cari
RumahPeranti teknologiAIBagaimana untuk melaksanakan normalisasi dengan SQL?

Pengenalan

Bayangkan mengubah garaj yang berantakan ke dalam ruang yang teratur dan terang di mana segala-galanya mudah diakses dan disusun dengan kemas. Dalam dunia pangkalan data, proses ini dipanggil normalisasi. Sama seperti garaj yang rapi meningkatkan kecekapan, pangkalan data berstruktur dengan data teratur melakukan lebih baik. Bersedia untuk mengetahui lebih lanjut? Artikel ini meneroka tiga bentuk normal yang pertama - 1NF, 2NF, dan 3NF - dengan contoh SQL praktikal. Terlepas dari pengalaman reka bentuk pangkalan data anda, anda akan belajar bagaimana untuk membina pangkalan data yang lebih cekap dan berskala. Bersedia untuk mengoptimumkan data anda? Mari mulakan!

Gambaran Keseluruhan

  • Pegang prinsip teras dan matlamat normalisasi pangkalan data menggunakan SQL.
  • Sapukan bentuk normal pertama (1NF) untuk memastikan nilai atom dan kunci utama.
  • Kenal pasti dan menghapuskan kebergantungan separa untuk mencapai bentuk normal kedua (2NF).
  • Keluarkan kebergantungan transitif untuk memenuhi keperluan bentuk normal ketiga (3NF).
  • Melaksanakan struktur pangkalan data yang dinormalisasi menggunakan pertanyaan SQL praktikal.

Bagaimana untuk melaksanakan normalisasi dengan SQL?

Jadual Kandungan

  • Pengenalan
  • Apakah normalisasi?
    • Borang Normal Pertama (1NF)
    • Borang Normal Kedua (2nf)
    • Borang Normal Ketiga (3nf)
  • Contoh praktikal: Membawa semuanya bersama
  • Kesimpulan
  • Soalan yang sering ditanya

Apakah normalisasi?

Normalisasi adalah aspek penting dalam reka bentuk pangkalan data relasi. Ia menyelaraskan organisasi data dengan meminimumkan redundansi dan meningkatkan integriti data. Proses ini melibatkan pemisahan pangkalan data ke dalam pelbagai jadual dan menentukan hubungan di antara mereka berdasarkan peraturan yang ditetapkan, dengan itu mengurangkan anomali data. Mari kita periksa setiap bentuk biasa secara terperinci, menggariskan prinsip -prinsip dan menggambarkannya dengan contoh SQL praktikal.

Borang Normal Pertama (1NF)

Objektif: Pastikan setiap jadual mempunyai kunci utama dan setiap lajur mengandungi nilai atom (tidak dapat dipisahkan). Jadual memenuhi 1NF jika ia mematuhi peraturan ini:

  • Nilai Atom: Setiap lajur hendaklah memegang hanya satu nilai setiap baris.
  • Nama lajur unik: Setiap lajur mesti mempunyai pengenal yang unik.
  • Perintah Kemerdekaan: Perintah penyimpanan data tidak relevan.

Contoh:

Pertimbangkan jadual yang tidak normal dengan kumpulan berulang:

OrderId Customername Produk Kuantiti
1 John Doe Pen, pensil 2, 3
2 Jane Smith Notebook, Eraser 1, 2

Jadual ini melanggar 1NF kerana lajur Products dan Quantities mengandungi pelbagai nilai.

Penukaran ke 1nf:

OrderId Customername Produk Kuantiti
1 John Doe Pen 2
1 John Doe Pensil 3
2 Jane Smith Buku nota 1
2 Jane Smith Pemadam 2

Pelaksanaan SQL:

 Buat pesanan jadual (
    OrderId int,
    CustomerName Varchar (255),
    VARCHAR PRODUK (255),
    Kuantiti int,
    Kunci Utama (OrderID, Produk)
);

Borang Normal Kedua (2nf)

Objektif: Pastikan jadual berada dalam 1NF dan semua atribut bukan kunci bergantung sepenuhnya pada keseluruhan kunci utama. Ini amat relevan untuk jadual dengan kunci utama komposit.

Langkah -langkah untuk mencapai 2NF:

  • Pematuhan 1NF: Jadual mesti sudah sesuai dengan 1NF.
  • Menghapuskan kebergantungan separa: Pastikan atribut bukan kunci bergantung kepada kunci utama yang lengkap, bukan hanya sebahagian daripadanya.

Contoh:

Pertimbangkan jadual dalam 1NF tetapi mempamerkan kebergantungan separa:

OrderId CustomerID ProductID Kuantiti Customername
1 1 1 2 John Doe
2 2 2 1 Jane Smith

Di sini, CustomerName hanya bergantung pada CustomerID , bukan kunci komposit ( OrderID , ProductID ).

Penukaran ke 2nf:

  1. Buat jadual berasingan untuk Orders dan Customers :

Pesanan Jadual:

OrderId CustomerID ProductID Kuantiti
1 1 1 2
2 2 2 1

Jadual Pelanggan:

CustomerID Customername
1 John Doe
2 Jane Smith

Pelaksanaan SQL:

 Buat pesanan jadual (
    OrderId int,
    Int CustomerId,
    ProductID int,
    Kuantiti int,
    Kunci Utama (OrderID, ProductID)
);

Buat Pelanggan Jadual (
    Kunci utama Int CustomerId,
    Customername Varchar (255)
);

Borang Normal Ketiga (3nf)

Objektif: Pastikan jadual berada dalam 2NF dan semua atribut bergantung semata -mata pada kunci utama.

Langkah -langkah untuk mencapai 3NF:

  • Pematuhan 2NF: Jadual mesti memenuhi keperluan 2NF.
  • Keluarkan kebergantungan transitif: Pastikan atribut bukan kunci tidak bergantung kepada atribut bukan kunci yang lain.

Contoh:

Pertimbangkan jadual dalam 2NF tetapi dengan kebergantungan transitif:

OrderId CustomerID ProductID Kuantiti ProductName
1 1 1 2 Pen
2 2 2 1 Buku nota

Di sini, ProductName bergantung kepada ProductID , bukan secara langsung pada OrderID .

Penukaran ke 3nf:

  1. Buat jadual berasingan untuk Orders dan Products :

Pesanan Jadual:

OrderId CustomerID ProductID Kuantiti
1 1 1 2
2 2 2 1

Jadual Produk:

ProductID ProductName
1 Pen
2 Buku nota

Pelaksanaan SQL:

 Buat pesanan jadual (
    OrderId int,
    Int CustomerId,
    ProductID int,
    Kuantiti int,
    Kunci Utama (OrderID, ProductID)
);

Buat Pelanggan Jadual (
    Kunci utama Int CustomerId,
    Customername Varchar (255)
);

Buat produk jadual (
    ProductID int utama utama,
    ProductName Varchar (255)
);

Contoh praktikal: Membawa semuanya bersama

Mari kita mulakan dengan data yang tidak normal ini:

OrderId Customername Produk Kuantiti
1 John Doe Pen, pensil 2, 3
2 Jane Smith Notebook, Eraser 1, 2

Langkah 1: Tukar ke 1nf

Lajur multi-nilai berasingan ke nilai atom:

OrderId Customername Produk Kuantiti
1 John Doe Pen 2
1 John Doe Pensil 3
2 Jane Smith Buku nota 1
2 Jane Smith Pemadam 2

Langkah 2: Tukar ke 2nf

Mengenal pasti dan berasingan kebergantungan separa:

  1. Pesanan Jadual:

OrderId CustomerID ProductID Kuantiti
1 1 1 2
1 1 2 3
2 2 3 1
2 2 4 2
  1. Jadual Pelanggan:

CustomerID Customername
1 John Doe
2 Jane Smith
  1. Jadual Produk:

ProductID ProductName
1 Pen
2 Pensil
3 Buku nota
4 Pemadam

Langkah 3: Tukar ke 3nf

Menghapuskan kebergantungan transitif, memastikan kebergantungan langsung pada kunci utama sahaja:

  • Jadual dari Langkah 2 sudah memenuhi 3NF kerana semua atribut bukan kunci hanya bergantung pada kunci utama.

Kesimpulan

Artikel ini menunjukkan cara melaksanakan normalisasi SQL. Menguasai normalisasi SQL adalah penting untuk membina pangkalan data yang mantap dan cekap. Dengan memahami dan menerapkan prinsip tiga bentuk normal pertama (1NF, 2NF, dan 3NF), anda dapat mengurangkan redundansi dan meningkatkan integriti data. Ini bukan sahaja memudahkan pengurusan data tetapi juga meningkatkan prestasi pangkalan data keseluruhan. Dengan contoh SQL praktikal ini, anda boleh mengubah dataset yang kompleks dan tidak teratur menjadi pangkalan data yang cekap dan berstruktur. Melaksanakan teknik ini untuk memastikan pangkalan data anda stabil, berskala, dan mudah dikekalkan.

Soalan yang sering ditanya

Q1. Apakah normalisasi pangkalan data?

A. Normalisasi pangkalan data adalah proses penstrukturan pangkalan data relasi selaras dengan satu siri bentuk normal yang dipanggil untuk mengurangkan redundansi data dan meningkatkan integriti data.

S2. Mengapa normalisasi penting?

A. Normalisasi meminimumkan duplikasi data, memastikan konsistensi data, dan memudahkan penyelenggaraan pangkalan data.

Q3. Apakah bentuk biasa?

A. Bentuk normal mewakili peringkat dalam proses normalisasi: 1NF (bentuk normal pertama), 2NF (bentuk normal kedua), dan 3NF (bentuk normal ketiga), antara lain.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk melaksanakan normalisasi dengan SQL?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Gelombang Seterusnya: Perspektif dengan Dr. Kirk Borne - Analytics VidhyaGelombang Seterusnya: Perspektif dengan Dr. Kirk Borne - Analytics VidhyaApr 22, 2025 am 11:21 AM

Ini memimpin dengan episod data yang menampilkan Dr Kirk Borne, seorang saintis data terkemuka, astrofizik, dan pembesar suara TEDX. Pakar terkenal dalam Big Data, AI, dan Pembelajaran Mesin, Dr. Borne menawarkan pandangan yang tidak ternilai ke dalam keadaan semasa dan masa depan Traje

AI untuk pelari dan atlet: kami membuat kemajuan yang sangat baikAI untuk pelari dan atlet: kami membuat kemajuan yang sangat baikApr 22, 2025 am 11:12 AM

Terdapat beberapa perspektif yang sangat berwawasan dalam maklumat ini mengenai maklumat mengenai kejuruteraan yang menunjukkan kepada kita mengapa kecerdasan buatan sangat baik untuk menyokong latihan fizikal orang. Saya akan menggariskan idea teras dari setiap perspektif penyumbang untuk menunjukkan tiga aspek reka bentuk yang merupakan bahagian penting dalam penerokaan penerokaan kecerdasan buatan dalam sukan. Peranti tepi dan data peribadi mentah Idea ini mengenai kecerdasan buatan sebenarnya mengandungi dua komponen -satu yang berkaitan dengan di mana kita meletakkan model bahasa yang besar dan yang lain berkaitan dengan perbezaan antara bahasa manusia dan bahasa yang kita tanda -tanda penting kita "menyatakan" apabila diukur dalam masa nyata. Alexander Amini tahu banyak tentang berlari dan tenis, tetapi dia masih

Jamie Engstrom mengenai Teknologi, Bakat dan Transformasi di CaterpillarJamie Engstrom mengenai Teknologi, Bakat dan Transformasi di CaterpillarApr 22, 2025 am 11:10 AM

Ketua Pegawai Maklumat Caterpillar dan Naib Presiden Kanan IT, Jamie Engstrom, mengetuai pasukan global lebih dari 2,200 profesional IT di 28 negara. Dengan 26 tahun di Caterpillar, termasuk empat setengah tahun dalam peranannya sekarang, Engst

Kemas kini foto Google baru menjadikan sebarang foto pop dengan kualiti ultra HDRKemas kini foto Google baru menjadikan sebarang foto pop dengan kualiti ultra HDRApr 22, 2025 am 11:09 AM

Alat HDR Ultra baru Google Photos: Panduan Cepat Tingkatkan foto anda dengan alat Ultra HDR baru Google Photos, mengubah imej standard ke dalam karya-karya bertenaga, tinggi dinamik. Sesuai untuk media sosial, alat ini meningkatkan kesan foto,

Apakah arahan TCL dalam SQL? - Analytics VidhyaApakah arahan TCL dalam SQL? - Analytics VidhyaApr 22, 2025 am 11:07 AM

Pengenalan Perintah Bahasa Kawalan Transaksi (TCL) adalah penting dalam SQL untuk menguruskan perubahan yang dibuat oleh pernyataan bahasa manipulasi data (DML). Perintah ini membolehkan pentadbir pangkalan data dan pengguna mengawal proses urus niaga, dengan itu

Bagaimana membuat chatgpt tersuai? - Analytics VidhyaBagaimana membuat chatgpt tersuai? - Analytics VidhyaApr 22, 2025 am 11:06 AM

Memanfaatkan kuasa chatgpt untuk membuat pembantu AI yang diperibadikan! Tutorial ini menunjukkan kepada anda bagaimana untuk membina GPTs tersuai anda sendiri dalam lima langkah mudah, walaupun tanpa kemahiran pengekodan. Ciri -ciri utama GPTS tersuai: Buat model AI yang diperibadikan untuk t tertentu

Perbezaan antara kaedah yang berlebihan dan mengatasiPerbezaan antara kaedah yang berlebihan dan mengatasiApr 22, 2025 am 10:55 AM

Pengenalan Kaedah yang berlebihan dan mengatasi adalah konsep pengaturcaraan berorientasikan objek teras (OOP) yang penting untuk menulis kod fleksibel dan cekap, terutamanya dalam bidang intensif data seperti sains data dan AI. Walaupun serupa dengan nama, mekanis mereka

Perbezaan antara komit SQL dan rollback SQLPerbezaan antara komit SQL dan rollback SQLApr 22, 2025 am 10:49 AM

Pengenalan Pengurusan pangkalan data yang cekap bergantung pada pengendalian transaksi yang mahir. Bahasa pertanyaan berstruktur (SQL) menyediakan alat yang berkuasa untuk ini, menawarkan arahan untuk mengekalkan integriti data dan konsistensi. Komit dan rollback adalah pusat kepada t

See all articles

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Alat panas

SublimeText3 versi Inggeris

SublimeText3 versi Inggeris

Disyorkan: Versi Win, menyokong gesaan kod!

mPDF

mPDF

mPDF ialah perpustakaan PHP yang boleh menjana fail PDF daripada HTML yang dikodkan UTF-8. Pengarang asal, Ian Back, menulis mPDF untuk mengeluarkan fail PDF "dengan cepat" dari tapak webnya dan mengendalikan bahasa yang berbeza. Ia lebih perlahan dan menghasilkan fail yang lebih besar apabila menggunakan fon Unicode daripada skrip asal seperti HTML2FPDF, tetapi menyokong gaya CSS dsb. dan mempunyai banyak peningkatan. Menyokong hampir semua bahasa, termasuk RTL (Arab dan Ibrani) dan CJK (Cina, Jepun dan Korea). Menyokong elemen peringkat blok bersarang (seperti P, DIV),

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows

Projek ini dalam proses untuk dipindahkan ke osdn.net/projects/mingw, anda boleh terus mengikuti kami di sana. MinGW: Port Windows asli bagi GNU Compiler Collection (GCC), perpustakaan import yang boleh diedarkan secara bebas dan fail pengepala untuk membina aplikasi Windows asli termasuk sambungan kepada masa jalan MSVC untuk menyokong fungsi C99. Semua perisian MinGW boleh dijalankan pada platform Windows 64-bit.

Muat turun versi mac editor Atom

Muat turun versi mac editor Atom

Editor sumber terbuka yang paling popular