Пространственное моделирование
-
Нормализация данных в базах данных
- Нормализация данных — процесс разделения таблиц на логические уровни для упрощения управления и обеспечения целостности данных.
- Существует три основных уровня нормализации: 1NF, 2NF и 3NF.
- 1NF требует, чтобы каждая запись в таблице имела уникальный ключ.
- 2NF требует, чтобы все неключевые поля были функционально зависимы от ключа.
- 3NF требует, чтобы все поля, не являющиеся ключами, были функционально зависимы от всех ключей.
-
Преимущества нормализации
- Нормализация упрощает управление данными и обеспечивает целостность.
- Нормализованные данные легче поддерживать и обновлять.
- Нормализация улучшает производительность запросов и предотвращает избыточность данных.
-
Проблемы нормализации
- Нормализация может усложнить структуру данных и снизить производительность.
- Растровые индексы не могут использоваться в нормализованных данных.
-
Преимущества размерного моделирования
- Размерное моделирование упрощает понимание и интерпретацию данных.
- Размерные модели оптимизированы для запросов данных, в отличие от нормализованных моделей, которые оптимизированы для транзакций.
- Размерные модели легко расширяемы и адаптируемы к изменениям.
-
Применение размерного моделирования в Hadoop и больших данных
- Размерное моделирование по-прежнему актуально в Hadoop и других платформах обработки больших данных.
- Некоторые особенности Hadoop требуют адаптации стандартного подхода к размерному моделированию.
-
Литература
- В статье приведены ссылки на источники, которые можно использовать для более детального изучения темы нормализации данных.