リレーショナル データベースの正規化: 詳細

データベースの正規化の重要性

正規化は、リレーショナル データベースの設計において重要な概念です。これにより、データを一貫して効率的に編成し、データの整合性を確保し、冗長性を最小限に抑えることができます。正規化の原則を適切に適用すると、保守、更新、クエリが容易なデータベース スキーマを作成できます。適切に正規化されたデータベース スキーマには次の利点があります。

1. データの整合性:データベース内のデータの一貫性を確保することが正規化の主な目標です。データの冗長性と不整合を排除することで、データベース システム全体のデータの整合性を確保できます。
2. メンテナンスと更新の効率の向上:正規化されていないデータベースは更新とメンテナンスが難しく、データの変更または削除時にエラーが発生する可能性が高くなります。正規化により更新プロセスが簡素化され、エラーのリスクが軽減されます。
3. 記憶域スペースの最適化:正規化により重複データが排除されることでデータの冗長性が減り、それによって必要な記憶域スペースが削減され、データベースの効率が向上します。
4. クエリのパフォーマンスの向上:より単純なスキーマによりクエリの処理と最適化がより効率的に行えるため、適切に構造化されたデータベースはクエリのパフォーマンスの向上につながります。
5. 理解と管理が容易:正規化されたデータベースは、構造が一貫しており、データの冗長性が低減されているため、理解と管理が容易です。これにより、開発者やデータベース管理者がシステムを効果的に操作しやすくなります。

正規化のレベルを理解する: 第 1 正規形から第 5 正規形まで

正規化には正規形 (NF) として知られる 5 つの主要なレベルがあり、それぞれがデータベース設計におけるさまざまな問題に対処し、スキーマに追加の制約を課します。

1. 第 1 正規形 (1NF):テーブルに単一のキー値の繰り返しグループや重複する列が含まれていない場合、そのテーブルは 1NF になります。各列の値はアトミックである必要があります。つまり、それ以上分解することはできません。この形式により、テーブルの構造が簡素化され、データの保存と取得が容易になります。
2. 第 2 正規形 (2NF):テーブルが 1NF であり、そのすべての非キー列が完全に主キーに機能的に依存している場合、そのテーブルは 2NF になります。これは、主キーの値によって各非キー列の値が決定されることを意味します。 2NF は、テーブル構造内に部分的な依存関係がないことを保証し、データの冗長性をさらに削減します。
3. 第 3 正規形 (3NF):テーブルが 2NF にある場合、テーブルは 3NF になります。すべての非キー列は主キーに推移的に依存しません。つまり、非キー列は、主キーによって決定される他の非キー列に依存してはなりません。 3NF は推移的な依存関係を排除し、データの効率と一貫性を向上させます。
4. Boyce-Codd Normal Form (BCNF):テーブルが 3NF にある場合、テーブルは BCNF に属し、すべての行列式 (他の列を一意に決定する列のセット) が候補キーになります。 BCNF は、特定の 3NF テーブルの異常に対処する 3NF のより強力な形式です。これにより、候補キーの重複による冗長性や潜在的な不一致が排除されます。
5. 第 4 正規形 (4NF):テーブルが BCNF にあり、複数値の依存関係がない場合、テーブルは 4NF になります。これは、複数の独立した多値属性を持つテーブルを個別のテーブルに分解する必要があることを意味します。 4NF は、データの冗長性と複数値の依存関係に関連する不整合の問題を解決します。
6. 第 5 正規形 (5NF):テーブルが 4NF であり、候補キーがすべての結合依存関係を暗示している場合、テーブルは 5NF になります。この形式では、異なるテーブル間でデータが複数の方法で表現される場合に、テーブルを小さなテーブルに分解して冗長性を排除し、データの整合性を向上させます。

正規化されていないデータベースの異常と正規化の必要性

異常とは、正規化されていないデータベースで発生する可能性のある不整合または問題であり、データの整合性と整合性の問題を引き起こします。データベース スキーマを正規化することで、これらの異常に対処し、データベースの正確さと信頼性を確保できます。正規化されていないデータベースで最も一般的な異常には次のようなものがあります。

アップデートの異常

更新異常は、データベース内のデータの一部を変更する際に、同じテーブルの他の行または列への変更も必要になる場合に発生します。影響を受けるすべての場所でデータが正しく更新されないと、不整合やエラーが発生する可能性があります。たとえば、正規化が行われていないために、製品の価格がテーブル内の複数の行に格納されているとします。その場合、価格の更新が誤って一部の行にのみ適用され、不整合が発生する可能性があります。正規化により、各データが 1 つの場所のみに保存されるようになり、一貫性の維持が容易になり、この問題を防ぐことができます。

挿入異常

挿入異常は、適切な構造がないためにデータの一部をデータベースに挿入できないときに発生します。これは、スキーマ設計で、後のデータが最初のデータに依存していない場合でも、他のデータを挿入する前に特定のデータを入力する必要がある場合に発生する可能性があります。正規化では、人為的な依存関係が作成されないようにスキーマを適切に構造化することで、この問題を解決できます。

削除の異常

削除異常は、テーブル内の行を削除すると、適切な正規化が行われていないために無関係なデータも削除される場合に発生します。これにより、重要なデータが意図せず失われる可能性があります。テーブルを分解し、正規化を通じてより適切に構造化されたスキーマを設計することにより、他のデータが削除された場合でもデータが確実に保持されるようにすることができます。

正規化のトレードオフ: パフォーマンスとデータの整合性

データベースの正規化は、データを保存するための構造的かつ組織的な方法を提供しますが、独自のトレードオフが伴います。考慮すべき主なトレードオフの 1 つは、パフォーマンスとデータ整合性のバランスです。

正規化のレベルが上がると、リレーショナル データベース内のテーブルの断片化が進み、関連データにアクセスするためにより多くの結合が必要になります。これにより、複雑さが増す可能性があり、特に複雑なデータセットや大規模なデータセットを扱う場合、クエリのパフォーマンスに影響を与える可能性があります。

一方、正規化されたデータベースではデータの整合性が向上します。データを複数のテーブルに分割して冗長性を減らすことで、更新、挿入、削除の操作に関連する異常や不整合を防ぎます。その結果、データの一貫性と正確性の維持が容易になります。

最適な正規化レベルを見つけるには、特定のアプリケーション要件に基づいてパフォーマンスとデータ整合性の間のバランスを見つけることが必要になる場合があります。クエリ パターン、データ使用量、および予想される負荷を注意深く分析すると、データベース スキーマの適切な正規化レベルを決定するのに役立ちます。

非正規化テクニック: 適切なバランスをとる

非正規化は、データの整合性と効率のバランスをとりながら、クエリのパフォーマンスを向上させるために、データベースにある程度の冗長性を意図的に導入するプロセスです。これは、正規化によるパフォーマンスのトレードオフが明らかになり、データベース構造をさらに最適化する必要がある場合に役立ちます。一般的な非正規化手法には次のようなものがあります。

1. 計算フィールドの追加:計算値または集計値をテーブル内に保存すると、クエリ実行時の複雑な計算や結合が回避され、データの取得が速くなります。
2. テーブルの結合:クエリ結合の数がパフォーマンスに悪影響を及ぼす場合、関連するテーブルを結合します。これにより、関連データへのアクセスの複雑さが軽減されます。
3. データまたは列の複製:複数のテーブル間でデータを複製して、特定のクエリに必要な結合の数を減らします。これにより、冗長性や潜在的なデータ整合性の問題は犠牲になりますが、クエリのパフォーマンスを向上させることができます。
4. インデックス作成の使用:よく使用される列にインデックスを作成して、クエリの実行を高速化します。厳密には非正規化手法ではありませんが、インデックス作成は、高度に正規化されたスキーマに関連する一部のパフォーマンスの問題を軽減するのに役立ちます。

非正規化技術がデータの整合性に与える影響を注意深く分析し、潜在的なリスクと利点を比較検討することが重要です。非正規化は複雑さを増し、ストレージ要件が増加し、データの一貫性に影響を与える可能性があるため、慎重に使用する必要があることに注意してください。

現実世界の正規化: ユースケースとアプリケーション

正規化の原則は、現実世界のさまざまなユースケースやアプリケーションに適用されます。以下にその応用例をいくつか示します。

1. 電子商取引アプリケーション:電子商取引アプリケーションには、顧客、注文、製品、メーカーなどのさまざまなエンティティが関与する場合があります。正規化により、関連データを冗長性を持たずに効率的に保存できるようになり、注文、注文品目、製品在庫テーブルなどの複数のテーブルにわたるデータの整合性が確保されます。
2. 人事管理システム (HRMS): HRMSアプリケーションは通常、従業員の記録、給与情報、部門データなどを管理します。正規化は、従業員情報の重複を防ぎ、各属性が適切な場所に保存されるようにすることで、データの正確性を維持するのに役立ちます。
3. クリニック管理システム:クリニック管理システムは、患者の記録、予約、医療スタッフの詳細、その他の関連データを処理します。適切な正規化により、患者記録の保守が容易になり、予約、処方箋、臨床検査に関する正確なデータの取得が容易になります。
4. ソーシャル ネットワーキング アプリケーション:ソーシャル ネットワーキング アプリには、ユーザー、投稿、コメント、およびユーザー作成のさまざまな形式のコンテンツ間の複雑な関係が伴います。正規化は、データの一貫性を確保し、プラットフォーム上のユーザー接続、コンテンツ、インタラクションを効率的に管理できるようにするために重要です。

AppMasterのようなNo-codeプラットフォームも正規化原則の恩恵を受けます。これらのプラットフォームは、データベース設計を抽象化して簡素化しながら、ユーザーのデータベース管理のさまざまな側面を処理します。

リレーショナル データベースの正規化を理解することは、データ モデリングを改善し、より効率的で一貫性があり、信頼性の高いアプリケーションを設計するのに役立ちます。正規化レベルとパフォーマンスのバランスを取ることは、特定の使用例に合わせた効果的なデータベース スキーマを構築する鍵となります。

AppMasterのような最新のNo-Codeプラットフォームでの正規化

近年、ノーコード開発プラットフォームにより、企業や個人が最小限の技術知識でアプリケーションを作成する方法が変わりました。 AppMasterのようなNo-codeプラットフォームを使用すると、手動プログラミングの必要性がなくなるため、シチズン デベロッパーは Web、モバイル、バックエンド アプリケーションを迅速かつ効率的に作成できるようになります。それでも、データベースの正規化の重要性は、 no-codeプラットフォームのコンテキストにおいても依然として重要です。 no-codeプラットフォームは、データベースの基礎となる構造の多くを抽象化しますが、最適なパフォーマンスとデータの整合性を確保するために、依然として効率的でよく整理されたデータ ストレージ技術に依存しています。

AppMaster 、アプリケーション開発用の強力なno-codeツールであり、正規化原則をデータベース管理システムに統合して、開発者に改善された開発エクスペリエンスを提供します。 AppMasterを使用してアプリケーションを作成する場合、ビジュアル データ モデリング ツールを使用して、開発者が正規化の原則を尊重してデータベース スキーマを設計できるようにします。これらのツールは、コーディングを必要とせずにテーブルの作成、関係の定義、データ スキーマの設計を効率的に行うことができ、正規化ルールをアプリケーションに自動的に組み込むことができます。

プラットフォームはアプリケーションを変更するたびに最初から生成するため、技術的負債の可能性が効果的に排除され、長期にわたって高性能のアプリケーションを提供できるようになります。さらに、 AppMasterプライマリ データベースとしてPostgreSQL互換データベースとシームレスに連携し、正規化されたデータ構造を活用するための基盤となるインフラストラクチャを提供します。この互換性により、 no-codeプラットフォームの使いやすさを損なうことなく、データの整合性が引き続き優先されることが保証されます。

データベースの正規化は、 AppMasterのようなno-codeプラットフォームなどの最新の開発ツールにとって不可欠です。正規化の原則をデータベース管理システムに組み込むことで、これらのプラットフォームは、最適なデータの整合性とパフォーマンスを確保しながら、効率的でユーザーフレンドリーな開発エクスペリエンスを提供できます。したがって、 no-code開発の世界でも、正規化を理解して実装することが、スケーラブルで信頼性の高いアプリケーションを作成するための鍵となります。