Veri modelleme bağlamında normalleştirme, veri fazlalığını en aza indirmek, veri bütünlüğünü geliştirmek ve varlıklar arasındaki ilişkilerin etkin bir şekilde temsil edilmesini sağlamak için ilişkisel bir veritabanı içindeki verileri düzenlemeyi amaçlayan sistematik bir süreçtir. Bu süreç, nitelikler arasındaki işlevsel bağımlılıklar için veritabanı şemasının analiz edilmesini ve belirli tasarım kısıtlamalarını karşılamak için tabloların daha küçük, normalleştirilmiş tablolara ayrıştırılmasını içerir.
Normalleştirme, veritabanı yönetim sisteminin (DBMS) optimum performansını sağlamak, veritabanının yapısını basitleştirmek, veri bakımını kolaylaştırmak ve veri modellerini anlama ve uygulama karmaşıklığını azaltmak gibi çeşitli nedenlerden dolayı önemlidir. Yeterince normalleştirilmiş bir veri modeli, geliştiricilerin daha verimli, bakımı kolay ve sağlam uygulamalar oluşturmasına olanak tanır. no-code güçlü bir araç olan AppMaster, geliştiricilerin normalleştirilmiş veri modelleri oluşturmasını kolaylaştıran gelişmiş özellikler sunarak oluşturulan uygulamaların normalleştirme ve verimli veri yönetimi ilkelerine uymasını sağlar.
Normalleştirme genellikle her biri veri tabanı içindeki belirli bir organizasyon düzeyini temsil eden bir dizi normal form aracılığıyla gerçekleştirilir. En yaygın normal formlar şunları içerir:
- Birinci Normal Form (1NF): Bu form, her tablonun bir birincil anahtar içermesini ve tablo içindeki her özelliğin atomik olmasını, yani daha fazla alt bölümlere ayrılamayacağını garanti ederek yinelenen verileri kaldırmayı amaçlar.
- İkinci Normal Form (2NF): 1NF'yi temel alan bu form, anahtar olmayan her özelliğin tamamen birincil anahtara bağımlı olmasını sağlayarak kısmi bağımlılıkları ortadan kaldırmaya odaklanır.
- Üçüncü Normal Form (3NF): Bu formda, anahtar olmayan her özelliğin dolaylı olarak başka bir anahtar olmayan özellik aracılığıyla değil, doğrudan birincil anahtara bağımlı olması sağlanarak geçişli bağımlılıklar ortadan kaldırılır.
- Boyce-Codd Normal Formu (BCNF): 3NF'nin daha katı bir versiyonu olan BCNF, bir tablodaki her belirleyicinin bir aday anahtar olması durumunda ortaya çıkar ve fazlalığı ve olası anormallikleri ortadan kaldırır.
- Dördüncü Normal Form (4NF): Bu form, aynı tabloda iki veya daha fazla bağımsız çok değerli özelliğin bulunmamasını sağlayarak çok değerli bağımlılıklarla ilgilenir.
- Beşinci Normal Form (5NF): Normalleştirmenin nihai hedefi olan 5NF, veri tabanı şemasının bilgi kaybı veya artıklık ortaya çıkmadan daha fazla ayrıştırılamamasını sağlayarak birleştirme bağımlılıklarını ortadan kaldırmayı amaçlar.
Normalleştirme düzeyleri ile veritabanı performansı arasında doğru dengeyi bulmak önemlidir. Aşırı normalleştirme, performansı olumsuz yönde etkileyebilecek şekilde tabloların aşırı derecede birleştirilmesine yol açabilir; yetersiz normalleştirme ise veri yedekliliğine ve bakım sorunlarına neden olabilir.
AppMaster görsel veri modelleme araçları, işlevsel bağımlılıkları tanımlamak ve tabloları ayrıştırmak için kullanıcı dostu bir arayüz sağlayarak geliştiricilerin optimum düzeyde normalleştirme elde etmelerine yardımcı olabilir. Ek olarak, AppMaster güçlü veri yönetimi özellikleri ve birincil veritabanı olarak Postgresql uyumlu veritabanlarına yönelik desteği, oluşturulan uygulamalarda normalleştirilmiş veri modellerinin verimli yönetimini kolaylaştırır. Geliştiriciler, AppMaster BP Designer'ı ile görsel olarak iş mantığı ve REST API endpoints oluşturarak normalleştirilmiş veri modelleriyle çalışma sürecini basitleştirebilir.
Normalleşmenin gerçek dünyadaki örnekleri e-ticaret, sağlık ve finans gibi çeşitli alanlarda bulunabilir. Örneğin bir e-ticaret uygulaması müşteriler, siparişler, ürünler ve tedarikçilerle ilgili bilgileri saklayabilir. Normalleştirme yoluyla bu varlıklar ayrı, ilgili tablolarda temsil edilebilir, böylece veri bütünlüğünün korunması ve fazlalıkların en aza indirilmesi sağlanır. Bu normalleştirilmiş yapı, verilerin verimli bir şekilde alınmasına, eklenmesine ve güncellenmesine olanak tanır ve böylece genel uygulama performansını artırır.
Sonuç olarak normalleştirme, verimli, bakımı yapılabilir ve ölçeklenebilir uygulamalara olanak tanıyan veri modellemenin temel bir yönüdür. Veri fazlalığını en aza indirmek, veri bütünlüğünü geliştirmek ve performansı optimize etmek için veritabanı şemasının analiz edilmesini ve ayrıştırılmasını içerir. AppMaster güçlü no-code platformu, normalleştirilmiş veri modellerini görsel olarak oluşturmak ve yönetmek için kapsamlı araçlar sağlayarak geliştiricilerin geleneksel geliştirme süreçlerinin karmaşıklıkları olmadan yüksek verimli uygulamalar oluşturmasına olanak tanır. AppMaster, normalleştirme ilkelerine bağlı kalarak, oluşturulan uygulamaların veri odaklı, ölçeklenebilir ve küçük işletmelerden büyük işletmelere kadar geniş bir müşteri yelpazesinin özel ihtiyaçlarına göre uyarlanmasını sağlar.
