正規化とは何ですか？データベース設計で重要なのはなぜですか？-mysql チュートリアル-php.cn

正規化とは何ですか？データベース設計で重要なのはなぜですか？

正規化は、データを別々のテーブルに整理することにより、データの冗長性と依存関係を最小限に抑えるために、データベース設計で使用される体系的なアプローチです。正規化の主な目標は、データベース内のレコードの挿入、更新、および削除中に発生する可能性のあるデータの異常を排除することです。

データベース設計における正規化の重要性は、いくつかの重要なポイントを通じて強調されることができます。

データの冗長性の削減：データを複数の関連するテーブルに構築することにより、正規化は重複した情報の保存を回避するのに役立ちます。これにより、ストレージスペースを節約するだけでなく、データ管理も簡素化されます。
データの整合性の改善：正規化により、各データの一部が1つの場所と1つの場所のみに保存され、一貫性のないデータのリスクを最小限に抑えることが保証されます。これにより、より信頼性の高いデータベースにつながります。
データベースの柔軟性の強化：正規化されたデータベースは、変更と拡張が容易であるため、ビジネス要件の将来の変更により適応しやすくなります。
クエリとメンテナンスの簡素化：データ間の関係が明確に定義および維持されるため、正規化されたデータをより簡単に照会できます。これにより、データベースのメンテナンスがより簡単になります。

全体として、データベース設計では正規化が重要です。これは、より効率的で正確でスケーラブルなデータベースシステムにつながるためです。

正規化のさまざまなレベルとは何ですか？データの整合性にどのように影響しますか？

通常、正規化は、通常の形式として知られるいくつかの段階で実行されます。正規化の各レベルは、冗長性の低減と、さまざまな程度にデータの整合性を確保することに焦点を当てています。正規化の主なレベルは次のとおりです。

最初の通常のフォーム（1NF） ：アトミック値（繰り返しグループまたは配列がない）が含まれている場合、テーブルは1NFにあり、各列には単一の値のみが含まれています。このレベルは、繰り返しグループを排除するのに役立ち、データの検索を改善し、冗長性を減らすことができます。
2番目の通常のフォーム（2NF） ：テーブルは1NFにある場合は2NFにあり、すべての非キー列がテーブルの主キーに完全に依存しています。このレベルは、部分的な依存関係に対処し、データが正しいテーブルに保存されることを保証することにより、冗長性をさらに低減し、データの整合性を改善します。
3番目の通常のフォーム（3NF） ：テーブルが2NFにある場合、テーブルは3NFにあり、そのすべての列は主キーに依存していません。これは、非キー列が他の非キー列に依存してはならないことを意味します。 3NFはさらに冗長性を最小限に抑え、更新の異常を防ぐのに役立ちます。
Boyce-Codd Normal Form（BCNF） ：3NFのより厳しいバージョン、すべての非自明な機能依存関係x→yに対して、xがスーパーキーである場合、テーブルはBCNFにあります。 BCNFは、3NFが対処しない特定のタイプの異常を扱い、データの整合性をさらに強化します。
4番目の通常のフォーム（4NF） ：3NFにあり、多値の依存関係がない場合、テーブルは4NFにあります。このレベルは、独立した多値の事実に関係しており、冗長性を減らし、データの整合性を向上させます。
5番目の通常のフォーム（5NF） ：テーブルは4NFにある場合は5NFにあり、候補キーによって暗示されない結合依存関係がありません。 5NFには複雑な接合依存関係が依存し、データの冗長性をさらに最小限に抑え、データの整合性を維持します。

正規化の各レベルは、冗長性と依存関係の問題を徐々に減らすことにより、データの整合性に貢献します。より高いレベルの正規化により、より堅牢で効率的なデータベース構造が保証されますが、より複雑なクエリと結合が必要になる場合があります。

正規化は、データベースのデータ冗長性を減らすのにどのように役立ちますか？

正規化は、いくつかのメカニズムを通じてデータベースのデータ冗長性を減らすのに役立ちます。

繰り返しグループの排除：1NFを達成する過程で、テーブル内の繰り返しグループが排除されます。これにより、同じデータが複数回入力されるのを防ぎ、冗長性を減らします。
部分依存関係の削除：2NFを達成することにより、正規化により、テーブル内のすべての列が一次キーに完全に依存することが保証されます。これは、異なるが関連するエンティティに関連するデータが異なるテーブルに分離されているため、同じ情報を複数の場所に保存する必要性を回避することを意味します。
推移的依存関係への対処：3NFは、非キー列が他の非キー列に依存しないことを確認することにより、推移的依存関係に対処します。これにより、データが論理的に属している場所に保存され、異なる列間で複製されないことを確認することにより、冗長性がさらに減少します。
マルチ値の依存関係の処理：4NFは、列の値が互いに独立している状況である多値の依存関係を排除することに焦点を当てています。そのようなデータを別々のテーブルに保存することにより、正規化はデータの不必要な繰り返しを防ぎます。
結合依存関係の解決：5NFの達成は、特定の種類のクエリを容易にするためにデータが冗長に保存される可能性のある複雑な関係の管理に役立ちます。これらの関係をより詳細な表に分解することにより、正規化はデータの複製を最小限に抑えます。

これらの正規化原則を体系的に適用することにより、データベースはデータの冗長性を効果的に削減する構造を実現し、それにより効率とデータの一貫性が向上します。

データベースを過剰に正規化することの潜在的な欠点は何ですか？

正規化は多くの利点を提供しますが、データベースを過度に正規化すると、いくつかの潜在的な欠点が生じる可能性があります。

クエリの複雑さの増加：過剰化されたデータが多くのテーブルに広がっています。これにより、多数の結合が含まれる複雑なSQLクエリにつながる可能性があります。この複雑さは、クエリのパフォーマンスに悪影響を与える可能性があります。
パフォーマンスの問題：データを取得するために必要な結合数の増加により、クエリの実行が遅くなる可能性があります。場合によっては、特に迅速な検索を必要とする頻繁にアクセスされるデータの場合、パフォーマンスを改善するために非正規化が望ましい場合があります。
より高いメンテナンスコスト：高度に正規化されたデータベースを維持することは、よりリソース集約的になる可能性があります。データベース構造の変更には、関連する多くのテーブルの更新が必要になる場合があります。これは、時間がかかり、エラーが発生しやすい場合があります。
ストレージの要件の増加：場合によっては、過剰化がより多くのテーブルとインデックスにつながる可能性があり、データベースのストレージ要件が増加する可能性があります。これは、データベースシステムが効率的に多数の小さなテーブルを処理するように最適化されていない場合に特に当てはまります。
データコンテキストの喪失の可能性：データを非常にきめ細かいテーブルに分解することにより、過度に正規化することで、全体像を見ることが難しくなり、異なるデータ間の関係を理解することが困難になります。これにより、データベースの動作が直感的ではなくなり、データ解釈のエラーが発生する可能性があります。

要約すると、正規化はデータベース設計の重要な側面ですが、これらの潜在的な欠点を防ぐためにバランスをとり、過剰に正規化しないようにすることが重要です。適切に設計されたデータベースは、正規化の原則と実用的なパフォーマンスに関する考慮事項の両方を考慮する必要があります。

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