Denormalization is a strategy used on a previously-normalized database to increase performance. In computing, denormalization is the process of trying to improve the read performance of a database, at the expense of losing some write performance, by adding redundant copies of data or by grouping data. It is often motivated by performance or scalability in relational database software needing to carry out very large numbers of read operations. Denormalization differs from the unnormalized form in that denormalization benefits can only be fully realized on a data model that is otherwise normaliz
Unter Denormalisierung versteht man die bewusste Rücknahme einer Normalisierung zum Zweck der Verbesserung des Laufzeitverhaltens einer Datenbankanwendung. Aus Sicht der ANSI-SPARC-Architektur wird die konzeptionelle Ebene eines Datenmodells vollständig normalisiert entworfen. Unabhängig davon kann die interne Ebene gezielt denormalisiert entworfen werden. Denormalisierung findet also ausschließlich auf der internen Ebene statt und entbindet nicht von der Forderung, zuvor die konzeptionelle Ebene zu normalisieren. Ein logisch ideales („normalisiertes“) Datenmodell ist vollkommen redundanzfrei – abgesehen von der technisch notwendigen Mehrfachspeicherung von Fremdschlüsseln bei Primärschlüssel-Fremdschlüssel-Beziehungen. Mit Denormalisierungen lassen sich oftmals wesentlich größere Performance-Verbesserungen erreichen als mit einem Tuning der Datenbankinstallation. Neben der Verbesserung des Laufzeitverhaltens wird Denormalisierung auch angewandt, um die Komplexität eines Systems zu verringern oder um die Administrierbarkeit der gespeicherten Daten zu erleichtern.
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Discovered by embedding cosine similarity (sentence-transformers MiniLM, 384-dim).