Normalisierung beseitigt Redundanzen und Inkonsistenzen in Daten. In einer Schule wäre es beispielsweise logisch, sich eine Schülertabelle anzusehen, um die Adressen zu aktualisieren, aber es wäre redundant und unproduktiv, auch alle Schülerklassen in derselben Tabelle aufzulisten; diese sollten in einer separaten Klassentabelle aufgeführt werden. Dies würde es Lehrern und Administratoren dann ermöglichen, studentenbezogene Daten einfach anzuzeigen und zu analysieren.
Dies ist im Wesentlichen die Macht der Datennormalisierung, was bedeutet, dass es einfach ist, Daten zu konsumieren und zu analysieren, indem sichergestellt wird, dass alle in Ihr System eingegebenen Daten „sauber“ sind, in dem Sinne, dass sie nicht redundant oder unstrukturiert sind. Während dies einfacher gesagt wird als im Zeitalter der Datenverbreitung, gibt es Dinge, die Sie tun können, um die Datennormalisierung sicherzustellen.
Sehen wir uns an, was Datennormalisierung ist und warum sie wichtig ist, Formulare zur Datennormalisierung, Vorteile der Datennormalisierung und Herausforderungen bei der Datennormalisierung.
Was ist Datennormalisierung?
Datennormalisierung ist, wie oben angedeutet, einfach die Art und Weise, wie Sie Ihre Daten „normalisieren“, indem Sie sicherstellen, dass sie nicht redundant oder unstrukturiert sind, was die Verwaltung und Verwendung erheblich erschwert, da sie schwieriger zu organisieren sind. Der Normalisierungsprozess umfasst die Aufteilung großer Tabellen in kleinere, verwandte Tabellen, um die Datenduplizierung zu reduzieren.
Datennormalisierung ist ein wichtiger Bestandteil der Datenintegrität und Datenhygiene. Wenn es um die Datenhygiene geht, stellen Sie sich die Normalisierung als den Vorgang vor, bei dem Sie jeden Morgen und jeden Abend Ihre Zähne putzen, um zu vermeiden, dass Sie den Zahnarzt aufsuchen müssen. Je sauberer Ihre Zähne sind, desto weniger Geld geben Sie für die Pflege aus und desto effizienter können Sie mit den verschiedenen Ressourcen sein, die Sie zum Reinigen Ihrer Zähne verwenden, z. B. Zahnpasta, Zahnseide und Wasser.
Gängige Normalisierungsformulare
Datennormalisierungsformulare sind im Wesentlichen in Tiers kategorisierte Regeln. Daten müssen den Regeln der ersten Ebene entsprechen, bevor Sie die Regeln der zweiten Ebene und die Regeln der zweiten Ebene anwenden können, bevor Sie die Regeln der dritten Ebene anwenden usw.
Es gibt mehrere Normalisierungsformulare, von denen jede spezifische Anforderungen hat:
Erstes normales Formular (1NF)
Die grundlegendste Form der Datennormalisierung, 1NF, stellt sicher, dass es keine sich wiederholenden Einträge in einer Gruppe gibt. Das bedeutet, dass jede Zelle nur einen einzigen Wert hat und jeder Datensatz einzigartig ist.
Zweites normales Formular (2NF)
2NF baut auf den Regeln von 1NF auf, sodass alle Einträge alle 1NF-Anforderungen erfüllen und auch einen Primärschlüssel verwenden müssen. Die Primärschlüsselregel erfordert, dass für jede Datenuntermenge eine separate Tabelle erstellt wird. Die Daten in jeder Tabelle können dann mit Fremdschlüsselbeschriftungen verknüpft werden.
Drittes normales Formular (3NF)
3NF schreibt vor, dass alle Einträge alle 2NF-Anforderungen erfüllen müssen, und verlangt auch, dass alle betroffenen Daten in eine neue Tabelle eingefügt werden müssen, wenn Änderungen am Primärschlüssel vorgenommen werden.
Boyce-Codd Normal Form (3,5 NF)
Das Boyce-Codd Normal Form, auch bekannt als BCNF oder 3,5NF, ist eine 3NF-Tabelle, die keine sich überschneidenden Kandidatenschlüssel enthält. Es stellt sicher, dass jeder Determinant ein Kandidatenschlüssel ist und eliminiert Redundanzen im Zusammenhang mit funktionalen Abhängigkeiten.
Vierte normale Form (4NF)
4NF erfordert BCNF-Einhaltung und adressiert Abhängigkeiten mit mehreren Werten, wodurch sichergestellt wird, dass Daten nicht über mehrere Zeilen hinweg dupliziert werden.
Fünftes normales Formular (5 NF)
5NF befasst sich mit Fällen, in denen mehrere überlappende Beziehungen bestehen, und stellt sicher, dass überlappende Beziehungen in separaten Tabellen dargestellt werden.
Vorteile der Datennormalisierung
Datennormalisierung bietet zahlreiche Vorteile, darunter:
Optimierung des Daten-Storage
Einer der Hauptvorteile der Datennormalisierung besteht darin, dass dadurch Speicherplatz frei wird, d. h. Sie können Ihre Datenanalyse auf einen bestimmten Datensatz verfeinern. Weniger Platz bedeutet schnelleres Abrufen von Daten. Ihre Datenbank hat weniger Grund für die Abdeckung Ihrer Datenmanagementsysteme, was es ihnen viel leichter macht, Informationen zu finden. Das bedeutet auch, dass Sie mehr Platz zum Speichern anderer Daten haben, die Sie für später speichern möchten.
Betrachten Sie beispielsweise ein typisches Szenario zur Kundenerfahrung im Einzelhandel: Jemand ist im Begriff, einen Pullover zu kaufen, und Sie möchten diesem Kunden ein hochgradig personalisiertes Angebot für eine Hose unterbreiten, die Sie mit dem Pullover kombinieren können. Wenn Ihr Datenmanagementsystem ein Junk-Littered Data Warehouse durchsuchen muss, um das eine gut verwendbare Angebot basierend auf den Vorlieben dieses Kunden zu finden, wird es wahrscheinlich zu spät sein und der Kunde hat den Store verlassen.
Einfachere Wartung
Die Datennormalisierung ermöglicht auch eine einfachere Wartung und Aktualisierung. Änderungen werden in der Regel in bestimmten Tabellen lokalisiert, wodurch das Risiko von Fehlern verringert und die Wartung und Aktualisierung des Datenbankschemas erleichtert wird.
Flexibilität
Normalisierte Datenbanken sind auch flexibler und an Änderungen der Geschäftsanforderungen anpassbar. Das Hinzufügen neuer Daten oder das Ändern bestehender Strukturen kann mit weniger Auswirkungen auf das gesamte Datenbankdesign erfolgen.
Konsistenz
Bei der Normalisierung werden Daten tabellenübergreifend konsistent gespeichert, wodurch die Wahrscheinlichkeit widersprüchlicher Informationen verringert wird. Diese Konsistenz verbessert die Gesamtqualität der Daten.
Herausforderungen bei der Datennormalisierung
Während die Normalisierung viele Vorteile bietet, gibt es einige potenzielle Kompromisse, darunter:
Komplexität
Mit zunehmender Normalisierung wird das Datenbankschema komplexer. Die Verknüpfung von normalisierten Tabellen in Abfragen kann komplizierter sein, was möglicherweise zu einer höheren Komplexität und Ausführungszeit der Abfrage führt.
Performance leseintensiver Operationen
In Szenarien, in denen leseintensive Operationen vorherrschen, können normalisierte Datenbanken Performance-Herausforderungen erleben. Die Verknüpfung mehrerer Tabellen zum Abrufen von Daten kann ressourcenintensiv sein, insbesondere in großen Datenbanken.
Schulung und Bildung
Datennormalisierung kann recht komplex sein, was bedeutet, dass Sie dieses Wissen irgendwo in Ihrem Team oder in Ihrem Unternehmen haben müssen. Wenn Sie es noch nicht haben, müssen Sie einen Weg finden, um es zu erhalten, was bedeuten kann, dass Sie Geld für eine Ressource eines Drittanbieters ausgeben.
Risiko einer Übernormalisierung
Übernormalisierung oder die Anwendung von Normalisierung über das Notwendige hinaus kann zu unnötigen Komplexitäts- und Performanceproblemen führen. Es ist wichtig, ein Gleichgewicht zu finden und die Daten auf der Grundlage der spezifischen Anforderungen der Anwendung in angemessenem Maße zu normalisieren.
Anomalien aktualisieren
Während die Normalisierung dabei hilft, bestimmte Arten von Anomalien zu beseitigen, kann sie zu Aktualisierungsanomalien führen. Zum Beispiel kann das Aktualisieren einer Information in einer Tabelle Aktualisierungen an mehreren Orten erfordern, was die Wahrscheinlichkeit von Fehlern und Inkonsistenzen erhöhen kann.
Erhöhte Storage-Anforderungen
In einigen Fällen kann die Normalisierung zu erhöhten Storage-Anforderungen führen. Dies liegt daran, dass normalisierte Tabellen möglicherweise zusätzlichen Storage für Primär- und Fremdschlüsselbeziehungen erfordern und die Vorteile der Raumoptimierung in bestimmten Situationen möglicherweise nicht vollständig realisiert werden.
Auswirkungen auf die Schreibleistung
Während Lesevorgänge von der Komplexität von Joins beeinflusst werden können, können Schreibvorgänge wie Einfügungen und Updates ebenfalls beeinträchtigt werden. Normalisierte Tabellen können mehrere Operationen erfordern, um die referenzielle Integrität aufrechtzuerhalten, was sich möglicherweise auf die Schreibleistung auswirkt.
Herausforderungen bei der Abfrageoptimierung
Die Optimierung von Abfragen in hochgradig normalisierten Datenbanken kann eine sorgfältige Überlegung und Optimierung erfordern. Datenbankadministratoren müssen möglicherweise geeignete Indizes erstellen und Abfrageausführungspläne analysieren, um eine optimale Performance sicherzustellen.
Denormalisierung
Eine Alternative zur Datennormalisierung ist die Datendenormalisierung. Während bei der Datennormalisierung größere Tabellen in kleinere Tabellen unterteilt werden müssen, werden Daten bei der Denormalisierung in einer einzigen Tabelle zusammengefasst, die schneller abgefragt werden kann.
Die Datennormalisierung ist in der Regel in Szenarien mit vielen kostspieligen Tabellenverbindungen besser, während die Denormalisierung bei vielen kostspieligen Verbindungsabfragen nützlicher ist. Normalisierung bietet eine bessere Datenintegrität und optimierten Festplattenspeicher und ist im Allgemeinen besser für Datenkonsistenz und schnelleres Einfügen und Löschen von Daten. Denormalisierung ist in der Regel eine bessere Wahl, wenn Sie eine schnellere Suche benötigen und die Leseleistung optimieren möchten. Denormalisierung kann auch die Gemeinkosten senken, die durch übernormalisierte Daten oder komplizierte Tabellenverbindungen entstehen.
Es ist wichtig, das richtige Gleichgewicht zwischen Normalisierung und Denormalisierung zu finden. Der Grad der Normalisierung sollte auf die spezifischen Anforderungen der Anwendung und die erwarteten Muster bei der Datenabfrage und -änderung zugeschnitten werden. Es ist sehr üblich, Geschäftsanwendungen in 3NF zu sehen, da dies ein Gleichgewicht bei der Performance für Lese-, Schreib- und Indizes von relationalen Datenbanken bewirkt. In vielen Fällen ist mehr nicht besser. Die zusätzliche Normalisierung kann ein System tatsächlich verlangsamen, indem sie zu übermäßigen Lese- und Schreibvorgängen führt, Verzögerungen und übermäßige Sperrungen bei Joins auf Tabellen verursacht.
Fazit
Die Datennormalisierung verbessert die Datenintegrität, Durchsuchbarkeit und Analyse, indem sie einen bestimmten Satz von Regeln dazu anwendet, wie Daten in Datenbanken eingegeben werden. Die gängigen Datenformulare, die die Regeln sind, die verwendet werden, um festzulegen, wie Daten eingegeben werden, sind 1NF, 2NF, 3NF, BCNF, 4NF und 5NF.
Während die Datennormalisierung klare Vorteile wie Flexibilität, Storage-Optimierung und einfachere Wartung bietet, hat sie auch potenzielle Nachteile wie Komplexität und geringere Schreibleistung.
Dennoch ist die Datennormalisierung ein wichtiger Bestandteil der Pflege einer gut strukturierten und effizienten Datenbank und ein wichtiger Schritt zur Datenreinigung in jeder Datenpipeline, der Effizienz steigert und Kosten senkt.
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