{"id":1713,"date":"2026-04-10T03:47:41","date_gmt":"2026-04-10T03:47:41","guid":{"rendered":"https:\/\/www.viz-note.com\/pl\/normalized-vs-denormalized-erd-read-heavy-workloads\/"},"modified":"2026-04-10T03:47:41","modified_gmt":"2026-04-10T03:47:41","slug":"normalized-vs-denormalized-erd-read-heavy-workloads","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.viz-note.com\/pl\/normalized-vs-denormalized-erd-read-heavy-workloads\/","title":{"rendered":"Por\u00f3wnanie: znormalizowane vs. nieznormalizowane strategie diagram\u00f3w relacji encji dla obci\u0105\u017ce\u0144 skupionych na odczytach"},"content":{"rendered":"

Projektowanie solidnej architektury danych wymaga balansowania sprzecznych priorytet\u00f3w. Integralno\u015b\u0107, wydajno\u015b\u0107 i utrzymywalno\u015b\u0107 cz\u0119sto nap\u0119dzaj\u0105 w r\u00f3\u017cnych kierunkach. Gdy system zmienia nacisk na operacje skupione na odczytach, tradycyjne zasady projektowania schemat\u00f3w doznaj\u0105 istotnego napi\u0119cia. Diagram relacji encji (ERD) staje si\u0119 wi\u0119cej ni\u017c statycznym projektem; pe\u0142ni rol\u0119 umowy mi\u0119dzy logik\u0105 aplikacji a silnikiem przechowywania danych. Ten przewodnik bada strategiczne rozbie\u017cno\u015bci mi\u0119dzy podej\u015bciem znormalizowanym a nieznormalizowanym, szczeg\u00f3lnie w kontek\u015bcie du\u017cych obci\u0105\u017ce\u0144 odczytowych.<\/p>\n

Decyzja o znormalizowaniu czy nieznormalizowaniu nie jest binarna. Wymaga ona zrozumienia kosztu duplikacji danych w stosunku do kosztu pobierania danych. W \u015brodowiskach, gdzie operacje odczytu dominuj\u0105 w dziennikach transakcji, minimalizacja z\u0142o\u017cono\u015bci po\u0142\u0105cze\u0144 cz\u0119sto staje si\u0119 g\u0142\u00f3wnym celem optymalizacji. Jednak wprowadzanie nadmiarowo\u015bci stwarza nowe wyzwania dla sp\u00f3jno\u015bci danych i operacji zapisu. Musimy przeanalizowa\u0107 kompromisy, aby wybra\u0107 odpowiedni\u0105 strategi\u0119 strukturaln\u0105.<\/p>\n

\n
\"Educational<\/figure>\n<\/div>\n

\ud83c\udfd7\ufe0f Zrozumienie normalizacji w projektowaniu diagram\u00f3w relacji encji<\/h2>\n

Normalizacja to systematyczny proces stosowany do zmniejszania nadmiarowo\u015bci danych i poprawy integralno\u015bci danych. Organizuje atrybuty i tabele w bazie danych relacyjnej w celu minimalizacji anomalii podczas operacji wstawiania, aktualizacji i usuwania. Celem jest zapewnienie, \u017ce ka\u017cda cz\u0119\u015b\u0107 danych jest przechowywana dok\u0142adnie w jednym miejscu.<\/p>\n

Podstawowe zasady normalizacji<\/h3>\n

Podczas tworzenia diagramu relacji encji architekci zazwyczaj przestrzegaj\u0105 hierarchii zasad znanych jako Formy Normalne. Ka\u017cda forma rozwi\u0105zuje konkretne typy nadmiarowo\u015bci.<\/p>\n

    \n
  • Pierwsza Forma Normalna (1NF):<\/strong> Zapewnia, \u017ce ka\u017cda kolumna zawiera warto\u015bci atomowe oraz brak powtarzaj\u0105cych si\u0119 grup. Ustanawia p\u0142ask\u0105 struktur\u0119 dla wierszy.<\/li>\n
  • Druga Forma Normalna (2NF):<\/strong> Buduje si\u0119 na 1NF poprzez usuni\u0119cie cz\u0119\u015bciowych zale\u017cno\u015bci. Atrybuty musz\u0105 zale\u017ce\u0107 od ca\u0142ego klucza g\u0142\u00f3wnego, a nie tylko od jego cz\u0119\u015bci.<\/li>\n
  • Trzecia Forma Normalna (3NF):<\/strong> Usuwa zale\u017cno\u015bci przechodnie. Atrybuty niekluczowe musz\u0105 zale\u017ce\u0107 wy\u0142\u0105cznie od klucza g\u0142\u00f3wnego, a nie od innych atrybut\u00f3w niekluczowych.<\/li>\n<\/ul>\n

    W bardzo znormalizowanym diagramie relacji encji tabele s\u0105 szczeg\u00f3\u0142owe. Tabela klienta mo\u017ce istnie\u0107 osobno od tabeli adresu, kt\u00f3ra jest powi\u0105zana za pomoc\u0105 klucza obcego. Tabela zam\u00f3wienia odnosi si\u0119 do klienta, a tabela pozycji zam\u00f3wienia odnosi si\u0119 do zam\u00f3wienia. Ta struktura zapewnia, \u017ce je\u015bli klient zmienia adres, aktualizacja odbywa si\u0119 w jednym miejscu i automatycznie si\u0119 rozprzestrzenia.<\/p>\n

    Zalety znormalizowanego schematu<\/h3>\n
      \n
    • Integralno\u015b\u0107 danych:<\/strong> Jedne \u017ar\u00f3d\u0142a prawdy zmniejszaj\u0105 ryzyko sprzecznych informacji.<\/li>\n
    • Efektywno\u015b\u0107 przechowywania:<\/strong> Mniej danych nadmiarowych oznacza mniejszy rozmiar bazy danych.<\/li>\n
    • Wydajno\u015b\u0107 zapisu:<\/strong> Operacje wstawiania, aktualizacji i usuwania s\u0105 zazwyczaj szybsze, poniewa\u017c mniej wierszy musi by\u0107 dotykanych w wielu tabelach.<\/li>\n
    • Utrzywalno\u015b\u0107:<\/strong> Zmiany w strukturze danych s\u0105 lokalizowane. Dodanie nowego atrybutu do okre\u015blonej encji nie wymaga przekazywania zmian do niepowi\u0105zanych tabel.<\/li>\n<\/ul>\n

      Wady dla system\u00f3w skupionych na odczytach<\/h3>\n

      Cho\u0107 normalizacja wyr\u00f3\u017cnia si\u0119 w \u015brodowiskach skupionych na zapisie lub mieszanych, wprowadza op\u00f3r dla operacji odczytu. Ka\u017cde po\u0142\u0105czenie wymagane do z\u0142o\u017cenia pe\u0142nego rekordu reprezentuje operacj\u0119 fizyczn\u0105 na dysku lub pami\u0119ci podr\u0119cznej. W obci\u0105\u017ceniu skupionym na odczytach system mo\u017ce potrzebowa\u0107 pobrania danych z pi\u0119ciu lub sze\u015bciu r\u00f3\u017cnych tabel, aby wy\u015bwietli\u0107 jedn\u0105 stron\u0119 pulpitu.<\/p>\n

        \n
      • Nadmiar po\u0142\u0105cze\u0144:<\/strong> Przetwarzacz zapyta\u0144 musi dopasowa\u0107 klucze mi\u0119dzy tabelami. To zu\u017cywa cykle procesora i przepustowo\u015b\u0107 pami\u0119ci.<\/li>\n
      • Operacje wej\u015bcia\/wyj\u015bcia:<\/strong> Je\u015bli tabele s\u0105 du\u017ce, silnik przechowywania musi wykona\u0107 wiele poszukiwa\u0144, aby pobra\u0107 powi\u0105zane dane.<\/li>\n
      • Op\u00f3\u017anienie:<\/strong> Skumulowany czas wielu wyszukiwa\u0144 zwi\u0119ksza czas odpowiedzi dla u\u017cytkownika ko\u0144cowego.<\/li>\n<\/ul>\n

        \ud83d\udd17 Metoda denormalizacji<\/h2>\n

        Denormalizacja to celowe wprowadzanie nadmiarowo\u015bci do projektu bazy danych. Celem jest optymalizacja systemu pod k\u0105tem wydajno\u015bci odczytu poprzez zmniejszenie liczby potrzebnych po\u0142\u0105cze\u0144. W diagramie relacji encji manifestuje si\u0119 to jako kolumny, kt\u00f3re powielaj\u0105 dane z innych tabel, albo szersze tabele, kt\u00f3re \u0142\u0105cz\u0105 powi\u0105zane informacje.<\/p>\n

        Jak dzia\u0142a denormalizacja<\/h3>\n

        Zamiast przechowywa\u0107 klucz obcy do wyszukania nazwy klienta, tabela zlece\u0144 zdenormalizowana mo\u017ce przechowywa\u0107 nazw\u0119 klienta bezpo\u015brednio. Je\u015bli klient zmieni swoj\u0105 nazw\u0119, rekord zlecenia musi zosta\u0107 zaktualizowany lub oznaczony, albo system akceptuje, \u017ce zlecenie odzwierciedla nazw\u0119 w momencie zakupu.<\/p>\n

        Ta strategia przesuwa z\u0142o\u017cono\u015b\u0107 z drogi odczytu na drog\u0119 zapisu. System musi teraz obs\u0142ugiwa\u0107 logik\u0119 aktualizacji nadmiarowych kopii danych.<\/p>\n

        Zalety dla obci\u0105\u017ce\u0144 zdominowanych odczytami<\/h3>\n
          \n
        • Szybsze wykonywanie zapyta\u0144:<\/strong>Mniejsza liczba po\u0142\u0105cze\u0144 oznacza mniejsze obci\u0105\u017cenie obliczeniowe.<\/li>\n
        • Zmniejszone I\/O:<\/strong> Wi\u0119cej danych jest pobieranych w jednym skanowaniu tabeli zamiast wielu wyszukiwa\u0144.<\/li>\n
        • Uproszczone zapytania:<\/strong>Kod aplikacji wymaga mniej logiki do z\u0142o\u017cenia wynik\u00f3w.<\/li>\n
        • Efektywno\u015b\u0107 buforowania:<\/strong>P\u0142askie struktury s\u0105 cz\u0119sto \u0142atwiejsze do skutecznego buforowania w pami\u0119ci.<\/li>\n<\/ul>\n

          Ryzyka i wady<\/h3>\n

          G\u0142\u00f3wnym kosztem denormalizacji jest sp\u00f3jno\u015b\u0107 danych. Je\u015bli dane \u017ar\u00f3d\u0142owe ulegn\u0105 zmianie, wszystkie kopie nadmiarowe musz\u0105 zosta\u0107 zaktualizowane jednocze\u015bnie. Niepowodzenie w tym prowadzi do zaniechanych danych.<\/p>\n

            \n
          • Anomalie aktualizacji:<\/strong> Aktualizacja nazwy klienta wymaga znalezienia i zmiany ka\u017cdego rekordu zlecenia, kt\u00f3re odnosi si\u0119 do tego klienta.<\/li>\n
          • Zwi\u0119kszenie zu\u017cycia pami\u0119ci:<\/strong>Powielanie danych zwi\u0119ksza ca\u0142kowity rozmiar bazy danych.<\/li>\n
          • Z\u0142o\u017cono\u015b\u0107 operacji zapisu:<\/strong>Transakcje zapisu staj\u0105 si\u0119 bardziej z\u0142o\u017cone, cz\u0119sto wymagaj\u0105c wi\u0119cej blokad lub d\u0142u\u017cszych czas\u00f3w trwania transakcji.<\/li>\n
          • Sztywno\u015b\u0107 schematu:<\/strong>Dodanie nowego pola mo\u017ce wymaga\u0107 aktualizacji wielu tabel, a nie tylko jednej.<\/li>\n<\/ul>\n

            \ud83d\udcc8 Analiza cech obci\u0105\u017cenia zdominowanego odczytami<\/h2>\n

            Aby wybra\u0107 odpowiedni\u0105 strategi\u0119, nale\u017cy zrozumie\u0107 konkretn\u0105 natur\u0119 obci\u0105\u017cenia. Systemy zdominowane odczytami znacznie r\u00f3\u017cni\u0105 si\u0119 od system\u00f3w transakcyjnych, w kt\u00f3rych zapisy s\u0105 cz\u0119ste i krytyczne.<\/p>\n

            Wzorce zapyta\u0144<\/h3>\n

            Czy aplikacja wykonuje z\u0142o\u017cone zapytania analityczne czy proste wyszukiwania? Z\u0142o\u017cone zapytania zawieraj\u0105ce agregacje na wielu tabelach korzystaj\u0105 z denormalizacji. Proste wyszukiwania po ID mog\u0105 dzia\u0142a\u0107 wystarczaj\u0105co dobrze z normalizacj\u0105, je\u015bli indeksy s\u0105 dobrze dopasowane.<\/p>\n

              \n
            • Zapytania punktowe:<\/strong> Pobieranie pojedynczego rekordu po ID.<\/li>\n
            • Zapytania zakresowe:<\/strong> Pobieranie zestawu rekord\u00f3w w zakresie dat.<\/li>\n
            • Agregacje:<\/strong> Obliczanie sum, \u015brednich lub liczb w du\u017cych zestawach danych.<\/li>\n<\/ul>\n

              Wymagania dotycz\u0105ce op\u00f3\u017anienia<\/h3>\n

              Platformy handlowe o wysokiej cz\u0119stotliwo\u015bci lub panele monitoringu w czasie rzeczywistym nie mog\u0105 pozwoli\u0107 sobie na op\u00f3\u017anienie spowodowane z\u0142o\u017conymi po\u0142\u0105czeniami. W tych scenariuszach denormalizacja jest cz\u0119sto wymagana, a nie opcj\u0105. Z kolei je\u015bli aplikacja mo\u017ce tolerowa\u0107 kilka setek milisekund op\u00f3\u017anienia, normalizacja mo\u017ce by\u0107 wystarczaj\u0105ca przy odpowiednim indeksowaniu.<\/p>\n

              Wytrzyma\u0142o\u015b\u0107 na sp\u00f3jno\u015b\u0107 danych<\/h3>\n

              Czy wymagana jest natychmiastowa sp\u00f3jno\u015b\u0107? Je\u015bli system mo\u017ce tolerowa\u0107 sp\u00f3jno\u015b\u0107 ostateczn\u0105, denormalizacja staje si\u0119 znacznie bezpieczniejsza. Kopie odczytowe lub mechanizmy aktualizacji asynchronicznej mog\u0105 obs\u0142u\u017cy\u0107 synchronizacj\u0119 danych nadmiarowych bez blokowania operacji zapisu.<\/p>\n

              \ud83d\udccb Tabela por\u00f3wnawcza strategii<\/h2>\n

              Poni\u017csza tabela podsumowuje kluczowe r\u00f3\u017cnice mi\u0119dzy oboma podej\u015bciami w kontek\u015bcie projektowania baz danych.<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n
              Cecha<\/th>\nSchemat normalizowany<\/th>\nSchemat denormalizowany<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n
              Integralno\u015b\u0107 danych<\/strong><\/td>\nWysoka (jedyny \u017ar\u00f3d\u0142owy punkt prawdy)<\/td>\nNi\u017csza (wymaga logiki synchronizacji)<\/td>\n<\/tr>\n
              Wydajno\u015b\u0107 odczytu<\/strong><\/td>\nZmienne (zale\u017cy od po\u0142\u0105cze\u0144)<\/td>\nWysoka (mniej po\u0142\u0105cze\u0144)<\/td>\n<\/tr>\n
              Wydajno\u015b\u0107 zapisu<\/strong><\/td>\nWysoka (minimalna nadmiarowo\u015b\u0107)<\/td>\nNi\u017csza (aktualizacja wielu wierszy)<\/td>\n<\/tr>\n
              U\u017cycie pami\u0119ci<\/strong><\/td>\nEfektywne<\/td>\nWy\u017csze (dane nadmiarowe)<\/td>\n<\/tr>\n
              Z\u0142o\u017cono\u015b\u0107<\/strong><\/td>\nWysoka z\u0142o\u017cono\u015b\u0107 zapyta\u0144<\/td>\nWysoka z\u0142o\u017cono\u015b\u0107 zapisu<\/td>\n<\/tr>\n
              Utrzymywalno\u015b\u0107<\/strong><\/td>\n\u0141atwe zmiany schematu<\/td>\nTrudniejsze zmiany schematu<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

              \ud83e\udded Ramy decyzyjne dla architekt\u00f3w<\/h2>\n

              Wyb\u00f3r odpowiedniej drogi wymaga oceny wymaga\u0144 biznesowych pod k\u0105tem ogranicze\u0144 technicznych. Poni\u017csza ramy pomaga kierowa\u0107 procesem podejmowania decyzji.<\/p>\n

              Kiedy wybra\u0107 normalizacj\u0119<\/h3>\n
                \n
              • Intensywno\u015b\u0107 zapisu:<\/strong> Je\u015bli operacje zapisu wyst\u0119puj\u0105 cz\u0119\u015bciej ni\u017c odczyty, normalizacja zapobiega anomalii aktualizacji.<\/li>\n
              • Stre\u015bci sp\u00f3jno\u015bci:<\/strong> Systemy finansowe lub rekordy medyczne cz\u0119sto wymagaj\u0105 \u015bcis\u0142ej zgodno\u015bci z ACID, gdzie nadmiarowo\u015b\u0107 jest nieakceptowalna.<\/li>\n
              • Z\u0142o\u017cone relacje:<\/strong> Gdy encje maj\u0105 cz\u0119sto zmieniaj\u0105ce si\u0119 relacje wiele do wielu, normalizacja obs\u0142uguje mapowanie sprawnie.<\/li>\n
              • Ograniczenia pami\u0119ci:<\/strong> Je\u015bli miejsce na dysku jest ograniczone, minimalizacja nadmiarowo\u015bci jest korzystna.<\/li>\n<\/ul>\n

                Kiedy wybra\u0107 denormalizacj\u0119<\/h3>\n
                  \n
                • Dominacja odczyt\u00f3w:<\/strong> Je\u015bli odczyty znacznie przewy\u017cszaj\u0105 zapisy (np. 100:1), zyski wydajno\u015bci z mniejszej liczby po\u0142\u0105cze\u0144 przewy\u017cszaj\u0105 koszty zapisu.<\/li>\n
                • Raportowanie i analizy:<\/strong> Magazyny danych i silniki raportowania cz\u0119sto denormalizuj\u0105 dane, aby przyspieszy\u0107 zapytania agreguj\u0105ce.<\/li>\n
                • Wysoka dost\u0119pno\u015b\u0107:<\/strong> Systemy rozproszone mog\u0105 denormalizowa\u0107 dane, aby umo\u017cliwi\u0107 odczyty na w\u0119z\u0142ach lokalnych bez przej\u015b\u0107 sieciowych do innych partycji.<\/li>\n
                • Dane referencyjne statyczne:<\/strong> Dane, kt\u00f3re rzadko si\u0119 zmieniaj\u0105 (np. kody kraj\u00f3w, stopy walutowe), s\u0105 idealnym kandydatem na duplikacj\u0119.<\/li>\n<\/ul>\n

                  \ud83d\udee0\ufe0f Hybrydowe podej\u015bcia i optymalizacja<\/h2>\n

                  Zwykle nie ma potrzeby wybierania jednego skrajnego rozwi\u0105zania na rzecz drugiego. Nowoczesne systemy cz\u0119sto stosuj\u0105 hybrydowe strategie, aby zr\u00f3wnowa\u017cy\u0107 korzy\u015bci obu modeli.<\/p>\n

                  Strategie indeksowania<\/h3>\n

                  Zanim denormalizujesz, upewnij si\u0119, \u017ce schemat normalizowany jest w pe\u0142ni indeksowany. Indeksy pokrywaj\u0105ce pozwalaj\u0105 silnikowi przechowywania na pobieranie wszystkich niezb\u0119dnych danych bezpo\u015brednio z indeksu, unikaj\u0105c poszukiwa\u0144 w tabeli. Mo\u017ce to czasem osi\u0105gn\u0105\u0107 pr\u0119dko\u015b\u0107 odczytu zbli\u017con\u0105 do denormalizowanej, bez nadmiarowo\u015bci danych.<\/p>\n

                    \n
                  • Indeksy z\u0142o\u017cone:<\/strong> Uporz\u0105dkuj kolumny wed\u0142ug najbardziej selektywnych p\u00f3l, aby przyspieszy\u0107 skany zakresowe.<\/li>\n
                  • Indeksy cz\u0119\u015bciowe:<\/strong> Indeksuj tylko okre\u015blone podzbiory danych, aby zmniejszy\u0107 rozmiar indeksu i koszty jego utrzymania.<\/li>\n<\/ul>\n

                    Widoki materializowane<\/h3>\n

                    Widok materializowany to obiekt bazy danych, kt\u00f3ry fizycznie przechowuje wynik zapytania. Pozwala systemowi utrzymywa\u0107 uproszczon\u0105 (nieznormalizowan\u0105) wersj\u0119 danych bez modyfikowania tabel podstawowych. Gdy dane podstawowe ulegaj\u0105 zmianie, widok materializowany mo\u017ce zosta\u0107 od\u015bwie\u017cony.<\/p>\n

                      \n
                    • Wst\u0119pne obliczenia:<\/strong>Z\u0142o\u017cone agregacje s\u0105 obliczane z g\u00f3ry.<\/li>\n
                    • Cykle od\u015bwie\u017cania:<\/strong>Mo\u017ce by\u0107 skonfigurowane do dzia\u0142ania wed\u0142ug harmonogramu lub wyzwalania przy zmianie danych.<\/li>\n
                    • Oddzielenie odczytu:<\/strong>Zapytania dotykaj\u0105 widoku materializowanego, podczas gdy zapisy s\u0105 przekazywane do tabel podstawowych.<\/li>\n<\/ul>\n

                      Repliki odczytu<\/h3>\n

                      W architekturach rozproszonych repliki odczytu mog\u0105 by\u0107 skonfigurowane w celu przechowywania nieznormalizowanych kopii danych. W\u0119ze\u0142 g\u0142\u00f3wny obs\u0142uguje zapisy i utrzymuje znormalizowan\u0105 struktur\u0119 schematu. Replik\u0119 otrzymuje aktualizacje asynchronicznie i obs\u0142uguje ruch odczytowy przy u\u017cyciu zoptymalizowanego schematu.<\/p>\n

                        \n
                      • Skalowanie odczyt\u00f3w:<\/strong>Rozdziela obci\u0105\u017cenie na wielu w\u0119z\u0142ach.<\/li>\n
                      • Blisko\u015b\u0107 geograficzna:<\/strong>Umieszcza dane bli\u017cej u\u017cytkownika.<\/li>\n
                      • Sp\u00f3jno\u015b\u0107 ostateczna:<\/strong>Zgadza si\u0119 na niewielkie op\u00f3\u017anienie w propagacji danych.<\/li>\n<\/ul>\n

                        \u26a0\ufe0f Powszechne pu\u0142apki w projektowaniu schematu<\/h2>\n

                        Nawet przy jasnej strategii b\u0142\u0119dy w implementacji mog\u0105 narusza\u0107 wydajno\u015b\u0107. Architekci musz\u0105 by\u0107 na baczno\u015bci przed powszechnymi b\u0142\u0119dami.<\/p>\n

                        Zbyt du\u017ca normalizacja<\/h3>\n

                        Tworzenie zbyt wielu tabel dla jednego poj\u0119cia mo\u017ce prowadzi\u0107 do nadmiernych po\u0142\u0105cze\u0144. Cho\u0107 3NF jest standardem, \u015blepe przestrzeganie go w systemach z du\u017cym obci\u0105\u017ceniem odczytu mo\u017ce pogorszy\u0107 wydajno\u015b\u0107. Czasem konieczne jest kontrolowane naruszenie 3NF.<\/p>\n

                        Niesp\u00f3jna denormalizacja<\/h3>\n

                        Denormalizacja tylko niekt\u00f3rych cz\u0119\u015bci aplikacji, podczas gdy inne pozostaj\u0105 znormalizowane, tworzy system rozdrobniony. Niesp\u00f3jno\u015b\u0107 utrudnia programistom przewidywanie charakterystyk wydajno\u015bci.<\/p>\n

                        Ignorowanie obj\u0119to\u015bci danych<\/h3>\n

                        Schemat dzia\u0142aj\u0105cy dla ma\u0142ego zestawu danych mo\u017ce zawie\u015b\u0107 przy wzro\u015bcie obj\u0119to\u015bci danych. Denormalizacja powoduje liniowy wzrost wymaga\u0144 pami\u0119ciowych wraz z liczb\u0105 rekord\u00f3w. Je\u015bli dane rosn\u0105 wyk\u0142adniczo, koszty przechowywania i obci\u0105\u017cenie utrzymania nadmiarowo\u015bci mog\u0105 sta\u0107 si\u0119 niemo\u017cliwe do zarz\u0105dzania.<\/p>\n

                        Z\u0142o\u017cono\u015b\u0107 logiki aktualizacji<\/h3>\n

                        Zaimplementowanie logiki utrzymywania zgodno\u015bci danych nadmiarowych jest nieproste. Cz\u0119sto wymaga ona wyzwalaczy, transakcji na poziomie aplikacji lub kolejek komunikat\u00f3w. Je\u015bli ta logika zawiedzie, uszkodzenie danych wyst\u0119puje bezpiecznie, bez ostrze\u017ce\u0144.<\/p>\n

                        \ud83d\udd0d Uwagi dotycz\u0105ce implementacji<\/h2>\n

                        Przy przej\u015bciu od projektowania do implementacji nale\u017cy rozwi\u0105za\u0107 konkretne szczeg\u00f3\u0142y techniczne, aby zapewni\u0107 sukces.<\/p>\n

                        Zarz\u0105dzanie transakcjami<\/h3>\n

                        Aktualizacje nieznormalizowane cz\u0119sto obejmuj\u0105 wiele wierszy. Musz\u0105 one by\u0107 zawarte w jednej transakcji, aby zapewni\u0107 atomowo\u015b\u0107. Je\u015bli system zawiesi si\u0119 w po\u0142owie, dane musz\u0105 zosta\u0107 cofni\u0119te, aby unikn\u0105\u0107 niezgodno\u015bci.<\/p>\n

                        Warstwy buforowania<\/h3>\n

                        Nawet przy denormalizacji buforowanie cz\u0119sto dost\u0119pnego danych w pami\u0119ci mo\u017ce dalej zmniejszy\u0107 obci\u0105\u017cenie bazy danych. Bufor powinien by\u0107 invalidowany lub aktualizowany, gdy zmienia si\u0119 podstawowe dane.<\/p>\n

                        Monitorowanie i metryki<\/h3>\n

                        Nieprzerwane monitorowanie jest niezb\u0119dne. \u015aled\u017a czasy wykonania zapyta\u0144, konkurencj\u0119 o blokady i wzrost magazynowania. Je\u015bli zauwa\u017cysz wzrost op\u00f3\u017anie\u0144 zapisu, mo\u017ce to wskazywa\u0107, \u017ce logika aktualizacji denormalizacji jest zbyt ci\u0119\u017cka.<\/p>\n

                        \ud83d\udcdd Ostateczne rozwa\u017cania dla architekt\u00f3w<\/h2>\n

                        Wyb\u00f3r mi\u0119dzy strategiami ERD znormalizowanymi i denormalizowanymi to podstawowe decyzje architektoniczne. Okre\u015bla ona spos\u00f3b przep\u0142ywu danych przez system oraz spos\u00f3b dzia\u0142ania silnika magazynowania w interakcji z aplikacj\u0105. Nie ma jednej poprawnej odpowiedzi, kt\u00f3ra by\u0142aby odpowiednia w ka\u017cdej sytuacji.<\/p>\n

                          \n
                        • Najpierw pomiary:<\/strong> Nie optymalizuj na podstawie za\u0142o\u017ce\u0144. Profiluj bie\u017c\u0105cy obci\u0105\u017cenie, aby zidentyfikowa\u0107 w\u0119z\u0142y zatkania.<\/li>\n
                        • Zacznij prosto:<\/strong> Zacznij od projektu znormalizowanego. Denormalizuj tylko wtedy, gdy metryki wydajno\u015bci wskazuj\u0105 na potrzeb\u0119.<\/li>\n
                        • Dokumentuj decyzje:<\/strong> Jasno zapisz, dlaczego wprowadzono nadmiarowo\u015b\u0107. Przyszli utrzymani potrzebuj\u0105 zrozumie\u0107 zalety i wady.<\/li>\n
                        • Planuj ewolucj\u0119:<\/strong> Projektowanie schemat\u00f3w musi ewoluowa\u0107. Strategia dzia\u0142aj\u0105ca dzi\u015b mo\u017ce wymaga\u0107 dostosowania wraz z zmian\u0105 wzorc\u00f3w danych.<\/li>\n<\/ul>\n

                          Zrozumienie mechanizm\u00f3w \u0142\u0105cze\u0144, koszt\u00f3w nadmiarowo\u015bci oraz specyficznych wymaga\u0144 obci\u0105\u017ce\u0144 odczytu pozwala architektom projektowa\u0107 systemy zar\u00f3wno wytrzyma\u0142e, jak i wydajne. Celem nie jest \u015blepe przestrzeganie sztywnych zasad, ale stosowanie najbardziej odpowiedniego narz\u0119dzia dla konkretnego \u015brodowiska danych.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

                          Projektowanie solidnej architektury danych wymaga balansowania sprzecznych priorytet\u00f3w. Integralno\u015b\u0107, wydajno\u015b\u0107 i utrzymywalno\u015b\u0107 cz\u0119sto nap\u0119dzaj\u0105 w r\u00f3\u017cnych kierunkach. Gdy system zmienia nacisk na operacje skupione na odczytach, tradycyjne zasady projektowania schemat\u00f3w…<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":1714,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_yoast_wpseo_title":"Znormalizowane vs denormalizowane ERD dla obci\u0105\u017ce\u0144 odczytu","_yoast_wpseo_metadesc":"Por\u00f3wnaj strategie ERD znormalizowane i denormalizowane dla baz danych o du\u017cym obci\u0105\u017ceniu odczytu. Naucz si\u0119 zasad wymiany, wp\u0142yw\u00f3w na wydajno\u015b\u0107 oraz ram decyzyjnych przy projektowaniu schemat\u00f3w.","fifu_image_url":"","fifu_image_alt":"","footnotes":""},"categories":[68],"tags":[89,93],"class_list":["post-1713","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-database-design","tag-academic","tag-erd"],"yoast_head":"\nZnormalizowane vs denormalizowane ERD dla obci\u0105\u017ce\u0144 odczytu<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Por\u00f3wnaj strategie ERD znormalizowane i denormalizowane dla baz danych o du\u017cym obci\u0105\u017ceniu odczytu. Naucz si\u0119 zasad wymiany, wp\u0142yw\u00f3w na wydajno\u015b\u0107 oraz ram decyzyjnych przy projektowaniu schemat\u00f3w.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/www.viz-note.com\/pl\/normalized-vs-denormalized-erd-read-heavy-workloads\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"pl_PL\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Znormalizowane vs denormalizowane ERD dla obci\u0105\u017ce\u0144 odczytu\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Por\u00f3wnaj strategie ERD znormalizowane i denormalizowane dla baz danych o du\u017cym obci\u0105\u017ceniu odczytu. Naucz si\u0119 zasad wymiany, wp\u0142yw\u00f3w na wydajno\u015b\u0107 oraz ram decyzyjnych przy projektowaniu schemat\u00f3w.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/www.viz-note.com\/pl\/normalized-vs-denormalized-erd-read-heavy-workloads\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Viz Note Polish - AI Insights & Software Industry Updates\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2026-04-10T03:47:41+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/www.viz-note.com\/pl\/wp-content\/uploads\/sites\/11\/2026\/04\/normalized-vs-denormalized-erd-strategies-infographic.jpg\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:width\" content=\"1664\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:height\" content=\"928\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:type\" content=\"image\/jpeg\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"vpadmin\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Napisane przez\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"vpadmin\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Szacowany czas czytania\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"11 minut\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"Article\",\"@id\":\"https:\/\/www.viz-note.com\/pl\/normalized-vs-denormalized-erd-read-heavy-workloads\/#article\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/www.viz-note.com\/pl\/normalized-vs-denormalized-erd-read-heavy-workloads\/\"},\"author\":{\"name\":\"vpadmin\",\"@id\":\"https:\/\/www.viz-note.com\/pl\/#\/schema\/person\/d69595112293b803501f7b381be28255\"},\"headline\":\"Por\u00f3wnanie: znormalizowane vs. nieznormalizowane strategie diagram\u00f3w relacji encji dla obci\u0105\u017ce\u0144 skupionych na odczytach\",\"datePublished\":\"2026-04-10T03:47:41+00:00\",\"mainEntityOfPage\":{\"@id\":\"https:\/\/www.viz-note.com\/pl\/normalized-vs-denormalized-erd-read-heavy-workloads\/\"},\"wordCount\":2153,\"publisher\":{\"@id\":\"https:\/\/www.viz-note.com\/pl\/#organization\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\/\/www.viz-note.com\/pl\/normalized-vs-denormalized-erd-read-heavy-workloads\/#primaryimage\"},\"thumbnailUrl\":\"https:\/\/www.viz-note.com\/pl\/wp-content\/uploads\/sites\/11\/2026\/04\/normalized-vs-denormalized-erd-strategies-infographic.jpg\",\"keywords\":[\"academic\",\"erd\"],\"articleSection\":[\"Database Design\"],\"inLanguage\":\"pl-PL\"},{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/www.viz-note.com\/pl\/normalized-vs-denormalized-erd-read-heavy-workloads\/\",\"url\":\"https:\/\/www.viz-note.com\/pl\/normalized-vs-denormalized-erd-read-heavy-workloads\/\",\"name\":\"Znormalizowane vs denormalizowane ERD dla obci\u0105\u017ce\u0144 odczytu\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/www.viz-note.com\/pl\/#website\"},\"primaryImageOfPage\":{\"@id\":\"https:\/\/www.viz-note.com\/pl\/normalized-vs-denormalized-erd-read-heavy-workloads\/#primaryimage\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\/\/www.viz-note.com\/pl\/normalized-vs-denormalized-erd-read-heavy-workloads\/#primaryimage\"},\"thumbnailUrl\":\"https:\/\/www.viz-note.com\/pl\/wp-content\/uploads\/sites\/11\/2026\/04\/normalized-vs-denormalized-erd-strategies-infographic.jpg\",\"datePublished\":\"2026-04-10T03:47:41+00:00\",\"description\":\"Por\u00f3wnaj strategie ERD znormalizowane i denormalizowane dla baz danych o du\u017cym obci\u0105\u017ceniu odczytu. Naucz si\u0119 zasad wymiany, wp\u0142yw\u00f3w na wydajno\u015b\u0107 oraz ram decyzyjnych przy projektowaniu schemat\u00f3w.\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\/\/www.viz-note.com\/pl\/normalized-vs-denormalized-erd-read-heavy-workloads\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"pl-PL\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/www.viz-note.com\/pl\/normalized-vs-denormalized-erd-read-heavy-workloads\/\"]}]},{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"pl-PL\",\"@id\":\"https:\/\/www.viz-note.com\/pl\/normalized-vs-denormalized-erd-read-heavy-workloads\/#primaryimage\",\"url\":\"https:\/\/www.viz-note.com\/pl\/wp-content\/uploads\/sites\/11\/2026\/04\/normalized-vs-denormalized-erd-strategies-infographic.jpg\",\"contentUrl\":\"https:\/\/www.viz-note.com\/pl\/wp-content\/uploads\/sites\/11\/2026\/04\/normalized-vs-denormalized-erd-strategies-infographic.jpg\",\"width\":1664,\"height\":928},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\/\/www.viz-note.com\/pl\/normalized-vs-denormalized-erd-read-heavy-workloads\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Home\",\"item\":\"https:\/\/www.viz-note.com\/pl\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"Por\u00f3wnanie: znormalizowane vs. nieznormalizowane strategie diagram\u00f3w relacji encji dla obci\u0105\u017ce\u0144 skupionych na odczytach\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\/\/www.viz-note.com\/pl\/#website\",\"url\":\"https:\/\/www.viz-note.com\/pl\/\",\"name\":\"Viz Note Polish - AI Insights & Software Industry Updates\",\"description\":\"\",\"publisher\":{\"@id\":\"https:\/\/www.viz-note.com\/pl\/#organization\"},\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\/\/www.viz-note.com\/pl\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":{\"@type\":\"PropertyValueSpecification\",\"valueRequired\":true,\"valueName\":\"search_term_string\"}}],\"inLanguage\":\"pl-PL\"},{\"@type\":\"Organization\",\"@id\":\"https:\/\/www.viz-note.com\/pl\/#organization\",\"name\":\"Viz Note Polish - AI Insights & Software Industry Updates\",\"url\":\"https:\/\/www.viz-note.com\/pl\/\",\"logo\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"pl-PL\",\"@id\":\"https:\/\/www.viz-note.com\/pl\/#\/schema\/logo\/image\/\",\"url\":\"https:\/\/www.viz-note.com\/pl\/wp-content\/uploads\/sites\/11\/2025\/03\/cropped-viz-note-logo.png\",\"contentUrl\":\"https:\/\/www.viz-note.com\/pl\/wp-content\/uploads\/sites\/11\/2025\/03\/cropped-viz-note-logo.png\",\"width\":512,\"height\":512,\"caption\":\"Viz Note Polish - AI Insights & Software Industry Updates\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\/\/www.viz-note.com\/pl\/#\/schema\/logo\/image\/\"}},{\"@type\":\"Person\",\"@id\":\"https:\/\/www.viz-note.com\/pl\/#\/schema\/person\/d69595112293b803501f7b381be28255\",\"name\":\"vpadmin\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"pl-PL\",\"@id\":\"https:\/\/www.viz-note.com\/pl\/#\/schema\/person\/image\/\",\"url\":\"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/56e0eb902506d9cea7c7e209205383146b8e81c0ef2eff693d9d5e0276b3d7e3?s=96&d=mm&r=g\",\"contentUrl\":\"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/56e0eb902506d9cea7c7e209205383146b8e81c0ef2eff693d9d5e0276b3d7e3?s=96&d=mm&r=g\",\"caption\":\"vpadmin\"},\"sameAs\":[\"https:\/\/www.viz-note.com\"],\"url\":\"https:\/\/www.viz-note.com\/pl\/author\/vpadmin\/\"}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"Znormalizowane vs denormalizowane ERD dla obci\u0105\u017ce\u0144 odczytu","description":"Por\u00f3wnaj strategie ERD znormalizowane i denormalizowane dla baz danych o du\u017cym obci\u0105\u017ceniu odczytu. Naucz si\u0119 zasad wymiany, wp\u0142yw\u00f3w na wydajno\u015b\u0107 oraz ram decyzyjnych przy projektowaniu schemat\u00f3w.","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/www.viz-note.com\/pl\/normalized-vs-denormalized-erd-read-heavy-workloads\/","og_locale":"pl_PL","og_type":"article","og_title":"Znormalizowane vs denormalizowane ERD dla obci\u0105\u017ce\u0144 odczytu","og_description":"Por\u00f3wnaj strategie ERD znormalizowane i denormalizowane dla baz danych o du\u017cym obci\u0105\u017ceniu odczytu. Naucz si\u0119 zasad wymiany, wp\u0142yw\u00f3w na wydajno\u015b\u0107 oraz ram decyzyjnych przy projektowaniu schemat\u00f3w.","og_url":"https:\/\/www.viz-note.com\/pl\/normalized-vs-denormalized-erd-read-heavy-workloads\/","og_site_name":"Viz Note Polish - AI Insights & Software Industry Updates","article_published_time":"2026-04-10T03:47:41+00:00","og_image":[{"width":1664,"height":928,"url":"https:\/\/www.viz-note.com\/pl\/wp-content\/uploads\/sites\/11\/2026\/04\/normalized-vs-denormalized-erd-strategies-infographic.jpg","type":"image\/jpeg"}],"author":"vpadmin","twitter_card":"summary_large_image","twitter_misc":{"Napisane przez":"vpadmin","Szacowany czas czytania":"11 minut"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"Article","@id":"https:\/\/www.viz-note.com\/pl\/normalized-vs-denormalized-erd-read-heavy-workloads\/#article","isPartOf":{"@id":"https:\/\/www.viz-note.com\/pl\/normalized-vs-denormalized-erd-read-heavy-workloads\/"},"author":{"name":"vpadmin","@id":"https:\/\/www.viz-note.com\/pl\/#\/schema\/person\/d69595112293b803501f7b381be28255"},"headline":"Por\u00f3wnanie: znormalizowane vs. nieznormalizowane strategie diagram\u00f3w relacji encji dla obci\u0105\u017ce\u0144 skupionych na odczytach","datePublished":"2026-04-10T03:47:41+00:00","mainEntityOfPage":{"@id":"https:\/\/www.viz-note.com\/pl\/normalized-vs-denormalized-erd-read-heavy-workloads\/"},"wordCount":2153,"publisher":{"@id":"https:\/\/www.viz-note.com\/pl\/#organization"},"image":{"@id":"https:\/\/www.viz-note.com\/pl\/normalized-vs-denormalized-erd-read-heavy-workloads\/#primaryimage"},"thumbnailUrl":"https:\/\/www.viz-note.com\/pl\/wp-content\/uploads\/sites\/11\/2026\/04\/normalized-vs-denormalized-erd-strategies-infographic.jpg","keywords":["academic","erd"],"articleSection":["Database Design"],"inLanguage":"pl-PL"},{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/www.viz-note.com\/pl\/normalized-vs-denormalized-erd-read-heavy-workloads\/","url":"https:\/\/www.viz-note.com\/pl\/normalized-vs-denormalized-erd-read-heavy-workloads\/","name":"Znormalizowane vs denormalizowane ERD dla obci\u0105\u017ce\u0144 odczytu","isPartOf":{"@id":"https:\/\/www.viz-note.com\/pl\/#website"},"primaryImageOfPage":{"@id":"https:\/\/www.viz-note.com\/pl\/normalized-vs-denormalized-erd-read-heavy-workloads\/#primaryimage"},"image":{"@id":"https:\/\/www.viz-note.com\/pl\/normalized-vs-denormalized-erd-read-heavy-workloads\/#primaryimage"},"thumbnailUrl":"https:\/\/www.viz-note.com\/pl\/wp-content\/uploads\/sites\/11\/2026\/04\/normalized-vs-denormalized-erd-strategies-infographic.jpg","datePublished":"2026-04-10T03:47:41+00:00","description":"Por\u00f3wnaj strategie ERD znormalizowane i denormalizowane dla baz danych o du\u017cym obci\u0105\u017ceniu odczytu. Naucz si\u0119 zasad wymiany, wp\u0142yw\u00f3w na wydajno\u015b\u0107 oraz ram decyzyjnych przy projektowaniu schemat\u00f3w.","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/www.viz-note.com\/pl\/normalized-vs-denormalized-erd-read-heavy-workloads\/#breadcrumb"},"inLanguage":"pl-PL","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/www.viz-note.com\/pl\/normalized-vs-denormalized-erd-read-heavy-workloads\/"]}]},{"@type":"ImageObject","inLanguage":"pl-PL","@id":"https:\/\/www.viz-note.com\/pl\/normalized-vs-denormalized-erd-read-heavy-workloads\/#primaryimage","url":"https:\/\/www.viz-note.com\/pl\/wp-content\/uploads\/sites\/11\/2026\/04\/normalized-vs-denormalized-erd-strategies-infographic.jpg","contentUrl":"https:\/\/www.viz-note.com\/pl\/wp-content\/uploads\/sites\/11\/2026\/04\/normalized-vs-denormalized-erd-strategies-infographic.jpg","width":1664,"height":928},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/www.viz-note.com\/pl\/normalized-vs-denormalized-erd-read-heavy-workloads\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Home","item":"https:\/\/www.viz-note.com\/pl\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"Por\u00f3wnanie: znormalizowane vs. nieznormalizowane strategie diagram\u00f3w relacji encji dla obci\u0105\u017ce\u0144 skupionych na odczytach"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/www.viz-note.com\/pl\/#website","url":"https:\/\/www.viz-note.com\/pl\/","name":"Viz Note Polish - AI Insights & Software Industry Updates","description":"","publisher":{"@id":"https:\/\/www.viz-note.com\/pl\/#organization"},"potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/www.viz-note.com\/pl\/?s={search_term_string}"},"query-input":{"@type":"PropertyValueSpecification","valueRequired":true,"valueName":"search_term_string"}}],"inLanguage":"pl-PL"},{"@type":"Organization","@id":"https:\/\/www.viz-note.com\/pl\/#organization","name":"Viz Note Polish - AI Insights & Software Industry Updates","url":"https:\/\/www.viz-note.com\/pl\/","logo":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"pl-PL","@id":"https:\/\/www.viz-note.com\/pl\/#\/schema\/logo\/image\/","url":"https:\/\/www.viz-note.com\/pl\/wp-content\/uploads\/sites\/11\/2025\/03\/cropped-viz-note-logo.png","contentUrl":"https:\/\/www.viz-note.com\/pl\/wp-content\/uploads\/sites\/11\/2025\/03\/cropped-viz-note-logo.png","width":512,"height":512,"caption":"Viz Note Polish - AI Insights & Software Industry Updates"},"image":{"@id":"https:\/\/www.viz-note.com\/pl\/#\/schema\/logo\/image\/"}},{"@type":"Person","@id":"https:\/\/www.viz-note.com\/pl\/#\/schema\/person\/d69595112293b803501f7b381be28255","name":"vpadmin","image":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"pl-PL","@id":"https:\/\/www.viz-note.com\/pl\/#\/schema\/person\/image\/","url":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/56e0eb902506d9cea7c7e209205383146b8e81c0ef2eff693d9d5e0276b3d7e3?s=96&d=mm&r=g","contentUrl":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/56e0eb902506d9cea7c7e209205383146b8e81c0ef2eff693d9d5e0276b3d7e3?s=96&d=mm&r=g","caption":"vpadmin"},"sameAs":["https:\/\/www.viz-note.com"],"url":"https:\/\/www.viz-note.com\/pl\/author\/vpadmin\/"}]}},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.viz-note.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1713","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.viz-note.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.viz-note.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.viz-note.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.viz-note.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=1713"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.viz-note.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1713\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.viz-note.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media\/1714"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.viz-note.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1713"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.viz-note.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1713"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.viz-note.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=1713"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}