Alle Datenbanken erfordern laufende Wartung und Management , um ihre Effizienz und Geschwindigkeit zu halten . Wir erkunden verschiedene Techniken von Datenbank- Manager verwendet werden, um sicherzustellen, dass ihre Daten sicher sind , und ihre Software weiterhin durchführen , wie gebraucht. Datennormalisierung
Normalisierung bedeutet, dass alle Daten in der Datenbank in der gleichen Weise eingegeben wird. . Es ist entscheidend für die Funktionalität einer Datenbank , und muss ständig überwacht werden , wenn eine Datenbank wird routinemäßig von Hand kodiert Dateneingabe aktualisiert
Betrachten Sie zum Beispiel die folgenden drei Namen: John Smith, Jonathan Smith, Jonathan R. Smith. Ein menschlicher Leser kann verstehen, dass alle drei Namen auf dieselbe Person beziehen , so dass, wenn John Smith fragen zu einer Bestellung , die gesendet wurde, ruft Jonathan , seine Bedürfnisse richtig gehandhabt werden. Eine Datenbank kann jedoch nicht die Verbindung zwischen diesen drei Namen , und wird sie als drei verschiedene Kunden ( mit drei separate Bestellung Geschichten ) prüfen, ob alle drei Namen von Hand eingegeben werden.
Ebenso scheinen diese Telefonnummern das gleiche: (215) 555-2150 und 215-555-2150 . Aber sie sind nicht das gleiche mit einer Datenbank , je nachdem, wie die Software behandelt Striche in Text-Strings , ist die erste Telefonnummer, zwei Worte , aber der zweite ist nur eine. Jede programmatische Skript, das eine Ortsvorwahl wählt durch Parsing durch Wort , zum Beispiel , wird scheitern , wenn man die zweite Zahl
Der beste Weg, um Probleme zu vermeiden Normalisierung ist mit strengen Kontrolle der Dateneingabe : . Entweder verhindern, dass Benutzer die Eingabe fehlerhafte Daten oder besser noch zu nehmen , dass die Daten und formatieren Sie es vor dem Speichern intern . Eine Telefonnummer Feld werfen konnte alles weg, was nicht ist eine Ziffer von 0 bis 9 und Add Klammern und Bindestriche - aber es muss zuerst konvertieren oder ablehnen alphanumerische Telefonnummern wie 800-MY-PHONE
Database . Körperliche Größe , RAM-Nutzung und Geschwindigkeit
Datenbanken neigen dazu, im Laufe der Zeit wachsen , es ist üblich, dass Unternehmen auf der Eingabe neuer Daten in sie zu konzentrieren , sondern viel weniger Aufmerksamkeit auf Keulung alte und ungenutzte Daten zahlen heraus . Es ist selten eine gute Idee , um alte Daten entfernt , es ist immer möglich, dass einige wichtige Informationen in der Zukunft durch Aggregation und Analyse vergangener Datenbank Datensätze gewonnen werden
Dies bedeutet, dass die Datenbank -Manager achten müssen . die physische Größe der Datenbank auf der Festplatte gespeichert . Generell ist es wichtig, eine massive Menge an freiem Speicherplatz-Overhead auf Speicherlaufwerke halten; so, ein Schelm Skript, das versehentlich schafft eine Million neue Datensätze eine Stunde ist nicht zu füllen einen Antrieb und verursachen eine kritische Datenbank Absturz , bevor sie gestoppt werden kann .
Manager sollten auch darauf achten, wie ihre ursprüngliche Programmierung Annahmen ändern im Laufe der Zeit , als große Datenbanken zu bekommen. Datenbankrecherchen ziehen Daten aus dem Laufwerk und in den RAM -Speicher, der eine Obergrenze für die effiziente Suchalgorithmen schafft , eine Suche, die momentane über 10.000 Datensätze war könnte Stunden dauern , wenn die Anzahl der Datensätze durchsucht beträgt 250.000 . Suchen und Programmier-Algorithmen sollten regelmäßig getestet werden und zeitlich , so dass sie bei Bedarf gegen größere Datenmengen verbessert werden.
