ನನ್ನ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಅನ್ನು ನಾನು ಸಾಧಾರಣಗೊಳಿಸಬೇಕೇ?

ರಿಯಲ್ ವರ್ಲ್ಡ್ನಲ್ಲಿ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣ

ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣವು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ಪವಿತ್ರ ಹಸುಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ. ನೀವು ಮಾಡಿದ ಪ್ರತಿ ಪದವಿಪೂರ್ವ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಕೋರ್ಸ್ ಅಥವಾ ನೀವು ಓದಿದ ಪುಸ್ತಕವು ಡೇಟಾಬೇಸ್ಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯಗೊಳಿಸುವ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯನ್ನು ಬೋಧಿಸುತ್ತದೆ.

ಆ ಸತ್ಯವನ್ನು ಸವಾಲು ಮಾಡುವ ಸಮಯ. ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಅನ್ನು ನಿವಾರಿಸುವುದು ಸರಿಯಾಗಿದೆ!

ನೀವು ಯಾವಾಗ ಸಾಧಾರಣಗೊಳಿಸಬೇಕು?

ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಸಾಮಾನ್ಯತೆಯು ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾದ ಸಮಗ್ರತೆಯನ್ನು ರಕ್ಷಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಅನೇಕ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯಾಗಿದೆ, ಮತ್ತು ನೀವು ಯಾವುದೇ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ವಿನ್ಯಾಸವನ್ನು ಮನಸ್ಸಿನಲ್ಲಿ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣದೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಬೇಕು. ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಅನ್ನು ನೀವು ಸಾಮಾನ್ಯಗೊಳಿಸಬಹುದಾದರೆ, ಅದಕ್ಕೆ ಹೋಗಿ! ವಾಸ್ತವವಾಗಿ, ಈ ಸೈಟ್ನಲ್ಲಿ ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಅನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸುವ ಬಗೆಗಿನ ಕೆಲವು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಸಲಹೆ ಇಲ್ಲಿದೆ:

• ಮೊದಲ ಸಾಧಾರಣ ಫಾರ್ಮ್ನಲ್ಲಿ ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಪುಟ್ಟಿಂಗ್ (1NF)
• ಎರಡನೆಯ ಸಾಧಾರಣ ಫಾರ್ಮ್ (2NF) ನಲ್ಲಿ ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಅನ್ನು ಪುಟ್ಟಿಂಗ್
• ಮೂರನೆಯ ಸಾಧಾರಣ ಫಾರ್ಮ್ (2NF) ನಲ್ಲಿ ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಅನ್ನು ಪುಟ್ಟಿಂಗ್

ಬಾಟಮ್ ಲೈನ್ ಎಂಬುದು ನಿಮಗೆ ಒಳ್ಳೆಯ ಕಾರಣವಿಲ್ಲದಿದ್ದರೆ ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಅನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸುವುದು. ಸಾಧಾರಣಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಧ್ವನಿ ವಿನ್ಯಾಸದ ಅಭ್ಯಾಸವಾಗಿದೆ. ಇದು ಅನಗತ್ಯವಾದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ದತ್ತಸಂಚಯದ ವಿಭಿನ್ನ ಮೂಲೆಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾದ ಅದೇ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ನೀವು ಡೇಟಾ ಸಮಗ್ರತೆ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವಿರಿ ಎಂದು ಕಡಿಮೆಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.

ಸಾಧಾರಣವಾಗಿ ಮಾಡಬೇಕಾದ ಕೆಲವು ಒಳ್ಳೆಯ ಕಾರಣಗಳು

ಅದು ಹೇಳಿದೆ, ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಅನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸದಂತೆ ಕೆಲವು ಒಳ್ಳೆಯ ಕಾರಣಗಳಿವೆ. ಕೆಲವನ್ನು ನೋಡೋಣ:

1. ಜೋಯಿನ್ಸ್ ದುಬಾರಿ . ನಿಮ್ಮ ದತ್ತಸಂಚಯವನ್ನು ಸಾಧಾರಣಗೊಳಿಸಿ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕೋಷ್ಟಕಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವುದು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ವಾಸ್ತವವಾಗಿ, ನೀವು ಐದು ಅಥವಾ 10 ಕೋಷ್ಟಕಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಪಿಸುವ ಒಂದು ಸರಳವಾದ ಪ್ರಶ್ನೆಯೆಂದು ನೀವು ಯೋಚಿಸುವ ಸಂಗತಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಸುಲಭವಾಗಿ ಗಾಳಿಯಬಹುದು. ನೀವು ಐದು-ಟೇಬಲ್ ಸೇರ್ಪಡೆ ಮಾಡಲು ಎಂದಾದರೂ ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿದರೆ, ಅದು ತಾತ್ವಿಕವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ನಿಮಗೆ ತಿಳಿದಿರುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಆಚರಣೆಯಲ್ಲಿ ಇದು ತುಂಬಾ ನಿಧಾನವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ದೊಡ್ಡ ಕೋಷ್ಟಕಗಳ ವಿರುದ್ಧ ಬಹು-ಸೇರ್ಪಡೆ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುವ ವೆಬ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅನ್ನು ನೀವು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತಿದ್ದರೆ, "ಈ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಅನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯಗೊಳಿಸದಿದ್ದಲ್ಲಿ!" ಎಂದು ನೀವು ಯೋಚಿಸುತ್ತಿರಬಹುದು. ನಿಮ್ಮ ತಲೆಯಲ್ಲಿ ಆ ಚಿಂತನೆಯನ್ನು ನೀವು ಕೇಳಿದಾಗ, ಅದು ಒಳ್ಳೆಯ ಸಮಯ ನಿರಾಕರಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ. ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಮಗ್ರತೆಯನ್ನು ತೊಂದರೆಯನ್ನುಂಟುಮಾಡುವುದರೊಂದಿಗೆ ಒಂದೇ ಕೋಷ್ಟಕದಲ್ಲಿ ಬಳಸಿದ ಎಲ್ಲಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ನೀವು ಅಂಟಿಸಬಹುದಾಗಿದ್ದರೆ, ಅದಕ್ಕೆ ಹೋಗಿ! ಬಂಡಾಯಗಾರರಾಗಿರಿ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ದತ್ತಸಂಚಯವನ್ನು ನಿಗ್ರಹಿಸು. ನೀವು ಹಿಂತಿರುಗಿ ನೋಡುವುದಿಲ್ಲ!
2. ಸಾಧಾರಣ ವಿನ್ಯಾಸ ಕಷ್ಟ . ನೀವು ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಸ್ಕೀಮಾದೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದರೆ, ಸಾಮಾನ್ಯತೆಯ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯ ಮೇರೆಗೆ ನಿಮ್ಮ ತಲೆಯ ಮೇಜಿನ ಮೇಲೆ ನೀವೇ ಹೊಡೆದಿದ್ದೀರಿ. ಸರಳವಾದ ನಿಯಮದಂತೆ, ನೀವು ನಾಲ್ಕನೇ ಸಾಮಾನ್ಯ ರೂಪಕ್ಕೆ ಹೇಗೆ ಹೋಗಬೇಕೆಂದು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿರುವಾಗ, ನೀವು ತುಂಬಾ ಸಾಮಾನ್ಯತೆಯನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಮರಳಿ ಹೆಜ್ಜೆ ಮತ್ತು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಮೌಲ್ಯಯುತವಾಗಿ ಮುಂದುವರಿದರೆ ನಿಮ್ಮನ್ನು ಕೇಳಿಕೊಳ್ಳಿ.

1. ತ್ವರಿತ ಮತ್ತು ಕೊಳಕು ತ್ವರಿತ ಮತ್ತು ಕೊಳಕು ಇರಬೇಕು . ನೀವು ಮೂಲಮಾದರಿಯನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುತ್ತಿದ್ದರೆ, ಏನಾದರೂ ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ನಿಜವಾಗಿಯೂ. ಪರವಾಗಿಲ್ಲ. ಶೀಘ್ರ ವಿನ್ಯಾಸದ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಸೊಗಸಾದ ವಿನ್ಯಾಸಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ. ಮೂಲಭೂತ ಹಂತದ ಆಚೆಗೆ ನೀವು ಸಿದ್ದರಾಗಿರುವಾಗ ಹಿಂದಕ್ಕೆ ಹೋಗಿ ನಿಮ್ಮ ವಿನ್ಯಾಸವನ್ನು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ನೋಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮರೆಯದಿರಿ. ತ್ವರಿತ ಮತ್ತು ಕೊಳಕು ಡೇಟಾಬೇಸ್ ವಿನ್ಯಾಸಕ್ಕಾಗಿ ನೀವು ಪಾವತಿಸುವ ಬೆಲೆ ನೀವು ಅದನ್ನು ಎಸೆದು ಉತ್ಪಾದನೆಗೆ ನಿರ್ಮಿಸಲು ಸಮಯವಾಗಿದ್ದಾಗ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ.
2. ನೀವು NoSQL ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಿದ್ದರೆ , ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣವು ಅಪೇಕ್ಷಣೀಯವಲ್ಲ. ಬದಲಿಗೆ, ಹೆಚ್ಚು ಕ್ಷಮಿಸುವ BASE ಮಾದರಿಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಅನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಿ. ನೀವು ಇಮೇಲ್ಗಳು, ಚಿತ್ರಗಳು ಅಥವಾ ವೀಡಿಯೊಗಳಂತಹ ರಚನಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತಿರುವಾಗ ಇದು ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ.

ಎಚ್ಚರಿಕೆ ಕೆಲವು ವರ್ಡ್ಸ್

ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಒಳ್ಳೆಯದು. ಹಾಗೆ ಮಾಡುವುದು ಸೂಕ್ತವೆಂದು ತೋರುವಾಗ ನೀವು ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣದ ತತ್ವಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಬೇಕು. ಆದರೆ ಎಲ್ಲ ಸೂಚಕಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣವನ್ನು ಕಾರ್ಯರೂಪಕ್ಕೆ ತರಲು ತುಂಬಾ ಸಂಕೀರ್ಣವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಸೂಚಿಸಿದರೆ, ಇನ್ನೂ ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ರಕ್ಷಿಸುವಾಗ ಕೆಲಸವನ್ನು ಪಡೆಯುವ ವಿಧಾನವನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ.

ಅಂತಿಮವಾಗಿ - ನೀವು ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣದ ನಿಯಮಗಳಿಂದ ದೂರವಿರಲು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಿದರೆ, ನೀವು ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಸಮಗ್ರತೆಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯರೂಪಕ್ಕೆ ತರುತ್ತೀರಿ ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ಜಾಗರೂಕರಾಗಿರಿ. ನೀವು ಅಧಿಕ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದರೆ, ಮಾಹಿತಿಯು ಸ್ಥಿರವಾಗಿದೆಯೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಪ್ರಚೋದಕಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಇತರ ನಿಯಂತ್ರಣಗಳನ್ನು ಇರಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ.