Verschiedene Normalformen im Datenbankdesign
Im Datenbankdesign ist Normalisierung der Prozess der Organisation von Daten, um Redundanz und Abhängigkeit zu minimieren und die Datenintegrität zu verbessern. Der Prozess umfasst die Aufteilung großer Tabellen in kleinere, überschaubare Tabellen und die Herstellung von Beziehungen zwischen ihnen. Dadurch wird sichergestellt, dass die Datenbank frei von Anomalien wie Einfüge-, Aktualisierungs- und Löschanomalien ist.
Die verschiedenen Normalformen repräsentieren bestimmte Normalisierungsgrade. Jede Normalform baut auf der vorherigen auf und hat ihre eigenen Regeln. Nachfolgend finden Sie eine Erklärung der häufigsten Normalformen:
1. Erste Normalform (1NF)
1NF ist die grundlegendste Ebene der Normalisierung. Sie konzentriert sich auf die Eliminierung doppelter Daten und stellt sicher, dass die Daten in einer Tabelle so organisiert sind, dass jede Spalte atomare Werte enthält (keine sich wiederholenden Gruppen).
-
Regeln von 1NF:
- Jede Tabellenzelle sollte einen einzelnen Wert (Atomizität) enthalten.
- Jeder Datensatz (Zeile) muss eindeutig sein.
- Jede Spalte sollte Werte eines einzelnen Typs enthalten (z. B. alle Ganzzahlen, alle Zeichenfolgen).
- Keine sich wiederholenden Spaltengruppen oder mehrere Werte in einer einzelnen Spalte.
Beispiel für 1NF:
Vor 1NF:
OrderID | Products | Quantities |
---|---|---|
1 | Apple, Banana | 2, 3 |
2 | Orange | 5 |
Nach der Konvertierung in 1NF:
OrderID | Product | Quantity |
---|---|---|
1 | Apple | 2 |
1 | Banana | 3 |
2 | Orange | 5 |
2. Zweite Normalform (2NF)
2NF baut auf 1NF auf, indem es partielle Abhängigkeiten eliminiert. Eine teilweise Abhängigkeit liegt vor, wenn ein Nicht-Primärattribut (eine Spalte, die nicht Teil des Primärschlüssels ist) nur von einem Teil des Primärschlüssels abhängig ist (im Fall zusammengesetzter Primärschlüssel). Um 2NF zu erreichen, muss der Tisch zunächst die Anforderungen von 1NF erfüllen.
-
Regeln von 2NF:
- Die Tabelle muss in 1NF sein.
- Jedes Nicht-Primär-Attribut muss voll funktionsfähig vom gesamten Primärschlüssel abhängig sein (partielle Abhängigkeiten eliminieren).
Beispiel für 2NF:
Vor 2NF (partielle Abhängigkeit):
OrderID | Product | CustomerName | Price |
---|---|---|---|
1 | Apple | John | 10 |
1 | Banana | John | 5 |
2 | Orange | Jane | 8 |
Hier hängt CustomerName nur von der OrderID und nicht vom vollständigen Primärschlüssel (OrderID, Produkt) ab. Um dies zu beseitigen, teilen wir die Tabelle.
Nach 2NF:
Tabellen:
- Bestellungen (OrderID, CustomerName)
- Bestelldetails (Bestell-ID, Produkt, Preis)
Bestelltabelle:
OrderID | CustomerName |
---|---|
1 | John |
2 | Jane |
OrderDetails-Tabelle:
OrderID | Product | Price |
---|---|---|
1 | Apple | 10 |
1 | Banana | 5 |
2 | Orange | 8 |
3. Dritte Normalform (3NF)
3NF baut auf 2NF auf und befasst sich mit transitiven Abhängigkeiten, die auftreten, wenn ein Nicht-Primärattribut von einem anderen Nicht-Primärattribut abhängt. Ein Nicht-Primär-Attribut sollte nur vom Primärschlüssel abhängen. Eine Tabelle ist in 3NF, wenn sie in 2NF ist und alle transitiven Abhängigkeiten entfernt sind.
-
Regeln von 3NF:
- Die Tabelle muss in 2NF sein.
- Kein Nicht-Prime-Attribut sollte von einem anderen Nicht-Prime-Attribut abhängen (transitive Abhängigkeiten entfernen).
Beispiel für 3NF:
Vor 3NF (Transitive Abhängigkeit):
OrderID | Product | Category | Supplier |
---|---|---|---|
1 | Apple | Fruit | XYZ |
2 | Carrot | Vegetable | ABC |
Hier hängt Lieferant von der Kategorie ab, nicht direkt von der Bestell-ID. Um dieses Problem zu lösen, teilen wir die Tabelle.
Nach 3NF:
Tabellen:
- Bestellungen (Bestell-ID, Produkt, Kategorie)
- Kategorie (Kategorie, Lieferant)
Bestelltabelle:
OrderID | Product | Category |
---|---|---|
1 | Apple | Fruit |
2 | Carrot | Vegetable |
Kategorietabelle:
Category | Supplier |
---|---|
Fruit | XYZ |
Vegetable | ABC |
4. Boyce-Codd-Normalform (BCNF)
BCNF ist eine strengere Version von 3NF. Eine Tabelle ist in BCNF, wenn:
- Es ist in 3NF.
- Für jede funktionale Abhängigkeit muss die linke Seite ein Kandidatenschlüssel sein (d. h. ein minimaler Superschlüssel).
Einfacher ausgedrückt befasst sich BCNF mit Situationen, in denen sich eine Tabelle in 3NF befindet, aber dennoch einige Abhängigkeiten aufweist, die Attribute beinhalten, die keine Kandidatenschlüssel sind.
-
BCNF-Regeln:
- Die Tabelle muss in 3NF vorliegen.
- Jede Determinante muss ein Kandidatenschlüssel sein.
Beispiel für BCNF:
Vor BCNF:
CourseID | Instructor | Room |
---|---|---|
101 | Dr. Smith | A1 |
102 | Dr. Smith | B1 |
101 | Dr. Johnson | A2 |
Hier bestimmt Instructor Raum, aber Instructor ist kein Kandidatenschlüssel, was gegen BCNF verstößt. Um BCNF zu erreichen, trennen wir die Abhängigkeiten in verschiedene Tabellen.
Nach BCNF:
Tabellen:
- Kurse (Kurs-ID, Dozent)
- Räume (Lehrer, Raum)
Kurstabelle:
CourseID | Instructor |
---|---|
101 | Dr. Smith |
102 | Dr. Smith |
101 | Dr. Johnson |
Zimmertabelle:
Instructor | Room |
---|---|
Dr. Smith | A1 |
Dr. Smith | B1 |
Dr. Johnson | A2 |
5. Vierte Normalform (4NF)
4NF befasst sich mit mehrwertigen Abhängigkeiten, die auftreten, wenn ein Attribut mehrere Werte eines anderen Attributs bestimmt und diese Werte unabhängig voneinander sind. Eine Tabelle ist in 4NF, wenn:
- Es ist in BCNF.
- Es gibt keine mehrwertigen Abhängigkeiten.
Beispiel für 4NF:
Vor 4NF (mehrwertige Abhängigkeit):
StudentID | Subject | Hobby |
---|---|---|
1 | Math | Painting |
1 | Science | Cycling |
Nach 4NF:
Tabellen:
- Studenten (Studenten-ID, Fach)
- StudentsHobbies (Studentenausweis, Hobby)
Schülertisch:
StudentID | Subject |
---|---|
1 | Math |
1 | Science |
Tabelle „StudentenHobbys“:
StudentID | Hobby |
---|---|
1 | Painting |
1 | Cycling |
Fazit
Im Datenbankdesign ist die Normalisierung ein grundlegender Prozess zur effizienten Organisation von Daten. Die verschiedenen Normalformen – 1NF, 2NF, 3NF, BCNF und 4NF – stellen sicher, dass Daten ohne Redundanz gespeichert werden, die Integrität gewahrt bleibt und einfach zu verwalten ist. Jede Normalform baut auf der vorherigen auf, indem sie bestimmte Arten von Abhängigkeiten oder Anomalien beseitigt. Während die Normalisierung die Datenqualität verbessert, ist es wichtig, sie mit Leistungsaspekten in Einklang zu bringen und sich manchmal für die Denormalisierung zu entscheiden, wenn dies zur Optimierung erforderlich ist.
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