Нормализация — это процесс проектирования базы данных с целью устранения аномалий, связанных с вводом, обновлением и удалением данных, а также повышения эффективности работы с ними. В процессе нормализации база данных разделяется на отдельные таблицы, в которых хранятся связанные между собой данные. Это позволяет избежать избыточности данных и повысить их целостность.
Нормальная форма используется для описания структуры таблицы в базе данных, где каждая следующая нормальная форма повышает уровень нормализации данных. Всего существует несколько нормальных форм, начиная с первой нормальной формы (1NF) и заканчивая пятой нормальной формой (5NF).
Первая нормальная форма (1NF) требует, чтобы каждая ячейка таблицы содержала только одно значение и не было повторений строк.
Вторая нормальная форма (2NF) подразумевает, что для того, чтобы таблица находилась в 2NF, она должна находиться в 1NF и каждое не ключевое поле зависит от всех полей, составляющих первичный ключ.
Третья нормальная форма (3NF) означает, что таблица должна находиться в 2NF и не должно существовать транзитивных зависимостей полей, то есть поле не должно зависеть от других не ключевых полей, кроме первичного ключа.
Определение понятий
Нормальные формы (НФ) представляют собой практические правила для проверки и оценки качества структуры базы данных и гарантируют отсутствие аномалий при выполнении операций обновления, вставки и удаления данных. Существует несколько нормальных форм, начиная от первой и заканчивая пятой, каждая из которых представляет собой более строгий набор требований к структуре данных.
Первая нормальная форма (1НФ) требует, чтобы все атрибуты в таблице были атомарными, то есть не могли быть разделены на более мелкие части. Вторая нормальная форма (2НФ) требует, чтобы всякая неключевая атрибутная зависимость относилась только к первичному ключу. Третья нормальная форма (3НФ) требует отсутствия транзитивных зависимостей между атрибутами.
Более высокие нормальные формы, такие как четвертая (4НФ) и пятая (5НФ), представляют собой более сложные требования и рассматривают особенности многозначного зависимости и множественных возможностей связи.
При проектировании базы данных важно стремиться к высокой степени нормализации, чтобы устранить избыточность данных и предотвратить аномалии. Однако, слишком высокая нормализация может привести к сложности запросов и медленной производительности, поэтому необходимо найти баланс между нормализацией и эффективностью.
Нормализация в базах данных
Основная цель нормализации данных заключается в разделении таблиц на более мелкие и более логически связанные составляющие. В результате этого процесса данные становятся более компактными, легче поддерживаются и проще модифицируются.
Существует несколько нормальных форм, каждая из которых определяет определенные требования к структуре базы данных. Наиболее распространенными являются первая, вторая и третья нормальные формы (1НФ, 2НФ и 3НФ). Они определяют, какие типы зависимостей могут существовать между атрибутами таблицы и как эти зависимости следует обрабатывать.
При проектировании базы данных рекомендуется следовать правилам нормализации, чтобы избежать проблем с целостностью данных и упростить процессы обработки информации. Нормализация помогает улучшить эффективность запросов к базе данных, уменьшить размер хранилища данных и упростить процессы внесения изменений.
Однако следует помнить, что нормализация может создавать некоторую избыточность данных, так как в результате разделения таблиц могут появляться дубликаты информации. Поэтому при проектировании базы данных важно найти правильный баланс между нормализацией и удобством использования данных.
Нормальные формы
Существует несколько уровней нормальных форм, каждый из которых имеет свои условия и правила. Цель нормализации данных состоит в устранении избыточности, зависимостей и аномалий, что позволяет повысить надежность и эффективность базы данных.
Первую нормальную форму (1НФ) достигают, устраняя повторяющиеся группы данных и введении первичного ключа. Вторая нормальная форма (2НФ) устраняет функциональные зависимости от неполного первичного ключа. Третья нормальная форма (3НФ) устраняет транзитивные зависимости и решает проблему множественных непересекающихся зависимостей. Дальнейшие нормальные формы (например, четвертая и пятая) могут быть полезны в случаях сложных структур данных, но их применение редко требуется в повседневной работе с базами данных.
Для достижения нормальных форм необходимо проанализировать структуру данных, выделить сущности и связи между ними, а затем применить определенные процедуры нормализации. Это требует глубокого понимания требований и характеристик конкретной базы данных и часто требует итеративного процесса.
Применение нормальных форм позволяет создавать более гибкие, эффективные и надежные базы данных. Это основополагающий принцип реляционной модели данных и позволяет обеспечить правильное хранение, обработку и доступ к информации.
| НФ | Описание |
|---|---|
| 1НФ | Устранение повторяющихся групп данных и введение первичного ключа |
| 2НФ | Устранение функциональных зависимостей от неполного первичного ключа |
| 3НФ | Устранение транзитивных зависимостей и множественных непересекающихся зависимостей |
Первая нормальная форма (1НФ)
Другими словами, в 1НФ запрещено использование составных атрибутов и многозначных атрибутов, которые могут содержать несколько значений в одной ячейке.
В таблице, удовлетворяющей 1НФ, каждая ячейка должна содержать только одно значение, а для хранения множества значений должны использоваться отдельные строки.
Преобразование таблицы в 1НФ требует атомарности всех атрибутов. Если таблица не соответствует 1НФ, то для достижения этой нормальной формы может потребоваться разделение составных атрибутов на отдельные атрибуты или объединение нескольких атрибутов в один.
Принципы 1НФ обеспечивают упорядоченность и структурную целостность данных, что является важным условием для эффективного и надежного хранения информации в базах данных.
Вторая нормальная форма (2НФ)
Для того чтобы база данных соответствовала 2НФ, необходимо выполнение двух условий:
- Она должна быть в 1НФ.
- Каждый неключевой атрибут должен полностью зависеть от первичного ключа.
Использование 2НФ позволяет устранить избыточность данных и предотвратить вставку, обновление или удаление данных, нарушающих целостность базы данных.
Для примера рассмотрим таблицу «Заказы», содержащую следующие атрибуты:
| Заказный номер | Дата заказа | Тип товара | Наименование товара | Цена |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 01.01.2020 | Электроника | Телевизор | 10000 |
| 1 | 01.01.2020 | Электроника | Смартфон | 5000 |
| 2 | 05.02.2020 | Одежда | Куртка | 3000 |
В данном примере атрибуты «Тип товара» и «Наименование товара» являются функциональным зависимыми от «Заказного номера», но не полностью зависят от составного ключа «Заказный номер» и «Дата заказа». Это нарушает условия 2НФ.
Для исправления такой ситуации необходимо выделить зависимый от заказного номера атрибут «Тип товара» в отдельную таблицу «Товары». В результате таблица «Заказы» будет содержать только первичный ключ «Заказный номер» и внешний ключ «Товарный номер», а в таблице «Товары» будут храниться все остальные атрибуты, связанные с товарами.
Третья нормальная форма (3НФ)
Основная идея третьей нормальной формы заключается в том, что каждый неключевой атрибут должен зависеть только от ключа целиком, а не от его составных частей или других неключевых атрибутов.
Чтобы привести таблицу к третьей нормальной форме, необходимо выполнить следующие шаги:
- Убрать повторяющиеся группы атрибутов, выделив их в отдельные таблицы.
- Выделить ключевые атрибуты в отдельную таблицу.
- Установить связи между таблицами с помощью внешних ключей.
- Устранить транзитивные зависимости между атрибутами в каждой таблице.
Третья нормальная форма улучшает структуру базы данных, делает ее более гибкой и избавляет от излишней дубликации данных. Это позволяет упростить запросы и обновление данных, а также повысить скорость выполнения операций.
Однако, следует помнить, что достижение третьей нормальной формы может потребовать сложных операций объединения таблиц, что может снизить производительность при выполнении запросов, особенно в случае больших объемов данных.