In relationalen Datenbanken ist Normalisierung eine systematische Technik, mit der die Schemastruktur einer Datenbank optimal organisiert wird. Ziel ist es, Datenredundanz, Inkonsistenz und Wiederholungen zu minimieren und gleichzeitig die Datenintegrität sicherzustellen und referenzielle Integritätsbeschränkungen durchzusetzen. Durch die ordnungsgemäße Normalisierung wird sichergestellt, dass jedes Datenelement genau an einem Ort gespeichert wird, wodurch Fehler und Unklarheiten reduziert werden. Darüber hinaus wird die Datenbank effizienter, wartbarer und flexibler, da redundante Daten eliminiert, verwandte Datenelemente konsolidiert und klare Beziehungen zwischen Entitäten bereitgestellt werden.
Die Normalisierung wurde erstmals von EF Codd eingeführt, demselben Informatiker, der das relationale Modell selbst erfunden hat. Das Hauptziel der Normalisierung besteht darin, verschiedene Probleme zu verhindern, die durch einen schlecht strukturierten Datenbankentwurf entstehen können, wie etwa Anomalien und Abhängigkeitsprobleme. Anomalien sind Inkonsistenzen, die beim Hinzufügen, Ändern oder Löschen von Daten auftreten können, wohingegen Abhängigkeitsprobleme die Pflege der Datenbank erschweren und fehleranfällig machen.
Die Normalisierung erfolgt in verschiedenen Stufen, die „Normalformen“ (NF) genannt werden, von der ersten Normalform (1NF) bis zur fünften Normalform (5NF). Jede Normalform stellt eine bestimmte Normalisierungsebene dar, und jede nachfolgende Normalform bietet eine zusätzliche Optimierungsebene wie folgt:
1. Erste Normalform (1NF): In 1NF muss eine Tabelle einen Primärschlüssel haben und jedes Attribut darf nur atomare Werte enthalten, was bedeutet, dass Werte nicht wiederholt oder in mehrere Teile unterteilt werden dürfen. Mehrwertige und zusammengesetzte Attribute werden entfernt und die Tabelle wird bei Bedarf in mehrere Tabellen aufgeteilt. In dieser Phase wird sichergestellt, dass jede Tabellenzeile eine einzelne Tatsache über eine einzelne Entität darstellt.
2. Zweite Normalform (2NF): Um 2NF zu erreichen, müssen Tabellen in 1NF vorliegen und alle Nicht-Schlüsselattribute müssen vollständig vom Primärschlüssel abhängig sein. Teilabhängigkeiten, die auftreten, wenn ein Nicht-Schlüsselattribut nur von einem Teil des Primärschlüssels abhängt, werden entfernt, indem die Tabelle in neue Tabellen mit den richtigen Schlüsseln aufgeteilt wird.
3. Dritte Normalform (3NF): Damit eine Tabelle in 3NF vorliegt, muss sie in 2NF vorliegen und keine transitiven Abhängigkeiten aufweisen, was bedeutet, dass Nicht-Schlüsselattribute nicht von anderen Nicht-Schlüsselattributen abhängen dürfen. Transitive Abhängigkeiten werden eliminiert, indem für indirekt verwandte Attribute separate Tabellen erstellt und über Fremdschlüssel verknüpft werden.
4. Boyce-Codd-Normalform (BCNF): BCNF ist eine strengere Version von 3NF, die alle verbleibenden Redundanzen eliminiert, indem sie sicherstellt, dass jede Determinante (eine Menge von Attributen, die ein anderes Attribut bestimmt) ein Kandidatenschlüssel ist. Tabellen, die die BCNF-Anforderungen erfüllen, sind auch in 3NF enthalten, aber das Gegenteil ist nicht immer der Fall.
5. Vierte Normalform (4NF): Eine Tabelle in 4NF muss in BCNF vorliegen und darf keine mehrwertigen Abhängigkeiten aufweisen (wenn mehrere unabhängige Attributsätze vom Primärschlüssel abhängen). Solche Tabellen werden in kleinere Tabellen aufgeteilt, um mehrwertige Abhängigkeiten zu beseitigen.
6. Fünfte Normalform (5NF): Um 5NF zu erreichen, muss eine Tabelle in 4NF vorliegen und keine Verknüpfungsabhängigkeiten aufweisen (wenn eine Tabelle durch Verknüpfung anderer Tabellen wiederhergestellt werden kann). Tabellen mit Join-Abhängigkeiten werden ohne Informationsverlust in kleinere Tabellen zerlegt.
Während dies die wichtigsten Normalformen sind, gibt es höhere Normalformen wie die Sechste Normalform (6NF) und die Domain-Key-Normalform (DKNF), die spezifische Probleme in Datenbanken behandeln. Die meisten praktischen Anwendungen erfordern jedoch nur eine Normalisierung bis 3NF oder BCNF.
Die Anwendung der Normalisierung im Kontext der AppMaster Plattform ist von großer Bedeutung, da sie eine Grundlage für die Generierung standardisierter und effizienter Server-Backends für das innerhalb der Plattform verwendete relationale Datenbankmanagementsystem (RDBMS) bietet. AppMaster nutzt die Postgresql-kompatible Datenbank als primären Datenspeicher, was die Implementierung normalisierter Schemata für Kompatibilität, Skalierbarkeit und hohe Leistung erforderlich macht.
Wenn ein Benutzer beispielsweise eine Anwendung entwirft, die über ein komplexes Datenmodell mit mehreren Beziehungen verfügt, optimiert der Normalisierungsprozess von AppMaster das Modell, um Redundanzen und Inkonsistenzen zu verhindern und eine besser wartbare Struktur zu erreichen. Durch den Einsatz der Normalisierung während der Entwurfsphase stellt AppMaster sicher, dass die generierten Anwendungen robust, skalierbar und leicht zu warten sind und dabei den branchenweit anerkannten Praktiken beim Datenbankdesign entsprechen.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Normalisierung ein entscheidender Prozess beim Entwurf relationaler Datenbankschemata ist und Skalierbarkeit, Wartbarkeit und Leistung gewährleistet. Da die AppMaster no-code Plattform die Anwendungsentwicklung für verschiedene Anwendungsfälle, von kleinen Unternehmen bis hin zu Konzernen, ermöglicht, spielt die Normalisierung eine entscheidende Rolle bei der Generierung strukturell solider und effizienter Server-Backends und stellt sicher, dass die erstellten Anwendungen den Erwartungen der Unternehmensebene gerecht werden und Anforderungen.
