Zusammenfassung
In diesem Modul haben Sie die Datenbanknormalisierung und die drei Hauptformen kennengelernt: erste, zweite und dritte Normalformen. Sie haben auch das Konzept der Denormalisierung und deren Anwendung in Data Warehouses durch Modelle wie Sternschema und Schneeflakeschema untersucht. Das Modul behandelte auch den Bereich der Datentypen von SQL Server und die Auswirkungen ihrer Auswahl auf die Leistung. Sie haben mehr über die implizite und explizite Konvertierung von Datentypen und die Verwendung oder CASTCONVERT Funktionen erfahren, um die Datentypkonvertierung zu erzwingen. Zuletzt wurden Sie mit den vom System bereitgestellten Datentypen von SQL Server und der Erstellung benutzerdefinierter Datentypen mithilfe von T-SQL oder .NET Framework eingeführt.
Zu den wichtigsten Erkenntnissen dieses Moduls gehören das Verständnis der Bedeutung der Datenbanknormalisierung und Denormalisierung sowie deren Einfluss auf die Datenbankleistung. Sie haben gelernt, wie Sie den Speicher optimieren und die Abfrageleistung verbessern, indem Sie bei Bedarf geeignete Datentypen auswählen und die explizite Konvertierung verwenden. Darüber hinaus haben Sie Kenntnisse über die Indextypen von SQL Server erhalten, einschließlich gruppierter und nicht gruppierter Indizes und deren Rolle bei der Optimierung verschiedener Workloads. Darüber hinaus haben Sie die Überlegungen zum Indexentwurf kennengelernt, z. B. das Verständnis von Systemworkloads, das Optimieren von Indizes rund um häufig ausgeführte Abfragen und die Auswahl geeigneter Datentypen für Spalten.