डेटाबेस की संरचना को बदलने की प्रक्रिया को मूल रूप से दो तरीकों से वर्गीकृत किया जाता है, एक है सामान्यीकरण और दूसरा है डीनोर्मलाइज़ेशन।
नॉर्मलाइज़ेशन और डीनॉर्मलाइज़ेशन के बीच महत्वपूर्ण अंतर निम्नलिखित हैं।
| Sr. नहीं. | कुंजी | सामान्यीकरण | असामान्यीकरण |
|---|---|---|---|
| 1 | कार्यान्वयन | सामान्यीकरण का उपयोग डेटाबेस से अनावश्यक डेटा को हटाने और उसमें गैर-अनावश्यक और सुसंगत डेटा को संग्रहीत करने के लिए किया जाता है। | असामान्यीकरण का उपयोग एकाधिक तालिका डेटा को एक में संयोजित करने के लिए किया जाता है ताकि इसे जल्दी से खोजा जा सके। |
| 2 | फोकस करें | सामान्यीकरण मुख्य रूप से अप्रयुक्त डेटा से डेटाबेस को साफ़ करने और डेटा अतिरेक और असंगति को कम करने पर केंद्रित है। | असामान्यीकरण दूसरी ओर अतिरेक की शुरुआत के माध्यम से प्रश्नों के तेजी से निष्पादन को प्राप्त करने पर ध्यान केंद्रित करता है। |
| 3 | तालिकाओं की संख्या | सामान्यीकरण के दौरान चूंकि डेटा कम हो जाता है इसलिए डेटाबेस से कई तालिकाएं हटा दी जाती हैं इसलिए तालिकाओं की संख्या कम होती है। | दूसरी ओर विसामान्यीकरण के दौरान डेटा को एक ही डेटाबेस में एकीकृत किया जाता है और इसलिए उस डेटा को संग्रहीत करने के लिए कई तालिकाओं की संख्या बढ़ जाती है। |
| 4 | स्मृति खपत | सामान्यीकरण अनुकूलित मेमोरी का उपयोग करता है और इसलिए प्रदर्शन में तेज़ होता है। | दूसरी ओर, Denormalization कुछ प्रकार की स्मृति के अपव्यय का परिचय देता है। |
| 5 | डेटा अखंडता | सामान्यीकरण डेटा अखंडता को बनाए रखता है यानी तालिका से डेटा को जोड़ने या हटाने से तालिकाओं के संबंध में कोई बेमेल नहीं होगा। | असामान्यीकरण किसी भी डेटा अखंडता को बनाए नहीं रखता है। |
| 6 | कहां उपयोग करें | सामान्यीकरण का आमतौर पर उपयोग किया जाता है, जहां सम्मिलित/अद्यतन/हटाने के संचालन की संख्या की जाती है और उन तालिकाओं में शामिल होना महंगा नहीं होता है। | दूसरी ओर Denormalization का उपयोग किया जाता है जहां जुड़ना महंगा होता है और टेबल पर बार-बार क्वेरी निष्पादित की जाती है। |