Twoje Centrum Szkoleniowe

Normalizacja danych – definicja i znaczenie

Normalizacja danych to proces, który pomaga uporządkować informacje w bazach danych, zmniejszając nadmiarowość (czyli powtarzanie tych samych danych) i poprawiając ich spójność. Jest to bardzo ważne podczas projektowania bazy danych, ponieważ dzięki normalizacji struktura bazy staje się bardziej efektywna, łatwiejsza do zarządzania i mniej podatna na błędy. Normalizacja pozwala uniknąć problemów związanych z powielaniem danych i ich aktualizacją.

Czym jest normalizacja danych?

Normalizacja danych polega na rozbijaniu dużych tabel na mniejsze, które są ze sobą powiązane, oraz definiowaniu odpowiednich relacji między nimi. Głównym celem normalizacji jest zredukowanie powielania danych i usunięcie niepotrzebnych powtórzeń. Dzięki temu każda informacja jest zapisana tylko raz, co sprawia, że aktualizowanie jej jest łatwiejsze i mniej podatne na błędy.

Przykład: Załóżmy, że mamy tabelę Klienci, która zawiera kolumny takie jak id_klienta, imie, nazwisko, adres i miasto. W przypadku wielu klientów wartości w kolumnie miasto mogą się powtarzać. Aby zredukować to powtarzanie, możemy przenieść informacje o miastach do oddzielnej tabeli Miasta, a w tabeli Klienci przechowywać tylko odniesienie do tej tabeli. W ten sposób zmniejszamy powielanie danych i łatwiej nimi zarządzamy.

Korzyści z normalizacji

Normalizacja daje wiele korzyści, takich jak:

1. Zmniejszenie nadmiarowości danych – Dzięki temu, że każda informacja jest zapisana tylko raz, baza danych staje się bardziej uporządkowana i zajmuje mniej miejsca.
2. Łatwiejsza aktualizacja danych – Gdy informacje są zapisane tylko w jednym miejscu, ich aktualizacja jest szybsza i mniej podatna na błędy. Dzięki temu unikamy sytuacji, w której te same dane w różnych częściach bazy są różne.
3. Lepsza spójność danych – Normalizacja pomaga zapewnić, że różne części bazy danych nie zawierają sprzecznych informacji, co zwiększa wiarygodność całego systemu.
4. Łatwiejsze dodawanie nowych danych – Dzięki dobrze znormalizowanej strukturze łatwiej dodawać nowe tabele lub kolumny bez konieczności zmieniania całej struktury bazy danych.

Przykład normalizacji

Załóżmy, że mamy bazę danych dotyczącą zamówień klientów. Zamiast przechowywać wszystkie informacje o klientach, zamówieniach i produktach w jednej tabeli, możemy podzielić te dane na kilka mniejszych tabel:

• Tabela Klienci: przechowuje dane o klientach (np. id_klienta, imie, nazwisko).
• Tabela Zamowienia: przechowuje informacje o zamówieniach (id_zamowienia, id_klienta, data_zamowienia).
• Tabela Produkty: przechowuje dane o produktach (id_produktu, nazwa, cena).
• Tabela Zamowienia_Produkty: przechowuje relacje między zamówieniami a produktami (id_zamowienia, id_produktu, ilosc).

Każda tabela przechowuje inny typ danych, a relacje między nimi są definiowane za pomocą kluczy głównych i obcych. Dzięki temu łatwiej zarządzać danymi, a informacje nie są powielane w różnych miejscach.

Poziomy normalizacji

Normalizacja składa się z kilku poziomów, które nazywamy formami normalnymi. Każdy poziom określa kolejne zasady, które pomagają w lepszej organizacji danych. Najważniejsze poziomy normalizacji to:

1. Pierwsza forma normalna (1NF) – W 1NF każda kolumna musi zawierać tylko pojedyncze, niepodzielne wartości. Oznacza to, że dane nie mogą być przechowywane w postaci listy lub grup.
2. Druga forma normalna (2NF) – W 2NF każda kolumna, która nie jest częścią klucza głównego, musi zależeć od całego klucza głównego, a nie tylko jego części. To pomaga wyeliminować zależności częściowe.
3. Trzecia forma normalna (3NF) – W 3NF kolumny niekluczowe nie mogą zależeć od innych kolumn niekluczowych. Dzięki temu unikamy zależności przechodnich.