I relationell databasdesign är upprepning av information (dataredundans) och oförmågan att representera vissa relationer lätt starka indikatorer på en dålig design. Låt oss bryta ner varför:
1. Upprepning av information (dataredundans):
* vad det är: Detta innebär att samma data är lagrad på flera platser i databasen. Om du till exempel lagrar en kunds adress i både en "kunder" -tabell och en "beställningsbord har du redundans.
* varför det är dåligt:
* Uppdatera avvikelser: Om du behöver uppdatera kundens adress måste du ändra den på * varje * plats som den är lagrad. Att sakna till och med en uppdatering leder till inkonsekvenser och datakorruption. Föreställ dig att uppdatera adressen i tabellen "Order" men glömma att uppdatera den i tabellen "Kunder" - nu är dina data opålitliga.
* Insertion Anomalies: Du kan inte lägga till en ny kund om de inte har gjort en beställning (eftersom adressen måste gå någonstans). På samma sätt kan du inte lägga till en ny produkt om inte en kund beställer den. Databasen tvingar dig att skapa onödiga data bara för att lagra grundläggande fakta.
* borttagningsavvikelser: Om du tar bort en kund kan du oavsiktligt ta bort deras orderhistorik om adressinformationen endast lagras i orderposten. Eller, om du tar bort en beställning tar du inte bort kundens information, vilket leder till föräldralösa data.
* Lagringsavfall: Redundant data förbrukar onödigt diskutrymme och ökar databasens storlek, vilket gör säkerhetskopior och frågor långsammare.
2. Oförmåga att representera relationer:
* vad det är: Detta hänvisar till situationer där databasstrukturen inte effektivt fångar förhållandena mellan olika enheter (saker). Till exempel kan en databas kämpa för att representera en många-till-många relationer (som studenter och kurser, där en student kan ta många kurser och en kurs kan ha många studenter) utan noggrann design.
* varför det är dåligt:
* Problem med dataintegritet: Utan ett ordentligt sätt att representera relationer är det svårare att upprätthålla referensintegritet (se till att relationer är konsekventa). Detta kan leda till föräldralösa poster (register som hänvisar till icke-existerande data) eller inkonsekvenser i relationer.
* komplexa frågor: Att extrahera meningsfull information kräver att skriva komplexa och ineffektiva frågor för att gå med i flera tabeller och hantera de inkonsekvenser som skapas av den dåliga representationen av relationer.
* Begränsad funktionalitet: Databasen kanske inte lätt kan utföra vissa operationer eftersom förhållandena inte tydligt definieras. Till exempel kan det vara svårt att hitta alla studenter som är inskrivna i en specifik kurs om förhållandet inte är korrekt modellerat.
* Svårt underhåll: Att ändra eller utvidga databasen blir en mardröm eftersom bristen på tydliga relationer gör det svårt att förstå den befintliga datastrukturen och dess konsekvenser.
Sammanfattningsvis leder både dataredundans och oförmågan att representera förhållanden korrekt till en databas som är ineffektiv, benägen att fel, svårt att underhålla och stöder inte effektivt den avsedda affärslogiken. God relationsdatabasdesign syftar till att minimera redundans och modellera relationer som uttryckligen använder tekniker som normalisering och etablering av utländska nyckelförhållanden.
