Obsah:
Video: Proč je problém s nenormalizovanými daty?
2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Naposledy změněno: 2023-12-15 23:44
Špatně normalizované databáze a špatně normalizované tabulky mohou způsobit problémy od nadměrného I/O disku a následného špatného výkonu systému až po nepřesné data . Nesprávně normalizovaný stav může mít za následek rozsáhlé data redundance, která zatěžuje všechny programy, které modifikují data.
Co takto charakterizuje nenormalizovaná data?
Nenormalizované forma (UNF), známá také jako an nenormalizované vztah nebo neprvní normální forma (NF2), je jednoduchá databáze data model (organizace data v databázi) postrádající účinnost normalizace databáze.
Následně je otázkou, co se stane, když databázi nenormalizujete? ne- normalizované tabulky obecně znamená, že stejná data jsou uložena na více než jednom místě. Li v tomto případě chybí kód aplikace, který by tomu zabránil, je velmi možné, že jedna z hodnot bude aktualizována bez aktualizace všech kopií stejné hodnoty v jiných tabulkách.
Lidé se také ptají, jaké jsou výhody normalizace databáze?
The výhody normalizace zahrnují: Vyhledávání, řazení a vytváření indexů je rychlejší, protože tabulky jsou užší a na datovou stránku se vejde více řádků. Obvykle máte více stolů. Můžete mít více seskupených indexů (jeden na tabulku), takže získáte větší flexibilitu při ladění dotazů.
Jaké jsou nevýhody normalizace?
Zde jsou některé z nevýhod normalizace:
- Vzhledem k tomu, že data nejsou duplikována, jsou vyžadována spojení tabulek. Díky tomu jsou dotazy složitější, a proto jsou časy čtení pomalejší.
- Protože jsou vyžadována spojení, indexování nefunguje tak efektivně.
Doporučuje:
Jaký je rozdíl mezi skupinovými daty a neseskupenými daty?
Obě jsou užitečné formy dat, ale rozdíl mezi nimi je ten, že neseskupená data jsou nezpracovaná data. To znamená, že byl právě shromážděn, ale nebyl zařazen do žádné skupiny nebo tříd. Na druhou stranu, groupeddata jsou data, která byla uspořádána do skupin z nezpracovaných dat
Jaký je rozdíl mezi daty a klíčovými slovy?
Rozdíl mezi frameworkem řízeným klíčovými slovy a rámcem řízeným daty: Data Driven Framework: Proto se doporučuje uchovávat testovací data v nějaké externí databázi mimo testovací skripty. Data Driven Testing Framework pomáhá uživateli oddělit logiku testovacího skriptu a testovací data od sebe
Jak vytvořím test jednotky řízený daty?
Vytvoření testu jednotky řízené daty zahrnuje následující kroky: Vytvořte zdroj dat, který obsahuje hodnoty, které používáte v testovací metodě. Přidejte soukromé pole TestContext a veřejnou vlastnost TestContext do třídy testu. Vytvořte metodu testování jednotek a přidejte k ní atribut DataSourceAttribute
Jaký je rozdíl mezi řídicí rovinou a daty?
Datová rovina se týká všech funkcí a procesů, které předávají pakety/rámce z jednoho rozhraní do druhého. Řídicí rovina se týká všech funkcí a procesů, které určují, kterou cestu použít. Směrovací protokoly, spanning tree, ldp atd. jsou příklady
Co Google dělá s velkými daty?
Odpovědí je analýza velkých dat. Google používá nástroje a techniky pro velká data k pochopení našich požadavků na základě několika parametrů, jako je historie vyhledávání, místa, trendy atd