数据规范化是对数据库中的数据进行组织和重组的过程,以提高数据的完整性,同时降低数据存储成本。它通常用于关系型数据库模型和其他数据库模型,如面向对象的数据库管理系统(OODBMS)。
数据规范化的工作原理是根据预先定义的规则分析现有数据,并相应地组织数据。通过将庞大的、不方便的数据集分解成更小的、更有组织的数据集,它变得更容易管理和使用。这个过程有助于保持数据的准确性,减少数据的冗余,同时也提高了数据的完整性,降低了数据存储成本。
规范化通过将表组织成相关的数据集来消除多余的数据。在这样做的时候,这个过程在数据元素之间建立了关系,并强调了主键和外键的重要性。随着数据集之间关系的增长,数据被进一步分解成越来越小的单元。
数据规范化是由几种形式组成的,每一种形式都由一个数字标识。一个规范化的过程通常从第一规范形式(1NF)开始,它确保一个表的每一列只包含一个数据集。第二正态形式(2NF)建立在1NF的基础上,要求表的每一列只包含原子值。第三正常形式(3NF)在2NF的基础上进一步发展,消除了冗余的值,并通过使用外键引入了表之间的关系。
通过数据规范化符合某些规范,数据库可以更好地维护数据的完整性并确保准确性。此外,数据规范化可以节省大量的成本,因为它减少了存储大量冗余数据的需要。对于任何希望保护其数据完整性和减少数据存储的财务成本的组织来说,这是一个关键过程。