การทำให้เป็นมาตรฐานในบริบทของฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ หมายถึงกระบวนการจัดระเบียบข้อมูลเชิงกลยุทธ์ในลักษณะที่มีโครงสร้างน้อยลงหรือซ้ำซ้อน เพื่อปรับประสิทธิภาพการสืบค้นให้เหมาะสม ลดต้นทุนในการเรียกค้นข้อมูล และเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน ซึ่งแตกต่างจากการทำให้เป็นมาตรฐานซึ่งพยายามลดความซ้ำซ้อนและการพึ่งพาภายในสคีมาฐานข้อมูลโดยการแบ่งข้อมูลออกเป็นตารางที่มีขนาดเล็กลงและเกี่ยวข้องกัน การทำให้เป็นปกติจะแนะนำความซ้ำซ้อนโดยเจตนาเพื่อรวบรวมข้อมูลและลดความจำเป็นในการดำเนินการรวมที่ซับซ้อนซึ่งอาจลดประสิทธิภาพของระบบได้
แม้ว่าการทำให้เป็นมาตรฐานนั้นจำเป็นสำหรับการปรับปรุงความสมบูรณ์และความสม่ำเสมอของระบบฐานข้อมูล แต่บ่อยครั้งก็มักจะมาพร้อมกับค่าใช้จ่ายของประสิทธิภาพการสืบค้น ในสคีมาที่มีการนอร์มัลไลซ์สูง การเข้าถึงชุดข้อมูลที่สมบูรณ์มักจำเป็นต้องมีการดำเนินการรวมหลายรายการในตารางต่างๆ เพื่อประกอบข้อมูลที่นำเสนอต่อผู้ใช้ปลายทางอีกครั้ง ซึ่งสิ้นเปลืองทรัพยากรและเวลามากขึ้น ด้วยเหตุนี้ จึงอาจใช้เทคนิคดีนอร์มัลไลเซชันเพื่อสร้างสมดุลระหว่างความสอดคล้องของข้อมูล ความสมบูรณ์ และประสิทธิภาพของคิวรี
การลดนอร์มอลไลเซชันทำได้โดยการรวมตาราง เพิ่มคอลัมน์ที่ซ้ำซ้อน หรือดูแลรักษาข้อมูลสรุปที่คำนวณไว้ล่วงหน้า เพื่อลดความซับซ้อนและเร่งการดำเนินการดึงข้อมูล เพื่อแสดงให้เห็น ให้พิจารณาสคีมาฐานข้อมูลอีคอมเมิร์ซที่มีการปรับมาตรฐานสูง โดยที่ข้อมูลลูกค้า คำสั่งซื้อ และผลิตภัณฑ์จะถูกเก็บไว้ในตารางแยกกัน เมื่อสอบถามรายการคำสั่งซื้อ พร้อมด้วยลูกค้าและผลิตภัณฑ์ที่เกี่ยวข้อง จำเป็นต้องมีการดำเนินการรวมหลายครั้งเพื่อดึงข้อมูลที่จำเป็น ในสคีมาแบบดีนอร์มัลไลซ์ คอลัมน์ที่ซ้ำซ้อนอาจถูกเพิ่มลงในตารางคำสั่งซื้อ เช่น customer_name และ product_name เพื่อขจัดความจำเป็นในการดำเนินการรวมและปรับปรุงประสิทธิภาพการสืบค้น
สิ่งสำคัญคือต้องทราบว่าการทำให้สภาวะปกติไม่สามารถนำมาใช้ได้ในระดับสากล และการนำไปปฏิบัติจะต้องได้รับการพิจารณาอย่างรอบคอบ เนื่องจากความซ้ำซ้อนจะเพิ่มระดับความซับซ้อนให้กับสคีมาฐานข้อมูลและการจัดการ การทำให้ปกติอาจเพิ่มความเสี่ยงที่ข้อมูลไม่สอดคล้องกันและผิดปกติ ดังนั้นจึงต้องมีการตรวจสอบอย่างระมัดระวังและกลไกการบังคับใช้ความสมบูรณ์ของข้อมูลที่เหมาะสมเพื่อให้มั่นใจว่าข้อมูลมีความสอดคล้องและถูกต้องแม่นยำ ยิ่งไปกว่านั้น การลดสภาวะปกติอาจไม่ช่วยให้ประสิทธิภาพดีขึ้นเสมอไป และในบางกรณี อาจทำให้ประสิทธิภาพของระบบลดลงเนื่องจากการใช้พื้นที่จัดเก็บและต้นทุนการเขียนเพิ่มขึ้น
ในบริบทของแพลตฟอร์ม AppMaster no-code ซึ่งช่วยให้ผู้ใช้สามารถสร้างแบบจำลองข้อมูลและจัดการฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ได้ การทำให้ปกติสามารถมีบทบาทสำคัญในการปรับแต่งโซลูชันที่มุ่งเน้นประสิทธิภาพสำหรับกรณีการใช้งานเฉพาะ ด้วย AppMaster ผู้ใช้สามารถสร้างและแก้ไขโมเดลข้อมูลหรือสคีมาได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพเพื่อตอบสนองความต้องการที่เปลี่ยนแปลงไป โดยให้ความยืดหยุ่นในการปรับสมดุลระหว่างการทำให้เป็นมาตรฐานและการทำให้เป็นปกติ เพื่อตอบสนองความต้องการของแอปพลิเคชัน
ความสามารถของ AppMaster ในการสร้างโค้ดสำหรับแบ็กเอนด์ เว็บ และแอปพลิเคชันบนมือถือในเวลาไม่ถึง 30 วินาทีเมื่อมีการเปลี่ยนแปลงพิมพ์เขียว ทำให้มั่นใจได้ว่าแพลตฟอร์มจะสามารถรองรับการปรับเปลี่ยนแบบ denormalization ได้อย่างง่ายดายโดยไม่ก่อให้เกิดภาระทางเทคนิค ช่วยให้ผู้ใช้สามารถทดลองเชิงกลยุทธ์กับระดับการลดสภาวะปกติที่แตกต่างกัน เพื่อวัดผลกระทบต่อประสิทธิภาพการทำงาน และทำการตัดสินใจอย่างมีข้อมูลเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพสูงสุด นอกจากนี้ แอปพลิเคชันของ AppMaster ยังสามารถทำงานร่วมกับฐานข้อมูลที่เข้ากันได้กับ Postgresql เป็นฐานข้อมูลหลัก ช่วยให้สามารถบูรณาการได้อย่างราบรื่นและเข้ากันได้กับโซลูชันการจัดเก็บข้อมูลที่หลากหลาย
โดยสรุป ดีนอร์มอลไลเซชันเป็นเทคนิคอันทรงพลังที่ใช้ในฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและเพิ่มประสิทธิภาพโดยการแนะนำความซ้ำซ้อนที่คำนวณและทำให้กระบวนการดึงข้อมูลง่ายขึ้น แม้ว่าจะมาพร้อมกับความเสี่ยงและความซับซ้อนโดยธรรมชาติที่เกี่ยวข้องกับความสอดคล้องและความสมบูรณ์ของข้อมูล แต่เมื่อนำไปใช้อย่างชาญฉลาดและในทางปฏิบัติ การลดสภาวะปกติสามารถให้ประสิทธิภาพที่ดีขึ้นได้อย่างมาก แพลตฟอร์ม no-code AppMaster มอบเครื่องมือและความสามารถที่จำเป็นแก่ผู้ใช้ในการทดลองกับกลยุทธ์การลดนอร์มัลไลซ์ และสร้างโซลูชันที่ปรับแต่งเองซึ่งมีความสมดุลที่เหมาะสมที่สุดระหว่างความสอดคล้องของข้อมูลและประสิทธิภาพการสืบค้น
