Нормализация данных — это процесс структурирования данных в базе данных в соответствии с определенными правилами, чтобы уменьшить избыточность и улучшить целостность данных. Этот процесс включает декомпозицию больших таблиц на более мелкие и менее избыточные структуры, что помогает избежать аномалий в данных и облегчает их управление.

Цели и задачи нормализации

Основной целью нормализации является снижение избыточности данных и увеличение целостности. Это достигается через ряд задач:

  • Устранение дублирования данных: Нормализация помогает удалить дублирующиеся данные из разных таблиц, что обеспечивает более эффективное использование пространства и упрощает обслуживание данных.
  • Организация данных по функциональным зависимостям: Данные организуются таким образом, чтобы каждый атрибут в таблице был зависим только от первичного ключа.
  • Повышение гибкости базы данных: Хорошо спроектированная база данных легко адаптируется к изменениям, таким как добавление новых типов данных или отношений без необходимости масштабной перестройки существующих структур.

Преимущества нормализованных данных

Преимущества нормализации многочисленны и важны для поддержания здоровой базы данных:

  • Повышенная целостность данных: Нормализация помогает обеспечить целостность данных, минимизируя вероятность возникновения ошибок из-за избыточности данных и некорректных зависимостей.
  • Улучшение производительности запросов: Хотя нормализация может потенциально увеличить количество запросов или сделать их более сложными из-за декомпозиции таблиц, она также может повысить эффективность операций поиска и обновления, уменьшив объем обрабатываемых данных.
  • Облегчение масштабирования: Нормализованные данные легче масштабировать в терминах расширения функциональности системы, так как изменения в одной части системы меньше влияют на другие.
  • Снижение затрат на обслуживание: Базы данных с меньшим количеством избыточности и более четкой структурой легче поддерживать и обновлять, что сокращает время и ресурсы, необходимые для обслуживания системы.

Функциональные зависимости

Определение функциональной зависимости

Функциональная зависимость в контексте баз данных описывает отношение между двумя множествами атрибутов в таблице. Основной принцип состоит в том, что значение одного набора атрибутов (зависимая часть) может быть однозначно определено значениями другого набора атрибутов (детерминант). Если для каждого уникального значения детерминанта существует строго одно значение зависимой части, то говорят, что между этими атрибутами существует функциональная зависимость.

Типы функциональных зависимостей

  • Полная функциональная зависимость: Этот тип зависимости означает, что атрибут B полностью зависит от атрибута A (или группы атрибутов A), и никакая часть A не может быть исключена без потери этой зависимости.
  • Частичная функциональная зависимость: Происходит, когда атрибут B зависит только от части составного ключа A, а не от всего ключа целиком. Это указывает на то, что схема не находится во второй нормальной форме.
  • Транзитивная функциональная зависимость: Существует, когда атрибут B зависит от атрибута A через посредство другого атрибута C. То есть A функционально определяет C, который в свою очередь функционально определяет B.

Определение ключей

  • Потенциальные ключи: Это комбинации атрибутов, которые могут уникально идентифицировать каждую запись в таблице. Потенциальные ключи должны содержать минимально необходимое количество атрибутов для обеспечения уникальности.
  • Первичные ключи: Из потенциальных ключей выбирается один, который будет использоваться для уникальной идентификации записей в таблице. Первичный ключ не должен содержать нулевых значений и его значение должно быть уникальным для каждой записи.
  • Альтернативные ключи: Это потенциальные ключи, которые не были выбраны в качестве первичного ключа. Они также могут уникально идентифицировать записи в таблице, но не используются в качестве основного средства идентификации.

Функциональные зависимости играют критическую роль в процессе нормализации баз данных, поскольку они позволяют определить, как атрибуты связаны друг с другом, и как эти связи могут быть оптимизированы для снижения избыточности и повышения целостности данных.

Аномалии в ненормализованных данных

Аномалии вставки

Аномалии вставки возникают, когда добавление новых данных в ненормализованную таблицу становится сложным или невозможным без наличия всех необходимых атрибутов. Например, если таблица содержит данные о продуктах и заказах, и необходимо добавить информацию о новом продукте, который еще не был заказан, может возникнуть проблема, если таблица требует наличия данных о заказе для каждого продукта. В результате, чтобы вставить информацию о новом продукте, приходится либо вводить неполные или фиктивные данные о заказе, либо вообще не добавлять продукт.

Аномалии удаления

Аномалии удаления происходят, когда удаление набора данных из таблицы приводит к потере другой важной информации, не связанной непосредственно с удаленной записью. Примером может служить ситуация, когда в таблице хранятся сведения о сотрудниках и отделах, и последний сотрудник определенного отдела уходит из компании. Удаление этого сотрудника из таблицы приведет к тому, что информация об отделе также будет потеряна, если не будет других сотрудников, связанных с этим отделом.

Аномалии обновления

Аномалии обновления возникают, когда изменение данных в одной части таблицы требует множественных обновлений в других частях таблицы из-за дублирования информации. Если информация об адресе поставщика дублируется в каждой строке, где упоминается поставщик, то обновление адреса поставщика потребует изменения в каждой строке, где этот адрес появляется. Это не только увеличивает объем работы и риск ввода ошибок, но и потребляет больше ресурсов системы.

Эти аномалии указывают на проблемы в дизайне базы данных, которые могут быть решены с помощью адекватной нормализации. Нормализация помогает разделить данные на логически обоснованные таблицы, уменьшая дублирование и минимизируя риски, связанные с аномалиями вставки, удаления и обновления.

Первая нормальная форма (1NF)

Определение 1NF

Первая нормальная форма (1NF) является базовым уровнем нормализации, который должен быть достигнут в базе данных. Таблица считается находящейся в 1NF, если все её столбцы содержат только атомарные (неделимые) значения, и каждое значение в столбце относится к одному и тому же типу данных. Каждая запись должна быть уникальной, что обеспечивается наличием уникального идентификатора, или первичного ключа.

Требования для приведения к 1NF

Для того чтобы таблица соответствовала первой нормальной форме, она должна удовлетворять следующим требованиям:

  • Атомарность значений: Все столбцы должны содержать только одно значение в каждой ячейке, а не наборы значений или повторяющиеся группы.
  • Уникальность записей: Каждая строка в таблице должна быть уникальной, часто это достигается путем введения уникального идентификатора, известного как первичный ключ.
  • Однородность столбцов: Все данные в каждом столбце должны быть одного и того же типа, и должны быть оформлены согласно одному и тому же стандарту форматирования данных.

Атомарность значений

Атомарность значений означает, что каждое значение в столбце должно быть неделимым без потери его смысла или целостности. Например, столбец, содержащий список телефонных номеров, нарушает 1NF, так как каждый телефонный номер должен быть представлен отдельно, чтобы обеспечить атомарность данных.

Устранение повторяющихся групп

Устранение повторяющихся групп данных — ключевой шаг в достижении 1NF. Это означает, что любые повторяющиеся данные должны быть разделены на отдельные, логически связанные таблицы. Например, если таблица содержит несколько контактных номеров для одного лица в одном столбце, эти номера должны быть вынесены в отдельную таблицу, где каждый номер будет представлен в отдельной строке с ссылкой на исходное лицо через первичный ключ.

Переход к первой нормальной форме требует внимательного анализа структуры данных и может потребовать значительного переосмысления существующей схемы базы данных, но это критически важно для обеспечения целостности и эффективности базы данных.

Вторая нормальная форма (2NF)

Определение 2NF

Вторая нормальная форма (2NF) — это следующий уровень нормализации после 1NF. Таблица считается находящейся в 2NF, если она уже в 1NF и все неключевые атрибуты полностью функционально зависят от первичного ключа, а не только от его части. Это устраняет функциональные зависимости, при которых некоторые атрибуты зависят только от части составного ключа.

Функциональная зависимость от части составного ключа

Если таблица имеет составной ключ, состоящий из более чем одного атрибута, каждый атрибут, который не является частью ключа, должен зависеть от всего ключа полностью, а не только от его части. Например, если у нас есть таблица с полями (StudentID, CourseID, EnrollmentDate), где составной ключ это (StudentID, CourseID), и есть поле Grade, которое зависит только от CourseID, это нарушает правила 2NF, так как Grade не зависит от всего составного ключа.

Приведение к 2NF через декомпозицию отношений

Для приведения таблицы к 2NF необходимо выполнить декомпозицию отношений, чтобы устранить частичные зависимости:

  1. Идентификация частичных зависимостей: Определите все атрибуты, которые зависят только от части составного ключа.
  2. Разделение таблиц: Создайте новые таблицы, чтобы изолировать атрибуты, зависящие только от части ключа. Каждая новая таблица должна включать атрибуты, зависящие от одного и того же компонента ключа, и этот компонент должен стать первичным ключом новой таблицы.
  3. Обеспечение ссылочной целостности: Установите внешние ключи между новыми таблицами и исходной таблицей для поддержания взаимосвязи данных. Это поможет сохранить логическую целостность данных при разделении таблиц.

Например, можно разделить исходную таблицу на две: одна для хранения данных о курсах (CourseID, CourseName) и другая для хранения данных о записях студентов на курсы (StudentID, CourseID, Grade), где каждый студент и курс связаны через CourseID.

Применение 2NF позволяет уменьшить избыточность данных и упростить их обслуживание, улучшая тем самым целостность и производительность базы данных.

Третья нормальная форма (3NF)

Определение 3NF

Третья нормальная форма (3NF) достигается, когда таблица уже находится во второй нормальной форме (2NF) и все её атрибуты не только полностью зависят от первичного ключа, но также не зависят транзитивно от других неключевых атрибутов. Это означает, что каждый атрибут в таблице должен быть непосредственно зависим только от первичного ключа, и не должен быть зависим через другой неключевой атрибут.

Транзитивные зависимости

Транзитивная зависимость в базе данных происходит, когда один неключевой атрибут зависит от другого неключевого атрибута, который, в свою очередь, зависит от первичного ключа таблицы. Например, если у нас есть таблица с атрибутами (EmployeeID, Department, DepartmentLocation), где DepartmentLocation зависит от Department, который зависит от EmployeeID, то существует транзитивная зависимость между EmployeeID и DepartmentLocation через Department.

Приведение к 3NF через декомпозицию отношений

Для устранения транзитивных зависимостей и достижения 3NF, необходимо выполнить следующие шаги:

  1. Идентификация транзитивных зависимостей: Определите все случаи, когда атрибут зависит от другого неключевого атрибута.
  2. Разделение таблиц: Создайте новые таблицы для атрибутов, которые являются промежуточными в транзитивных зависимостях. Эти атрибуты должны стать первичными ключами в новых таблицах.
  3. Организация внешних ключей: Установите внешние ключи между разделенными таблицами для сохранения логических и функциональных связей между данными.

Примером может служить разделение первоначальной таблицы на две: одна для хранения информации о сотрудниках и отделах (EmployeeID, Department), и другая для хранения информации о расположении отделов (Department, DepartmentLocation). Таким образом, DepartmentLocation теперь зависит непосредственно от Department, а не от EmployeeID через Department.

Достижение 3NF позволяет значительно сократить избыточность данных и упростить обслуживание базы данных, улучшая общую производительность и устойчивость к ошибкам при обновлении данных.

Нормальная форма Бойса-Кодда (BCNF)

Определение BCNF

Нормальная форма Бойса-Кодда (BCNF) — это усиленная версия третьей нормальной формы (3NF), предназначенная для дальнейшего устранения аномалий и зависимостей в базе данных. Таблица находится в BCNF, если она удовлетворяет 3NF и каждая её функциональная зависимость — такая, что детерминант является суперключом. Это означает, что каждый атрибут, который функционально определяется другими атрибутами, должен быть определен только суперключами, а не любыми подмножествами, которые не являются ключами.

Различия между 3NF и BCNF

Основное отличие между 3NF и BCNF заключается в строгости управления зависимостями:

  • 3NF позволяет функциональные зависимости от любых ключей (не обязательно суперключей), если неключевые атрибуты не зависят транзитивно от первичных ключей.
  • BCNF требует, чтобы каждая зависимость имела своим источником только суперключ, устраняя таким образом даже те зависимости, которые допускаются в 3NF, если детерминант не является суперключом.

Приведение к BCNF

Приведение к BCNF часто требует более глубокой декомпозиции таблиц, чем это необходимо для 3NF, особенно в случаях, когда существуют зависимости от составных ключей. Это можно выполнить следующим образом:

  1. Анализ функциональных зависимостей: Определите все функциональные зависимости в таблице и проверьте, являются ли детерминанты этих зависимостей суперключами.
  2. Декомпозиция таблиц: Если детерминант не является суперключом, разделите таблицу так, чтобы зависимый атрибут был включен в новую таблицу вместе с его детерминантом, который должен быть суперключом новой таблицы.
  3. Обеспечение ссылочной целостности: Установите внешние ключи между разделенными таблицами, чтобы поддерживать связи между данными после их разделения.

Пример: Если в таблице есть поля (ProfessorID, CourseID, CourseName), где CourseName зависит только от CourseID, это нарушает BCNF, так как CourseID не является суперключом. Разделив эту таблицу на две таблицы, одна для (CourseID, CourseName) и другая для (ProfessorID, CourseID), мы достигнем соответствия BCNF.

BCNF ценится за свою способность минимизировать избыточность и улучшать целостность данных, делая базу данных более надежной и эффективной для обработки запросов и обслуживания.

Денормализация данных

Причины и цели денормализации

Денормализация данных — это процесс внесения намеренной избыточности в базу данных, обычно проводимый после нормализации. Основная цель денормализации — улучшить производительность системы за счет сокращения количества объединений таблиц и обращений к базе данных, что особенно важно в больших и сложных системах. Причины для денормализации включают:

  • Улучшение времени отклика: Уменьшение количества необходимых объединений таблиц может значительно сократить время выполнения запросов.
  • Упрощение запросов: Денормализация может сделать запросы более простыми и понятными, уменьшив сложность обработки данных.
  • Повышение эффективности на запись: В некоторых случаях денормализация может ускорить процессы записи данных, например, при логировании больших объемов операционных данных.

Компромисс между производительностью и избыточностью

Денормализация требует взвешенного подхода, так как введение избыточности данных повышает риск появления ошибок и усложняет процессы обновления данных. Ключевой аспект заключается в выборе тех мест, где избыточность может дать наибольшее улучшение производительности, не приводя при этом к значительному ухудшению управляемости данных. Решения о денормализации часто принимаются на основе анализа частоты и типа операций чтения по сравнению с операциями записи.

Контролируемая избыточность

Контролируемая избыточность означает, что денормализация проводится с предварительным планированием и анализом, чтобы избежать неуправляемого роста и дублирования данных. Например, может быть рационально сохранить некоторые часто запрашиваемые агрегатные данные, такие как итоговые суммы продаж по месяцам, в отдельной таблице, чтобы избежать необходимости их повторного вычисления при каждом запросе. Такой подход помогает улучшить производительность за счет сокращения вычислительной нагрузки на систему.

Процесс денормализации требует тщательного подхода и четкого понимания целей и последствий. Он должен быть направлен на достижение оптимального баланса между производительностью запросов и целостностью данных, что критически важно для поддержания здоровья и эффективности информационных систем.