Normalisatie elimineert redundanties en inconsistenties in data. In een school zou het bijvoorbeeld logisch zijn om naar een leerlingentabel te kijken om de adressen bij te werken, maar het zou overbodig en onproductief zijn om ook alle leerlingenklassen in diezelfde tabel op te sommen; die moeten in een aparte lestabel worden vermeld. Hierdoor kunnen docenten en beheerders eenvoudig studentgerelateerde data bekijken en analyseren.
Dit is in wezen de kracht van datanormalisatie, wat betekent dat het gemakkelijk wordt om data te consumeren en te analyseren door ervoor te zorgen dat alle data die uw systeem binnenkomen "schoon" is, in de zin dat het niet redundant of ongestructureerd is. Hoewel dat gemakkelijker gezegd is dan gedaan in het tijdperk van dataverspreiding, zijn er dingen die u kunt doen om datanormalisatie te helpen garanderen.
Laten we eens kijken naar wat datanormalisatie is en waarom het belangrijk is, vormen voor datanormalisatie, voordelen voor datanormalisatie en uitdagingen op het gebied van datanormalisatie.
Wat is datanormalisatie?
Datanormalisatie, zoals hierboven geïmpliceerd, is gewoon de handeling van het "normaliseren" van uw data door ervoor te zorgen dat deze niet redundant of ongestructureerd zijn, die het beide veel moeilijker maken om te beheren en te gebruiken omdat het moeilijker te organiseren is. Het normalisatieproces omvat het opdelen van grote tabellen in kleinere, gerelateerde tabellen om dataduplicatie te verminderen.
Datanormalisatie is een belangrijk onderdeel van data-integriteit en datahygiëne. Als het gaat om datahygiëne, beschouw normalisatie dan als het elke ochtend en elke avond tandenpoetsen om te voorkomen dat u naar de tandarts hoeft te gaan. Hoe schoner uw tanden, hoe minder geld u besteedt aan het verzorgen ervan en hoe efficiënter u kunt zijn met de verschillende middelen die u gebruikt om uw tanden te reinigen, zoals tandpasta, flosdraad en water.
Veelvoorkomende normalisatievormen
Datanormalisatieformulieren zijn in wezen regels die in lagen zijn ingedeeld. Data moeten voldoen aan de regels van het eerste niveau voordat u de regels van het tweede niveau kunt toepassen, en de regels van het tweede niveau voordat u de regels van het derde niveau toepast, enzovoort.
Er zijn verschillende normalisatieformulieren, elk met specifieke vereisten:
Eerste normale vorm (1NF)
1NF is de meest elementaire vorm van datanormalisatie en zorgt ervoor dat er geen herhalende invoer in een groep is. Dit betekent dat elke cel slechts één waarde heeft en dat elk record uniek is.
Tweede normale vorm (2NF)
2NF bouwt voort op de regels van 1NF , waarbij alle vermeldingen moeten voldoen aan alle 1NF-vereisten en ook één primaire sleutel moeten worden toegepast. De primaire sleutelregel vereist dat voor elke data-subset een aparte tabel wordt aangemaakt. De data in elke tabel kunnen vervolgens worden gekoppeld aan vreemde sleutellabels.
Derde normale vorm (3NF)
3NF schrijft voor dat alle invoer moet voldoen aan alle 2NF-vereisten en vereist ook dat als er wijzigingen worden aangebracht in de primaire sleutel, alle getroffen data in een nieuwe tabel moeten worden geplaatst.
Boyce-Codd Normaal formulier (3,5NF)
Het Boyce-Codd Normal Form, ook bekend als de BCNF of 3.5NF, is een 3NF-tabel die geen overlappende kandidaatsleutels heeft. Het zorgt ervoor dat elke determinant een kandidaatsleutel is en elimineert redundanties met betrekking tot functionele afhankelijkheden.
Vierde normale vorm (4NF)
4NF vereist BCNF-naleving en pakt multi-gewaardeerde afhankelijkheden aan, zodat data niet over meerdere rijen worden gedupliceerd.
Vijfde normale vorm (5NF)
5NF behandelt gevallen waarin meerdere overlappende relaties bestaan en zorgt ervoor dat overlappende relaties in afzonderlijke tabellen worden weergegeven.
Voordelen van datanormalisatie
Datanormalisatie biedt tal van voordelen, waaronder:
Optimalisatie van dataopslag
Een van de belangrijkste voordelen van datanormalisatie is dat het opslagruimte vrijmaakt, wat betekent dat u uw data-analyse kunt verfijnen tot een specifieke dataset. Minder ruimte betekent sneller data ophalen. Uw database heeft minder grond voor uw datamanagementsystemen, waardoor ze veel gemakkelijker informatie kunnen vinden. Dit betekent ook dat u meer ruimte hebt om andere data op te slaan die u later wilt opslaan.
Overweeg bijvoorbeeld een typisch scenario voor retailklantbeleving: Iemand staat op het punt een sweater te kopen en u wilt deze klant een zeer persoonlijk aanbod geven op een broek die bij de sweater past. Als uw datamanagementsysteem door een datawarehouse met rommel moet snuffelen om het enige goede bruikbare aanbod te vinden op basis van de voorkeuren van deze klant, zal het tegen de tijd dat het dat aanbod daadwerkelijk presenteert waarschijnlijk te laat zijn en heeft de klant de winkel verlaten.
Eenvoudiger onderhoud
Datanormalisatie maakt ook eenvoudiger onderhoud en updates mogelijk. Wijzigingen worden doorgaans gelokaliseerd in specifieke tabellen, waardoor het risico op fouten wordt verminderd en het eenvoudiger wordt om het databaseschema te onderhouden en bij te werken.
Flexibiliteit
Genormaliseerde databases zijn ook flexibeler en beter aanpasbaar aan veranderingen in de bedrijfsvereisten. Het toevoegen van nieuwe data of het wijzigen van bestaande structuren kan worden gedaan met minder impact op het algehele database-ontwerp.
Consistentie
Met normalisatie worden data op een consistente manier in tabellen opgeslagen, waardoor de kans op conflicterende informatie wordt verminderd. Deze consistentie verbetert de algehele kwaliteit van de data.
Uitdagingen op het gebied van datanormalisatie
Hoewel normalisatie veel voordelen biedt, zijn er enkele potentiële compromissen, waaronder:
Complexiteit
Naarmate het normalisatieniveau toeneemt, wordt het databaseschema complexer. Het samenvoegen van genormaliseerde tabellen in query's kan ingewikkelder zijn, wat kan leiden tot meer complexiteit en uitvoeringstijd van query's.
Prestaties van leesintensieve operaties
In scenario's waarin leesintensieve operaties veel voorkomen, kunnen genormaliseerde databases prestatieproblemen ondervinden. Het samenvoegen van meerdere tabellen om data op te halen kan bronintensief zijn, vooral in grote databases.
Training & Educatie
Datanormalisatie kan vrij complex zijn, wat betekent dat u die kennis ergens in uw team of in uw bedrijf moet hebben. Als u het nog niet hebt, moet u een manier vinden om het te krijgen, wat kan betekenen dat u geld uitgeeft aan een bron van derden.
Overnormalisatierisico
Overnormalisatie, of het toepassen van normalisatie buiten wat nodig is, kan leiden tot onnodige complexiteit en prestatieproblemen. Het is belangrijk om een balans te vinden en de data in een passende mate te normaliseren op basis van de specifieke vereisten van de applicatie.
Anomalieën bijwerken
Hoewel normalisatie helpt om bepaalde soorten anomalieën te elimineren, kan het update-anomalieën veroorzaken. Het bijwerken van een stukje informatie in één tabel kan bijvoorbeeld op meerdere plaatsen updates vereisen, waardoor de kans op fouten en inconsistenties kan toenemen.
Verhoogde opslagvereisten
In sommige gevallen kan normalisatie leiden tot hogere opslagvereisten. Dit komt omdat genormaliseerde tabellen mogelijk extra opslag vereisen voor primaire en buitenlandse sleutelrelaties, en de voordelen van ruimteoptimalisatie in bepaalde situaties mogelijk niet volledig worden gerealiseerd.
Impact op schrijfprestaties
Hoewel leesbewerkingen kunnen worden beïnvloed door de complexiteit van joins, kunnen schrijfbewerkingen, zoals inserts en updates, ook worden beïnvloed. Genormaliseerde tabellen kunnen meerdere bewerkingen vereisen om de referentie-integriteit te behouden, wat mogelijk van invloed is op de schrijfprestaties.
Query-optimalisatie-uitdagingen
Het optimaliseren van query's op sterk genormaliseerde databases kan zorgvuldige overweging en tuning vereisen. Databasebeheerders moeten mogelijk passende indexen maken en query-uitvoeringsplannen analyseren om optimale prestaties te garanderen.
Denormalisatie
Een alternatief voor datanormalisatie is datadenormalisatie. Waar datanormalisatie inhoudt dat grotere tabellen in kleinere tabellen worden verdeeld, voegt denormalisatie data samen in één tabel die sneller kan worden opgevraagd.
Datanormalisatie is over het algemeen beter in scenario's met veel kostbare tabelsamenvoegingen, terwijl denormalisatie nuttiger is wanneer er veel kostbare samenvoegvragen zijn. Normalisatie biedt een betere data-integriteit en geoptimaliseerde schijfruimte en is over het algemeen beter voor dataconsistentie en snellere data-insertie en -verwijdering. Denormalisatie is meestal een betere keuze wanneer u sneller moet zoeken en de leesprestaties wilt optimaliseren. Denormalisatie kan ook de overheadkosten verlagen die worden gecreëerd door overgenormaliseerde data of gecompliceerde tabelsamenvoegingen.
Het is belangrijk om de juiste balans te vinden tussen normalisatie en denormalisatie. Het normalisatieniveau moet worden afgestemd op de specifieke vereisten van de applicatie en de verwachte patronen van het ophalen en wijzigen van data. Het is zeer gebruikelijk om bedrijfsapplicaties in 3NF te zien, omdat dat een balans vindt in prestaties voor lezen, schrijven en indexen van relationele databases. In veel gevallen is meer niet beter. De extra normalisatie kan een systeem eigenlijk vertragen door overmatige lees- en schrijfbewerkingen te veroorzaken, waardoor vertragingen en overmatige vergrendeling ontstaan wanneer er aan tafels wordt toegevoegd.
Conclusie
Datanormalisatie verbetert de data-integriteit, doorzoekbaarheid en -analyse door een specifieke set regels toe te passen over hoe data in databases worden ingevoerd. De gebruikelijke dataformulieren, de regels die worden gebruikt om te bepalen hoe data worden ingevoerd, zijn 1NF, 2NF, 3NF, BCNF, 4NF en 5NF .
Hoewel datanormalisatie duidelijke voordelen biedt zoals flexibiliteit, opslagoptimalisatie en eenvoudiger onderhoud, heeft het ook potentiële nadelen, zoals complexiteit en verminderde schrijfprestaties.
Dat gezegd hebbende, is datanormalisatie een belangrijk onderdeel van het onderhouden van een goed gestructureerde en efficiënte database en is het een belangrijke stap voor het opschonen van data in elke datapijplijn, het toevoegen van efficiëntie en het verlagen van kosten.
Ontdek hoe Pure Storage u kan helpen uw cloudopslagkosten tot 50% te verlagen.
