非正規化

パフォーマンス向上のため、正規化されたテーブルの結合を事前に行い、あえて冗長性を持たせるデータベース設計手法。テーブル結合の処理コストを削減できるが、データの冗長性による更新時の不整合リスクが増す。

性能向上を目的として、正規化されたテーブルにあえて冗長性を導入する手法。結合処理の削減のためにテーブルを統合したり、集計値を保持する導出列を追加したりする。更新異状のリスクとトレードオフになる。

検索性能を上げるために、正規化した表をあえて統合したり、導出項目や他の表の項目を重複して持たせたりすること。結合の回数を減らせるので参照が速くなるが、同じデータを複数箇所で更新する必要が生じ、整合性を保つ仕組み（トリガや更新手順）が別に要る。参照が中心のデータウェアハウスのスタースキーマなどで使われる。

スタースキーマのディメンションテーブルをさらに正規化し、階層ごとに別のテーブルに分割したデータモデル。形が雪の結晶に似ることからこう呼ぶ。データの重複が減って更新時の不整合が起きにくいが、集計時の結合が増えて問合せが複雑になり、性能が落ちやすい。

リレーションのデータ冗長性を排除し、更新異状（挿入異状、削除異状、修正異状）を防止するために、リレーションをより小さな単位に分解する手法。関数従属性や多値従属性に基づき、段階的に正規形に変換する。

データアーキテクチャの形態の一つで、組織のデータを中央の1つのデータベースやデータ基盤に集約して一元的に管理する方式。データの整合性の維持や管理・統制がしやすく、全社横断の分析に向くが、中央の基盤に負荷が集中し、障害時の影響が全体に及びやすい。

表のデータを行単位ではなく列単位にまとめて格納するデータベース。集計に必要な列だけを読み出せばよく、同じ種類の値が並ぶため圧縮の効率も高いので、大量データの分析処理（データウェアハウス）に向く。1行単位の追加や更新は行指向のデータベースより不得手である。

概念データモデルを、関係モデルなど採用するデータベースの方式に合わせて具体化したデータモデル。関係データベースでは、正規化を行って表、列、主キー、外部キー、制約を定義する。索引や格納方法など、特定の製品や記憶装置に依存する事項は物理設計で決める。

表のすべての列の値が、それ以上分解できない単一の値（原子値）であり、繰返し項目を含まない状態。非正規形の表から繰返しのグループを取り除き、1つのセルに1つの値だけが入るようにして得る。