Im Laufe der Jahre hat sich der Bedarf an und die Abhängigkeit von Daten bei der Entscheidungsfindung an die Spitze gesetzt.
Die ständige Einbindung in Investitionsentscheidungen, die Verbesserung der KI-basierten Personalbeschaffung und die Rationalisierung von Geschäftsabläufen sind ein Beweis für den Wert von Daten; ein tiefes Verständnis von Big Data kann genutzt werden, um das Wachstum voranzutreiben.
Ob groß oder klein, Unternehmen sammeln und verwalten Daten mithilfe von Automatisierungssystemen, CRM-Plattformen oder Datenbanken. Allerdings werden die Daten in ihren vielen Formen und Eingabemodellen redundant und inkonsistent, was eine Herausforderung für die Realisierung optimaler Datensätze darstellt.
Trotz dieser Herausforderungen sind die Unternehmen daran interessiert, wertvolle Erkenntnisse aus den ständig wachsenden Datenbeständen zu gewinnen. Die Normalisierung von Daten bietet eine Lösung für dieses Problem. Dieser Stack Overflow-Thread über Datennormalisierung zeigt, dass es Normalisierung bereits seit den 1970er Jahren gibt.
In diesem Beitrag werden wir uns mit der Datennormalisierung, ihrer Bedeutung, den verschiedenen Normalformen und der Denormalisierung befassen. Außerdem stellen wir Ihnen eine Schritt-für-Schritt-Anleitung für die Normalisierung von Tabellen und einige Anwendungsfälle aus der Praxis vor. Lassen Sie uns gleich loslegen.
Was ist Daten-Normalisierung und warum ist sie wichtig?
Bei der Datennormalisierung geht es darum, eine Datenbank so zu organisieren, dass ein kohärentes Modell für die Dateneingabe auf der Grundlage von Normalformen entsteht und das Endprodukt eine relationale Datenbank ist. Um einen Datensatz zu normalisieren, müssen Sie Redundanzen in den Daten beseitigen und dadurch Speicherplatz einsparen. Der gesamte Prozess zielt darauf ab, Daten zu standardisieren und Änderungsfehler zu reduzieren, so dass sie leicht abgefragt und untersucht werden können.
Denken Sie an Prozesse, die mit umfangreichen Daten arbeiten. Zum Beispiel die Lead-Generierung, datengesteuerte Investitionen, künstliche Intelligenz (KI) und die Automatisierung von maschinellem Lernen (ML). Ohne Organisation können Ereignisse wie das Löschen von Datenzellen Fehler ausgleichen. Außerdem bestimmt die Qualität Ihrer Daten deren Genauigkeit. Dies erfordert eine Reihe von Praktiken zum Schutz der Daten, zur Reduzierung von Anomalien und zur Erschließung zahlreicher Vorteile.
Die Datennormalisierung verbessert die Gesamtarchitektur Ihrer Datenbank und ordnet sie in konsistente logische Strukturen ein. Konsistente Daten in Ihrem Unternehmen sorgen dafür, dass alle Beteiligten auf dem gleichen Stand sind, was die Stabilität in Forschungs-, Entwicklungs- und Vertriebsteams erhöht und den gesamten Arbeitsablauf verbessert. Neben der Reduzierung des Speicherplatzes beschleunigt die Normalisierung der Daten die Verarbeitungszeit, die Analyse und die Datenintegration.
Was die Kosten betrifft, so ergibt sich eine Reduzierung kaskadenartig aus anderen Vorteilen. Die Reduzierung der Dateigröße führt beispielsweise dazu, dass weniger Speicherplatz und kleinere Prozessoren benötigt werden. Mit einem verbesserten Arbeitsablauf spart der nahtlose Zugriff auf die Datenbank Zeit und verbessert so die Gesamtproduktivität eines Unternehmens.
Darüber hinaus verbessert die Normalisierung von Daten die Sicherheit, die sich aus einer einheitlichen Organisation ergibt. Dies hat dazu geführt, dass Entwickler die Datennormalisierung in der objektorientierten Programmierung einsetzen, um ihre Projekte zu optimieren und deren Flexibilität und Erweiterbarkeit zu erhöhen.
Den Prozess der Datennormalisierung enträtseln
Mit einem soliden Hintergrundwissen über die Datennormalisierung und darüber, wie sie Ihrem Unternehmen helfen kann, müssen Sie im nächsten Schritt lernen, wie der Prozess funktioniert. Je nach der Art Ihrer Daten kann die Normalisierung unterschiedlich aussehen.
Ein guter Ansatz beginnt damit, den Bedarf an Normalisierung aufzuzeigen. Dabei kann es sich um Kommunikationsprobleme, unklare Berichte, eine schlechte Datendarstellung usw. handeln. Ein präziser Bedarf ist der Dreh- und Angelpunkt für den nächsten Schritt, die Auswahl der richtigen Tools.
Da sich die Technologie-Landschaft ständig weiterentwickelt, ist der Markt mit zahlreichen IT-Asset-Management-Software-Tools für alle Unternehmensgrößen überschwemmt. Die beste Lösung verfügt über Normalisierungsfunktionen. Einige Tools wie InvGate Insight übernehmen sogar die gesamte Normalisierung gemäß Ihrem IT-Bestand.
Obwohl solche Tools hilfreich sind, müssen Sie die zugrunde liegende Logik der Normalisierung verstehen; wir behandeln sie im nächsten Abschnitt. Die hier definierten Regeln bestimmen, wie Sie Beziehungen zwischen Tabellen herstellen.
Als nächstes müssen Sie die Beziehungen zwischen Ihren Tabellen untersuchen und Attribute, Abhängigkeiten und Primärschlüssel bestimmen. Dies wiederum offenbart die Anomalien, die Sie beheben müssen. Sie können nun Normalisierungsregeln anwenden, die Ihren speziellen Anforderungen an den Datensatz entsprechen. Einfach ausgedrückt: Sie teilen die Tabellen auf und erstellen Beziehungen zwischen ihnen, indem Sie Schlüssel verwenden, um sicherzustellen, dass jede Information an einem Ort gespeichert wird.
Schließlich validieren Sie die Informationen auf Genauigkeit, Integrität und Konsistenz. Wenn aufgrund des Normalisierungsprozesses oder von Anomalien potenzielle Fehler auftreten, müssen Sie möglicherweise Anpassungen vornehmen… Ziehen Sie in Erwägung, die normalisierte Datenstruktur für zukünftige Aktualisierungen und eine nahtlose Wartung zu dokumentieren. Die Dokumentation sollte das Schema, die Tabellenbeziehungen, die Primär- und Fremdschlüsselbegrenzungen und die Abhängigkeiten enthalten.
Lesen Sie auch: Wie man Fremdschlüssel-Beschränkungen in SQL erstellt
Was sind die verschiedenen Normalformen?
Die Normalisierung von Daten basiert auf einer Reihe von Regeln, die Normalformen genannt werden. Die Regeln sind durch Ebenen gekennzeichnet, wobei jede Regel auf ihrer Vorgängerin aufbaut – Sie können eine zweite Ebene nur anwenden, wenn die erste erfüllt ist, eine dritte, wenn die zweite erfüllt ist, und so weiter. Es gibt sechs Normalformen, wobei eine Datenbank erst ab der dritten Stufe als normalisiert gilt. Lassen Sie uns in jede eintauchen.
Erste Normalform (1NF)
Dieser Schritt ist die grundlegendste Normalisierungstechnik und die Basis. Er eliminiert redundante Einträge in einer Gruppe – jeder Datensatz muss eindeutig sein. Das bedeutet, dass Sie einen Primärschlüssel haben – keine n Werte innerhalb einer Liste, keine sich wiederholenden Gruppen und atomare Spalten, bei denen jede Zelle einen einzigen und eindeutigen Datensatz enthält, der nicht weiter unterteilt werden kann. Sie können beispielsweise Datensätze mit einer Spalte mit dem Titel Name, Adresse, Geschlecht und einem Kauf haben.
Zweite Normalform (2NF)
Nachdem Sie die 1NF-Regeln erfüllt haben, können Sie nun zur 2NF übergehen. Das Ziel besteht darin, sich wiederholende Einträge zu entfernen, indem sichergestellt wird, dass Untergruppen von Daten in mehreren Tabellenzeilen extrahiert und in einer neuen Tabelle dargestellt werden, deren Verbindungen sich über diese Zeilen erstrecken. Der Übersichtlichkeit halber werden alle Untergruppen Ihrer Daten, die in mehreren Zeilen vorhanden sind, in separate Tabellen gestellt.
Als nächstes können Sie Beziehungen zwischen den neuen Tabellen und Bezeichnungsschlüsseln erstellen. Das bedeutet, dass Sie partielle Abhängigkeiten entfernen müssen, bei denen relationale Tabellen mit Primärschlüsseln mit zwei oder mehr Attributen einer neuen Tabelle mit Schlüsselbezeichnungen zugeordnet werden, die dem Primärschlüssel entsprechen. Die Verknüpfung kann mit Hilfe von Fremdschlüssel-Beschränkungen erfolgen.
Um auf dem obigen Beispiel aufzubauen, werden die Kaufdatensätze, z.B. Cookies (und ihre Typen), in eine andere Tabelle mit einem entsprechenden Fremdschlüssel für den Namen der jeweiligen Person eingefügt.
Dritte Normalform (3NF)
Um 3NF auszuführen, muss die zweite Normalform erfüllt sein, was wiederum voraussetzt, dass die erste Normalform ratifiziert ist. Dabei gilt die Regel, dass 3NF-Datenmodelle nur vom Primärschlüssel abhängen sollten – keine transitiven funktionalen Abhängigkeiten. Wenn Sie den Primärschlüssel ändern (indem Sie ihn löschen, einfügen oder ersetzen), werden alle Daten, die vom Primärschlüssel abhängen, in eine neue Tabelle geleitet.
Stellen Sie sich einen Datensatz mit Namen, Adressen und Geschlecht vor. Wenn Sie den Namen einer Person ändern, ändert sich möglicherweise auch ihr Geschlecht. Um dies zu beheben, erhält das 3NF-Geschlecht einen Fremdschlüssel und eine neue Tabelle zum Speichern der Daten. Wir nehmen uns ein Beispiel vor, um dies zu veranschaulichen; lesen Sie weiter. Jetzt sind Ihre Daten normalisiert. Aber lassen Sie uns die höheren Ebenen betrachten.
Vierte Normalform (4NF)
Höhere Varianten der 3NF – die Boyce-Codd-Normalform (BCNF) – gehen auf Raymond F. Boyce und Edgar F. Codd zurück und bauen auf dem Boyce-Codd-Framework auf, das sich mit mehrwertigen Abhängigkeiten befasst. Da die Daten nun normalisiert sind, werden sie in der Regel nicht mehr verwendet. Unternehmen, die mit komplexen Datensätzen arbeiten, die sich häufig ändern, sollten jedoch erwägen, die verbleibenden Normen zu erfüllen.
Wie erwartet, kann 4NF nur realisiert werden, wenn 3NF erfüllt ist. Alle nicht-trivialen Abhängigkeiten werden eliminiert, mit Ausnahme von Ebenen für einen Kandidatenschlüssel. Eine BCNF-Tabelle folgt für jede funktionale Abhängigkeit (X -> Y). Ein Beispiel wäre eine Tabelle mit `Projekten`, `Mitarbeitern` und deren Fähigkeiten. Wenn Sie 4NF anwenden, können Sie die Tabelle in zwei Tabellen aufteilen, was in der Schritt-für-Schritt-Anleitung veranschaulicht wird.
Bevor Sie zu 5NF übergehen, ist die essentielle Tupel-Normalform (ETNF) ein Zwischenschritt. Sie wird mit Beschränkungen aus Verknüpfungen und funktionalen Abhängigkeiten verwendet. Hier finden Sie den Vorschlag von ResearchGate zur Vermeidung redundanter Tupel in relationalen Datenbanken, wenn Sie sich mit den Details befassen möchten.
Fünfte und Sechste Normalform (5NF und 6NF)
Dieser Schritt wird auch als Project-Join Normal Form (PJ/NF) bezeichnet und eliminiert zyklische Abhängigkeiten in Tabellen und Attributen. Er zielt auf Fälle ab, in denen eine Kombination von Attributen als Schlüssel in einer Tabelle verwendet wird. Eine Tabelle fällt in diese Kategorie, wenn sie der 4NF entspricht und nicht weiter in kleinere Tabellen aufgeteilt werden kann, ohne Daten zu verwenden. Das Ziel ist es, mehrfache semantische Beziehungen zu erkennen und abzugrenzen.
Und bevor Sie zu 6NF, der höchsten Stufe, gelangen, haben wir die Domain Key Normalform (DK/NF). Eine Datenbank kann keine Beschränkungen haben, die über die Schlüssel- und Domänenoptionen hinausgehen. In diesem Fall sind alle Einschränkungsbeziehungen eine logische Folge von definierten Schlüsseln und Domänen. Bei 6NF muss eine Datenbank die 5NF-Regeln erfüllen und unterstützt keine nicht-trivialen Join-Abhängigkeiten.
Was ist Denormalisierung?
Bei der Denormalisierung wird die Datenbank optimiert, indem redundante Daten zu einer oder mehreren Tabellen hinzugefügt werden. Der Prozess bedeutet nicht ‘umgekehrte Normalisierung’, sondern ist eine Technik, die nach der Normalisierung eingesetzt wird.
Sie führen vorberechnete Redundanz durch einen Ansatz ein, der die Probleme löst, die sich aus den normalisierten Daten ergeben. Dieser Ansatz umfasst die Aufteilung von Tabellen, das Hinzufügen von abgeleiteten und redundanten Spalten und die Spiegelung von Datenbanken.
Durch das Tuning der Leistung von Datenbanken unterstützt die Denormalisierung zeitkritische Operationen. Das Ergebnis ist, dass Sie Daten schneller abrufen können, wenn Sie weniger Joins durchführen. Außerdem vereinfachen Sie Abfragen (und müssen weniger Fehler beheben), da Sie mit weniger Tabellen arbeiten müssen.
Die Kehrseite der Medaille ist, dass Sie einige Kompromisse eingehen müssen: Datenredundanz bedeutet mehr Speicherplatz, Inkonsistenz, Aktualisierungen und Einfügungen sind mit Kosten verbunden und der Code wird relativ komplex.
Wie man Tabellen normalisiert: Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung
Lassen Sie uns anhand eines Beispiels alle Nominalformen durchgehen. Wir beginnen mit einer Standardtabelle, die die Entwicklung von 1NF zu 6NF veranschaulicht. Nehmen wir eine Tabelle mit Informationen über die Bücher, Autoren und Genres einer Bibliothek.
Die Tabelle ist nicht in 1NF, da es mehrwertige Attribute gibt (Autoren und Genres) und die Zeilen nicht eindeutig sind.
| BuchID | Titel | Autor | Genre | Erscheinungsjahr |
|---|---|---|---|---|
| 1 | “Buch1” | Autor1, Autor2 | Belletristik, Mystery | 2010 |
| 2 | “Buch2” | Autor2, Autor3 | Fantasy | 2015 |
| 3 | “Buch3” | Autor1, Autor3 | Mystery | 2012 |
Erste Normalform
Um 1NF zu erreichen, teilen Sie mehrwertige Attribute in separate Zeilen auf. Dadurch haben alle Zellen eindeutige Werte; es gibt keine sich wiederholenden Gruppen.
| BuchID | Titel | Autor | Genre | ErscheinungsJahr |
|---|---|---|---|---|
| 1 | “Buch1” | Autor1 | Belletristik | 2010 |
| 1 | “Buch1” | Autor2 | Krimi | 2010 |
| 2 | “Buch2” | Autor2 | Fantasy | 2015 |
| 2 | “Buch2” | Autor3 | 2015 | |
| 3 | “Buch3” | Autor1 | Geheimnisse | 2012 |
| 3 | “Buch3” | Autor3 | 2012 |
Zweite Normalform
Wenn 1NF erfüllt ist, gehen Sie zu 2NF über. Entfernen Sie partielle Abhängigkeiten, indem Sie separate Tabellen für verwandte Informationen erstellen. Wir zerlegen die Tabelle in die Tabellen Bücher, Autoren und Genres und verknüpfen sie über Fremdschlüssel.
Autoren:
| AutorID | Autor |
|---|---|
| 1 | Autor1 |
| 2 | Autor2 |
| 3 | Autor3 |
Genres:
| GenreID | Genre |
|---|---|
| 1 | Belletristik |
| 2 | Krimi |
| 3 | Fantasy |
Bücher:
| BuchID | Titel | JahrErschienen |
|---|---|---|
| 1 | “Buch1” | 2010 |
| 2 | “Buch2” | 2015 |
| 3 | “Buch3” | 2012 |
BuchAutoren
| BuchID | AutorID |
|---|---|
| 1 | 1 |
| 1 | 2 |
| 2 | 2 |
| 2 | 3 |
| 3 | 1 |
| 3 | 3 |
BücherGenres:
| BuchID | GenreID |
|---|---|
| 1 | 1 |
| 1 | 2 |
| 2 | 3 |
| 3 | 2 |
Dritte Normalform
In diesem Stadium entfernen wir transitive Abhängigkeiten und lassen jedes Attribut vom Primärschlüssel abhängig. Hier bleiben die Tabellen Authors und Genres unverändert. Aber die Tabelle Bücher wird normalisiert, um Abhängigkeiten zu entfernen. Da im vorangegangenen Schritt Anomalien entfernt wurden, werden die Tabellen denen der 2NF ähneln.
Das heißt, wir können die Normalisierung abschließen. Wenn weitere Schritte erforderlich sind (z.B. 4NF, 5NF), hängt dies von den spezifischen Merkmalen der Daten ab. Im Fall von 6NF müssten Sie nicht-triviale Verknüpfungsabhängigkeiten behandeln. Dies ist zwar in hochspezialisierten Fällen erforderlich, kann aber eine weitere Zerlegung oder Umstrukturierung von Tabellen erfordern, um komplexe Join-Abhängigkeiten zu beseitigen. Sie wird in der Praxis nur selten verwendet, und ihre Anwendung basiert auf einzigartigen Dateneigenschaften und Datenbankanforderungen.
Beispiele und Anwendungsfälle aus der realen Welt
Die Datennormalisierung wird in verschiedenen Branchen eingesetzt, um die Datenintegrität zu verbessern und die Leistung zu optimieren. Zu diesen Branchen gehören das Finanzwesen, das Gesundheitswesen, der elektronische Handel, das Bildungswesen, die Telekommunikation, das Personalwesen, die Versorgungskette und Regierungen usw.
Wenn Sie mit einer eCommerce-Datenbank arbeiten, könnte die Normalisierung darin bestehen, Kunden- und Auftragsdetails zu trennen, wobei eine Tabelle ‘Kunden’ die Kundendaten speichert und eine Tabelle ‘Aufträge’ die auftragsspezifischen Informationen behandelt. Dadurch wird die Datenspeicherung optimiert und die Abfragen in dynamischen eCommerce-Systemen rationalisiert.
Im Bildungsbereich kann eine Universitätsdatenbank normalisiert werden, um unabhängige Datensätze zu realisieren. So kann z.B. eine Tabelle für Studentendaten gespeichert werden, während eine Tabelle für Einschreibungen spezifische Kurseinschreibungen verwaltet und Studenten und Kurse miteinander verknüpft. Dies ermöglicht eine effiziente Datenabfrage und Datenbankpflege.
Schlussfolgerung
In diesem Artikel haben wir die Datennormalisierung vorgestellt, eine Technik zur Optimierung von Datenbanken, mit der Sie Datenredundanzen beseitigen können. Wir haben auch gezeigt, wie Sie Daten mit Hilfe der verfügbaren Normalformen normalisieren können, und wir haben ein Verfahrensbeispiel gegeben, um den Prozess zu vereinfachen.
Auch wenn Sie die Normalisierung von Daten nur mit etwas Übung gut beherrschen, hoffen wir, dass Ihnen diese Erkenntnisse ein Basismodell liefern, auf dem Sie bei Ihren Datenbankoperationen aufbauen können. Denken Sie daran, dass eine zu starke Normalisierung zu komplexen Abfragen führen kann, die die Logik, die dahinter steckt, in Frage stellen, so dass Sie vorsichtig sein sollten.