La dénormalisation, dans le contexte des bases de données relationnelles, fait référence au processus d'organisation stratégique des données de manière moins structurée ou redondante pour optimiser les performances des requêtes, réduire le coût de récupération des données et améliorer l'efficacité opérationnelle. Contrairement à la normalisation, qui cherche à minimiser la redondance et les dépendances au sein d'un schéma de base de données en divisant les données en tables plus petites et liées, la dénormalisation introduit délibérément des redondances pour consolider les données et minimiser le besoin d'opérations de jointure complexes susceptibles de dégrader les performances du système.
Même si la normalisation est essentielle pour améliorer l’intégrité et la cohérence d’un système de base de données, elle se fait souvent au détriment des performances des requêtes. Dans les schémas hautement normalisés, l'accès à un ensemble complet de données nécessite généralement plusieurs opérations de jointure sur diverses tables pour réassembler les informations présentées aux utilisateurs finaux, ce qui consomme plus de ressources et de temps. En conséquence, des techniques de dénormalisation peuvent être appliquées pour équilibrer les compromis entre la cohérence des données, l’intégrité et les performances des requêtes.
La dénormalisation est effectuée en fusionnant des tables, en ajoutant des colonnes redondantes ou en conservant des données récapitulatives précalculées pour simplifier et accélérer les opérations de récupération de données. Pour illustrer, considérons un schéma de base de données de commerce électronique hautement normalisé, dans lequel les informations sur le client, la commande et le produit sont conservées dans des tableaux séparés. Lors de l'interrogation d'une liste de commandes, ainsi que des détails correspondants sur le client et le produit, plusieurs opérations de jointure sont nécessaires pour récupérer les informations nécessaires. Dans un schéma dénormalisé, des colonnes redondantes peuvent être ajoutées à la table des commandes, telles que customer_name et product_name, pour éliminer le besoin d'opérations de jointure et améliorer les performances des requêtes.
Il est important de noter que la dénormalisation n’est pas universellement applicable et que sa mise en œuvre doit être abordée judicieusement. Étant donné que la redondance ajoute intrinsèquement un niveau de complexité au schéma et à la gestion de la base de données, la dénormalisation peut augmenter le risque d'incohérence et d'anomalies des données. Cela nécessite donc une surveillance vigilante et des mécanismes appropriés d’application de l’intégrité des données pour garantir la cohérence et l’exactitude des données. De plus, la dénormalisation ne permet pas toujours d'améliorer les performances et, dans certains cas, peut entraîner une détérioration de l'efficacité du système en raison de l'augmentation de la consommation de stockage et des coûts d'écriture.
Dans le contexte de la plateforme no-code AppMaster, permettant aux utilisateurs de créer visuellement des modèles de données et de gérer leurs bases de données relationnelles, la dénormalisation peut jouer un rôle déterminant dans l'adaptation de solutions orientées performances pour des cas d'utilisation spécifiques. Avec AppMaster, les utilisateurs peuvent générer et modifier rapidement et efficacement des modèles ou des schémas de données en réponse à l'évolution des exigences, leur offrant ainsi la flexibilité nécessaire pour optimiser l'équilibre entre normalisation et dénormalisation afin de répondre aux exigences d'une application.
La capacité d' AppMaster à générer du code pour les applications backend, Web et mobiles en moins de 30 secondes lorsque des modifications sont apportées aux plans garantit que la plateforme peut facilement s'adapter aux ajustements de dénormalisation sans encourir de dette technique. Cela permet aux utilisateurs d'expérimenter stratégiquement différents degrés de dénormalisation pour évaluer son impact sur les performances et prendre des décisions éclairées pour maximiser l'efficacité. De plus, les applications d' AppMaster peuvent fonctionner avec n'importe quelle base de données compatible Postgresql comme base de données principale, permettant une intégration transparente et une compatibilité avec une large gamme de solutions de stockage de données.
En conclusion, la dénormalisation est une technique puissante utilisée dans les bases de données relationnelles pour optimiser les performances et améliorer l'efficacité en introduisant des redondances calculées et en simplifiant les processus de récupération de données. Même si elle comporte des risques et des complexités inhérents à la cohérence et à l’intégrité des données, lorsqu’elle est appliquée de manière intelligente et pragmatique, la dénormalisation peut entraîner des améliorations significatives des performances. La plateforme no-code AppMaster fournit aux utilisateurs les outils et capacités nécessaires pour expérimenter des stratégies de dénormalisation et créer des solutions personnalisées qui établissent l'équilibre optimal entre la cohérence des données et les performances des requêtes.
