Процесс нормализации

Нормализация — это формальный метод анализа отношений на основе их пер­вичного ключа (или потенциальных ключей, как в случае НФБК) и существующих функциональных зависимостей. Он включает ряд правил, которые могут использо­ваться для проверки отдельных отношений таким образом, чтобы вся база данных могла быть нормализована до желаемой степени нормализации. Если некоторое тре­бование не удовлетворяется, то нарушающее данное требование отношение должно быть декомпозировано на отношения, каждое из которых (в отдельности) удовлетво­ряет всем требованиям нормализации.

Зачастую нормализация осуществляется в несколько последовательно выполняю­щихся этапов, каждый из которых соответствует некоторой нормальной форме, обла­дающей известными свойствами. В ходе нормализации формат отношений становит­ся все более строгим и менее уязвимым по отношению к аномалиям обновления. При работе с реляционной моделью данных важно понимать, что только удовлетворение требований первой нормальной формы (1НФ) обязательно для создания отношений приемлемого качества. Все остальные формы могут использоваться по желанию проектировщиков. Однако, для того чтобы избежать аномалий обновления, нормализацию рекомендуется выполнять как минимум до ЗНФ.

На рисунке 6 показана схема процесса нормализации и продемонстрирована взаи­мосвязь между разными нормальными формами. Видно, что одни 1НФ-отношения могут находиться во 2НФ, другие 2НФ-отношения — в ЗНФ и т.д.

Ненормализованная форма (ННФ) - таблица, содержащая одну или несколько повторяющихся групп данных.

Первая нормальная форма (1НФ) - отношение, в котором на пересечении каждой строки и каждого столбца содержится только одно значение.

Процесс нормализации начинается с преобразования данных из фор­мата источника (например, из формата стандартной формы ввода данных) в формат таблицы со строками и столбцами. На исходном этапе таблица находится в ненорма­лизованной форме (ННФ) и часто называется ненормализованной таблицей. Для преобразования ненормализованной таблицы в первую нормальную форму (1НФ) в исходной таблице следует найти и устранить все повторяющиеся группы данных. Повторяющейся группой называется группа, состоящая из одного и более атрибутов таблицы, в которой возможно наличие нескольких значений для единственного зна­чения ключевого атрибута таблицы. Существует два подхода исключения повторяющихся групп из ненормализованных таблиц.

Впервом подходе повторяющиеся группы устраняются путем ввода соответст­вующих данных в пустые столбцы строк с повторяющимися данными. Иначе говоря, пустые места при этом заполняются дубликатами неповторяющихся данных. Этот подход часто называют "выравниванием" ("flattening") таблицы. Полученная в ре­зультате этих действий таблица, которая теперь будет называться отношением, со­держит атомарные (или единственные) значения на пересечении каждой строки с каждым столбцом, а потому находится в первой нормальной форме. В результате та­кого подхода в полученное отношение вносится некоторая избыточность данных, ко­торая в ходе дальнейшей нормализации будет устранена.

Во втором подходе один атрибут или группа атрибутов назначаются ключом не­нормализованной таблицы, а затем повторяющиеся группы изымаются и помещают­ся в отдельные отношения вместе с копиями ключа исходной таблицы. Далее в но­вых отношениях устанавливаются первичные ключи. Иногда ненормализованные от­ношения могут содержать одну или несколько повторяющихся групп внутри повторяющихся групп первого порядка. В таких случаях данный прием применяется до тех пор, пока повторяющихся групп совсем не останется. Полученный набор от­ношений будет находиться в первой нормальной форме только тогда, когда ни в од­ном из них не будет повторяющихся групп атрибутов.

Хотя оба этих подхода одинаково корректны, следует отметить, что при использо­вании второго подхода полученные отношения находятся как минимум в 1НФ и обла­дают меньшей избыточностью данных. При выборе первого подхода выровненное 1НФ-отношение декомпозируется в ходе дальнейшей нормализации на те же отношения, ко­торые могли бы быть получены с помощью второго подхода.