Donde uso el término normalización es con respecto a los diseños de bases de datos. No desea tener redundancias en sus datos. Por ejemplo, piense en todos los diferentes apodos que las personas tienen para una ciudad como San Francisco. ¿Permiten alguno en su base de datos o quieren que todos sean “San Francisco” con esa ortografía precisa? Para ser útiles, las bases de datos deben tener datos consistentes. En una base de datos normalizada, San Francisco se almacenaría en una ubicación y todos los usos del nombre San Francisco se referirán a esa ubicación. Sin embargo, existe una compensación, por ejemplo, al escribir una dirección, si una base de datos tenía un alto nivel de normalización, los números en una dirección de calle solo deberían escribirse una vez y todos los usos de esas direcciones serían referencias a una entrada específica en base de datos. Entonces el nombre de la calle también tendría una sola ubicación. Puedes imaginar cuántos punteros tendría que hacer una base de datos completamente normalizada para hacer algo útil. Habrá una sobrecarga adicional para reunir los datos deseados de todas las ubicaciones diversas. A veces, los diseñadores de bases de datos decidirán que ciertos elementos permitirán información redundante. La dirección de una persona probablemente sea uno de esos elementos. En la mayoría de los DB, he visto que la dirección (número más nombre de la calle) es una sola entrada en la base de datos. Esto sería desnormalización. Si desnormalizar algún aspecto de una base de datos hará que la entrada y recuperación de datos sea más fácil y rápida, entonces se usaría.
¿Qué significa la desnormalización en computación y cuándo lo haría?
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Las computadoras no tienen nada almacenado aparte de datos e instrucciones .
No podemos escribir o acceder a los datos de las computadoras hasta que los coloquemos en alguna estructura y datos de modelo según los requisitos de esa estructura.
La estructura más grande con la que tratamos para el almacenamiento y recuperación de datos se llama una base de datos (son de diferentes tipos, de las cuales las bases de datos relacionales son más populares) y el proceso de modelado de datos según los requisitos de la estructura de la base de datos se llama normalización.
El enfoque clave durante la normalización de los datos es garantizar que los datos duplicados no se almacenen en la base de datos para que no se interrumpan las operaciones posteriores sobre los datos. Por ejemplo, imagine que la base de datos tiene datos de pasaportes de un país. Los datos duplicados significan que una persona puede obtener varios pasaportes.
Si bien la normalización es buena, los problemas pueden surgir al leer esos datos. Es porque en la normalización, los datos se dividen en múltiples estructuras (tablas) y las relaciones se definen entre esas estructuras. Entonces, para acceder a un solo registro, la computadora puede tener que buscar diferentes estructuras y seguir las relaciones entre ellas y extraer todos los datos para combinarlos en un solo registro. A medida que aumenta el número de estructuras relacionadas, tenemos que escribir consultas cada vez más complejas para acceder a esos datos. La eficiencia de una consulta puede no parecer un gran problema, pero es cuando tienes demasiados usuarios accediendo al mismo registro al mismo tiempo.
La desnormalización puede verse como una solución a este problema. Podemos aceptar datos duplicados mínimos para reducir el número de estructuras (tablas) y, por lo tanto, el número de operaciones de la computadora para mejorar la velocidad de consulta mientras se mantiene la integridad de los datos.
Entonces, utilizamos el término desnormalización con referencia a bases de datos. Donde cambiamos los datos normalizados a datos menos normalizados en aras de la mejora del rendimiento de la consulta al acceder a esos datos.
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