Проєктування схеми бази даних: нормалізація і денормалізація
Розбираємо «проєктування схеми бази даних: нормалізація і денормалізація» на практичних прикладах і типових помилках при роботі з даними.

Проєктування схеми бази даних: нормалізація і денормалізація
Чому це важливо
Розбираючи «проєктування схеми бази даних: нормалізація і денормалізація», важливо спиратися на реальні метрики та плани виконання запитів, а не на інтуїцію. Детальніше про суміжний підхід можна прочитати в матеріалі «Партиціонування таблиць у PostgreSQL».

Практичні рекомендації
Важливо тестувати зміни на обсязі даних, близькому до продакшену — на невеликій тестовій базі багато проблем просто не відтворюються.
Якщо ви тільки починаєте розбиратися з цією темою, краще рухатися невеликими ітераціями, перевіряючи кожну зміну на реальних даних і метриках, а не покладатися лише на інтуїцію. Ці ідеї перегукуються з темами «Оптимізація повільних запитів: інструменти аналізу» та «Snapshot-тестування: коли корисно, а коли шкодить».
Схожі матеріали
ACID vs BASE: різні моделі узгодженості
Розбираємо «aCID vs BASE: різні моделі узгодженості» на практичних прикладах і типових помилках при роботі з даними.
Блокування в PostgreSQL: deadlock і як їх уникнути
Розбираємо «блокування в PostgreSQL: deadlock і як їх уникнути» на практичних прикладах і типових помилках при роботі з даними.
CAP-теорема простими словами
Розбираємо «cAP-теорема простими словами» на практичних прикладах і типових помилках при роботі з даними.