Veritabanı tasarımında normalizasyon, verilerin bütünlüğünü, doğruluğunu ve tekrarını önleyerek veritabanı performansını artırır Verilerin küçük ve özelleştirilmiş tablolar halinde ayrılması, veri işleme işlemlerinin daha hızlı ve daha verimli hale gelmesine yardımcı olur Veri bütünlüğü de normalizasyon sayesinde sağlanır, çünkü verilerin doğru alana ve formata yerleştirilmesi garanti edilir Ayrıca, veri tekrarının önlenmesi de normalizasyonun sağladığı bir faydadır Ancak normalizasyonun da bazı dezavantajları vardır, özellikle veritabanı yönetim maliyetleri ve artan komplekslik performansı olumsuz etkileyebilir Genel olarak, normalizasyon doğru kullanıldığında performansı arttırırken, yanlış kullanıldığında performansı azaltabilir

Veritabanı tasarımının ana hedefi, verileri doğru, hızlı ve verimli bir şekilde saklamak ve işlemek için gerekli yapıları ve bağlantıları oluşturmaktır. Normalizasyon, veritabanı tasarımında en sık kullanılan bir tekniktir. Normalizasyonun amacı, veritabanında verilerin tutarlı ve bütünlüklü olmasını sağlamaktır. Ancak normalizasyonun veritabanı performansını nasıl etkilediği ayrı bir konudur.

Normalizasyon, veritabanı tasarımında kullanılan bir teknik olup, verileri bütünlüğe, doğruluğa ve tekrara karşı koruma amacıyla kullanılır. Bu teknik, verileri tutmak için birçok farklı tabloya ayırır ve bu tablolar arasında ilişkiler kurar. Normalizasyon, veritabanındaki verilerin düzenli olmasını sağlayarak, veri bütünlüğü sorunlarını çözer ve veri tekrarını önler. Ancak normalizasyon, veritabanı performansını etkileyebilir.

Normalizasyon Nedir?

Normalizasyon, veritabanı tasarımında kullanılan bir kavramdır ve veritabanlarının verimliliğini arttırmak için kullanılır. Veritabanı tasarımında normalizasyon, verilerin bölünmesini ve daha küçük, daha özelleştirilmiş tablolara ayrılmasını gerektirir. Bu sayede, verilerin tekrarlanması önlenir ve veritabanındaki veriler daha iyi organize edilir.

Normalizasyon, farklı formları olan bir kavramdır. Normalizasyon formu, bir verinin nasıl saklandığına ve organize edildiğine bağlıdır. İlk normalizasyon formu, verilerin "birincil" ve "ikincil" şekilde bölünmesini şart koşar. İkinci normalizasyon formu ise, verilerin birincil anahtar tarafından tamamen belirlenmesini gerektirir. Daha yüksek normalizasyon formları da vardır, ancak bunlar daha spesifik veritabanı tasarımlarında kullanılır.

Normalizasyon, verilerin bölünmesi ve organize edilmesi sayesinde veritabanı performansını arttırır. Ancak normalizasyonun da bazı dezavantajları vardır. Bu olumsuz etkiler performans düşüklüğü, artan komplekslik ve veritabanı yönetim maliyetleri gibi faktörlerdir.

Normalizasyonun Artıları ve Eksileri

Veritabanı tasarımı, her işletme için önemli bir etkendir. Veritabanının düzgün tasarlanması, veritabanına erişen kullanıcıların verileri daha hızlı ve verimli bir şekilde alabilmelerini sağlar. Normalizasyon, veritabanı tasarımında kullanılan önemli bir kavramdır. Normalizasyon, veritabanı performansı açısından artıları ve eksileri olan bir yöntemdir.

Normalizasyonun artıları arasında, performans iyileştirmesi, veri bütünlüğü ve veri tekrarını önleme yer almaktadır. Performansın iyileştirilmesinde, normalizasyon verilerin tutarlılığını ve tutarlı bir yapıya sahip olmalarını sağlar. Verilerin tutarlılığı ve tutarlı bir yapıya sahip olmaları, sorgulamaları hızlandıracak ve veri toplama işlemlerinin de daha hızlı bir şekilde yapılmasına yardımcı olacaktır.

Veritabanındaki verilerin tekrar etmesi, performansı olumsuz yönde etkileyebilir. Normalizasyon, veri tekrarının önüne geçerek, veri depolama ve sorgu işlemlerinde performansı arttırır. Bunun yanı sıra normalizasyon, veri bütünlüğünün korunmasında büyük bir etkiye sahiptir. Verilerin tutarlı ve doğru bir şekilde depolanması, veri bütünlüğünün korunmasına yardımcı olacaktır.

Ancak normalizasyonun eksileri de bulunmaktadır. Normalizasyon, veritabanı yönetim maliyetlerini arttırabilir ve veritabanının daha kompleks hale gelmesine neden olabilir. Normalizasyonun artan kompleksliği ve yönetim maliyetleri, bazı durumlarda performansı azaltabilir. Ayrıca normalizasyon, sorgu işlemlerinde performans düşüklüğüne neden olabilir.

Genel olarak normalizasyon, veri bütünlüğü ve performans açısından faydaları bulunan bir veritabanı tasarım yöntemidir. Ancak normalizasyonun eksileri de göz önünde bulundurulmalıdır. Doğru kullanıldığında performansı arttıran normalizasyon, yanlış kullanıldığında performansı azaltabilir.

Artıları

Normalizasyonun veritabanı performansına etkisi hakkında konuşurken, normalizasyonun faydaları da göz önünde bulundurulmalıdır. Normalizasyon, veritabanı performansını artırmanın yanı sıra, veri bütünlüğü sağlanmasına ve veri tekrarının önlenmesine yardımcı olur.

Performans iyileştirmesi normalizasyonun sağladığı en büyük avantajlardan biridir. Normalizasyon, verinin daha küçük ve daha özgün parçalara ayrılması yoluyla, veritabanı işlemlerinin daha hızlı ve daha verimli hale gelmesine yardımcı olur. Veri bütünlüğü, normalizasyon sayesinde sağlanır. Normalizasyon ile birlikte, verilerin doğru formatta ve doğru alana yerleştirilmesi garanti edilir. Ayrıca, veri tekrarının önlenmesi de normalizasyonun sağladığı bir diğer faydadır. Normalizasyon sayesinde, aynı verinin birden fazla kez kaydedilmesi ve veritabanının şişmesi önlenir.

Bu faydalar, normalizasyonun birçok projede tercih edilmesinin nedenidir. Ancak normalizasyonun bazı dezavantajları da vardır.

Bütünlük Koruma

Normalizasyon, veritabanı tasarımında kullanılan bir tekniktir ve amacı, verilerin tekrarlanmasını engellemek ve veri bütünlüğünü korumaktır. Normalizasyon ile verilerin tekrarlanması önlenerek, veritabanında tutulan verilerde tutarlılık sağlanır. Bu da, verilerin başka bir tabloda değiştirildiğinde, diğer tablolarda da aynı şekilde güncellenmesi anlamına gelir. Normalizasyon sayesinde, verilerin bütünlüğü korunur ve verilerin tekrarlanması engellenerek veritabanı performansı arttırılır.

Normalizasyonun bütünlük koruma özelliği, veri bütünlüğünü korumaya yönelik birtakım kurallar içerir. Bu kurallardan biri de birinci normal formdur. Birinci normal form, tüm verilerin atomik özniteliklere sahip olması gerektiği ilkesine dayanır. Atomik öznitelikler ise, verilerin en küçük parçalara bölünebilen tekil özellikleri olarak tanımlanır. Bu özellik sayesinde, verilerin tekrarlanması önlendiği gibi, her bir kayıtta ayrı ayrı işlenebilir ve güncellenebilir.

Normalizasyonun bütünlük koruma özelliği için bir diğer kural da ikinci normal formdur. İkinci normal form, birinci normal formu sağladıktan sonra, kayıtların tüm özniteliklerinin anahtar olarak belirtilen bir öznitelik tarafından belirlenmesini gerektirir. Bu kural sayesinde, kayıtların aralarındaki ilişki daha belirgin hale gelir ve verilerdeki tutarsızlıklar açıklığa kavuşur.

Sonuç olarak normalizasyon, verilerin tekrarlanmasını önleyerek, veritabanı tasarımının yapısını sağlamlaştırır ve veri bütünlüğünü korur. Böylelikle, veritabanı performansı arttırılarak verilerin güncellenmesi ve saklanması daha kolay hale getirilir.

Veri Tekrarının Önlenmesi

Normalizasyon, veritabanında veri tekrarını önleyerek veri bütünlüğünü korumaya yardımcı olur. Örneğin, bir müşteri veritabanında her sipariş için ayrı bir giriş oluşturulabilir. Bu sayede, müşteri bilgileri tekrarlanmadan sadece sipariş numarası ile ilişkilendirilebilir.

Ayrıca, veri tekrarının önüne geçmek sayesinde veritabanı boyutu azaltılabilir, veri tutarlılığı sağlanabilir ve veri güncelleme işlemleri kolaylaşır. Ancak, normalizasyonun aşırı kullanımı da performansı olumsuz etkileyebilir. Bu nedenle, normalizasyon yaparken verilerin ne kadar tekrarlı olduğu, hangi sıklıkla kullanıldığı, hangi veri manipülasyonlarının yapılacağı gibi faktörler de göz önünde bulundurulmalıdır.

Normalizasyon yapılırken verilerin tekrarlanmasını önlemek için birinci normal formdan itibaren ilerlenmeli ve her adımda bütünlük korunmalıdır. Ancak, normalizasyonun aşırı uygulanması, bazı verilerin farklı tablolarda ayrı ayrı saklanması nedeniyle veritabanı sorgularını daha karmaşık hale getirebilir. Bu nedenle, normalizasyon ve performans arasındaki dengeyi bulmak veritabanı yöneticileri için önemlidir.

Eksileri

Normalizasyonun veritabanı performansını artırmasıyla birlikte bazı olumsuz etkileri de bulunmaktadır. Performansın azalması, komplekslik ve veritabanı yönetim maliyeti normalizasyonun dezavantajları arasında sayılabilir.

• Performansın Azalması: Normalizasyonun veritabanı performansına olumsuz etkisi olabilir. Normalleştirme işleminin ardından, aynı verilerin birçok tabloda saklanması gerektiğinden, verilerin erişimi daha uzun sürebilir.
• Komplekslik: Normalleştirilmiş bir veritabanı, daha fazla tablo ve ilişki içerir. Bu, veritabanının daha karmaşık hale gelmesine ve daha zor anlaşılmasına neden olabilir.
• Veritabanı Yönetim Maliyeti: Normalleştirme işlemi veritabanı yönetim maliyetlerini artırabilir. Daha fazla tablo olması daha fazla bakım ve yönetim gerektirebilir.

Bu dezavantajlar normalizasyonun kullanımını kısıtlamaz, ancak tasarım aşamasında dikkate alınmalıdır. Normalizasyon, verilerin doğru şekilde saklanmasına ve güncellenmesine yardımcı olabilirken, dezavantajlarının azaltılması için doğru yöntemler kullanılmalıdır.

Performansın Azalması

Normalizasyonun veritabanı performansına olumlu etkisi olduğu gibi özellikle büyük verilerde performansın azalmasına da neden olabilir. Veriler tablolara bölündüğünde, birleştirme işlemleri gerektiğinde performans düşüklüğü yaşanabilir. Örneğin, çok sayıda tablo kullanıldığında birleştirilen tabloların büyüklüğü artar ve bu da performans düşüklüğüne yol açabilir.

Bununla birlikte, normalizasyonun performansı olumsuz etkilemesi önlenebilir. Veritabanı tasarımında normalizasyon ilkelerini uyguladıktan sonra, performansı artırmak için tablo index'lerini eklemek faydalı olabilir. İndeksler, sorguların daha hızlı çalışmasına yardımcı olur ve performansı iyileştirir.

Normalizasyonun performans üzerindeki olumsuz etkisini en aza indirmek için, tabloların çok fazla parçalanmamasına dikkat edilmelidir. Bu şekilde birleştirme işleminin zorluğu azaltılabilir.

Bazı durumlarda, performansın iyileştirilmesi için normalizasyon yerine denormalizasyon kullanılabilir. Fakat bu yöntemin tercihi veri bütünlüğü ve veri tekrarı ile ilgili problemlere neden olabilir. Veritabanı tasarımında normalizasyonun doğru kullanımı, veri bütünlüğü ve performansın en iyi şekilde sağlanmasını sağlar.

Komplekslik ve Maliyet

Normalizasyonun artan kompleksliği ve veritabanı yönetim maliyetleri, özellikle büyük ölçekli projelerde önemli bir sorun olarak karşımıza çıkar. Normalizasyon, veri bütünlüğü açısından çok önemli bir kavram olmakla birlikte, bu kompleksliği ve maliyetleri de beraberinde getirir. Özellikle, veritabanında yer alan tablo sayısının artması ile birlikte, normalizasyonun sağladığı avantajlar bile bununla eşdeğer hale gelebilir.

Örneğin, birbirine bağlı birçok tablo içeren bir veritabanında normalizasyon, sorgulama ve veri işleme işlemlerinin yavaşlamasına neden olabilir. Bunun yanı sıra, normalizasyonun uygulanması için daha fazla kodlama gerektiği için, geliştirme süreci de daha uzun olabilir ve bu da zaman ve para kaybına neden olabilir.

Ancak, tam tersine, normalizasyon uygulanmadığı takdirde veritabanında veri tekrarı olabilir ve bu da performans düşüklüğüne neden olabilir. Normalizasyon tam olarak uygulandığında, bu durumun önüne geçilebilir ve veritabanı daha verimli hale getirilebilir.

Bununla birlikte, normalizasyonun artan kompleksliği ve maliyetleri, geliştiricilerin alternatif veritabanı tasarım teknikleri kullanmasına yol açabilir. Örneğin, denormalizasyon, normalizasyonun tam tersidir ve tek tabloda saklanması gereken verileri birden fazla tabloda tutar. Bu yöntem, normalizasyona göre daha hızlı bir sorgulama süreci sunar ancak veritabanı bütünlüğünü tehlikeye atabilir.

Sonuç olarak, normalizasyonun artan kompleksliği ve veritabanı yönetim maliyetleri veri bütünlüğü açısından çok önemli olan bu kavramı kullanmayı zorlaştırsa da, verilen avantajlar dolayısıyla normalizasyonun doğru uygulanması büyük ölçekli projeler açısından önemlidir.

Normalizasyon İle İlgili İpuçları

Normalizasyon, veritabanı tasarımının en temel bileşenlerinden biridir ve veritabanı performansını büyük ölçüde etkileyebilir. Normalizasyonu doğru bir şekilde kullanarak, veritabanınızın performansını iyileştirebilirsiniz. İşte normalizasyon ile ilgili performansı artırmanıza yardımcı olacak bazı ipuçları:

• Veri Düzenlemesi: Normalizasyona önce verilerinizin düzenlenmesi büyük önem taşır. Verilerinizin doğru bir şekilde organize edilmesi normalizasyonun başarılı bir şekilde uygulanabilmesi için çok önemlidir.
• Normalizasyonun Doğru Kullanımı: Normalizasyon, veritabanınızın performansını iyileştirecek bir araçtır, ancak doğru bir şekilde kullanılmadığı takdirde performans düşüklüğüne neden olabilir. Normalizasyon işlemini doğru şekilde uygulamak, veritabanı performansını arttırmanın en önemli yollarından biridir.
• Veri Tipi Seçimi: Veri tipleri, normalizasyon işleminin başarılı bir şekilde uygulanması için oldukça önemlidir. Özellikle büyük verilerin depolandığı veritabanlarında veri tiplerinin doğru seçilmesi performans açısından son derece önemlidir.
• Normalizasyon Düzeyi Seçimi: Normalizasyon işlemi, farklı düzeylerde uygulanabilir. Daha yüksek düzeylerde normalizasyon işlemi daha detaylı bir veri organizasyonu sağlar ancak performansı azaltabilir. Veritabanı performansı için doğru düzeyi seçmek önemlidir.
• Veri Saklama Süresi: Normalizasyon işlemi, verilerin tekrar kullanımını ve saklanmasını zorlaştırır. Bu nedenle normalizasyon işlemi yaparken, verilerin ne kadar süre ile saklanacağı da önemlidir.

Normalizasyon, veritabanı tasarımının temel bir bileşenidir ve doğru bir şekilde kullanıldığında veritabanı performansını iyileştirir. Yukarıdaki ipuçları normalizasyon işleminin performansa etkisini azaltacak ya da tamamen yok edecek sorunları gidermeye yardımcı olabilir.

Veri Düzenlemesi

Veritabanı performansı konusunda normalizasyonun önemi tartışıldığı gibi normalizasyon öncesi veri düzenlemesi yapmanın da önemi büyüktür. Veri düzenlemesi, normalizasyon öncesine aittir ve veritabanının daha iyi bir şekilde tasarlanmasını sağlamaktadır.

Veri düzenlemesi yapmak, verilerin doğru bir şekilde ve kullanışlı olacak şekilde düzenlenmesini sağlar. Bu daha sonra normalizasyon çalışması yapılacağında daha başarılı olunmasını sağlar. Verilerin tekrarlanmasını önler ve bütünlüğü korur. Veri tekrarının önlenmesi ile veritabanı boyutunun azaltılması mümkündür. Aynı zamanda veriler arasındaki ilişki daha iyi kurulduğunda veritabanı performansı da arttırılmış olur.

Veri düzenlemesi aynı zamanda gereksiz verilerin silinmesini sağlar ve veritabanı boyutunun küçültülmesine yardımcı olur. Veri tabanının küçültülmesi, veri tabanının performansını da doğrudan olumlu yönde etkiler. Veri düzenlemesi yapılmadan direkt olarak normalizasyon çalışması yapılırsa, performans sorunları yaşanabilir ve veritabanının işlevselliği azalabilir.

Sonuç olarak, veri düzenlemesi hem normalizasyon öncesinde hem de normalizasyon sonrasında veritabanı performansını arttırmak için oldukça önemlidir. Veri düzenlemesi, normalizasyonun daha sağlıklı bir şekilde yapılmasına yardımcı olur ve veritabanının kullanışlılığını ve performansını yükseltir.

Normalizasyonun Doğru Kullanımı

Normalizasyon, veritabanı tasarımında performans ve veri bütünlüğünün sağlanması için önemli bir kavramdır. Ancak normalizasyonun doğru ve etkili kullanımı, veritabanı performansını artırabilir. İşte normalizasyonun doğru kullanımı ile ilgili ipuçları:

- Normalizasyon formaları arasından doğru olanı seçilmelidir. Verilerin kullanım ihtiyaçlarına uygun bir şekilde normalizasyon yapılması, performansı olumlu etkiler.

- Normalizasyon sırasında gereksiz yere çok fazla tablo oluşturulmamalıdır. Her bir tablo, veritabanı yönetimini zorlaştırır.

- Normalizasyon sonrası, gerekli olan verilerin hızlıca ulaşılabilmesi için doğru işlem yapıların kullanılması gerekmektedir. Bu işlemler, sorguların performansını artırmaya yardımcı olmaktadır.

- Normalizasyondan sonra veritabanında yer alan gereksiz verilerin temizlenmesi gerekiyor. Verilerin düzenli aralıklar ile silinmesi, sorguların hızla çalışmasına yardımcı olabilir.

- Normalizasyon sonrası veritabanının optimize edilmesi gerekiyor. Veritabanı optimizasyonu, sorguların daha hızlı çalışmasını sağlar.

- Verilerin sıklıkla değişken olması, sorguların performansını etkileyebilir. Bu nedenle, verilerin üzerinde sık sık değişiklik yapılmaması gerekmektedir.

Normalizasyonun doğru kullanımı, veritabanı performansını önemli ölçüde artırır. Bu nedenle, normalizasyon yapılırken yukarıda belirtilen ipuçlarına dikkat edilmesi, sorguların hızlı ve doğru bir şekilde çalışmasını sağlar.

Normalizasyon vs. Performans

Normalizasyon veritabanı performansını arttırmak için önemli bir tasarım yöntemidir. Ancak normalizasyon da performans açısından bazı dezavantajlara sahiptir. Normalizasyonun en büyük avantajlarından biri veri bütünlüğünü korumasıdır. Bu sayede verilerin doğru ve güncel tutulması sağlanır. Ayrıca normalizasyon sayesinde veri tekrarları da önlenebilir, böylece veritabanı boyutu daha küçük tutulabilir.

Ancak normalizasyonun bir dezavantajı da performans düşüklüğüdür. Normalizasyon sayesinde verinin bütünlüğü korunsa da veri çekme işlemleri daha yavaş hale gelebilir. Bu nedenle normalizasyon doğru kullanılmadığında performansa olumsuz etki yapabilir.

Bununla birlikte normalizasyonun yanı sıra performansı arttırmak için diğer tasarım yöntemleri de kullanılabilir. Örneğin, gereksiz sütunların kaldırılması veya birleştirilmesi gibi veritabanı tasarımıyla ilgili optimizasyonlar yapılabilir. Ayrıca veri tabanı sorgularının optimize edilmesi ve verilerin önbelleğe alınması gibi işlemler de performansı arttırabilir.

Diğer bir performans arttırma yöntemi ise denormalizasyondur. Denormalizasyon veritabanı performansını arttırmak için normalizasyonun tam tersidir. Burada veriler daha az tabloda saklanır, bu sayede veri çekme işlemleri daha hızlı hale gelir. Ancak denormalizasyonun da dezavantajları vardır, örneğin bütünlük sorunları ve veri tekrarı riskleri gibi.

Sonuç olarak, normalizasyon veritabanlarının performansını arttırmak için önemli bir tasarım yöntemidir. Ancak normalizasyonun yanı sıra veritabanı tasarımıyla ilgili diğer optimizasyonlar ve denormalizasyon gibi yöntemler de performansı arttırmak için kullanılabilir, ancak bu yöntemlerin dezavantajları da dikkate alınarak doğru şekilde kullanılmalıdır.

Normalizasyon vs. Denormalizasyon

Veritabanı tasarımında normalizasyon ve denormalizasyon, veri tabanı performansı açısından sıkça karşılaştırılan iki ana yöntemdir. Normalizasyon, veri bütünlüğünü korumak ve veri tekrarını önlemek amacıyla kullanılırken, denormalizasyon ise performans açısından normalizasyonun tam tersidir ve verileri tekrarlamaya izin verir.

Normalizasyon, verileri çeşitli düzeylere ayırmak ve bir tablodaki her bir kolonun birbirinden bağımsız olmasını sağlamak suretiyle çalışır. Bu sayede verilerin bütünlüğü korunur ve verilere erişmek daha kolay hale gelir. Ancak, normalizasyon veritabanı performansını olumsuz yönde etkileyebilir. Bu nedenle, bazı durumlarda normalizasyon yerine denormalizasyon daha iyi bir çözüm olabilir.

Denormalizasyon, normalizasyonun tam tersi bir tekniktir ve verileri daha az tabloda ve daha fazla kolonda tutar. Bu sayede verilere daha hızlı erişim sağlanır ve veritabanı performansı arttırılır. Ancak, veri bütünlüğü konusunda bazı riskleri vardır. Verilerde herhangi bir değişiklik yapıldığında, tüm ilgili tablolarda değişiklik yapılması gerekebilir.

Tablo şekilleri ve verilerin türüne bağlı olarak normalizasyon veya denormalizasyon daha uygun bir yöntem olabilir. Her iki teknik de veri tabanı tasarımında tercih edilen yöntemlerdir. Ancak, her birinin artıları ve eksileri vardır.

Sonuç olarak, veritabanı tasarımında normalizasyon ve denormalizasyon arasında bir tercih yaparken, verilerin doğası ve performans gereksinimleri göz önünde bulundurulmalıdır. Her durumda, doğru tasarımın seçilebilmesi için yeterli bir araştırma yapılmalıdır.

Performansı Arttırmak İçin Diğer Yöntemler

Normalizasyon, veritabanı performansını arttırmak için kullanılabilecek bir tasarım yöntemi olsa da, bazı durumlarda performansı düşürebilir. Bu nedenle, performansı arttırmak için başka tasarım önerileri ve teknikler de kullanılabilir. Aşağıda, normalizasyonun yanı sıra performansı arttırmak için önerilen diğer yöntemler yer alıyor:

• İndeksleme: Veritabanı performansını arttırmak için sıklıkla kullanılan bir yöntemdir. İndeksleme, veritabanındaki verilerin aranmasını ve sorgulanmasını hızlandırır.
• Denormalizasyon: Normalizasyonun tam tersidir. Bu yöntemde, veritabanındaki veriler normalizasyon kurallarına uymaktan çıkarılır ve performansı arttırmak için en uygun hale getirilir.
• Partisyonlama: Veritabanında bulunan büyük tabloları küçük parçalara ayırmak için kullanılan bir yöntemdir. Bu sayede, veriler daha hızlı işlenir ve veritabanı performansı arttırılır.
• Önbellekleme: Veritabanı sorgularının önbelleğe alınması ile performans arttırılabilir. Önbellekleme, verilerin tekrar tekrar sorgulanmasının önüne geçerek daha hızlı yanıt vermeye yardımcı olur.
• Query Optimizasyonu: Veritabanı sorgularının daha verimli hale getirilmesi, performansı arttırmak için önemlidir. Bu yöntem, sorguların daha hızlı çalışmasını sağlar ve veritabanı performansını arttırır.

Bu yöntemler normalizasyonun yanı sıra performansı arttırmak için kullanılabilir. Ancak, her yöntemin kendi avantajları ve dezavantajları vardır. Performansı arttırmak için en uygun yöntem, veritabanının ihtiyacına ve yapısına bağlı olacaktır. Bu nedenle, veritabanı tasarımında performansı arttırmak için doğru yöntemleri kullanmak önemlidir.