Normalization Nedir?
Normalization, veritabanındaki verilerin redundansını (tekrarı) ortadan kaldırmak amacıyla yapılan bir dizi adımdan oluşur. Amacı, veritabanında gereksiz veri tekrarı olmadan, veri bütünlüğünü sağlamaktır. Veritabanındaki her bilgi tek bir yerde saklanır, bu da veri güncellemelerini, silmelerini ve eklemelerini çok daha kolay hale getirir.
Örnek: Bir öğrenci veritabanında, her öğrencinin dersleriyle ilgili bilgileri ayrı bir tabloda tutarak, öğrencinin aldığı dersler hakkında birden fazla kopya saklanmaktan kaçınılır.
Denormalization Nedir?
Denormalization, normalization ile tam tersine, veritabanını performans amaçlarıyla bilinçli olarak daha az düzenli hale getirmeyi ifade eder. Bu durumda, veri tekrarına yol açacak şekilde veriler birleştirilir veya kopyalanır. Amaç, özellikle okuma işlemlerini hızlandırmaktır. Yani, veritabanına yapılan okuma işlemleri daha hızlı olurken, yazma işlemleri biraz daha yavaşlar.
Örnek: Bir veritabanında, sıkça sorgulanan ders bilgilerini öğrenci tablosuyla birleştirerek, her defasında ayrı bir sorgu yapılmasından kaçınılır. Bu da sorgu hızını artırır.
Hangisi Daha Verimli?
Her iki yaklaşım da kendine göre avantajlar sunar, ancak veritabanı tasarımındaki dengeyi bulmak her zaman önemlidir. Eğer amacınız veri bütünlüğü sağlamak ve sık sık veri güncellemesi yapıyorsanız, normalization tercih edilmelidir. Öte yandan, eğer amacınız okuma işlemlerini hızlandırmak ve sistemdeki yükü hafifletmekse, denormalization daha uygun olabilir.
Performans Faktörleri
Veritabanı performansını etkileyen birçok faktör vardır. Bunlar arasında sorgu hızları, veritabanı boyutu, veritabanı sunucusunun özellikleri ve kullanılan yazılımlar yer alır. Normalization genellikle yazma ve güncelleme işlemlerinde üstünlük sağlar, ancak büyük veri setleri ile çalışırken denormalization daha verimli olabilir çünkü okuma işlemleri çok daha hızlı gerçekleşir.
Gerçek Dünya Örneği: E-ticaret platformlarında ürün ve kullanıcı bilgileri genellikle denormalized yapılarda tutulur, çünkü müşteri işlemleri hızlı bir şekilde yapılmalıdır. Ancak banka veritabanları gibi finansal sistemlerde veri bütünlüğü çok daha kritik olduğundan normalization tercih edilir.
Sonuç Olarak
Veritabanı tasarımındaki doğru seçim, tamamen kullanım amacınıza ve projenizin gereksinimlerine bağlıdır. Normalization genellikle veritabanındaki veri bütünlüğünü ve esnekliği artırırken, Denormalization ise yüksek okuma performansı ve hız arayışında olan projelerde tercih edilir. Ancak bu iki yaklaşımı dengeli bir şekilde kullanmak, uzun vadede daha verimli ve sürdürülebilir bir veritabanı yapısının oluşturulmasına yardımcı olacaktır.
