denormalisiert

Denormalisiert ist ein Begriff aus der Datenmodellierung, der den Zustand oder Vorgang beschreibt, bei dem absichtlich Redundanz in Datenstrukturen eingeführt wird. Ziel der Denormalisierung ist es, Abfragen zu beschleunigen, Berichte zu erleichtern oder die Komplexität von Abfragen zu verringern, indem häufig gemeinsam genutzte Informationen in wenige Tabellen hineingelegt oder zusammengeführt werden. Dadurch werden teure Joins reduziert und Lesezugriffe auf Daten können schneller erfolgen.

Im Gegensatz zur Normalisierung, die darauf abzielt, Redundanz zu vermeiden und Datenintegrität zu sichern, akzeptiert die Denormalisierung bewusst Mehrdeutigkeiten in der Aktualisierung zugunsten einer verbesserten Leseleistung. Denormalisierte Strukturen findet man typischerweise in Data-Warehouse-Umgebungen, OLAP-Systemen oder anderen read-heavy Anwendungen. In vielen Fällen wird Denormalisierung dort eingesetzt, wo Berichte oder Analysen schnell bereitgestellt werden müssen und die Kosten für Aktualisierungen tolerierbar sind.

Zu den verbreiteten Techniken gehören das Vorhalten zusammengefasster oder redundanter Spalten (etwa Customer-Daten in Transaktionszeilen), das Zusammenführen mehrerer Tabellen zu einer größeren Tabelle, sowie der Einsatz materialisierter Sichten oder Snapshot-Tabellen. Diese Maßnahmen erhöhen Speicherbedarf und Komplexität der Aktualisierung, erleichtern aber komplexe Abfragen.

Best Practices betonen den gezielten Einsatz: Denormalisierung nur dort, wo Leistungsprobleme eindeutig bestehen, klare Aktualisierungsregeln definieren, Mechanismen zur Konsistenzsicherung implementieren (z. B. Trigger, Batch-Rebuilds) und ggf. Versionierung oder Audit-Trails verwenden.