Нормализация и денормализация БД — что оптимизируется, зачем нужны, когда применять?

Нормализация и денормализация представляют два противоположных подхода к проектированию баз данных.

Нормализация:

1. Цели:

   • Устранение избыточности данных

   • Предотвращение аномалий вставки/обновления/удаления

   • Обеспечение целостности данных

2. Уровни:

   • 1NF: Атомарность значений, нет повторяющихся групп

   • 2NF: Нет частичных зависимостей от первичного ключа

   • 3NF: Нет транзитивных зависимостей

3. Когда применять:

   • Системы с частыми операциями записи

   • Высокие требования к целостности

   • OLTP (Online Transaction Processing)

Денормализация:

1. Цели:

   • Ускорение запросов чтения

   • Упрощение сложных JOIN

   • Улучшение производительности отчетов

2. Методы:

   • Добавление вычисляемых колонок

   • Дублирование данных в связанных таблицах

   • Создание summary таблиц

3. Когда применять:

   • Системы отчетности и аналитики

   • Медленные сложные запросы

   • OLAP (Online Analytical Processing)

Пример денормализации:

-- Нормализованная схема
orders (id, user_id, total)
order_items (id, order_id, product_id, quantity, price)
products (id, name, category)

-- Денормализованная для отчетов
order_reports (
    order_id, 
    user_name,  -- Дублировано из users
    product_names, -- Агрегировано
    total_amount
)

Компромиссы:

• Нормализация: целостность vs производительность

• Денормализация: скорость vs избыточность