In het huidige tijdperk zijn gegevens het nieuwe goud. De echte schat die bedrijven bezitten is nu data. De hoeveelheid gegevens die een bedrijf of organisatie bezit en hoe het deze kan inzetten, maakt het verschil voor het succes. Dat komt omdat beslissingen, marketing, ontwikkeling, groei, klantenbeheer en verkoop tegenwoordig gebaseerd zijn op gegevens. De grote uitdaging voor bedrijven is tegenwoordig het omgaan met deze enorme hoeveelheid gegevens en daarom komen we datanormalisatie steeds vaker tegen. Maar wat is datanormalisatie? Waarom hebben we het nodig? En wat zijn de voordelen? In dit artikel beantwoorden we al deze vragen en meer.
Wat is datanormalisatie?
Datanormalisatie, of databasenormalisatie, is een proces van organiseren en structureren van een database om redundantie van gegevens te verminderen. Eenvoudig gezegd is het proces van databasenormalisatie een manier om ervoor te zorgen dat elk veld en elke record logisch is georganiseerd, zodat u niet alleen redundantie vermijdt, maar ook het gebruik van elke relationele database efficiënter maakt: u vermijdt fouten bij de gegevensinvoer, het per ongeluk verwijderen van gegevens en u vergemakkelijkt ook het bijwerken van gegevens. Inzicht in gegevensnormalisatie is heel eenvoudig, maar het proces is complexer dan het lijkt. Datanormalisatie volgt specifieke regels die voorschrijven hoe de database moet worden georganiseerd.
Voordelen van datanormalisatie
Of u nu relationele databases gebruikt, CRM platforms, gegevensanalyse of zich op enigerlei wijze bezighoudt met app-ontwikkeling, je hebt datanormalisatie nodig. Je denkt misschien dat databasenormalisatie extra werk oplevert voor jou en je team, maar zodra je de voordelen ervan kent, zul je van gedachten veranderen. Wat zijn de voordelen van gegevensnormalisatie?
Vermindert databasegrootte
Wanneer u gegevens hebt die zich binnen uw database herhalen, hebt u veel ruimte nodig om die gegevens op te slaan. Datanormalisatie leidt tot vermindering van de opslagruimte in uw database, en dat betekent, zoals u weet, dat u middelen en geld bespaart.
Vereenvoudiging van zoekopdrachten
Zoeken naar informatie in een goed georganiseerde database is altijd gemakkelijker dan hetzelfde doen in een rommelige plaats, of u dat nu handmatig doet of met behulp van een geautomatiseerde digitale tool.
Gemakkelijker onderhoud
Database normalisatie voorkomt problemen en maakt het onderhoud van de database eenvoudiger. Ook dit voorkomt verspilling van zowel middelen als geld.
Prestaties verbeteren
Zoals u wellicht al weet, liggen databases ten grondslag aan de werking van elke toepassing of software in het algemeen. Databasenormalisatie versnelt het ophalen van gegevens, waardoor de prestaties van uw toepassing verbeteren.
Wie heeft datanormalisatie nodig?
Iedereen die met gegevens en databases omgaat, heeft datanormalisatie nodig. Het heeft geen zin om een overbodige, slecht georganiseerde database te hebben. Er zijn echter enkele gebieden waar datanormalisatie bijzonder belangrijk is:
- gegevensanalyse: als je nuttige informatie uit meerdere databases moet halen, wil je dat ze genormaliseerd zijn.
- softwareontwikkeling: datanormalisatie maakt een enorm verschil bij het optimaliseren van de prestaties van een toepassing. Het wordt uiterst belangrijk wanneer ontwikkelaars gegevens van software as a service-applicaties moeten integreren in hun ontwikkelingsproces.
- het bedrijfsleven: elk bedrijf moet gegevens verzamelen en die vervolgens gebruiken om beslissingen te nemen, het bedrijf zelf te laten groeien, hun marketingstrategie te bepalen, en meer.
- professionals: iedereen met een zelfstandige baan moet zijn klanten, zijn informatie, zijn diensten-/productcatalogus en meer organiseren. Met andere woorden, zij hebben databases en datanormalisatie nodig.
Hoe datanormalisatie werkt
We hebben het tot nu toe gehad over datanormalisatie als een theoretisch concept. Als we echter dieper ingaan op de meest praktische aspecten ervan, blijkt dat het een proces is dat bestaat uit normen en specifieke regels die u moet kennen als u uw databases wilt optimaliseren en alle voordelen wilt benutten die we hierboven hebben besproken.
In wezen gaat het bij normalisatie van gegevens om het vaststellen van normen voor alle gegevens die in de databases worden ingevoerd. Als we bijvoorbeeld een database hebben van klanten met hun telefoonnummers en adressen, zouden onze normen als volgt kunnen luiden:
- Alle namen worden in deze vorm geschreven: Dursley, Vernon.
- Alle telefoonnummers worden in deze vorm geschreven: 530-000-0000.
- Alle adressen luiden als volgt: 4, Private Drive, San Francisco.
Sommige normen worden echter gedeeld door iedereen die met databases te maken heeft, waar dan ook, wat voor werk ze ook doen. Er zijn een aantal regels gegroepeerd in niveaus die normale vormen worden genoemd. Ze zijn zo georganiseerd dat elke normale vorm voortbouwt op de vorige; met andere woorden, je kunt de tweede normale vorm alleen toepassen als je de eerste al hebt toegepast.
Verschillende normale vormen zijn gestandaardiseerd, maar de meest voorkomende en de belangrijkste om te kennen zijn de eerste drie - daarom bespreken we ze in dit artikel in meer detail. Behalve normale vormen zijn er echter nog andere algemene regels waaraan u zich wilt houden. Zo moeten tabellen in een database een primaire sleutel bevatten. Primaire sleutelwaarden onderscheiden elke rij en associëren elke record met een unieke ID. Zorg er daarom voor dat uw database, of tabel, een primair sleutelveld heeft, voordat u aan de eerste normale vorm begint.
Eerste normale vorm (1NF)
De eerste normale vorm schrijft voor dat elk veld van uw database slechts één waarde mag opslaan en dat een database geen twee velden mag hebben die op dezelfde manier informatie opslaan. Laten we het duidelijker maken met een voorbeeld. Dit is een database die informatie opslaat over cursussen en de professoren die ze geven.
| Professor ID | Naam hoogleraar | Cursussen |
| P001 | Gregor Mitchell | Literatuur Creatief schrijven |
| P002 | Angela McGall | Natuurkunde |
Deze database schendt de eerste normale vorm op twee manieren:
- Er zijn twee waarden in één veld omdat professor Mitchell twee cursussen geeft;
- Er zijn twee velden die gelijkaardige informatie opslaan: Professor ID en Professor Name geven beide informatie over de identiteit van de professor.
Om onze database te normaliseren, moeten we hem in tweeën splitsen:
- De eerste zou informatie bevatten over de identiteit van de professoren en zou twee velden bevatten, Professor ID en Professor Name.
- De tweede bevat twee velden: één voor de cursussen en één voor het ID van de professor die die cursus geeft.
Nu hebben we twee databanken, waarbij de eerste een één-op-veel relatie heeft met de tweede. De twee tabellen zijn verbonden via een vreemde sleutel, namelijk het veld Professor ID.
Tweede normale vorm (2NF)
De tweede normale vorm beoogt redundantie te verminderen, door ervoor te zorgen dat elk veld informatie opslaat die ons iets zegt over de primaire sleutel. Met andere woorden:
- Elke database mag slechts één primaire sleutel hebben
- Alle niet-primaire sleutels moeten volledig afhankelijk zijn van de primaire sleutel.
Deze twee principes zorgen ervoor dat elke database consistente informatie opslaat over hetzelfde argument dat in de primaire sleutel zit. Nogmaals, laten we ons begrip helpen met een voorbeeld.
We hebben een database met hoogleraren en afdelingen die er als volgt uitziet:
| Professor Naam | Verjaardag | Afdeling |
| Harry Grey | Juli, 1 | Literatuur |
| Victoria White | 19 september | Literatuur |
| Paul Saul | Maart, 1 | Literatuur |
| James Smith | Juni, 5 | Wetenschap |
De bovenstaande databank voldoet aan de eerste normale vorm omdat elk veld slechts één enkel stukje informatie bevat, en de velden allemaal verschillende informatie geven. Ze voldoet echter niet aan de tweede normale vorm omdat het veld Verjaardag wel volledig afhangt van hun naam, maar de Afdeling waartoe ze behoren niet van hun verjaardag.
Om deze databank te normaliseren, moeten we hem opnieuw in tweeën splitsen:
- Een Professor Verjaardag database met twee velden: Professornaam en verjaardag
- Een Professor Afdeling database met twee velden: Professornaam en Afdeling
Derde normale vorm (3NF)
Een database voldoet aan de derde normaalvorm als er geen transitieve afhankelijkheid is. Wat is een transitieve afhankelijkheid? Je hebt een transitieve afhankelijkheid als kolom B in je database afhankelijk is van kolom A, die afhankelijk is van de primaire sleutel. Om een database te normaliseren volgens de derde normale vorm, moet je kolom B, die niet direct afhankelijk is van de primaire sleutel, verwijderen en die informatie opslaan in een tweede database met een eigen primaire sleutel.
Laten we een ander voorbeeld geven. We hebben deze Order Database:
| Order ID | Datum bestelling | Klant ID | Klant postcode |
| D001 | 01/3/2022 | C001 | 97438 |
| D002 | 06/15/2022 | C002 | 08638 |
Deze database voldoet niet aan de derde normaalvorm omdat we de primaire sleutel, Order ID, hebben. Orderdatum en Klant ID zijn daar volledig van afhankelijk, maar Klant postcode is afhankelijk van Klant ID, wat niet de primaire sleutel is. Zoals gezegd, om deze database te normaliseren volgens de derde normale vorm moeten we een tweede Customer Zip Code Database aanmaken die elk Klant ID koppelt aan zijn Klant Zip Code.
Wat zijn SQL-sleutels?
Datanormalisatie wordt natuurlijk zeer belangrijk wanneer we te maken hebben met een SQL database. SQL is de standaardtaal voor relationele databasesystemen die door elke computer wordt gebruikt om gegevens op te slaan, te manipuleren en op te halen uit een relationele database. SQL sleutels zijn de attributen (het kunnen enkelvoudige of meervoudige attributen zijn) die worden gebruikt om gegevens uit een database of tabel te halen. Ze worden ook gebruikt om relaties te leggen tussen verschillende databases.
Er zijn de belangrijkste soorten SQL-sleutels:
- Supersleutel: de supersleutel is een combinatie van één of meer kolommen in een tabel die één rij in de tabel uniek identificeert.
- Foreign key: deze is belangrijk wanneer je twee gerelateerde databases hebt. In het voorbeeld van de tweede normale vorm hadden we twee genormaliseerde databases die het veld Professor ID "deelden". Professor ID is de foreign key, en dient om de databases te informeren dat ze verwant zijn.
- Primaire sleutel: dit is een soort SQL sleutel. Zoals gezegd kan er volgens de eerste normale vorm niet meer dan één primaire sleutel per tabel zijn, en moeten alle velden er rechtstreeks en volledig van afhankelijk zijn.
Conclusie
In dit artikel hebben we het belang van datanormalisatie besproken. Zoals gezegd lijkt het misschien een proces dat de workflow vertraagt en complexer maakt, maar de voordelen zijn zodanig dat het het extra werk waard is.
Datanormalisatie is ook een voorbeeld van hoe het beheer van databases uiterst complex kan worden. Daarom is het belangrijk te vertrouwen op hulpmiddelen die het werk zoveel mogelijk vereenvoudigen. In dit verband is het de moeite waard om het volgende aan te bevelen no-code AppMaster s, waarmee u toepassingen kunt maken en hun databases kunt beheren zonder code te schrijven. Misschien moet u nog steeds datanormalisatieregels leren, maar de toepassing ervan wordt een stuk eenvoudiger!
