Im heutigen Zeitalter sind Daten das neue Gold. Der wahre Schatz, den Unternehmen besitzen, sind jetzt Daten. Die Menge der Daten, über die ein Unternehmen oder eine Organisation verfügt, und die Art und Weise, wie sie sie einsetzen kann, entscheidet über ihren Erfolg. Denn Entscheidungen, Marketing, Entwicklung, Wachstum, Kundenmanagement und Vertrieb beruhen heute auf Daten. Die große Herausforderung für Unternehmen besteht heute darin, mit dieser riesigen Datenmenge umzugehen, weshalb wir immer häufiger auf die Datennormalisierung stoßen. Aber was ist Daten-Normalisierung? Warum brauchen wir sie? Und was sind ihre Vorteile? In diesem Artikel werden wir all diese Fragen und mehr beantworten.
Was ist Datennormalisierung?
Daten-Normalisierung oder Datenbank-Normalisierung ist ein Prozess der Organisation und Strukturierung einer Datenbank, um Datenredundanz zu reduzieren. Einfach ausgedrückt, ist der Prozess der Datenbanknormalisierung ein Weg, um sicherzustellen, dass jedes Feld und jeder Datensatz logisch organisiert ist, so dass Sie nicht nur Redundanz vermeiden, sondern auch die Nutzung jeder relationalen Datenbank effizienter machen: Sie vermeiden Fehler bei der Dateneingabe, versehentliches Löschen und erleichtern auch den Prozess der Datenaktualisierung. Das Verständnis der Datennormalisierung ist sehr einfach, aber der Prozess ist komplexer als es scheint. Die Datennormalisierung folgt bestimmten Regeln, die vorschreiben, wie die Datenbank organisiert werden sollte.
Vorteile der Datennormalisierung
Ob Sie relationale Datenbanken verwenden, CRM Plattformen, Datenanalyse oder in irgendeiner Weise mit der Entwicklung von Anwendungen zu tun haben, werden Sie Daten normalisieren müssen. Sie denken vielleicht, dass Datenbanknormalisierung zusätzliche Arbeit für Sie und Ihr Team bedeutet, aber sobald Sie die Vorteile kennen, werden Sie Ihre Meinung ändern. Was sind also die Vorteile der Daten-Normalisierung?
Verringert die Größe der Datenbank
Wenn Sie Daten haben, die sich in Ihrer Datenbank wiederholen, brauchen Sie viel Platz, um diese Daten zu speichern, aber das ist eine komplette Verschwendung. Die Datennormalisierung führt zu einer Verringerung des Speicherplatzes in Ihrer Datenbank, und das bedeutet, wie Sie wissen, dass Sie Ressourcen und Geld einsparen.
Vereinfachung von Abfragen
Die Suche nach Informationen in einer gut organisierten Datenbank ist immer einfacher als in einer unordentlichen Datenbank, egal ob Sie dies manuell oder mit einem automatisierten digitalen Werkzeug tun.
Erleichterte Wartung
Die Normalisierung von Datenbanken beugt Problemen vor und erleichtert die Wartung der Datenbank. Auch hierdurch wird die Verschwendung von Ressourcen und Geld vermieden.
Verbesserung der Leistung
Wie Sie vielleicht bereits wissen, sind Datenbanken die Grundlage für das Funktionieren jeder Anwendung oder Software im Allgemeinen. Durch die Normalisierung von Datenbanken wird der Datenabruf beschleunigt, was wiederum die Leistung Ihrer Anwendung verbessert.
Wer braucht Daten-Normalisierung?
Jeder, der mit Daten und Datenbanken zu tun hat, braucht eine Daten-Normalisierung. Es macht keinen Sinn, eine redundante, schlecht organisierte Datenbank zu haben. Es gibt jedoch einige Bereiche, in denen die Datennormalisierung besonders wichtig ist:
- Datenanalyse: Wenn Sie nützliche Informationen aus mehreren Datenbanken extrahieren müssen, sollten diese normalisiert sein.
- Software-Entwicklung: Daten-Normalisierung macht einen großen Unterschied bei der Optimierung der Leistung einer Anwendung. Sie wird besonders wichtig, wenn Entwickler Daten aus Software-as-a-Service-Anwendungen in ihren Entwicklungsprozess integrieren müssen.
- Unternehmen: Jedes Unternehmen muss Daten sammeln und diese Daten dann nutzen, um Entscheidungen zu treffen, das Unternehmen selbst zu vergrößern, seine Marketingstrategie zu entwickeln und vieles mehr.
- Freiberufler: Jeder, der eine selbständige Tätigkeit ausübt, muss seine Kunden, seine Informationen, seinen Dienstleistungs-/Produktkatalog und vieles mehr organisieren. Mit anderen Worten: Sie brauchen Datenbanken und Datennormalisierung.
Wie funktioniert die Datennormalisierung?
Wir haben bisher über die Datennormalisierung als theoretisches Konzept gesprochen. Wenn wir uns jedoch näher mit den praktischen Aspekten befassen, stellen wir fest, dass es sich um einen Prozess handelt, der aus Standards und spezifischen Regeln besteht, die Sie kennen müssen, wenn Sie Ihre Datenbanken optimieren und alle oben genannten Vorteile nutzen möchten.
Im Grunde geht es bei der Datennormalisierung darum, Standards für alle in die Datenbanken eingefügten Daten festzulegen. Wenn wir zum Beispiel eine Datenbank mit Kunden und deren Telefonnummern und Adressen haben, könnten unsere Standards wie folgt lauten:
- Alle Namen werden in dieser Form geschrieben: Dursley, Vernon.
- Alle Telefonnummern werden in dieser Form geschrieben: 530-000-0000.
- Alle Adressen werden in dieser Form geschrieben: 4, Private Drive, San Francisco.
Es gibt jedoch einige Standards, die für alle gelten, die mit Datenbanken zu tun haben, unabhängig davon, wo sie sich befinden und welche Arbeit sie verrichten. Es gibt einige Regeln, die in Ebenen gruppiert sind, die Normalformen genannt werden. Sie sind so organisiert, dass jede Normalform auf der letzten aufbaut; mit anderen Worten, man kann die zweite Normalform nur anwenden, wenn man die erste bereits angewendet hat.
Es wurden mehrere Normalformen standardisiert, aber die ersten drei sind die gebräuchlichsten und am wichtigsten zu kennen - deshalb werden sie in diesem Artikel ausführlicher besprochen. Abgesehen von den Normalformen gibt es jedoch noch andere allgemeine Regeln, die Sie beachten sollten. Zum Beispiel sollten Tabellen in einer Datenbank einen Primärschlüssel enthalten. Primärschlüsselwerte unterscheiden jede Zeile und ordnen jedem Datensatz eine eindeutige ID zu. Bevor Sie sich mit der ersten Normalform befassen, sollten Sie daher sicherstellen, dass Ihre Datenbank bzw. Tabelle ein Primärschlüsselfeld enthält.
Erste Normalform (1NF)
Die erste Normalform schreibt vor, dass jedes Feld Ihrer Datenbank nur einen Wert speichern sollte und dass eine Datenbank nicht zwei Felder haben sollte, die Informationen in ähnlicher Weise speichern. Lassen Sie uns dies anhand eines Beispiels verdeutlichen. Es handelt sich um eine Datenbank, in der Informationen über Lehrveranstaltungen und die Professoren, die sie unterrichten, gespeichert werden.
| Professoren-ID | Name des Professors | Kurse |
| P001 | Gregor Mitchell | Literatur Kreatives Schreiben |
| P002 | Angela McGall | Physik |
Diese Datenbank verstößt in zweierlei Hinsicht gegen die erste Normalform:
- Es gibt zwei Werte in einem Feld, da Professor Mitchell zwei Kurse unterrichtet;
- Es gibt zwei Felder, die ähnliche Informationen speichern: Professor ID und Professor Name liefern beide Informationen über die Identität des Professors.
Um unsere Datenbank zu normalisieren, müssen wir sie in zwei Felder aufteilen:
- Die erste würde Informationen über die Identität der Professoren enthalten und zwei Felder, Professor ID und Professor Name, umfassen.
- Die zweite würde zwei Felder enthalten: eines für die Kurse und eines für die Professor-ID, die dem Professor entspricht, der diesen Kurs unterrichtet.
Nun haben wir zwei Datenbanken, wobei die erste eine Eins-zu-Viel-Beziehung mit der zweiten hat. Die beiden Tabellen sind über einen Fremdschlüssel verbunden, nämlich über das Feld Professor ID.
Zweite Normalform (2NF)
Die zweite Normalform zielt darauf ab, Redundanz zu reduzieren, indem sichergestellt wird, dass jedes Feld Informationen speichert, die etwas über den Primärschlüssel aussagen. Mit anderen Worten:
- Jede Datenbank darf nur einen Primärschlüssel haben.
- Alle nicht primären Schlüssel müssen vollständig vom Primärschlüssel abhängig sein.
Diese beiden Grundsätze gewährleisten, dass jede Datenbank konsistente Informationen über dasselbe Argument speichert, das im Primärschlüssel enthalten ist. Lassen Sie uns zum besseren Verständnis noch einmal ein Beispiel anführen.
Wir haben eine Datenbank mit dem Namen eines Professors und einer Abteilung, die wie folgt aussieht:
| Professor Name | Geburtstag | Abteilung |
| Harry Grau | Juli, 1. | Literatur |
| Victoria White | September, 19 | Literatur |
| Paul Saul | März, 1 | Literatur |
| James Smith | Juni, 5 | Wissenschaft |
Die obige Datenbank entspricht der ersten Normalform, da jedes Feld nur eine einzige Information enthält und die Felder alle unterschiedliche Informationen liefern. Sie entspricht jedoch nicht der zweiten Normalform, denn während das Feld "Geburtstag" vollständig vom Namen abhängt, hängt die Zugehörigkeit zur Abteilung nicht vom Geburtstag ab.
Um diese Datenbank zu normalisieren, müssen wir sie wieder in zwei Teile aufteilen:
- Eine Professor-Geburtstags-Datenbank, die zwei Felder enthält: Name des Professors und Geburtstag
- Eine Datenbank mit dem Fachbereich des Professors, die zwei Felder enthält: Name des Professors und Abteilung
Dritte Normalform (3NF)
Eine Datenbank respektiert die dritte Normalform, wenn sie keine transitiven Abhängigkeiten aufweist. Was ist eine transitive Abhängigkeit? Eine transitive Abhängigkeit liegt vor, wenn Spalte B in Ihrer Datenbank von Spalte A abhängt, die wiederum vom Primärschlüssel abhängt. Um eine Datenbank gemäß der dritten Normalform zu normalisieren, müssen Sie Spalte B, die nicht direkt vom Primärschlüssel abhängt, entfernen und diese Informationen in einer zweiten Datenbank mit eigenem Primärschlüssel speichern.
Lassen Sie uns ein weiteres Beispiel geben. Wir haben diese Auftragsdatenbank:
| Auftrags-ID | Datum der Bestellung | Kunden-ID | Kunden-Postleitzahl |
| D001 | 01/3/2022 | C001 | 97438 |
| D002 | 06/15/2022 | C002 | 08638 |
Diese Datenbank entspricht nicht der dritten Normalform, da wir den Primärschlüssel, die Bestellnummer, haben. Das Bestelldatum und die Kunden-ID sind vollständig davon abhängig, aber die Postleitzahl des Kunden hängt von der Kunden-ID ab, die nicht der Primärschlüssel ist. Wie bereits erwähnt, müssen wir, um diese Datenbank gemäß der dritten Normalform zu normalisieren, eine zweite Datenbank für die Kunden-Postleitzahl erstellen, die jede Kunden-ID mit ihrer Kunden-Postleitzahl verknüpft.
Was sind SQL-Schlüssel?
Die Normalisierung von Daten ist natürlich sehr wichtig, wenn wir mit einer SQL-Datenbank arbeiten. SQL ist die Standardsprache für relationale Datenbanksysteme, die von jedem Computer zum Speichern, Bearbeiten und Abrufen von Daten aus einer relationalen Datenbank verwendet wird. SQL Schlüssel sind die Attribute (es können einzelne oder mehrere Attribute sein), die zum Abrufen von Daten aus einer Datenbank oder Tabelle verwendet werden. Sie werden auch verwendet, um Beziehungen zwischen verschiedenen Datenbanken herzustellen.
Es gibt die wichtigsten Typen von SQL-Schlüsseln:
- Superschlüssel: Der Superschlüssel ist eine Kombination aus einer oder mehreren Spalten in einer Tabelle, die eine Zeile in der Tabelle eindeutig identifiziert.
- Fremdschlüssel: Er ist wichtig, wenn Sie zwei verbundene Datenbanken haben. In dem Beispiel, das wir für die zweite Normalform gemacht haben, hatten wir zwei normalisierte Datenbanken, die sich das Feld Professor ID "teilten". Die Professor-ID ist der Fremdschlüssel und dient dazu, den Datenbanken mitzuteilen, dass sie miteinander verbunden sind.
- Primärschlüssel: Er ist eine Art SQL Schlüssel. Wie wir bereits erwähnt haben, kann es gemäß der ersten Normalform nicht mehr als einen Primärschlüssel pro Tabelle geben, und alle Felder müssen direkt und vollständig von ihm abhängig sein.
Schlussfolgerung
In diesem Artikel haben wir die Bedeutung der Datennormalisierung erörtert. Wie wir bereits erwähnt haben, mag dies ein Prozess sein, der den Arbeitsablauf verlangsamt und komplexer macht, aber die Vorteile sind so groß, dass sich die zusätzliche Arbeit lohnt.
Die Datennormalisierung ist auch ein Beispiel dafür, wie die Verwaltung von Datenbanken äußerst komplex werden kann. Aus diesem Grund ist es wichtig, sich auf Tools zu verlassen, die die Arbeit so weit wie möglich vereinfachen können. In diesem Zusammenhang ist das folgende Tool zu empfehlen no-code das Tool AppMasters, mit dem Sie Anwendungen erstellen und deren Datenbanken verwalten können , ohne Code zu schreiben. Sie müssen sich zwar immer noch mit den Regeln der Datennormalisierung vertraut machen, aber die Anwendung wird viel einfacher!
