Нормализация базы данных

Дата публикации: 04 июля 2023

Среднее время чтения: 2 минут(ы)

Поделиться в соцсетях:

Содержание

Определение
Основные принципы
Преимущества
Процесс
Типичные проблемы
Пример
Дополнительные техники и расширения
Шестая нормальная форма (6НФ)
Основные идеи 6НФ

Нормализация баз данных является важным процессом в их проектировании. Она помогает организовать данные таким образом, чтобы они были структурированы, эффективно управляемы и минимизировали избыточность информации.

Определение

Нормализация баз данных — это методология, направленная на организацию данных в БД с целью минимизации избыточности и устранения аномалий при внесении изменений. Она основана на принципах функциональных зависимостей, которые определяют связи между атрибутами таблицы.

Значение нормализации для эффективного управления

Она имеет ряд преимуществ, которые способствуют эффективному управлению биг дата.

Основные принципы

Первая нормальная форма (1НФ):

Это основной уровень нормализации, где все атрибуты являются атомарными, то есть не разделяются на более мелкие части. Каждая ячейка содержит только одно значение.

Вторая нормальная форма (2НФ):

На этом уровне каждый атрибут должен полностью зависеть от ее первичного ключа. Если есть атрибуты, которые зависят только от части первичного ключа, то они должны быть выделены в отдельные таблицы.

Третья нормальная форма (3НФ):

Здесь каждый атрибут должен зависеть только от первичного ключа или от других атрибутов, но не от других неключевых атрибутов. Любая зависимость между неключевыми атрибутами должна быть удалена путем создания отдельных таблиц.

Нормальная форма Бойса-Кодда (НФБК) является одной из расширенных форм нормализации БД. Она была предложена в целях устранения аномалий, связанных с множественными зависимостями и сохранения свойств предыдущих нормальных форм.

НФБК требует, чтобы каждый неключевой атрибут полностью зависел от каждого потенциального ключа, а не только от части ключа. Это позволяет избежать аномалий при обновлении данных.

НФБК предполагает, что все зависимости функциональных зависимостей в БД будут относиться только к ключам. Если существуют зависимости, не относящиеся к ключу, таблицы должны быть разделены на отдельные.

Применение НФБК может сделать ее более сложной и требовательной к запросам, но при правильном использовании она способствует поддержанию целостности данных и избеганию аномалий при обновлении информации.

Преимущества

Устранение избыточности

Она помогает устранить избыточность данных путем разделения информации на более мелкие и логически связанные таблицы. Это снижает объем хранимой информации и обеспечивает ее целостность и последовательность.

Улучшение структуры

Способствует улучшению структуры БД. Она разбивает данные на логически связанные таблицы, для более понятного и легкого администрирования и обслуживания.

Повышение эффективности запросов и операций

Этот процесс упрощает выполнение запросов и операций. Благодаря правильной организации, система может эффективно обрабатывать запросы, извлекать информацию и выполнять операции над данными.

Процесс

Анализ и идентификация

Процесс нормализации начинается с анализа и идентификации функциональных зависимостей между атрибутами таблицы. Функциональная зависимость определяет, какие атрибуты зависят от других.
Разделение

На следующем этапе происходит разделение таблиц на основе функциональных зависимостей. Атрибуты, которые зависят только от части ключа, выделяются в отдельные таблицы.
Создание связей

После разделения создаются связи между ними с использованием первичных и внешних ключей. Это обеспечивает целостность данных и связь между различными таблицами.

Типичные проблемы

Потеря информации при разделении

Одной из типичных проблем при нормализации является потеря информации при разделении данных. В некоторых случаях разделение может привести к тому, что исходная информация не может быть полностью восстановлена.

Увеличение сложности запросов и операций

Нормализация может увеличить сложность написания запросов и выполнения операций, особенно в случаях, когда информация из нескольких таблиц должна быть объединена для получения полной картины.

Проблемы с производительностью при использовании связей

Использование связей может привести к проблемам с производительностью при выполнении сложных запросов. Необходимо тщательно проектировать индексы и оптимизировать запросы для достижения лучшей производительности.

Пример

Описание исходной БД

Представим базу данных, содержащую информацию о студентах, курсах и оценках. Исходная БД состоит из одной таблицы, содержащей все атрибуты в одном месте.

Процесс нормализации

Он включает анализ функциональных зависимостей и разделение биг дата на несколько таблиц на основе этих зависимостей.

Результаты

В результате мы получаем несколько таблиц, связанных между собой через ключевые поля. Каждая из них содержит только необходимые атрибуты и отражает логическую структуру данных.

Дополнительные техники и расширения

Четвертая нормальная форма (4НФ):

Эта форма стремится к устранению многозначных, а также зависимостей от множества значений. Она разделяет множественные значения атрибутов в отдельные таблицы и связывает их с основной.

Пятая нормальная форма (5НФ):

Также известная как проекционная (ПНФ), она обрабатывает многозначные, а также зависимости от множества значений, где атрибуты зависят от подмножества значений в множестве.

Нормализация временных данных

Применяется к базам, в которых хранятся временные данные, такие как история изменений или последовательность событий.

Шестая нормальная форма (6НФ)

6НФ является расширением предыдущих и относится к более сложным концепциям. Она была предложена для обработки многовариантных зависимостей в многомерных базах данных.

6НФ имеет дело с ситуациями, когда есть атрибуты, зависящие от множества многозначных зависимостей. Она стремится к устранению аномалий и избыточности, связанных с многовариантными зависимостями.

Основные идеи 6НФ:

Если существует несколько независимых многовариантных зависимостей в пределах одной таблицы, они могут быть разделены на отдельные таблицы, что способствует более гибкому и эффективному управлению.

Разделенные таблицы связываются между собой через связи, обеспечивая целостность информации и возможность получения полной картины при необходимости.

6НФ позволяет эффективно обрабатывать сложные аналитические запросы и агрегированную информацию, учитывая многовариантные зависимости.

Применение 6НФ требует глубокого понимания структуры данных и анализа зависимостей в многомерных БД. Она часто используется в контексте сложных информационных систем, таких как хранилища и системы аналитики данных, где требуется высокая степень их структурированности и точности.

Однако в большинстве случаев, применение 6НФ может быть излишним и привести к излишней сложности структуры и запросов. Поэтому необходимо оценить конкретные потребности и характеристики системы перед принятием решения о применении 6НФ.

Этот процесс является важным инструментом для эффективного управления данными. Он помогает устранить избыточность и повысить эффективность запросов. Однако при его применении необходимо учитывать потенциальные проблемы и выбирать соответствующие расширения и техники в зависимости от конкретных потребностей.