Если вы управляете данными, нормализация имеет значение. Правильное структурирование данных закладывает основу для полезных систем. Нормализованные базы данных предоставляют огромные преимущества, такие как снижение избыточности, меньшее количество ошибок и быстрые запросы.
Однако нормализация данных является сложной задачей. Чтобы реструктурировать таблицы без потери данных или возможностей, необходимы ноу-хау. В этом подробном руководстве рассматриваются искусство и ценность нормализации баз данных. Читайте дальше, чтобы узнать, как нормализация превращает хаотичные наборы данных в высокопроизводительную основу для анализа и приложений.
Зачем заботиться о нормализации данных?
Прежде чем углубляться в мельчайшие детали, давайте посмотрим, почему нормализация базы данных должна занимать первое место в списке ваших приоритетов:
- Уменьшает избыточность данных – Меньше повторений означает меньшие потребности в хранении.
- Предотвращает аномалии – Тщательное структурирование позволяет избежать ошибок вставки, обновления и удаления.
- Обеспечивает целостность данных – Отношения между таблицами обеспечивают согласованность.
- Обеспечивает более быстрые запросы – Получение данных из оптимизированных таблиц обеспечивает повышение скорости.
- Включает гибкие отчеты – Можно получить любую комбинацию атрибутов.
- Упрощает обслуживание – Изменения и правки четко применяются к хорошо организованным данным.
- повышает безопасность – Сведение к минимуму пробелов и дублирования оставляет меньше места для злоупотреблений.
- Обеспечивает масштабируемость – Эффективная конструкция схемы обеспечивает будущий рост.
Базы данных, не имеющие нормализации, сталкиваются с кропотливым обслуживанием, неточным анализом и низкой производительностью. Начните работу заранее, чтобы получить вознаграждение позже.
Правила и рекомендации нормализации
Существуют формальные рекомендации по эффективной нормализации, известные как «нормальные формы». Проходя через все более строгие формы, данные реструктурируются в стабильные, гибкие таблицы и столбцы.
Первая нормальная форма (1NF)
Первая нормальная форма устанавливает начальные правила аккуратности данных…
Вторая нормальная форма (2NF)
Дальнейшее устранение избыточных данных путем обеспечения соответствия таблиц второй нормальной форме…
Третья нормальная форма (3NF)
На заключительном этапе нормализации создаются компактные, взаимосвязанные таблицы посредством третьей нормальной формы…
Высшие нормальные формы
В редких случаях, когда речь идет о очень сложных данных, в игру могут вступить такие цели, как нормализация BCNF…
Реальные примеры нормализованных данных
Чтобы увидеть, как работает нормализация, давайте рассмотрим некоторые реальные сценарии…
Нормализация базы данных электронной коммерции
Интернет-магазину необходимо структурировать данные о клиентах, заказах, товарах, платежах и выполнении заказов. После нормализации получается такая схема:
Таблица 1: Клиенты…
Таблица 2: Заказы…
Нормализация машинных данных
Для производственной фирмы, контролирующей датчики оборудования, ключевые таблицы могут включать:
Таблица 1: Машины…
Таблица 2: Датчики…
Таблица 3: Показания…
Пошаговое руководство по нормализации базы данных
Готовы нормализовать свои данные? Следуйте этим рекомендациям:
1. Изучите атрибуты и зависимости…
2. Следите за повторениями…
3. Определите подходящие первичные ключи…
4. Изолируйте зависимые столбцы…
5. Определите внешние ключи…
Методично устраняя избыточность, вы создадите оптимальную схему базы данных!
Риски пропуска нормализации данных
Конечно, нормализация требует предварительных усилий, но учтите и недостатки срезания углов…
- Запросы выполняются очень медленно из-за основных структурных недостатков.
- Обновления, вставки и удаления вызывают каскадные ошибки в запутанных таблицах.
- Отчеты и аналитика предоставляют вводящие в заблуждение или противоречивые данные из-за повторяющихся строк.
- Надежность приложения или сайта резко падает по мере увеличения количества узких мест в производительности.
В ненормализованных базах данных разрушение данных происходит быстро — найдите время, чтобы сделать это правильно.
Заключение
Нормализация базы данных обеспечивает многогранные преимущества для управления и использования данных. Структурированная основа предотвращает искажения, обеспечивая при этом гибкий доступ и анализ.
Хотя для достижения более высоких нормальных форм требуется усердие, оптимизированные данные служат компаниям лучше. Устраните избыточность, сохраняя при этом отношения между объектами, и раскройте весь потенциал своих данных!
