


Normalisasi Pangkalan Data: Manfaat dan Borang (1NF, 2NF, 3NF)
Normalisasi pangkalan data adalah teknik reka bentuk yang digunakan untuk mengatur data dalam pangkalan data dengan cekap. Ia mengurangkan kelebihan dan meningkatkan integriti data dengan menganjurkan bidang dan struktur jadual. Bentuk normalisasi utama adalah bentuk normal pertama (1NF), bentuk normal kedua (2NF), dan bentuk normal ketiga (3NF). Setiap bentuk dibina pada yang sebelumnya, mencapai tahap organisasi dan kecekapan yang lebih tinggi.
Apakah kelebihan utama pelaksanaan normalisasi pangkalan data?
Melaksanakan normalisasi pangkalan data menawarkan beberapa kelebihan utama:
- Mengurangkan data redundansi : Dengan menganjurkan data ke dalam pelbagai jadual yang berkaitan, normalisasi meminimumkan duplikasi data. Sebagai contoh, maklumat pelanggan boleh disimpan dalam satu jadual, dan perintah mereka yang lain, yang dihubungkan dengan pengecam unik. Ini mengurangkan risiko kemas kini data yang tidak konsisten di seluruh pangkalan data.
- Integriti data yang lebih baik : Normalisasi menguatkuasakan kekangan dan hubungan antara jadual, memastikan data mematuhi peraturan yang ditetapkan. Sebagai contoh, peraturan mungkin menghalang penghapusan rekod pelanggan jika ada pesanan yang belum selesai yang dikaitkan dengan pelanggan tersebut.
- Penyelenggaraan data yang dipermudahkan : Dengan pengurangan redundansi dan integriti data yang lebih baik, penyelenggaraan pangkalan data menjadi lebih mudah. Kemas kini, penyisipan, dan penghapusan lebih mudah untuk dikendalikan, dan kemungkinan memperkenalkan anomali data diminimumkan.
- Skalabiliti yang dipertingkatkan : Pangkalan data yang normal lebih baik lebih mudah disesuaikan dengan perubahan dan pertumbuhan. Menambah data baru atau mengubahsuai struktur data sedia ada lebih mudah diurus, menjadikannya lebih mudah untuk skala pangkalan data apabila keperluan organisasi berkembang.
- Prestasi pertanyaan yang lebih baik : Walaupun normalisasi kadang-kadang boleh membawa kepada gabungan kompleks, pangkalan data normal yang direka dengan baik dapat menghasilkan pengambilan data yang lebih efisien. Ini kerana pertanyaan lebih cenderung untuk mengambil hanya data yang diperlukan, dan bukannya menyaring maklumat yang berlebihan.
Bagaimanakah setiap tahap normalisasi (1NF, 2NF, 3NF) meningkatkan integriti data?
Setiap tahap normalisasi menyumbang kepada integriti data dengan cara yang berbeza:
- Borang Normal Pertama (1NF) : Untuk mencapai 1NF, jadual mesti mempunyai nilai atom (tidak dapat dipisahkan) dalam lajunya, dan setiap lajur mesti mengandungi jenis data yang sama. Di samping itu, setiap baris mestilah unik. 1NF meningkatkan integriti data dengan memastikan setiap sekeping data disimpan dalam bahagian logik terkecilnya, yang menghalang penyimpanan jenis data campuran dan atribut berbilang nilai dalam satu lajur.
- Borang Normal Kedua (2NF) : Jadual berada dalam 2NF jika ia berada dalam 1NF dan semua atribut bukan kunci bergantung sepenuhnya pada keseluruhan kunci utama. 2NF meningkatkan integriti data dengan menghapuskan kebergantungan separa, yang berlaku apabila atribut bukan kunci bergantung kepada hanya sebahagian daripada kunci utama. Ini memastikan data yang berkaitan dengan kunci komposit dikaitkan dengan betul dan dikekalkan.
- Borang Normal Ketiga (3NF) : Jadual berada dalam 3NF jika ia berada di 2NF dan semua atributnya tidak bergantung kepada kunci utama. Ini bermakna tiada atribut bukan kunci bergantung kepada atribut bukan kunci yang lain. 3NF seterusnya meningkatkan integriti data dengan menghapuskan kebergantungan transitif, memastikan bahawa setiap sekeping data secara langsung berkaitan dengan kunci utama dan tidak secara tidak langsung melalui atribut lain.
Bolehkah normalisasi mengurangkan redundansi data, dan jika ya, bagaimana?
Ya, normalisasi dapat mengurangkan kelebihan data melalui mekanisme berikut:
- Penghapusan kumpulan berulang : Dalam 1NF, normalisasi menghapuskan kumpulan berulang dengan memastikan setiap lajur mengandungi nilai atom. Ini menghalang penyimpanan pelbagai nilai dalam satu lajur, yang sebaliknya akan membawa kepada redundansi.
- Pembuangan kebergantungan separa : 2NF menangani kebergantungan separa dengan memisahkan jadual supaya setiap atribut bukan kunci bergantung sepenuhnya kepada keseluruhan kunci utama. Ini mengakibatkan pemisahan data yang akan disimpan secara berlebihan dalam satu jadual ke dalam beberapa jadual.
- Pembasmian kebergantungan transitif : 3NF menangani kebergantungan transitif dengan memastikan bahawa atribut bukan kunci hanya bergantung pada kunci utama, bukan pada atribut bukan kunci yang lain. Ini seterusnya mengurangkan kelebihan dengan memisahkan data ke dalam jadual yang lebih spesifik, di mana setiap sekeping data disimpan sekali dan dikaitkan dengan orang lain yang diperlukan.
Dengan menganjurkan data secara sistematik ke dalam bentuk ini, normalisasi memastikan bahawa setiap sekeping data disimpan di satu tempat, mengurangkan peluang duplikasi data dan memastikan bahawa kemas kini data lebih mudah diurus dan kurang terdedah kepada ketidakkonsistenan.
Atas ialah kandungan terperinci Normalisasi Pangkalan Data: Manfaat dan Borang (1NF, 2NF, 3NF).. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Butiran artikel ini melaksanakan beratur mesej dalam PHP menggunakan RabbitMQ dan Redis. Ia membandingkan seni bina mereka (AMQP vs dalam memori), ciri-ciri, dan mekanisme kebolehpercayaan (pengesahan, urus niaga, kegigihan). Amalan terbaik untuk reka bentuk, kesilapan

Artikel ini mengkaji piawaian pengekodan PHP semasa dan amalan terbaik, memberi tumpuan kepada cadangan PSR (PSR-1, PSR-2, PSR-4, PSR-12). Ia menekankan peningkatan kebolehbacaan dan kebolehkerjaan kod melalui gaya yang konsisten, penamaan bermakna, dan EFF

Artikel ini meneroka pelaksanaan tugas tak segerak dalam PHP untuk meningkatkan respons aplikasi web. Ia memperincikan kaedah seperti beratur mesej, rangka kerja asynchronous (reactphp, swoole), dan proses latar belakang, menekankan amalan terbaik untuk kecekapan

Artikel ini menerangkan API Refleksi PHP, membolehkan pemeriksaan runtime dan manipulasi kelas, kaedah, dan sifat. IT memperincikan kes penggunaan biasa (penjanaan dokumentasi, ORM, suntikan pergantungan) dan memberi amaran terhadap prestasi overhea

Butiran artikel ini memasang dan menyelesaikan masalah PHP, memberi tumpuan kepada PECL. Ia meliputi langkah pemasangan (mencari, memuat turun/menyusun, membolehkan, memulakan semula pelayan), teknik penyelesaian masalah (memeriksa log, mengesahkan pemasangan,

Kompilasi JIT Php 8 meningkatkan prestasi dengan menyusun kod yang sering dilaksanakan ke dalam kod mesin, memberi manfaat kepada aplikasi dengan pengiraan berat dan mengurangkan masa pelaksanaan.

Artikel ini menangani pengoptimuman memori PHP. IT memperincikan teknik seperti menggunakan struktur data yang sesuai, mengelakkan penciptaan objek yang tidak perlu, dan menggunakan algoritma yang cekap. Sumber kebocoran memori biasa (mis., Sambungan yang tidak terkawal, global v

Artikel ini meneroka strategi untuk kekal semasa dalam ekosistem PHP. Ia menekankan penggunaan saluran rasmi, forum komuniti, persidangan, dan sumbangan sumber terbuka. Penulis menyoroti sumber terbaik untuk mempelajari ciri -ciri baru dan a


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

EditPlus versi Cina retak
Saiz kecil, penyerlahan sintaks, tidak menyokong fungsi gesaan kod

SecLists
SecLists ialah rakan penguji keselamatan muktamad. Ia ialah koleksi pelbagai jenis senarai yang kerap digunakan semasa penilaian keselamatan, semuanya di satu tempat. SecLists membantu menjadikan ujian keselamatan lebih cekap dan produktif dengan menyediakan semua senarai yang mungkin diperlukan oleh penguji keselamatan dengan mudah. Jenis senarai termasuk nama pengguna, kata laluan, URL, muatan kabur, corak data sensitif, cangkerang web dan banyak lagi. Penguji hanya boleh menarik repositori ini ke mesin ujian baharu dan dia akan mempunyai akses kepada setiap jenis senarai yang dia perlukan.

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Muat turun versi mac editor Atom
Editor sumber terbuka yang paling popular

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan