Нормализация баз данных: в чем суть этого важного процесса?

Нормализация баз данных позволяет организовать хранение данных таким образом, чтобы минимизировать дублирование информации и упростить дальнейшее admin и использование данных. Рассмотрим подробнее, что такое нормализация БД, какие бывают формы нормализации и как проводится этот процесс.

Диаграмма на мониторе компьютера

Понятие нормализации базы данных

Нормализация базы данных - это процесс организации данных в соответствии с правилами, направленный на устранение избыточности и несогласованности данных. Основные цели нормализации:

  • Устранение дублирования данных
  • Повышение целостности данных
  • Упрощение структуры базы данных
  • Обеспечение гибкости базы данных при расширении функциональности

Нормализация базы данных проводится на этапе проектирования базы данных после определения сущностей и связей между ними.

Формы нормализации

Существует несколько форм (уровней) нормализации базы данных. Рассмотрим основные из них:

  1. Первая нормальная форма (1НФ)
  2. Вторая нормальная форма (2НФ)
  3. Третья нормальная форма (3НФ)

Для большинства случаев достаточно нормализовать базу данных до 3НФ. Реже используются такие формы как нормальная форма Бойса-Кодда (НФБК), 4НФ и 5НФ.

Нормализация базы данных до 3НФ позволяет устранить большинство проблем с избыточностью и целостностью данных при сохранении разумной сложности структуры.

Рассмотрим некоторые основные правила нормализации баз данных.

Правила нормализации баз данных

При нормализации базы данных последовательно применяются следующие основные правила:

  1. Устранение повторяющихся групп
  2. Устранение частичных зависимостей
  3. Устранение транзитивных зависимостей

Поясним эти правила на примерах.

Правило устранения повторяющихся групп означает, что для хранения схожих данных не должно создаваться несколько полей. Лучше выделить данные о поставщиках в отдельную таблицу Suppliers.

Правило устранения частичных зависимостей гласит, что данные в таблице должны зависеть только от первичного ключа этой таблицы. Например, в таблице Сотрудники хранятся данные о зарплате. Однако зарплата зависит не только от сотрудника, но и от его должности. Поэтому данные о должностях лучше вынести в отдельную таблицу Должности.

Согласно правилу устранения транзитивных зависимостей, данные не должны опосредованно зависеть от первичного ключа. Например, в таблице Заказы хранится идентификатор клиента, а в таблице Клиенты - его адрес. Тогда получается, что адрес клиента транзитивно зависит от идентификатора заказа. Чтобы исправить это, данные об адресах клиентов лучше хранить в отдельной таблице Адреса.

Офис с сотрудниками за компьютерами

Процесс нормализации базы данных

Рассмотрим последовательность основных шагов при нормализации базы данных:

  1. Определение сущностей и связей между ними
  2. Построение концептуальной модели "сущность-связь"
  3. Преобразование модели "сущность-связь" в реляционную модель данных
  4. Проверка соответствия полученных отношений требованиям нормальных форм
  5. Разделение отношений при нарушении нормальных форм

На первом этапе определяются ключевые сущности предметной области и устанавливаются логические связи между ними. На втором этапе строится концептуальная модель в нотации "сущность-связь". Затем она преобразуется в реляционную модель, где данные представлены в виде таблиц.

Дальше для каждой таблицы проверяется соответствие нормальным формам. Если нормальная форма нарушена, таблица разбивается на несколько, чтобы устранить лишние зависимости.

Пример нормализации базы данных

Рассмотрим пример нормализации на тестовой базе данных магазина.

Первоначально все данные хранились в одной таблице:

ID товара Наименование Цена Скидка Поставщик
1 Монитор 24" 12000 5% Самсунг

Очевидно, что такая структура нарушает правила нормализации. Давайте исправим это.

Нормализация до 1НФ

Сначала разделим таблицу на две:

Товары Поставщики

ID товара Наименование Цена 1 Монитор 24" 12000
ID поставщика Наименование 100 Самсунг

Теперь данные о поставщиках хранятся в отдельной таблице. Это устраняет дублирование.

Дальнейшая нормализация

Однако в таблице Товары по-прежнему есть избыточность - данные о скидках. Их лучше также вынести в отдельную таблицу:

Товары Скидки
ID товара Наименование Цена ID скидки 1 Монитор 24" 12000 10 ID скидки Размер 10 5%

Теперь база данных приведена к 3НФ и оптимизирована для гибкого admin и масштабирования.

Автоматизация нормализации БД

Процесс нормализации базы данных может выполняться вручную или с использованием специальных инструментов, встроенных в СУБД или сторонних:

  • Ручная нормализация требует высокой квалификации разработчика, занимает много времени
  • Многие СУБД имеют средства визуального проектирования БД с проверкой нормализации
  • Существуют автономные инструменты для автоматизации нормализации, работающие по заданным правилам

Автоматизация позволяет повысить скорость и снизить трудоемкость нормализации баз данных.

Недостатки чрезмерной нормализации

Хотя нормализация базы данных до 3НФ является оптимальной в большинстве случаев, иногда чрезмерная нормализация может принести и некоторые негативные последствия:

  • Значительное увеличение числа таблиц, что усложняет структуру БД
  • Дополнительные операции JOIN при обращении к данным, что может снизить производительность
  • Увеличение трафика между сервером БД и клиентскими приложениями

Баланс нормализации и производительности

Поэтому при проектировании БД приходится искать баланс между нормализацией (для обеспечения гибкости и целостности данных) и производительностью (скоростью выборки и обновления данных).

В некоторых случаях целесообразно пойти на некоторое нарушение правил нормализации ради повышения быстродействия системы.

Когда можно отказаться от полной нормализации

Отказ от тщательной нормализации оправдан в следующих ситуациях:

  • При работе с относительно стабильными, редко изменяемыми данными
  • При небольших объемах данных
  • Когда производительность и скорость отклика являются критичными характеристиками

Однако и в таких случаях полностью отказываться от нормализации не рекомендуется. Лучше нормализовать "по возможности", нарушая правила только для оптимизации критичных операций.

Пример частичной денормализации

Например, в полностью нормализованной БД заказов в таблице самого заказа хранится только идентификатор клиента. А все данные о клиенте (ФИО, адрес, телефон и т.д.) содержатся в отдельной таблице Клиенты.

Для ускорения печати документов по заказу часть наиболее используемых данных о клиенте (например, ФИО) можно дублировать непосредственно в таблице Заказы. Это нарушит нормализацию, зато позволит сократить число запросов к БД и ускорить формирование документов.

Заключение

В статье рассматриваются основные вопросы, связанные с нормализацией баз данных: определение нормализации БД, основные формы нормализации (1НФ, 2НФ, 3НФ), правила нормализации, пошаговый процесс нормализации базы данных, а также возможности автоматизации этого процесса. Приведен пример нормализации тестовой базы данных до третьей нормальной формы.

Статья закончилась. Вопросы остались?
Комментарии 0
Подписаться
Я хочу получать
Правила публикации
Редактирование комментария возможно в течении пяти минут после его создания, либо до момента появления ответа на данный комментарий.