La normalizzazione elimina le ridondanze e le incoerenze nei dati. Ad esempio, in una scuola, sarebbe logico osservare una tabella degli studenti per aggiornare gli indirizzi, ma sarebbe ridondante e improduttivo elencare anche tutte le classi degli studenti nella stessa tabella; queste dovrebbero essere elencate in una tabella delle classi separata. In questo modo insegnanti e amministratori possono visualizzare e analizzare facilmente i dati relativi agli studenti.
È essenzialmente la potenza della normalizzazione dei dati, il che significa semplificare l'utilizzo e l'analisi dei dati garantendo che tutti i dati che entrano nel sistema siano "puliti", nel senso che non sono ridondanti o non strutturati. Sebbene sia più facile a dirsi che a farsi nell'era della proliferazione dei dati, ci sono cose che puoi fare per garantire la normalizzazione dei dati.
Vediamo cos'è la normalizzazione dei dati e perché è importante, quali moduli, vantaggi e problemi.
Che cos'è la normalizzazione dei dati?
La normalizzazione dei dati, come si è detto in precedenza, è semplicemente l'azione di "normalizzare" i dati, assicurandosi che non siano ridondanti o non strutturati, e che entrambi li rendano molto più difficili da gestire e utilizzare perché sono più difficili da organizzare. Il processo di normalizzazione prevede la divisione di tabelle di grandi dimensioni in tabelle più piccole e correlate per ridurre la duplicazione dei dati.
La normalizzazione dei dati è una parte fondamentale dell'integrità e dell'igiene dei dati. Quando si tratta di igiene dei dati, pensate alla normalizzazione come all'azione di lavarvi i denti ogni mattina e ogni sera per evitare di dover andare dal dentista. Quanto più puliti sono i denti, tanto minore sarà la spesa per la loro cura e tanto più efficiente sarà la tua azienda con le varie risorse che utilizzi per pulire i denti, come dentifricio, filo interdentale e acqua.
Moduli di normalizzazione comuni
I moduli di normalizzazione dei dati sono essenzialmente regole suddivise in tier. I dati devono soddisfare le regole del primo tier prima di poter applicare le regole del secondo tier e le regole del secondo tier prima di applicare le regole del terzo tier e così via.
Esistono diversi moduli di normalizzazione, ciascuno con requisiti specifici:
Primo modulo normale (1NF)
La forma più basilare di normalizzazione dei dati, 1NF, garantisce che non ci siano voci ripetute in un gruppo. Ciò significa che ogni cella ha un solo valore e ogni record è univoco.
Secondo modulo normale (2NF)
2NF si basa sulle regole di 1NF , richiedendo che tutte le voci rispettino tutti i requisiti 1NF e abbiano anche una chiave primaria applicata. La regola principale richiede la creazione di una tabella separata per ogni sottoinsieme di dati. I dati di ciascuna tabella possono quindi essere collegati a etichette di chiavi esterne.
Terzo modulo normale (3NF)
3NF impone a tutte le voci di rispettare tutti i requisiti 2NF e richiede inoltre che, se vengono apportate modifiche alla chiave primaria, tutti i dati interessati devono essere inseriti in una nuova tabella.
Modulo normale Boyce-Codd (3.5NF)
Il Boyce-Codd Normal Form, noto anche come BCNF o 3.5NF, è una tabella 3NF che non presenta chiavi candidate sovrapposte. Garantisce che ogni fattore determinante sia una chiave candidato ed elimina le ridondanze correlate alle dipendenze funzionali.
Quarto modulo normale (4NF)
4NF richiede l'aderenza a BCNF e risolve le dipendenze a più valori, garantendo che i dati non siano duplicati su più righe.
Quinto modulo normale (5NF)
5NF si occupa dei casi in cui esistono più relazioni sovrapposte e garantisce che le relazioni sovrapposte siano rappresentate in tabelle separate.
Vantaggi della normalizzazione dei dati
La normalizzazione dei dati offre numerosi vantaggi, tra cui:
Ottimizzazione del data storage
Uno dei vantaggi principali della normalizzazione dei dati è che libera spazio di storage, il che significa che consente di perfezionare l'analisi dei dati in un dataset specifico. Meno spazio significa un recupero dei dati più rapido. Il database ha meno spazio per i sistemi di gestione dei dati, rendendo molto più facile la ricerca delle informazioni. Ciò significa anche che hai più spazio per archiviare altri dati che vuoi salvare in un secondo momento.
Ad esempio, considera un tipico scenario di customer experience retail: Qualcuno in un negozio sta per acquistare un maglione e vuoi offrire a questo cliente un'offerta altamente personalizzata su un paio di pantaloni da abbinare al maglione. Se il tuo sistema di gestione dei dati deve passare da un data warehouse spazzatura a un altro per trovare la buona offerta utilizzabile in base alle preferenze del cliente, nel momento in cui presenta effettivamente l'offerta, è probabile che sia troppo tardi e il cliente abbia lasciato lo store.
Manutenzione più semplice
La normalizzazione dei dati semplifica anche la manutenzione e gli aggiornamenti. Le modifiche sono in genere localizzate in tabelle specifiche, riducendo il rischio di errori e facilitando la manutenzione e l'aggiornamento dello schema del database.
Flessibilità
I database normalizzati sono anche più flessibili e adattabili ai cambiamenti dei requisiti aziendali. L'aggiunta di nuovi dati o la modifica delle strutture esistenti possono essere eseguite con un impatto inferiore sulla progettazione complessiva del database.
Coerenza
Con la normalizzazione, i dati vengono memorizzati in modo coerente tra le tabelle, riducendo la probabilità di conflitti di informazioni. Questa coerenza migliora la qualità complessiva dei dati.
Sfide della normalizzazione dei dati
Sebbene la normalizzazione offra molti vantaggi, ci sono alcuni potenziali compromessi, tra cui:
Complessità
Man mano che il livello di normalizzazione aumenta, lo schema del database diventa più complesso. L'unione di tabelle normalizzate nelle query può essere più complessa, con conseguente aumento della complessità delle query e dei tempi di esecuzione.
Performance delle operazioni ad alta intensità di lettura
Nei casi in cui le operazioni a lettura intensiva sono prevalenti, i database normalizzati potrebbero incontrare problemi di performance. L'unione di più tabelle per recuperare i dati può richiedere un'elevata quantità di risorse, specialmente nei database di grandi dimensioni.
Formazione e istruzione
La normalizzazione dei dati può essere piuttosto complessa, il che significa che è necessario disporre di tali conoscenze da qualche parte nel proprio team o nell'azienda. Se non l'hai già fatto, devi trovare un modo per ottenerla, il che potrebbe significare spendere soldi per una risorsa di terze parti.
Rischio di sovra-normalizzazione
Un'eccessiva normalizzazione, o l'applicazione di una normalizzazione che vada oltre ciò che è necessario, può portare a problemi di complessità e performance inutili. È importante trovare un equilibrio e normalizzare i dati in modo appropriato in base ai requisiti specifici dell'applicazione.
Aggiorna anomalie
Sebbene la normalizzazione aiuti a eliminare determinati tipi di anomalie, può introdurre anomalie degli aggiornamenti. Ad esempio, l'aggiornamento di una parte delle informazioni in una tabella può richiedere aggiornamenti in più posizioni, il che può aumentare la probabilità di errori e incoerenze.
Aumento dei requisiti di storage
In alcuni casi, la normalizzazione può portare a un aumento dei requisiti di storage. Questo perché le tabelle normalizzate possono richiedere uno storage aggiuntivo per le relazioni principali ed esterne e i vantaggi dell'ottimizzazione dello spazio potrebbero non essere pienamente realizzati in determinate situazioni.
Impatto sulle performance di scrittura
Anche se le operazioni di lettura possono essere influenzate dalla complessità dei join, anche le operazioni di scrittura, come gli inserti e gli aggiornamenti, possono essere influenzate. Le tabelle normalizzate possono richiedere più operazioni per mantenere l'integrità referenziale, con un potenziale impatto sulle performance di scrittura.
Sfide dell'ottimizzazione delle query
L'ottimizzazione delle query su database altamente normalizzati può richiedere un'attenta valutazione e messa a punto. Gli amministratori dei database potrebbero dover creare indici appropriati e analizzare i piani di esecuzione delle query per garantire performance ottimali.
Denormalizzazione
Un'alternativa alla normalizzazione dei dati è la denormalizzazione dei dati. Quando la normalizzazione dei dati comporta la divisione di tabelle più grandi in tabelle più piccole, la denormalizzazione unisce i dati in un'unica tabella che può essere sottoposta a query più rapidamente.
La normalizzazione dei dati è generalmente migliore in scenari con molti join di tabelle costosi, mentre la denormalizzazione è più utile quando ci sono molte query di join costose. La normalizzazione offre una migliore integrità dei dati e uno spazio su disco ottimizzato, oltre a migliorare la coerenza dei dati e accelerare l'inserimento e l'eliminazione dei dati. La denormalizzazione è solitamente la scelta migliore quando hai bisogno di una ricerca più rapida e vuoi ottimizzare le performance di lettura. La denormalizzazione può anche ridurre i costi generali di gestione generati da dati sovra-normalizzati o complicati join di tabelle.
È importante trovare il giusto equilibrio tra normalizzazione e denormalizzazione. Il livello di normalizzazione deve essere personalizzato in base ai requisiti specifici dell'applicazione e ai modelli di recupero e modifica dei dati previsti. È molto comune vedere le applicazioni aziendali in 3NF perché questo raggiunge un equilibrio nelle performance per le letture, le scritture e gli indici dei database relazionali. In molti casi, non è meglio fare di più. La normalizzazione aggiuntiva può effettivamente rallentare un sistema causando letture e scritture eccessive, creando ritardi e blocchi eccessivi quando si eseguono join su tabelle.
Conclusione
La normalizzazione dei dati migliora l'integrità, la ricercabilità e l'analisi dei dati applicando una serie specifica di regole su come i dati vengono inseriti nei database. I moduli di dati comuni, ovvero le regole utilizzate per determinare la modalità di immissione dei dati, sono 1NF, 2NF, 3NF, BCNF, 4NF e 5NF .
Sebbene la normalizzazione dei dati offra chiari vantaggi come flessibilità, ottimizzazione dello storage e manutenzione più semplice, presenta anche potenziali svantaggi, come la complessità e la riduzione delle performance di scrittura.
Detto questo, la normalizzazione dei dati è una parte fondamentale della gestione di un database ben strutturato ed efficiente ed è un importante passaggio per la pulizia dei dati in qualsiasi pipeline di dati, aumentando l'efficienza e riducendo i costi.
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