Die physikalische Datenmodellierung implementiert das logische Modell in reale Tabellen und konzentriert sich auf die Speichereffizienz, Partitionierung und Indexgestaltung zur Leistungsoptimierung.
Mithilfe von Slow Queries, Indizes und Caches werden Leistungsprobleme behoben, und bei Bedarf wird die Tabellenstruktur durch Denormalisierung geändert.
Die Normalisierung kann zugunsten der Schreibfreundlichkeit die Leseleistung beeinträchtigen. Daher sollte die Denormalisierung nach sorgfältiger Problemanalyse durchgeführt werden.
Wenn das logische Datenmodell die Aufgabe hatte, die idealen Tabellen zu erstellen, die für eine relationale Datenbank geeignet sind, umfasst das physische Datenmodell die Erstellung der idealen Tabellen zu tatsächlich verwendbaren Tabellen, einschließlich der Planung einer effizienten Speichernutzung, der Gestaltung der Objektpartitionierung und des Designs optimaler Indizes. Dabei stehen die Leistungssteigerung und die Optimierung im Vordergrund.
Die Methode zum Auffinden von Slow Queries (langsamen Abfragen), die zu Engpässen im Betrieb eines Dienstes führen, ist je nach DBMS unterschiedlich und Slow Querymuss mit diesem Schlüsselwort gesucht werden.
Zu berücksichtigende Aspekte für die Leistung
Suchen nach Slow Queries (langsamen Abfragen)
Eine Slow Query ist eine Abfrage, die vom DBMS bei der Ausführung einer angeforderten Abfrage für eine bestimmte Zeit nicht ausgeführt werden konnte.
Suchen Sie nach Slow Queries, die Engpässe verursachen, um das Problem zu identifizieren und zu beheben.
Index
Ein Index verbessert die Leseleistung für Zeilen drastisch.
Allerdings verschlechtert er die Schreibleistung und benötigt mehr Speicherplatz.
Cache
Eine Methode, um die Datenbanklast auf Anwendungsebene zu reduzieren.
Eine Methode, bei der die Antwort auf eine Anfrage mit derselben Eingabe im Speicher gespeichert und dann beantwortet wird.
Wenn das Problem mit der Leistung auch mit den oben genannten Methoden nicht behoben werden kann, wird ein Vorgang namens Denormalisierung oder Reverse-Normalisierung durchgeführt.
Die Tabellenstruktur wird operativ geändert.
Trade-offs der Normalisierung
Die Normalisierung ist so etwas wie das Aufgeben der Leseleistung zugunsten der Bequemlichkeit von Schreibvorgängen. Nach der Normalisierung muss eine Abfrage geschrieben werden, die die Daten der in mehrere Tabellen aufgeteilten Daten verbindet.
Normalisierung führt jedoch nicht unbedingt zu einer Leistungseinbuße, daher sollten Sie das Problem unbedingt korrekt identifizieren und überprüfen, bevor Sie mit der Denormalisierung beginnen.
Der folgende Link ist ein guter Artikel, der sich mit der "Denormalisierung" befasst, die wir später behandeln werden.
Zuerst müssen Sie wissen, dass die Denormalisierung nach der Normalisierung durchgeführt werden muss. Eine nicht normalisierte Tabelle ist nicht von Anfang an gut.
Da dies derzeit kein unbedingt notwendiges Wissen ist, möchte ich es nur zur Kenntnis nehmen.
Tabellen-Denormalisierungstechniken
Quelle - DataOnAir - Denormalisierung und Leistung
Spalten-Denormalisierung
Quelle DataOnAir - Denormalisierung und Leistung
Beziehungs-Denormalisierung
Quelle - DataOnAir - Denormalisierung und Leistung