблиц может оказаться дорогостоящим с точки зрения производительности. www.guru99.com Чем более нормализованы данные, тем больше соединений требуется, что может замедлить время получения данных. www.guru99.com
• Потеря контекста данных. www.guru99.com Нормализация разбивает данные на отдельные таблицы, что может привести к потере бизнес-контекста. www.guru99.com
• Потребность в экспертных знаниях. www.guru99.com Реализация нормализованной базы данных требует глубокого понимания данных, взаимосвязей между данными и правил нормализации. www.guru99.com