かにするには、適切な証明書を正常化するデータベース?

StackOverflow https://stackoverflow.com/questions/47711

質問

作成時にデータベース構造は、何が良いガイドラインに従うもの決定の方法を変わることなく続けられたデータベース規格化?きを作成します連の標準化データベースとしてもらえるのでしょうかは別として、プロジェクトが進行?だ創造していくかについて完全に正規化され、組み合わせテーブルとして必要な実績を教えてください。

役に立ちましたか？

解決

また設計標準化されたデータベースの3通常の形式です。として開発を行うビジネスロジック層に選ばdenormalize少が なんでこの 以下の3。常に、1rd-2形式に対応しています。したいdenormalize簡単のためのコードはない。指定保存の手続きること:)

その理由は"正常化していくと、"それならば変更のコードだき，誠にありがとうござい記述ほとんどの時間をご変更データベースのデザイン。

カップルの記事:

http://www.agiledata.org/essays/dataNormalization.html

他のヒント

@GrizzlyGuruる賢者一言"正常化まで痛み、denormalizeまっていきます。

なに失敗したって:)

私は国立大学志望の浪人生で約開始で非標準化形式しかし、私の経験の"かつてないほど容易になりご申請への対応の少ない正規化したデータベースより正規化します。でもつながり得る場合の"働く"十分"いりゃ焼なまでの"遅すぎる!)

正規化手段と重複データです。言い換えれば、非正規化されたデ-正規化したデータベースのデータベースが同じ情報の繰り返し複数の異なるところがございます。これが好きなより複雑なのupdateステートメントを更新したときと同じデータも、そうでないす矛盾したデータをこの出力クエリはunrealiable.

このかわいらしい大きな課題であり、いdenormalizationを傷つけないです。

一部の場合、故意に決定denormalize特定の部品のデータベースの場合と同の利益に比して著しくは作業データ更新およびリスクにデータが破損す例えば、datawarehouses、データの集計パフォーマンス上の理由のため、データがないことが多いは最後の手段として、初期参入するリスクの低減に矛盾.

が通常の疲れをのdenormalizingます。例えば、性能のdenormalized参加できるされることが一般的であるよ 実現ビュー るとともに デビューすて照会、denormalizedテーブルもを保護する整合性のデータです。

Jeffは良の概要理念グ: も正規化を行い.主なものは:なoverdoノーマライゼーションいと思うな点を持つことができるでしょう関係ありません。ませんが、次に、Google、だんの通知のまでご用です。

データベースnormizationalつながっている。

だいたい以上を正常データベースで多数のテーブルおよび影響を与えてしまうことにもなりお問合せも簡単なオブジェクトは、以下いたします。

経験則を守りますが正常に同じ情報の繰り返します。

例えばを作成している場合には、連絡先管理アプリケーションことができるとされていることの意味を持アドレス(通-都市国家は、Zipなど。. として独自の表に示す。

しかしない場合は2種類の連絡先、ビジネスや個人は、必要な接触型の場合、テーブルから取り寄せた選りすぐりはい2?私にとってます。

私が最初にコーヒーに飽きたら寿司のデータ型ます。利用のモデリングを支援するプログラのようなステンシルです。によってお使い始めの非正規化したデータベースが最終的に正常化す.まずはオブジェにある論理的分類についてのデータを繰り返しそのデータを新たにする。いくるまでの過程おいて、データベース設計。

検査いませ。を作のクエリで責ノーマライゼーション

と思い始めたからの連標準化データベースに向けて動の正常化を進めていきます通常は簡単に取得します。いのかという問題にどこまで正常に、私の理念を正常化するまでには開始を傷ついてしまう。このほどflippantですが、一般的には良いゲージかれば点は入ると信じていました。

有する正規化されたデータのデータベースを作の柔軟性と最も簡単なメンテナンス。いつも始まり正規化したデータベースとして非常に限がある場合、実際問題とニーズへの対応.

これと同様に、信頼性とパフォーマンスをする書き保守性、柔軟なコードを妥協のための性能とき 知 があると性能の問題です。

元のポスターな記述にどのような状況のデータベースを使用します。場合はその任意の型のデータの倉庫プロジェクトがある時点で必要なもキューブポデータを処理一部のフロントエンで賢くスタートを切ったミリーマートでスキーマとテーブル+寸法)によりノーマライゼーションのKimball書籍するのは助かります。

同意することで、通常より開始して正規化されたDBをdenormalizeの解決に非常に具体的な問題が思っ開始 Boyce-Codd通常形態 の代わりに第3回通常の形式です。

実は"それはその時々です。" により多くの要素を含む:

  • コード（ハンド-コードやツールの駆動（英語-日本語両方を使えるパッケージ)
  • 主要用途(トランザクション処理、データの倉庫業、報告)
  • タイプのデータベース(MySQL DB/2、Oracle、Netezza等）
  • データベース構築(Tablular，カラムナー)
  • DBA質、積極的な反応、有効）
  • 想定データの品質になりたい施データの品質のアプリケーションレベルのデータベースはどうすればいいですか？)

同意していただくことをnormaliseてくだdenormaliseが必要。とmaterialisedビュまたはキャッシュスキームがありますので、必要ありません。

ものを素るよnormalisingモデルでのデータベースより情報をどのように制御データを除去することができ、リスクの更新の異常で起こるかもしれない不備normalisedモデルです。

まdenormaliseそのいずれかが必要と暮らすことになる場合がありま更新anomoliesたを導入するために必要な、制約検証サービスのアプリケーションコード.この間たくさんの便益を利用するDBMSで定義するこれらの制約declaratively.

でと同じと仮定して品質のコードdenormalisingがないのです。

もうひとつでもあるハードウェアは安らしい投げ余分な処理能力に問題が費用対効果のより受け入れの可能性コストの清掃が破損します。

多くの場合正常化などの他のソフトウェアだきます。

例えば、オブジェクト-リレーショナルマッピング技術、豊富にセットの意味論のための様々な多、多対多関係。ボンネットの下にはただの提供の参加を使ったテーブルの効果的に2次鍵となります。中には比較的珍しく、真の正常化が多くのご関係の3以上の主な鍵となります。このような場合にもこだわるのO/Rは、ロール自分のコードを回避する各種DB異常が発生した場合の対

で利用するようにして非常に重要になってきます。"

もうとしていますに同意しているのであれば、発見は自分で参加6のマジック番号テーブルとほとんどのクエリーなどの報告に関連するもの、あると考えdenormalizingしております。

お忘れなく そのようなデータベース正常化の議論コーディングホラー 要約のスケーラビリティが高い供することなどを指しています。

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