Datennormalisierungsmethoden in MySQL

MySQL ist ein weit verbreitetes relationales Datenbankverwaltungssystem. Um eine effiziente, zuverlässige und sichere Datenverwaltung zu erreichen, müssen bestimmte Datenstandardisierungsmethoden übernommen werden. In diesem Artikel wird die Datennormalisierungsmethode in MySQL vorgestellt, einschließlich der Definition von Normalisierung, des Zwecks der Normalisierung, des Normalisierungsgrads, der Normalisierung usw.

1. Was ist Standardisierung?

Standardisierung bezieht sich auf die Anpassung des Designs der Datentabelle, sodass die Datentabelle bestimmte Standards erfüllt. Durch Standardisierung können redundante Daten eliminiert, die Datenspeicherplatznutzung der Datentabelle verbessert, die Struktur der Datentabelle prägnant und klar sichergestellt und die Effizienz der Datenverarbeitung verbessert werden.

2. Der Zweck der Normalisierung

Der Zweck der Normalisierung besteht darin, das Design der Datenbank so zu optimieren, dass die Datenbank eine hervorragende Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit und Flexibilität aufweist und Datenkonsistenz und -integrität gewährleisten kann. Gleichzeitig kann dadurch auch die Speicherung doppelter Daten reduziert, die Geschwindigkeit des Datenabrufs verbessert und die Kosten für die Datenbankwartung gesenkt werden.

3. Normalisierungsstufen

Die Normalisierungsstufen reichen von eins bis fünf und werden als erste Normalform (1NF), zweite Normalform (2NF), dritte Normalform (3NF) und Buss-Codd-Normalform bezeichnet ( BCNF) und vierte Normalform (4NF). Die Datentabellenstrukturen, die unterschiedlichen Normalisierungsstufen entsprechen, spiegeln unterschiedliche Merkmale wider.

1. Erste Normalform (1NF)

Die Erste Normalform ist die grundlegendste normalisierte Form. Es erfordert, dass alle Attribute jedes Datensatzes unteilbare Basisdatenelemente sein müssen. Das heißt, ein Datenelement kann nicht in kleinere Datenelemente aufgeteilt werden.

2. Zweite Normalform (2NF)

Die zweite Normalform ist eine weitere Einschränkung der ersten Normalform, die erfordert, dass alle Nicht-Schlüsselwortattribute in der Datentabelle vom Primärschlüssel abhängen müssen. Das heißt, wenn in einer Beziehung ein Attribut nur von einigen Attributen des Primärschlüssels abhängt, muss es von der Beziehung getrennt und separat eine neue Beziehung gebildet werden.

3. Dritte Normalform (3NF)

In der dritten Normalform kann kein Nicht-Schlüsselwort-Attribut von anderen Nicht-Schlüsselwort-Attributen abhängen. Das heißt, jedes nicht-primäre Attribut muss direkt vom Primärschlüssel abhängen. Wenn ein nicht primäres Attribut von anderen nicht primären Attributen abhängt, muss es in verschiedene Beziehungen unterteilt werden, um sicherzustellen, dass jede Beziehungstabelle klar und eindeutig ist.

4. Bas-Code Normal Form (BCNF)

BCNF wird basierend auf der dritten Normalform vorgeschlagen. Wenn jede Beziehung in einer Datenbanktabelle BCNF erfüllt, gibt es in der Tabelle keine Datenredundanz.

5. Vierte Normalform (4NF)

Die vierte Normalform gewährleistet die Atomizität von Daten zum Speichern komplexer Datentypen, wie z. B. mehrwertige Abhängigkeiten, Arrays, Strukturen und andere Datentypen.

4. So normalisieren Sie

1. Analysieren Sie die Attribute in der Datentabelle

Zunächst müssen unnötige Daten gesichtet und gefiltert werden. Entfernen Sie unnötige und redundante Attribute, um die Datentabelle zu optimieren.

2. Duplizierte Daten eliminieren

Bei doppelten Daten können Sie erwägen, eine separate Tabelle zum Speichern der Daten zu erstellen, um Datenredundanz zu beseitigen.

3. Normalisierter Ausdruck

Im Allgemeinen sollte eine Tabelle nur eine tatsächlich vorhandene Datenentität enthalten und für verschiedene Entitäten sollten unterschiedliche Tabellen erstellt werden.

4. Geeignete Beziehungen entwerfen

Bei der Normalisierung von Daten müssen Sie geeignete Beziehungen entwerfen. Wenn Sie Daten direkt in einer Tabelle speichern, wird die Tabellenstruktur kompliziert und die Effizienz des Datenzugriffs verringert. Durch die Aufteilung mehrerer Attribute in mehrere Tabellen zur Speicherung können redundante Daten vermieden und die Effizienz des Tabellenzugriffs verbessert werden.

Kurz gesagt, die Datennormalisierung ist eine sehr wichtige Aufgabe. Für die standardisierte Verarbeitung von Daten ist es notwendig, sich auf einige Grundprinzipien und Standards der Branche zu beziehen, die tatsächliche Situation und die Bedürfnisse von Datenbankadministratoren, Datenbankadministratoren usw. umfassend zu berücksichtigen und die standardisierten Standards des Datenbanksystems kontinuierlich zu verbessern, um sicherzustellen die Verwaltungseffizienz und Datenqualität des Datenbankverwaltungssystems und der Datensicherheit.

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