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コンピューターデータベースは、銀行（顧客のアカウントを登録するため）からWebサイト（コンテンツを保存するため）まで至る所にあります。データベースは、適切に設計されている場合に最適に機能します。データベースの正規化とは、データを論理的かつ関連する方法で格納する構造を設計することです。最も一般的なのはすべてのデータベースを正規化することであり、このプロセスには長所と短所があります。
データの重複を削減
データベースには、大量の情報、おそらく数百万または数十億のデータフラグメントが含まれる場合があります。データベースを正規化すると、データベースのサイズが小さくなり、データの重複が回避され、各データが1回だけ保存されるようになります。
データを論理的にグループ化する
データベースと「対話」するプログラムを作成するアプリケーション開発者は、標準化されたデータベースを処理する方が簡単です。アクセスされるデータは、それらが表す実際のオブジェクトと同じように、より論理的に整理されます。これにより、アプリケーションの設計、記述、変更が簡単になります。
データの参照整合性を保証します
参照整合性は、結合されたテーブル内のデータ間の関係の強制です。これがないと、テーブル内のデータは、関連するデータがある他のテーブルへの接続を失う可能性があります。これにより、孤立した一貫性のないデータが発生します。テーブル間の結合を備えた標準化されたデータベースは、これが起こらないようにすることができます。
データベースのパフォーマンスを低下させる
多くのテーブルとそれらの間の結合を備えた高度に標準化されたデータベースは、これらの属性がない場合よりも低速です。多くの人が同時に使用すると、速度が低下します。場合によっては、パフォーマンスを向上させるために、ある程度の「非正規化」が必要です。
詳細な分析と設計が必要
データベースの正規化は複雑で困難な作業です。銀行で見られるような大量の情報を持つ大規模なデータベースは、正規化する前に注意深い分析と設計が必要です。データの読み取り、書き込み、またはその両方に最適化する必要があるかどうかなど、データベースの使用方法を知ることも、正規化プロセスに影響します。標準化が不十分なデータベースは、パフォーマンスが低下し、データを効率的に格納できません。
