Memahami Normalisasi Pangkalan Data: Memastikan Penyimpanan Data yang Cekap dan Konsisten

Apakah Normalisasi dalam Pangkalan Data?

Penormalan ialah proses menyusun data dalam pangkalan data hubungan untuk mengurangkan lebihan dan pergantungan dengan membahagikan jadual besar kepada yang lebih kecil dan menentukan perhubungan antara mereka. Matlamat utama penormalan adalah untuk memastikan integriti data dan meminimumkan anomali data, seperti anomali sisipan, kemas kini dan pemadaman.

---

Objektif Normalisasi

1. Hapuskan Lebihan:
   
   Elakkan daripada menyimpan data pendua dalam pangkalan data, yang boleh menjimatkan ruang storan dan mengelakkan ketidakkonsistenan.

2. Pastikan Integriti Data:
   
   Dengan menyusun data dengan cekap, normalisasi memastikan bahawa data adalah tepat, konsisten dan boleh dipercayai.

3. Kurangkan Anomali:
   
   Mengurangkan lebihan membantu mengelakkan masalah seperti:

   • Anomali sisipan: Ketidakupayaan untuk memasukkan data kerana kehilangan data lain yang berkaitan.
   • Anomali kemas kini: Data tidak konsisten selepas dikemas kini.
   • Anomali pemadaman: Kehilangan data yang tidak disengajakan apabila memadamkan rekod.

4. Optimumkan Pertanyaan:
   
   Data yang dinormalkan boleh membawa kepada pertanyaan yang lebih cekap dengan menstrukturkan data dalam perhubungan logik.

---

Bentuk Biasa

Penormalan dilakukan dalam langkah-langkah, dikenali sebagai bentuk biasa. Setiap bentuk biasa mempunyai peraturan khusus yang mesti diikuti untuk maju ke tahap normalisasi seterusnya. Bentuk normal utama ialah:

---

1. Bentuk Biasa Pertama (1NF)

• Peraturan:
  
  Jadual berada dalam 1NF jika:

  • Setiap lajur mengandungi hanya nilai atom (tidak boleh dibahagikan).
  • Setiap lajur mengandungi nilai satu jenis.
  • Setiap rekod mestilah unik.

- Contoh:

Sebelum 1NF (Kumpulan Berulang):

OrderID	Product	Quantity
1	Apple, Banana	2, 3
2	Orange	1

Selepas 1NF:

OrderID	Product	Quantity
1	Apple	2
1	Banana	3
2	Orange	1

---

2. Bentuk Biasa Kedua (2NF)

• Peraturan:
  
  Jadual berada dalam 2NF jika:

  • Ia berada dalam 1NF.
  • Semua lajur bukan kunci bergantung sepenuhnya pada kunci utama.

• Nota:
  
  
  Konsep pergantungan separa dihapuskan dalam 2NF. Ini bermakna setiap lajur bukan kunci mesti bergantung pada keseluruhan kunci utama, bukan hanya sebahagian daripadanya.

- Contoh:

Sebelum 2NF:

OrderID	Product	CustomerName	Price
1	Apple	John	10
1	Banana	John	5
2	Orange	Jane	8

---

Di sini, CustomerName bergantung hanya pada OrderID, bukan pada keseluruhan kunci utama (OrderID, Product).

Selepas 2NF:
Jadual:

• Pesanan (OrderID, Nama Pelanggan)
• Butiran Pesanan (ID Pesanan, Produk, Harga)

Jadual pesanan:

OrderID	CustomerName
1	John
2	Jane

---

Jadual Butiran Pesanan:

OrderID	Product	Price
1	Apple	10
1	Banana	5
2	Orange	8

---

3. Bentuk Biasa Ketiga (3NF)

• Peraturan:
  
  Jadual berada dalam 3NF jika:

  • Ia berada dalam 2NF.
  • Tiada bergantung transitif. Lajur bukan kunci tidak boleh bergantung pada lajur bukan kunci yang lain.

• Contoh:

Sebelum 3NF:

OrderID	Product	Category	Supplier
1	Apple	Fruit	XYZ
2	Carrot	Vegetable	ABC

---

Di sini, Pembekal bergantung pada Kategori, iaitu kebergantungan transitif.

Selepas 3NF:
Jadual:

• Pesanan (OrderID, Produk, Kategori)
• Kategori (Kategori, Pembekal)

Jadual pesanan:

OrderID	Product	Category
1	Apple	Fruit
2	Carrot	Vegetable

---

Jadual kategori:

Category	Supplier
Fruit	XYZ
Vegetable	ABC

---

4. Boyce-Codd Normal Form (BCNF)

• Peraturan:
  
  Jadual berada dalam BCNF jika:

  • Ia berada dalam 3NF.
  • Setiap penentu (lajur yang menentukan lajur lain) ialah kunci calon.

• Contoh:

Sebelum BCNF:

CourseID	Instructor	Room
101	Dr. Smith	A1
101	Dr. Johnson	A2
102	Dr. Smith	B1

---

Dalam kes ini, Pengajar menentukan Bilik, tetapi Pengajar bukan kunci calon. Untuk berpindah ke BCNF, kami memisahkan hubungan antara pengajar dan bilik.

Selepas BCNF:
Jadual:

• Kursus (ID Kursus, Pengajar)
• Bilik (Pengajar, Bilik)

Jadual kursus:

CourseID	Instructor
101	Dr. Smith
101	Dr. Johnson
102	Dr. Smith

---

Meja bilik:

Instructor	Room
Dr. Smith	A1
Dr. Johnson	A2
Dr. Smith	B1

---

Faedah Normalisasi

1. Mengurangkan Lebihan Data:
   
   Data disimpan dengan lebih cekap, menghalang pengulangan dan ruang storan yang tidak diperlukan.

2. Menghalang Anomali Data:
   
   Normalisasi membantu mengekalkan konsistensi dalam data dengan menghalang ralat semasa kemas kini, sisipan atau pemadaman.

3. Meningkatkan Prestasi Pertanyaan:
   
   Jadual yang teratur membawa kepada pemprosesan pertanyaan yang lebih pantas kerana lebih sedikit data yang perlu diproses.

4. Integriti Data:
   
   Memastikan ketepatan dan kebolehpercayaan data melalui perhubungan yang ditentukan.

---

Bila untuk Denormalize?

Walaupun penormalan meningkatkan integriti data, kadangkala penyahnormalan dilakukan atas sebab prestasi. Penyahnormalan ialah proses menggabungkan jadual untuk mengurangkan bilangan cantuman dan meningkatkan prestasi pertanyaan, terutamanya dalam aplikasi berat baca. Walau bagaimanapun, ini boleh menyebabkan lebihan data dan anomali, jadi ia harus digunakan dengan bijak.

---

Kesimpulan

Normalisasi ialah konsep utama dalam reka bentuk pangkalan data yang bertujuan untuk mengatur data untuk meminimumkan lebihan dan meningkatkan integriti data. Dengan memecahkan jadual besar kepada yang lebih kecil, yang berkaitan, normalisasi memastikan penyimpanan yang cekap dan konsistensi data. Walaupun prosesnya melibatkan beberapa peringkat (1NF, 2NF, 3NF dan BCNF), matlamatnya tetap sama: untuk mencipta skema pangkalan data yang cekap dan boleh diselenggara.

Hai, saya Abhay Singh Kathayat!
Saya seorang pembangun tindanan penuh dengan kepakaran dalam kedua-dua teknologi hadapan dan belakang. Saya bekerja dengan pelbagai bahasa pengaturcaraan dan rangka kerja untuk membina aplikasi yang cekap, berskala dan mesra pengguna.
Jangan ragu untuk menghubungi saya melalui e-mel perniagaan saya: kaashshorts28@gmail.com.

Atas ialah kandungan terperinci Memahami Normalisasi Pangkalan Data: Memastikan Penyimpanan Data yang Cekap dan Konsisten. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!