ScrapeStormとは、強い機能を持つ、プログラミングが必要なく、使いやすい人工知能Webスクレイピングツールです。

概要

データベースの正規化とは、リレーショナルデータベースの設計において、データを整理し、冗長性と依存性を削減するために用いられる一連のルールです。データを複数の関連テーブルに分解し、テーブル間の関係性を定義することで、データの一貫性と整合性を確保しながら、ストレージ効率を最適化します。

適用シーン

金融システム、エンタープライズ リソース プランニング (ERP)、電子商取引プラットフォームなど、厳密なデータ一貫性、高いトランザクション処理パフォーマンス、複雑なクエリを必要とするシナリオに適しています。

メリット：データの冗長性とストレージ コストを削減し、更新、挿入、削除の異常を排除してデータの一貫性を向上させ、テーブル構造を簡素化してメンテナンスの効率を向上させます。

デメリット：複雑なクエリでは複数のテーブルとの頻繁な関連付けが必要になるため、パフォーマンスが低下する可能性があります。また、不適切な設計により開発の複雑さが増す可能性があり、パラダイム レベルと実際のニーズのバランスを取る必要があります。

図例

1. 関係の正規化の概要。

2. 関係の正規化。

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データの分類

データのインデックス

データアーキテクト

データインサイト

参考リンク

https://products.sint.co.jp/ober/blog/database-normalization

https://oss-db.jp/dojo/dojo_info_04

https://ja.wikipedia.org/wiki/%E9%96%A2%E4%BF%82%E3%81%AE%E6%AD%A3%E8%A6%8F%E5%8C%96