정규화 프로세스는 주로 데이터베이스의 논리적 구조에서 삽입 이상, 삭제 이상 및 높은 중복성의 결함을 극복하는 것입니다. 데이터베이스 정규화를 통해 데이터베이스 설계자는 조직 내의 현재 데이터 구조를 더 잘 이해할 수 있으며 궁극적으로 일련의 데이터 엔터티를 생성할 수 있습니다. 데이터베이스 표준화는 데이터베이스 테이블 설계를 통해 데이터베이스 중복성을 효과적으로 줄일 수 있습니다.
데이터베이스 정규화 프로세스
관계형 데이터베이스의 표준화는 단순히 테이블의 표준화입니다.
표준화의 필요성:
프로젝트의 필요에 따라 해당 데이터베이스 테이블을 생성하여 프로젝트의 데이터 저장을 완료합니다. 이는 프로젝트를 수행하기 위한 고정된 프로세스가 되었지만 실제로 비즈니스 요구 사항을 처리하기 시작하면 테이블 설정이 불합리하여 데이터의 반복 저장, 삽입 예외, 삭제 예외, 업데이트 예외 및 기타 문제가 발생한다는 것을 깨닫게 됩니다. 이때 테이블을 다시 계획해야 하는데 이는 시간과 인력, 재정의 낭비이며 매우 비경제적이다. 따라서 표준화가 매우 필요하므로 오늘은 테이블 표준화 방법을 알려드리겠습니다.
정규화된 데이터베이스 방법을 가르치기 전에 먼저 지식을 소개하겠습니다:
핵심 지식 포인트 기능적 의존성
정의는 조금 이해하기 어려울 수 있습니다. 여기서 간단히 설명하겠습니다. 함수적 종속성은 두 집합 간의 매핑 관계를 설명합니다. 여기서는 y = x^2 와 같은 함수와 동일합니다. x에 대해서는 하나의 x가 하나의 y 값에 대응하지만 하나의 x가 여러 y 값에 대응하는 상황은 없으므로 y 함수가 x에 의존한다고 할 수 있지만 y에 대해서는 y 값이 있는 상황에 해당합니다. 여러 개의 x 값이 있으므로 x는 기능적으로 y에 의존하지 않습니다. 이는 기능적 종속성입니다.
다음으로 몇 가지 특별한 함수적 종속성을 소개합니다.
완전한 함수적 종속성
정의:
X->Y이고 X의 임의의 적절한 하위 집합 X'에 대해 X'- >Y가 존재하지 않으면 우리는 X->Y의 기능적 의존성을 완전한 기능적 의존성이라고 말합니다.
간단한 설명: 함수 z = x + y, for z: z 함수는 x와 y에 의존하지만 z는 x나 y에만 의존하지 않습니다. 즉, z 함수는 x와 y에 의존한다는 의미입니다. 완전한 기능적 의존성입니다.
부분 기능 의존성:
정의:
X->Y이지만 Y가 X에 완전히 의존하지 않는 경우 이러한 의존성을 부분 완전 의존이라고 합니다. 즉, 함수 z = x + 0y는 다음과 같이 간주될 수 있습니다. 즉, z 함수는 x와 y에 종속되지만 z는 x에만 종속되므로 이는 부분 함수 종속입니다.
전이적 함수 의존성:
정의:
X->Y, Y -> Z가 참이 아닌 경우 Y->X도 참이 아닙니다. 그런 다음 Z 전달 함수는 X에 의존한다고 합니다.
함수 그룹 z = x^2, x = 2y는 z = 4y ^2로 단순화될 수 있습니다. z는 x에 의존하는 함수이고, x는 y에 의존합니다. z->x 그렇지 않은 경우 이는 전이적 기능 종속성입니다.
핵심 지식 포인트 2----핵심
후보 키: 속성(필드) 또는 속성 그룹(다중 필드)은 관계형 스키마(테이블)의 다른 항목을 완전히 결정할 수 있습니다. 속성( 전지). 즉, 다른 속성(필드)은 이 속성(필드) 또는 속성 그룹(다중 필드)에 완전히 종속됩니다.
기본 키: 후보 키가 두 개 이상인 경우 그 중 하나를 기본 키로 선택합니다. 관계 스키마(테이블)의 각 튜플(행)에서 기본 키로 선택된 속성 또는 속성 그룹의 값은 반복이 허용되지 않으며 값은 널입니다.
기본 속성: 후보 키에 보고된 속성을 기본 속성이라고 합니다. 후보 키가 여러 속성으로 구성된 경우 이러한 속성 그룹의 각 속성은 기본 속성입니다.
비프라임 속성: 어떤 키에도 포함되지 않은 속성을 비프라임 속성이라고 합니다.
외래 키: 속성 또는 속성 그룹이 현재 관계형 스키마(테이블)에서는 기본 키가 아니지만 다른 관계형 스키마(테이블)에서는 기본 키 역할을 하는 경우 해당 속성 또는 속성 그룹을 외래 키.
위의 기본 지식을 소개한 후 데이터베이스 테이블의 표준화 프로세스를 학습해 보겠습니다.
테이블을 표준화하려면 먼저 테이블이 표준화되었는지 여부를 측정하는 표준이 필요합니다. 이 기준은------패러다임이다.
정규형에는 1차 정규형(1NF), 2차 정규형(2NF), 3차 정규형(3NF), BC 정규형(BCNF), 4차 정규형(4NF), 5차 정규형(5NF)의 6가지 정규형이 있습니다.
위의 6개 패러다임에서 일반적인 상황에서는 테이블을 BCNF로 표준화해야 하는데, 이는 실제 프로젝트에서는 3NF만 도달하면 됩니다.
다음은 처음 네 가지 정규형에 중점을 둡니다.
첫 번째 정규형: 관계형 스키마 R의 모든 속성은 분리할 수 없는 데이터 항목입니다.
간단히 말하면, 테이블을 생성할 수만 있다면 이 테이블은 이미 첫 번째 정규형을 만족하고 있습니다. 예를 들어 학생 테이블(student_id,course_id,student_name,age,sex,grade,sdept,sdept_director) 이 테이블에서는 성적 항목이 Student_id,course_id에 의해 공동으로 결정되므로 이 두 항목을 결합해야 함을 알 수 있습니다. 기본 키로.
두 번째 정규형: 첫 번째 정규형을 만족하는 것을 기반으로 비기본 속성을 만족시키는 것은 R의 기본 키에 전적으로 의존합니다.
기본이 아닌 속성이 기본 키에 완전히 종속되는지 확인하려면 이전 콘텐츠를 사용해야 합니다. 만족하지 못하면 무거워진다 테이블 구조를 변경합니다. 예를 들어 학생 테이블(student_id,course_id,student_name,age,sex,grade,sdept_id,sdept_director)은 기본 키로 Student_id와course_id의 조합을 사용하지만 이름, 나이, 성별과 같은 다른 속성의 경우에는 완전히 종속적입니다. 즉, Student_id 속성에 의존하므로 기본 키로 Student_id 및 Course_id에 부분적으로 종속됩니다. 이는 두 번째 정규 형식의 정의를 충족하지 않으므로 성적을 꺼내고 이 큰 테이블을 두 개의 작은 테이블로 분할해야 합니다: Student(student_id, name, age, sex, sdept_id, sdept_director), Student_score(student_id,course_id , grade);
세 번째 정규형: 두 번째 정규형을 만족시키면서 전이 종속성을 제거합니다.
예: 학생 테이블(student_id, Student_name, age, sex, sdept, sdept_director), 당연히 각 전공에 따라 전문 디렉터가 결정되므로 sdept_director 전송은 Student_id에 따라 달라지므로 다른 테이블로 분할해야 합니다. 학생(student_id, Student_name) , age, sex) 및 sdept(sdept_id, sdept_name, sdept_director)이므로 세 번째 정규형을 만족합니다.
BC 패러다임: 세 번째 정규형을 충족할 때 다음 세 가지 사항을 충족합니다.
1. 모든 기본 속성은 자신을 포함하지 않는 다른 후보 키에 완전히 종속됩니다.
2. 기본 속성은 각 후보 키에 완전히 종속됩니다.
3. 어떤 속성도 기본이 아닌 속성 집합에 완전히 기능적으로 종속되지 않습니다.
이전의 세 가지 패러다임은 모두 비기본 속성에 다양한 제약을 부과했으며, 이를 기반으로 기본 속성에 제약을 부과하여 기본 속성 간의 부분 의존성 문제와 기본 속성의 부재 문제를 해결했습니다. 속성은 기본이 아닌 속성에 완전히 종속됩니다. 학생 테이블 학생(student_id, Student_name, age, sex), 기본 키는 Student_id이므로 주요 속성은 Student_id입니다. 학생 이름이 반복될 수 있으므로 분명히 처음 두 개는 만족됩니다. 따라서 Student_id 사이에는 기능적 종속성이 없습니다. 및 Student_name 관계이므로 학생 테이블은 BC 정규 형식을 만족합니다.
위는 데이터베이스의 정규화 과정입니다
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