«Изучение нормализации данных и её практическое применение в анализе данных»

Понятие нормализации данных в базах данных

Основные принципы нормализации касаются группировки данных в таблицах таким образом, чтобы каждая таблица отвечала за хранение информации об одной сущности или объекте, и данные в ней не содержали избыточных или ненужных зависимостей. Это достигается путем разделения таблиц на более мелкие сущности и установления строгих правил отношений между ними.

Ключевыми понятиями в контексте нормализации являются атрибуты и зависимости. Атрибутами называются поля, содержащие информацию о конкретной характеристике сущности, в то время как зависимости определяют связи между различными атрибутами и таблицами. При проектировании базы данных обязательно учитывать требования к нормализации, чтобы избежать проблем с целостностью данных и обеспечить эффективное выполнение запросов.

Цели и задачи нормализации

Нормальная форма	Описание
Первая нормальная форма (1НФ)	Избавление от составных и многозначных атрибутов, каждое поле содержит только одно значение.
Вторая нормальная форма (2НФ)	Устранение частичной функциональной зависимости путём выделения вторичных ключей.
Третья нормальная форма (3НФ)	Устранение транзитивных зависимостей, когда один неключевой атрибут зависит от другого неключевого атрибута через первичный ключ.
Четвёртая нормальная форма (4НФ)	Устранение многозначных зависимостей и зависимостей между независимыми множествами атрибутов.
Пятая нормальная форма (5НФ)	Разделение множественных связей между сущностями на отдельные таблицы для минимизации дублирования данных.

Применение нормализации в практике баз данных всегда должно идти в соответствии с требованиями конкретной организации и заданными функциональными зависимостями. Это позволяет соблюдать целостность данных, облегчать процессы изменения и расширения моделей данных, а также повышать производительность при выполнении запросов к базе данных.

Устранение избыточности информации

Для устранения избыточности информации мы применяем нормализацию данных, которая позволяет организовать базу данных таким образом, чтобы каждая таблица содержала информацию только о единственном наборе данных. Например, вместо того чтобы хранить фамилию студента в каждой записи, мы создаем отдельную таблицу для студентов, где каждый студент имеет уникальный идентификатор, а его фамилия хранится только один раз.

Такой подход позволяет снизить объем данных, улучшить структуру базы данных и облегчить поддержку и модификацию системы. Эффективное использование ключей и зависимостей между атрибутами помогает обеспечить функциональную зависимость данных и избежать избыточных связей.

Обеспечение целостности данных

Целостность данных достигается через использование различных методов, включая нормализацию баз данных. Нормализация позволяет организовать данные таким образом, чтобы избежать избыточности и минимизировать вероятность внесения ошибок при их обработке. Основные принципы нормализации включают разделение данных на отдельные таблицы, каждая из которых имеет четко определенные атрибуты и связи между ними.

• Важным элементом при обеспечении целостности данных является использование первичных ключей, которые уникально идентифицируют каждую запись в таблице. Например, teacherid может выступать в качестве первичного ключа для таблицы преподавателей, а courseid – для таблицы курсов.
• Зависимости между данными также играют ключевую роль. Например, атрибут last_name зависит от первичного ключа teacherid и является необходимым для правильной идентификации преподавателя в системе.
• При нарушении нормализации данных возникает риск формирования избыточных или несогласованных данных, что может усложнить процессы анализа и обработки информации в базе данных.

В практике работы с данными важно следовать установленным требованиям и правилам нормализации, чтобы обеспечить эффективность и надежность хранения информации. Это позволяет не только улучшить структуру базы данных, но и повысить общую точность и доступность данных для различных пользовательских запросов.

Основные этапы нормализации данных

На практике это означает, что в процессе нормализации баз данных каждая таблица должна быть организована таким образом, чтобы каждая запись однозначно идентифицировалась собственным ключом, не зависящим от других записей. Это требование помогает избежать нарушений целостности данных и соблюдать принцип бережливого проектирования.

Примером может служить модель данных, где первый набор таблиц может содержать атрибуты, такие как «идентификатор», «адрес склада» и «менеджер», в то время как второй набор таблиц связан с этими атрибутами. При несоблюдении правил нормализации запись в одной таблице может привести к неоднозначному или избыточному значению в других.

Первая нормальная форма (1NF)

Первая нормальная форма (1NF) в базах данных означает структурное условие, которое требует, чтобы все значения в каждой ячейке таблицы были атомарными, то есть не делились на более мелкие части, содержащие собственно только одно значение. Это требование модели данных важно для устранения аномалий и зависимостей, которые могут возникать в таблицах, хранящих информацию.

В практике это означает, что каждая таблица базы данных должна храниться таким образом, чтобы каждая запись содержала только один набор атрибутов, связанных с одним ключом, и не зависела от каких-либо других записей в той же таблице. Нарушение этого требования может привести к функциональным зависимостям, которые могут приводить к аномалиям при внесении данных или изменении информации.

Вторая нормальная форма (2NF)

Основная идея второй нормальной формы заключается в устранении зависимостей функциональных атрибутов от составных ключей, которые могут приводить к повторяющимся данным и избыточности. В примере с таблицей организаций, в которой есть поля для менеджера, адреса склада и номера телефонов (например, 87-33-98), вторая нормальная форма требует разделения этих данных таким образом, чтобы каждая запись таблицы содержала только те атрибуты, которые функционально зависят от первичного ключа.

На практике это означает, что для достижения второй нормальной формы необходимо выделить различные аспекты информации об организации в отдельные таблицы, например, таблицу для данных о менеджерах и их контактной информации, а другую для адресов складов и их характеристик. Такой подход позволяет избежать избыточности данных и обеспечивает более гибкое управление информацией в контексте организации.

Видео:

Лекция по курсу ММО — 03.03.2021, устранение пропусков в данных, нормализация признаков