विषय
- डेटा दोहराव को कम करता है
- तार्किक रूप से समूह डेटा
- डेटा में संदर्भात्मक अखंडता सुनिश्चित करता है
- डेटाबेस प्रदर्शन को घटाता है
- विस्तृत विश्लेषण और डिजाइन की आवश्यकता है
कंप्यूटर से लेकर बैंकों तक (ग्राहकों के खातों को पंजीकृत करने) से लेकर वेबसाइटों तक (सामग्री को संग्रहीत करने के लिए) हर जगह कंप्यूटर डेटाबेस मौजूद हैं। डेटाबेस अच्छी तरह से काम करते हैं जब वे अच्छी तरह से डिजाइन किए जाते हैं। एक डेटाबेस को सामान्य करने का मतलब है कि एक ऐसी संरचना को डिजाइन करना जो डेटा को तार्किक और संबंधित तरीके से संग्रहीत करता है। सभी डेटाबेस को सामान्य करने के लिए सबसे आम है और इस प्रक्रिया के अपने फायदे और नुकसान हैं।
डेटा दोहराव को कम करता है
डेटाबेस में महत्वपूर्ण जानकारी हो सकती है, शायद लाखों या अरबों डेटा टुकड़े। एक डेटाबेस को सामान्य करने से इसका आकार कम हो जाता है और डेटा के दोहराव से बचा जाता है, जिससे यह सुनिश्चित होता है कि प्रत्येक डेटा केवल एक बार ही सहेजा जाता है।
तार्किक रूप से समूह डेटा
अनुप्रयोग डेवलपर्स, जो एक डेटाबेस के लिए "बोलने" वाले प्रोग्राम बनाते हैं, उन्हें मानकीकृत डेटाबेस से निपटना आसान लगता है। एक्सेस किए गए डेटा को अधिक तार्किक रूप से व्यवस्थित किया जाता है, उसी तरह जैसे वास्तविक दुनिया ऑब्जेक्ट उनके द्वारा दर्शाए गए हैं। इससे एप्लिकेशन को डिज़ाइन करना, लिखना और बदलना आसान हो जाता है।
डेटा में संदर्भात्मक अखंडता सुनिश्चित करता है
शामिल तालिकाओं में डेटा के बीच संबंधों को लागू करने के लिए प्रासंगिक अखंडता है। इसके बिना, एक तालिका में डेटा अन्य तालिकाओं से कनेक्शन खो सकता है जहां संबंधित डेटा है। यह अनाथ और असंगत डेटा की ओर जाता है। तालिकाओं के बीच जुड़ने वाला एक मानकीकृत डेटाबेस, ऐसा होने से रोक सकता है।
डेटाबेस प्रदर्शन को घटाता है
एक उच्च मानकीकृत डेटाबेस, जिसमें कई तालिकाओं और उनके बीच जुड़ता है, इन विशेषताओं के बिना एक दूसरे की तुलना में धीमी है। यदि एक ही समय में कई लोग इसका उपयोग करते हैं, तो गति कम हो जाएगी। कुछ मामलों में, प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए एक निश्चित राशि "विकृति" की आवश्यकता होती है।
विस्तृत विश्लेषण और डिजाइन की आवश्यकता है
डेटाबेस को सामान्य करना एक जटिल और कठिन काम है। बड़ी मात्रा में जानकारी वाले बड़े डेटाबेस, जैसे कि बैंकों में देखे जाने वाले, सामान्यीकृत होने से पहले सावधानीपूर्वक विश्लेषण और डिजाइन की आवश्यकता होती है। किसी डेटाबेस के उपयोग को जानना, जैसे कि इसे डेटा पढ़ने के लिए अनुकूलित किया जाना चाहिए, इसे लिखना या दोनों, यह भी सामान्यीकरण प्रक्रिया को प्रभावित करता है। एक खराब मानकीकृत डेटाबेस खराब प्रदर्शन कर सकता है और डेटा को अक्षम रूप से संग्रहीत कर सकता है।
