डेटाबेस की संरचना को बदलने की प्रक्रिया को मूल रूप से दो तरीकों में वर्गीकृत किया गया है: एक नॉर्मलाइज़ेशन है और दूसरा डिनॉर्मलाइज़ेशन।
नॉर्मलाइज़ेशन और डिनॉर्मलाइज़ेशन के बीच महत्वपूर्ण अंतर निम्नलिखित हैं।
| क्र. सं. | मुख्य बिंदु | नॉर्मलाइज़ेशन | डिनॉर्मलाइज़ेशन |
|---|---|---|---|
| 1 | कार्यान्वयन | नॉर्मलाइज़ेशन का उपयोग डेटाबेस से अनावश्यक डेटा को हटाने और गैर-अनावश्यक और सुसंगत डेटा को इसमें संग्रहीत करने के लिए किया जाता है। | डिनॉर्मलाइज़ेशन का उपयोग कई टेबल डेटा को एक में संयोजित करने के लिए किया जाता है ताकि इसे जल्दी से क्वेरी किया जा सके। |
| 2 | फोकस | नॉर्मलाइज़ेशन मुख्य रूप से डेटाबेस को अप्रयुक्त डेटा से साफ करने और डेटा रिडंडेंसी और असंगति को कम करने पर केंद्रित है। | दूसरी ओर डिनॉर्मलाइज़ेशन रिडंडेंसी पेश करके तेजी से क्वेरी निष्पादन प्राप्त करने पर केंद्रित है। |
| 3 | टेबल की संख्या | नॉर्मलाइज़ेशन के दौरान चूंकि डेटा कम हो जाता है इसलिए डेटाबेस से कई टेबल हटा दिए जाते हैं इसलिए टेबल की संख्या कम होती है। | दूसरी ओर डिनॉर्मलाइज़ेशन के दौरान डेटा को उसी डेटाबेस में एकीकृत किया जाता है और इसलिए उस डेटा को संग्रहीत करने के लिए टेबल की संख्या बढ़ जाती है। |
| 4 | मेमोरी खपत | नॉर्मलाइज़ेशन ऑप्टिमाइज़्ड मेमोरी का उपयोग करता है और इसलिए प्रदर्शन में तेज़ होता है। | दूसरी ओर, डिनॉर्मलाइज़ेशन मेमोरी की कुछ बर्बादी पेश करता है। |
| 5 | डेटा इंटीग्रिटी | नॉर्मलाइज़ेशन डेटा इंटीग्रिटी बनाए रखता है यानी टेबल से डेटा के किसी भी जोड़ या हटाने से टेबल के रिश्ते में कोई मिसमैच नहीं बनेगा। | डिनॉर्मलाइज़ेशन किसी भी डेटा इंटीग्रिटी को बनाए नहीं रखता। |
| 6 | कहां उपयोग करें | नॉर्मलाइज़ेशन आमतौर पर वहां उपयोग किया जाता है जहां इंसर्ट/अपडेट/डिलीट ऑपरेशन की संख्या अधिक होती है और उन टेबल के जॉइन महंगे नहीं होते। | दूसरी ओर डिनॉर्मलाइज़ेशन वहां उपयोग किया जाता है जहां जॉइन महंगे हैं और टेबल पर बार-बार क्वेरी निष्पादित की जाती है। |
