Python'da Veritabanı Tasarımında 'Normalization' ve 'Denormalization': Hangisi Ne Zaman Kullanılmalı?

Veritabanı tasarımı, bir yazılım projesinin temellerini oluşturur. Verilerin nasıl düzenlendiği, erişildiği ve saklandığı, sistemin performansını ve güvenliğini doğrudan etkiler. Bu nedenle, veritabanı tasarımında doğru stratejiler kullanmak hayati önem taşır. Python gibi güçlü bir dil kullanarak veritabanı tasarımı yaparken karşılaşacağınız en önemli kavramlardan biri de normalizasyon ve denormalizasyondur.

Bu iki kavram, veritabanı tasarımının kalbinde yer alır ve doğru kullanıldığında, projelerinizde büyük farklar yaratabilir. Peki, hangisi ne zaman kullanılmalı? İşte bu sorunun cevabını bulacağınız rehberiniz!

Normalizasyon, veritabanı tasarımında gereksiz veri tekrarlarını önlemek ve veritabanı yapısını daha verimli hale getirmek amacıyla yapılan bir işlemdir. Veriler, her biri özgün bir bilgiyi taşıyan küçük ve mantıklı tablolar halinde düzenlenir. Böylece, veri tutarsızlıklarının ve çelişkilerinin önüne geçilir.

Örneğin, bir müşteri bilgileri tablosunda her müşteri için adres bilgisinin birkaç kez tekrarlandığını düşünün. Normalizasyon sayesinde, her adres sadece bir kez kaydedilir ve her müşteriyle ilişkilendirilir. Bu, veri tekrarını ortadan kaldırır ve daha verimli sorgular yapılmasını sağlar.

- Veri tutarlılığı sağlar. Aynı verinin birden fazla yerde tutulmaması sayesinde, değişiklikler sadece bir yerde yapılır.
- Veritabanı boyutunu küçültür. Gereksiz veriler ortadan kaldırılır.
- Bakımı kolaylaştırır. Veritabanındaki her bilgi yalnızca bir yerde yer alır, bu da veri yönetimini basitleştirir.

- Sorguların karmaşıklığını artırabilir. Birden fazla tabloyu birleştirmek gerektiğinde sorguların yazılması zorlaşabilir.
- Performans kaybına yol açabilir. Çok fazla ilişkilendirme ve birleşim işlemi, veritabanı sorgularının daha yavaş çalışmasına neden olabilir.

Denormalizasyon, normalizasyonun tersine, veritabanındaki bazı verilerin tekrarlanması işlemidir. Bu, veritabanı performansını artırmayı hedefler, çünkü sorguların daha az birleşim (JOIN) yaparak daha hızlı çalışmasını sağlar. Ancak, bu işlem veri tutarlılığını riske atabilir.

Örneğin, bir siparişler tablosunda müşterinin adı, adresi ve telefon numarası gibi bilgilerin her siparişle birlikte saklanması, veritabanının her sorgusunda büyük miktarda veri taşınmasını sağlayabilir. Bu tür durumlarda denormalizasyon tercih edilebilir.

- Performansı artırır. Sorgular daha az birleşim gerektirdiğinden daha hızlı çalışır.
- Daha basit sorgular yazılabilir. Veriler tekrarlanmış olduğundan, veriye erişim daha kolay ve hızlı hale gelir.

- Veri tutarsızlıkları meydana gelebilir. Aynı veri birkaç farklı yerde bulunabileceği için, bu verilerdeki değişikliklerin her yerde güncellenmesi gerekebilir.
- Veritabanı boyutunun artması. Tekrarlanan veriler, veritabanının boyutunu gereksiz yere artırabilir.

Bu iki yaklaşım arasındaki seçim, uygulamanızın gereksinimlerine bağlıdır. Eğer veritabanınızda çok fazla veri tekrarını önlemek ve tutarlılığı sağlamak istiyorsanız, normalizasyon en iyi seçenektir. Ancak, veritabanı sorgularınızın daha hızlı çalışmasını istiyorsanız ve bazı veri tutarsızlıkları kabul edilebilir bir durumsa, denormalizasyon kullanmanız gerekebilir.

- Veritabanında veri tutarsızlıkları önceliklidir.
- Veri giriş ve güncelleme işlemleri sık yapılır.
- Büyük ve karmaşık veri kümeleriyle çalışıyorsunuz.

- Okuma işlemleri, yazma işlemlerinden daha fazla gerçekleşiyor.
- Veritabanı sorgularının daha hızlı olması önemlidir.
- Veritabanı boyutunun çok büyük olmasını istemiyorsunuz.

Her iki yaklaşım da belirli senaryolarda faydalıdır. Normalizasyon, veri tutarlılığını ve bütünlüğünü sağlamak için gereklidir, ancak bazen sorgu hızını artırmak adına denormalizasyon yapmanız gerekebilir. Python ile veritabanı işlemleri yaparken, doğru dengeyi bulmak kritik bir öneme sahiptir.

Veritabanı tasarımınızı yaparken, projenizin gereksinimlerini ve verilerin kullanım şeklini göz önünde bulundurarak, hangi yöntemi kullanmanız gerektiğine karar verebilirsiniz. İyi bir veritabanı tasarımı, hem verinin tutarlılığını korur hem de performansı optimize eder.

import sqlite3

# Veritabanı bağlantısı kurma
conn = sqlite3.connect('denormalized_database.db')
cursor = conn.cursor()

# Siparişler ve müşteriler tablosunu oluşturma
cursor.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS customers (
                    customer_id INTEGER PRIMARY KEY,
                    name TEXT,
                    address TEXT)''')

cursor.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS orders (
                    order_id INTEGER PRIMARY KEY,
                    customer_name TEXT,
                    customer_address TEXT,
                    total_amount REAL)''')

# Veri ekleme
cursor.execute("INSERT INTO customers (name, address) VALUES ('John Doe', '123 Main St')")
cursor.execute("INSERT INTO orders (order_id, customer_name, customer_address, total_amount) VALUES (1, 'John Doe', '123 Main St', 99.99)")

# Veritabanı değişikliklerini kaydetme
conn.commit()
conn.close()