Нормализация данных

Нормализация данных - это процесс организации и реструктуризации данных в базе данных для улучшения целостности данных и снижения затрат на их хранение. Она широко используется в реляционной модели баз данных и в других моделях баз данных, таких как объектно-ориентированные системы управления базами данных (OODBMS).

Нормализация данных осуществляется путем анализа существующих данных в соответствии с заранее установленными правилами и соответствующей организации данных. Разбивая большие и громоздкие наборы данных на более мелкие и упорядоченные, ими становится легче управлять и использовать. Этот процесс помогает сохранить точность данных и сократить их избыточность, а также повысить целостность данных и снизить затраты на их хранение.

Нормализация устраняет избыточные данные, организуя таблицы в связанные наборы данных. При этом процесс создает взаимосвязи между элементами данных и подчеркивает важность первичных и внешних ключей. По мере роста связей между наборами данных данные разбиваются на все более мелкие единицы.

Нормализация данных состоит из нескольких форм, каждая из которых обозначается номером. Процесс нормализации обычно начинается с первой нормальной формы (1НФ), которая гарантирует, что каждый столбец таблицы содержит только один набор данных. Вторая нормальная форма (2НФ) основывается на 1НФ, требуя, чтобы каждый столбец таблицы содержал только атомарные значения. Третья нормальная форма (3НФ) основывается на 2НФ, устраняя избыточные значения и вводя отношения между таблицами с помощью внешних ключей.

Благодаря соблюдению определенных норм с помощью нормализации данных базы данных могут лучше сохранять целостность данных и обеспечивать точность. Кроме того, нормализация данных позволяет сэкономить значительные средства, поскольку снижает необходимость хранения большого количества избыточных данных. Это критически важный процесс для любой организации, стремящейся защитить целостность своих данных и снизить финансовые затраты на их хранение.