Создание надёжных хранилищ информации — важнейшая задача при разработке программного обеспечения любого масштаба. Грамотная организация данных напрямую влияет на дальнейшую работу проекта. На его производительность и возможности расширения. Среди множества подходов к проектированию выделяется процесс упорядочивания информации, известный как нормализация.
Что такое нормализация базы данных
Нормализация базы данных — это поэтапный метод улучшения информационной структуры, который направлен на исключение повторов и устранение возможных противоречий.
Суть подхода заключается в продуманном распределении сведений по отдельным тематическим блокам, которые затем соединяются друг с другом с помощью уникальных меток-ключей.
Цель такого упорядочивания — защитить хранилище от несогласованности при добавлении, изменении или удалении записей.
Правильно спроектированная структура легче расширяется. Быстрее работает и меньше подвержена сбоям. Информацию проще обновлять и поддерживать в рабочем состоянии без риска нарушения внутренних взаимосвязей.
Процесс нормализации строится на применении набора последовательных правил, называемых «нормальными формами». Каждая следующая ступень совершенствует предыдущую.
Зачем нужна нормализация таблиц
Начинающие разработчики часто задаются вопросом: почему бы не сложить все данные в одну огромную таблицу?
Приведем пять веских причин, по которым структурирование таблиц необходимо.
1. Борьба с дублированием информации. Хранение данных в единственном экземпляре сокращает занимаемое пространство. Снижает вероятность возникновения противоречий.
2. Поддержание достоверности сведений. Правильно спроектированные взаимосвязи между таблицами гарантируют согласованное внесение изменений во всей базе данных.
3. Ускорение обработки запросов. Несмотря на необходимость объединения таблиц для выполнения сложных запросов, общее быстродействие возрастает. Происходит это благодаря компактным структурам данных.
4. Упрощение сопровождения. Изменение структуры нормализованной базы затрагивает меньшее количество элементов, что снижает вероятность ошибок.
5. Исключение аномальных изменений. Предотвращает ситуации, когда корректировка одной записи требует нескольких операций обновления.
Формы нормализации с примерами
Рассмотрим этапы преобразования данных. Затронем их влияние на работу информационной системы.
Первая нормальная форма (1НФ)
Информационная таблица считается приведенной к 1НФ, когда:
- В каждой клетке только один элемент данных.
- Каждая строка уникальна.
- Все столбцы содержат простые, нераздробляемые значения.
Начальная неструктурированная таблица:
После преобразования к 1НФ:
Вторая нормальная форма (2НФ)
Структура достигает 2НФ, когда:
- Она полностью соответствует требованиям 1НФ.
- Все неключевые характеристики целиком определяются основным ключом.
Пример таблицы в 1НФ, но не достигшей 2НФ:
После преобразования к 2НФ:
Первая часть примера:
Вторая часть примера:
Третья нормальная форма (3НФ)
Информационная структура считается соответствующей 3НФ, когда:
- Она полностью отвечает требованиям 2НФ.
- В ней отсутствуют скрытые зависимости между неключевыми полями.
Пример таблицы в 2НФ, но не соответствующей 3НФ:
После преобразования к 3НФ:
Нормальная форма Бойса-Кодда (НФБК)
НФБК представляет собой усовершенствованный вариант третьей нормальной формы, который решает особые задачи со сложными пересекающимися взаимосвязями между полями. Полезна, когда несколько полей могут выступать в роли ключей.
Таблица считается соответствующей НФБК, если для любой значимой зависимости между полями X → Y (где X определяет Y) поле X всегда является возможным ключом или суперключом таблицы. Другими словами, любое поле, от которого зависят другие поля, должно быть потенциальным ключом.
Рассмотрим пример. Предположим расписание преподавателей в учебном центре.
Здесь следующие зависимости:
- Один курс может вести несколько преподавателей.
- Один преподаватель может вести несколько курсов.
- В определенное время преподаватель может вести только один курс.
- В определенное время по одному курсу может идти только одно занятие.
В этом случае ни Курс, ни Преподаватель по отдельности не являются ключами. Но комбинация (Курс, Преподаватель) — неполноценный ключ, так как не определяет однозначно Время_Занятия (один преподаватель может вести один курс в разное время). Правильными ключами будут (Курс, Время_Занятия) или (Преподаватель, Время_Занятия).
Для приведения к НФБК эта структура делится на две таблицы:
Теперь в обеих таблицах все определяющие поля — ключи. Это соответствует требованиям NFBC.
Четвертая нормальная форма (4НФ)
4НФ направлена на разрешение многозначных зависимостей. Таблица соответствует 4НФ, если она находится в НФБК и не содержит значимых многозначных зависимостей.
Пятая нормальная форма (5НФ)
5НФ, также известная как форма зависимости соединения-проекции, рассматривает проблемы связей между таблицами. Это самая высокая степень упорядочивания, редко используемая из-за сложности.
Процесс упорядочивания информационного хранилища можно разбить на семь шагов.
1. Анализ потребностей проекта. Сначала четко представьте, какие данные будут храниться и как они связаны между собой.
2. Определение объектов и их характеристик. Выделите основные сущности системы и свойства, которые необходимо о них хранить.
3. Создание начальной схемы. Разработайте предварительную структуру таблиц, временно отложив вопросы упорядочивания.
4. Последовательное применение нормальных форм:
Преобразование к 1НФ — достижение атомарности данных.
Преобразование к 2НФ — устранение частичных зависимостей.
Преобразование к 3НФ — избавление от косвенных зависимостей.
При необходимости — дальнейшее упорядочивание до НФБК, 4НФ и 5НФ.
5. Определение ключей и взаимосвязей. Создайте первичные и внешние ключи для соединения таблиц.
6. Проверка согласованности. Убедитесь, что схема сохраняет необходимую информацию и связи между данными.
7. Оптимизация производительности. В некоторых случаях может потребоваться частичное отступление от правил нормализации для ускорения выполнения запросов.
Нормализация — это средство, а не самоцель. Полное упорядочивание до 5НФ не всегда практично или необходимо. Обычно достаточно привести структуру к 3НФ, а затем оценить необходимость дальнейших преобразований или возможность отступления от них для особых случаев использования.
Примеры нормализации в SQL
Рассмотрим пример упорядочивания данных на языке SQL. Допустим, у нас есть следующая неупорядоченная таблица Заказы:
Шаг 1. Преобразование к 1НФ
Таблица уже соответствует 1НФ, так как все поля содержат только одиночные значения.
Шаг 2. Преобразование к 2НФ
Создаем отдельные таблицы для заказчиков и изделий:
Шаг 3. Преобразование к 3НФ
Допустим, в таблице Заказчики также хранятся данные о адресе доставки. Указаны город и почтовый индекс.
Здесь Город_Адреса зависит от Индекс_Адреса, а не напрямую от Код_Заказчика. Для соответствия 3НФ преобразуем:
Теперь наша схема соответствует требованиям 3НФ.
Когда лучше не увлекаться нормализацией
Несмотря на очевидные преимущества структурирования данных, есть ситуации, когда чрезмерное стремление к идеальной нормализации может принести больше вреда, чем пользы.
1. Системы с высокой интенсивностью чтения данных. В хранилищах, где основная нагрузка приходится на извлечение информации, а не на ее обновление, многочисленные соединения таблиц могут стать узким местом производительности. Для подобных систем часто применяется продуманная денормализация — намеренное объединение связанных таблиц для ускорения запросов на чтение.
2. Информационные витрины и хранилища данных для аналитики. В системах, предназначенных для анализа больших объемов информации, часто используются особые схемы организации (например, «звезда» или «снежинка»). Они представляют собой компромисс между нормализацией и скоростью выполнения сложных аналитических запросов.
3. Архивные и исторические сведения. Работаете с данными, которые практически никогда не изменяются после первоначального сохранения? Тогда риски аномалий обновления становятся незначительными. Здесь избыточность — приемлемая цена за повышение производительности.
4. Распределенные и масштабируемые системы. В современных распределенных базах данных, особенно основанных на принципах NoSQL, нормализация часто уступает место другим подходам, учитывающим специфику горизонтального масштабирования и работы с географически разнесенными узлами.
5. Временные или промежуточные данные. Для информации, которая хранится лишь в течение короткого времени или служит промежуточным звеном в обработке, строгая нормализация может оказаться ненужным усложнением.
Каждое отступление от принципов нормализации должно быть продуманным и обоснованным решением, а не следствием недостаточной проработки проекта. Денормализация должна выполняться целенаправленно. С чётким пониманием требуемых компромиссов между целостностью данных и производительностью системы.
Заключение
Нормализация базы данных — инструмент для поддержания целостности информации. Для сокращения избыточности и создания гибкой структуры хранилища данных. Понимание нормальных форм и умение применять их на практике — важный навык для разработчика или администратора баз данных.
Однако упорядочивание следует рассматривать как инструмент, а не как конечную цель. Оптимальная структура базы данных находит баланс между идеальной теоретической нормализацией и реальными потребностями в производительности, масштабируемости и удобстве использования.
При разработке хранилища данных рекомендуется начинать с нормализации до 3НФ. Затем оценивать необходимость дальнейшего упорядочивания или возможного частичного отступления от него для особых сценариев использования приложения.
Разместите его на онлайн-сервисе помощи студентам Студворк. Наши эксперты помогут вам в кратчайшие сроки. Размещайте свой заказ прямо сейчас!
Комментарии