Ưu và Nhược Điểm của Chuẩn Hóa Database

Thứ Tư, 23/10/2024 · 11 phút đọc

Chuẩn hóa cơ sở dữ liệu (Database normalization ) là một kỹ thuật thiết kế cơ sở dữ liệu nhằm tối ưu hóa việc lưu trữ và truy vấn dữ liệu bằng cách tổ chức các bảng và thiết lập mối quan hệ giữa chúng. Để hiểu rõ hơn, chúng ta sẽ phân tích ưu nhược điểm chi tiết hơn với các ví dụ cụ thể.

Tóm tắt nội dung

Ưu điểm của chuẩn hóa Database

Giảm thiểu dư thừa dữ liệu

Giải thích: Chuẩn hóa loại bỏ các trường hợp lưu trữ lặp lại cùng một thông tin ở nhiều bảng khác nhau. Điều này giúp tránh việc phải cập nhật cùng một thông tin nhiều lần.
Ví dụ: Trong một hệ thống quản lý sinh viên, nếu lưu dữ liệu của sinh viên và lớp học mà sinh viên theo học trong cùng một bảng, sẽ có nhiều hàng chứa thông tin sinh viên lặp lại cho mỗi lớp khác nhau. Việc tách ra hai bảng riêng biệt: bảng SinhVien và bảng LopHoc sẽ giúp giảm dư thừa, vì mỗi sinh viên chỉ xuất hiện một lần và được liên kết với nhiều lớp học qua bảng quan hệ SinhVien_LopHoc.

Dễ dàng bảo trì và cập nhật

Giải thích: Dữ liệu được chuẩn hóa chỉ cần lưu trữ một lần. Khi có thay đổi, chỉ cần cập nhật một bảng, giúp giảm công sức và tránh sai sót.
Ví dụ: Trong một hệ thống quản lý nhân viên, thông tin phòng ban được lưu trong bảng PhongBan. Nếu thông tin phòng ban thay đổi, chỉ cần cập nhật tại bảng PhongBan, không phải thay đổi ở từng hàng nhân viên.

Tăng tính nhất quán và toàn vẹ dữ liệu

Giải thích: Việc giảm thiểu sự dư thừa và tách các thông tin không liên quan ra khỏi nhau giúp giữ cho dữ liệu nhất quán, đồng thời các ràng buộc cũng giúp đảm bảo tính toàn vẹ.
Ví dụ: Nếu thông tin về nhà cung cấp sản phẩm được lưu trong một bảng riêng (NhaCungCap), khi nhà cung cấp đổi địa chỉ, ta cập nhật trực tiếp bảng NhaCungCap mà không làm sai lệch dữ liệu sản phẩm nào đang được cung cấp.

Tăng hiệu quả truy vấn dữ liệu

Giải thích: Dữ liệu sau khi được chuẩn hóa giúp cho các bảng nhỏ hơn, các truy vấn nhắm vào các tập dữ liệu cụ thể hơn, do đó giúp tối ưu việc xử lý.
Ví dụ: Một bảng lưu trữ thông tin về đơn hàng (DonHang) chỉ chứa các thông tin liên quan đến đơn hàng (mã đơn, ngày tạo, tổng tiền), trong khi các chi tiết sản phẩm thuộc đơn được lưu trong bảng ChiTietDonHang. Việc truy vấn tổng giá trị đơn hàng sẽ nhanh hơn do chỉ làm việc với bảng DonHang, không cần xử lý toàn bộ chi tiết đơn hàng.

Giảm khả năng xảy ra lỗi

Giải thích: Chuẩn hóa giúp loại bỏ các lỗi do dư thừa và tránh phải đồng bộ hóa dữ liệu lặp đi lặp lại.
Ví dụ: Nếu mỗi nhân viên chỉ có một địa chỉ lưu trữ trong bảng NhanVien, ta sẽ không gặp lỗi khi một nhân viên có địa chỉ khác nhau ở các nơi khác nhau, tránh tình trạng cập nhật sót thông tin.

Nhược điểm của chuẩn hóa Database

Tăng độ phức tạp của truy vấn

Giải thích: Các dữ liệu liên quan sẽ được tách ra thành nhiều bảng, dẫn đến việc phải sử dụng phép JOIN khi truy vấn dữ liệu từ nhiều bảng, khiến câu truy vấn phức tạp và khó viết hơn.
Ví dụ: Để lấy thông tin sinh viên và tất cả lớp học mà sinh viên tham gia, ta phải sử dụng phép JOIN giữa bảng SinhVien và LopHoc qua bảng trung gian SinhVien_LopHoc. Truy vấn sẽ trở nên phức tạp hơn so với việc lưu hết thông tin vào một bảng.

   SELECT sv.Ten, lh.TenLop 
   FROM SinhVien sv
   JOIN SinhVien_LopHoc svlh ON sv.MaSinhVien = svlh.MaSinhVien
   JOIN LopHoc lh ON svlh.MaLop = lh.MaLop;

Hiệu suất có thể giảm đối với các tác vụ đọc dữ liệu

Giải thích: Với dữ liệu được chuẩn hóa, truy vấn để lấy thông tin tổng hợp yêu cầu nối (JOIN) nhiều bảng. Điều này có thể làm giảm hiệu suất với các hệ thống có nhiều truy vấn đọc phức tạp.
Ví dụ: Trong hệ thống quản lý bán hàng, nếu cần xem thông tin chi tiết của một đơn hàng, cần phải truy vấn dữ liệu từ các bảng DonHang, KhachHang, ChiTietDonHang, và SanPham, và sử dụng nhiều phép JOIN dẫn đến mất thời gian và giảm hiệu suất.

Khó khăn trong thiết kế và quản lý

Giải thích: Thiết kế một cơ sở dữ liệu chuẩn hóa đòi hỏi phải có hiểu biết chuyên sâu về các quy tắc chuẩn hóa, bao gồm việc phân tích các mối quan hệ và tính toán sự phụ thuộc của các trường dữ liệu.
Ví dụ: Để chuẩn hóa một hệ thống quản lý bệnh viện, cần phải phân tích cách bệnh nhân, bác sĩ, phòng bệnh, thuốc điều trị có mối quan hệ với nhau. Thiết kế như vậy sẽ mất nhiều thời gian và đòi hỏi kinh nghiệm.

Tăng số lượng bảng

Giải thích: Mỗi thông tin cần được tách ra để giảm dư thừa, dẫn đến việc tạo ra nhiều bảng hơn. Điều này có thể làm cho việc quản lý và bảo trì cơ sở dữ liệu trở nên khó khăn.
Ví dụ: Một hệ thống quản lý sách trong thư viện có thể cần nhiều bảng: Sach, TacGia, TheLoai, NXB, Sach_TheLoai. Điều này có thể làm tăng khối lượng công việc quản trị khi số lượng bảng tăng lên.

Không phù hợp với các ứng dụng yêu cầu tốc độ xử lý cao

Giải thích: Các hệ thống yêu cầu tốc độ cao thường không ưu tiên chuẩn hóa do việc join nhiều bảng có thể làm giảm hiệu suất. Trong các trường hợp này, phi chuẩn hóa có thể là lựa chọn tốt hơn để tăng tốc độ.
Ví dụ: Trong một hệ thống lưu trữ log truy cập, người ta thường không chuẩn hóa mà lưu trữ toàn bộ thông tin trong một bảng lớn để có thể truy vấn nhanh chóng mà không cần JOIN dữ liệu từ nhiều bảng.

Khi nào nên chuẩn hóa hoặc phi chuẩn hóa?

Chuẩn hóa:
Phù hợp khi ưu tiên tính toàn vẹ dữ liệu và giảm dư thừa, đặc biệt là khi có nhiều thao tác thêm, sửa, xóa (write-heavy workload).
Ví dụ: Một ứng dụng quản lý nhân sự cần đảm bảo sự chính xác và tính nhất quán về thông tin nhân viên, phòng ban, và tiền lương.
Phi chuẩn hóa:
Phù hợp với các hệ thống cần đọc dữ liệu nhanh chóng và thường xuyên, đặc biệt là trong các ứng dụng có nhu cầu đọc lớn (read-heavy workload), chẳng hạn như hệ thống báo cáo.
Ví dụ: Một trang web thương mại điện tử cần truy xuất nhanh thông tin sản phẩm, giá cả, mô tả khi khách hàng duyệt web, vì vậy phi chuẩn hóa giúp giảm thời gian truy vấn.

Như vậy, việc chuẩn hóa hay không cần phụ thuộc vào yêu cầu cụ thể của hệ thống. Nếu hệ thống yêu cầu độ chính xác và nhất quán của dữ liệu, chuẩn hóa là cần thiết. Ngược lại, nếu hiệu suất và tốc độ truy vấn quan trọng hơn, có thể cân nhắc phi chuẩn hóa để đáp ứng các yêu cầu thực tế của ứng dụng.

Thẻ:chuẩn hoá, chuẩn hoá cơ sở dữ liệu, database, database normalization

- Ảnh đại diện bài viết -

Tuanxt