Unter Denormalisierung versteht man den Prozess der Einführung von Redundanz in eine Datenbank oder ein anderes Informationssystem, um die Abfrageleistung oder andere Aspekte der Anwendungsleistung zu verbessern. Dieser Prozess wird verwendet, um die Effizienz des Datenabrufs zu erhöhen, indem mehrere Tabellen nicht mehr miteinander verbunden werden müssen. Die Denormalisierung wird häufig in Data Warehouses und anderen Formen der Datenanalyse eingesetzt.
Die Denormalisierung kann die Abfrageleistung verbessern, da beim Abruf von Daten nicht mehr mehrere Tabellen miteinander verbunden werden müssen. Dies liegt daran, dass die benötigten Daten bereits in derselben Tabelle vorhanden sind und nicht erst aus mehreren Tabellen zusammengefügt werden müssen. Die Denormalisierung kann auch die Komplexität der Datenbank verringern.
Die Denormalisierung kann zu Datenredundanz führen, was zu Dateninkonsistenz führen kann. Redundanz kann auch zu Datenintegritätsproblemen führen, da Daten, die in mehreren Tabellen gespeichert sind, veraltet oder inkonsistent werden können. Die Denormalisierung kann auch zu erhöhten Speicheranforderungen führen, da mehr Daten gespeichert werden.
Es gibt zwei Hauptarten der Denormalisierung: vertikale und horizontale. Bei der vertikalen Denormalisierung werden mehrere Spalten aus verschiedenen Tabellen in einer einzigen Tabelle kombiniert. Bei der horizontalen Denormalisierung werden mehrere Zeilen aus verschiedenen Tabellen zu einer einzigen Zeile zusammengefasst.
Die Denormalisierung eignet sich am besten für Anwendungen, die eine hohe Abfrageleistung erfordern oder die einen schnellen Zugriff auf Daten aus mehreren Tabellen benötigen. Sie ist auch in Anwendungen nützlich, die die Speicherung großer Datenmengen erfordern.
Der Prozess der Denormalisierung kann manuell oder mit Hilfe von automatisierten Tools durchgeführt werden. Um eine Datenbank manuell zu denormalisieren, muss ein Datenmodellierer die Spalten und Tabellen identifizieren, die kombiniert werden können, und dann die Beziehungen zwischen ihnen definieren. Automatisierte Tools können den Prozess unterstützen, indem sie die erforderlichen SQL-Abfragen automatisch generieren.
Bei der Denormalisierung einer Datenbank muss sichergestellt werden, dass die Daten konsistent bleiben und die Datenintegrität gewahrt wird. Außerdem ist darauf zu achten, dass der Denormalisierungsprozess nicht zu Datenredundanz oder unnötiger Komplexität führt.
Bei der Denormalisierung einer Datenbank ist es wichtig, die Leistungsanforderungen, die Anforderungen an die Datenintegrität und die Speicheranforderungen der Anwendung zu berücksichtigen. Außerdem muss sichergestellt werden, dass der Denormalisierungsprozess keine negativen Auswirkungen auf die Leistung der Anwendung hat.
Die Denormalisierung ist eine nützliche Technik zur Verbesserung der Abfrageleistung in bestimmten Anwendungen. Es ist jedoch wichtig, die möglichen Nachteile der Denormalisierung zu berücksichtigen, bevor sie in einer Produktionsumgebung implementiert wird. Wenn man die besten Praktiken befolgt und die notwendigen Anforderungen berücksichtigt, kann die Denormalisierung zur Verbesserung der Leistung einer Anwendung eingesetzt werden, ohne unnötige Komplexität einzuführen.