Alle databaser kræver løbende vedligeholdelse og forvaltning med henblik på at bevare deres effektivitet og hastighed. Vi vil udforske flere teknikker, der anvendes af database ledere til at sikre, at deres data er sikre , og deres software fortsætter med at udføre efter behov. Data Normalisering

Normalisering betyder, at alle data i databasen er indtastet på samme måde. . Det er afgørende for funktionaliteten af ​​databasen og skal overvåges konstant , når en database er rutinemæssigt opdateret af hånd- indtastet indtastning af data

For eksempel overveje følgende tre navne: John Smith , Jonathan Smith , Jonathan R. Smith . Et menneske læser kan forstå, at alle tre navne henviser til den samme person , så da John Smith kalder spørge om en ordre, der blev sendt til Jonathan , kan hans behov håndteres korrekt. En database kan dog ikke gøre forbindelsen mellem disse tre navne, og vil betragte dem som tre separate kunder ( med tre separate ordrehistorik ) , hvis alle tre navne er indtastet manuelt.

Ligeledes disse telefonnumre vises det samme : (215) 555-2150 og 215-555-2150 . Men de er ikke det samme til en database , afhængigt af hvordan softwaren behandler bindestreger i tekststrenge , det første telefonnummer er to ord , men den anden er kun én . Enhver programmatisk script, der vælger et område kode ved parsing for ord , for eksempel, ikke vil , når de overvejer det andet nummer

Den bedste måde at undgå normaliseringsfaktorer problemer er med en streng dataindtastning kontrol: . Enten forhindre en bruger i at komme ind misdannede data , eller endnu bedre tage disse data og omformatere det , før det opbevares internt. Et telefonnummer område kunne smide alt, hvad der er ikke en 0 til 9 cifret og add parenteser og tankestreger - men det skal først konvertere eller afvise alfanumeriske telefonnumre som 800-MY-PHONE
Database . fysisk størrelse , RAM Usage, og Speed ​​

Databaser tendens til at vokse over tid , det er almindeligt for virksomheder at fokusere på ind på nye data ind i dem, men til at betale langt mindre opmærksomhed på nedslagtning gamle og ubrugte data ud . Det er sjældent en god idé at smide gamle data væk, er det altid muligt, at nogle afgørende oplysninger i fremtiden vil blive opnået ved at samle og analysere tidligere databaseposter

Det betyder, at databasen leder skal være opmærksom på. den fysiske størrelse af databasen er lagret på disken. Generelt er det vigtigt at holde en massiv mængde ledig plads overhead på lagerdrev , på den måde , en rogue script, der ved et uheld opretter en million nye registreringer en time er i stand til at fylde et drev og forårsage en kritisk database nedbrud , før det kan blive stoppet .

Managers bør ligeledes være opmærksomme på, hvordan deres oprindelige programmering antagelser ændres over tid, da databaser får store. Databasesøgninger trække data fra drevet og i RAM -hukommelse , hvilket skaber et loft for effektive søgealgoritmer , en søgning, var øjeblikkelig tværs 10.000 records kunne tage timer, når antallet af søgte records er 250.000. Søg og programmering algoritmer bør regelmæssigt testet og timet, så de kan forbedres efter behov mod større datasæt.