Was ist Datenbanknormalisierung? Arten und Beispiele

Ohne angemessene Datenerfassung und -analyse gerät die Entscheidungsfindung in jeder Organisation oft aus den Fugen. Entscheidungen, die ohne Daten getroffen werden, beruhen mehr auf Intuition als auf Logik. Während es manchmal am besten ist, auf sein Bauchgefühl zu hören, bieten Daten eine Realitätssicherung, die Ihre Entscheidung besser und profitabler macht. Ihr Unternehmen benötigt effektive Datenmanagementprozesse, um den Wert aus seinen Daten zu schöpfen. Die Normalisierung von Datenbanken ist ein Teil dieses Prozesses, der es Ihnen ermöglicht, Informationen zur Förderung der Business Intelligence zu nutzen. Was ist Datenbanknormalisierung? Die Datenbanknormalisierung ist ein Datenbankdesignprinzip, das Daten reorganisiert und bereinigt, um sie mit einem Standardformat zur Speicherung strukturierter Daten konsistent zu machen. Sie erleichtert das Abfragen und Analysieren von Daten und fördert die Business Intelligence. Relationale Datenbanken bieten die Struktur und die Werkzeuge, die notwendig sind, um diesen Prozess effektiv umzusetzen. Viele Unternehmen nutzen auch Datenvorbereitungssoftware, um die Normalisierung zu erreichen. Diese bietet ihnen auch eine Plattform zur Integration unterschiedlicher Datenquellen. Warum brauchen wir Normalisierung in Datenbanken? Die Normalisierung ist ein Prozess in Ihrer Datenpipeline, der die Sichtbarkeit, Zugänglichkeit und Beobachtbarkeit von Daten verbessert. Sie optimiert Daten, um Ihnen zu helfen, ihren maximalen Wert zu erzielen. Neben mehreren anderen häufigen Anwendungsfällen ist die Datenbanknormalisierung im Online-Transaktionsverarbeitung (OLTP) unerlässlich, wo Datenqualität und Auffindbarkeit höchste Priorität haben. Wenn wir in die Geschichtsbücher schauen, schlug Edgar F. Codd, der Vater des relationalen Datenbankmodells (RDB), 1970 das RDB vor, als der Begriff „Datenbanknormalisierung“ zum ersten Mal auftauchte. 1971 beschrieb Codd die Hauptziele der Datenbanknormalisierung über die erste Normalform (1NF) hinaus als: - Befreiung der Datensammlungen von unerwünschten Einfüge-, Aktualisierungs- und Löschabhängigkeiten. - Reduzierung des Bedarfs an Umstrukturierungen der Datenbank beim Hinzufügen weiterer Informationen. - Verbesserung der Informations- und Beziehungsmodelle. - Neutralisierung des Beziehungsmodells zur Abfrage von Werten, wodurch der Wert veränderbar wird. Das Hauptziel hier ist es, Funktions- und Genauigkeitsfehler zu verringern und Datenbanken effizienter navigierbar zu machen. Wie funktioniert die Datenbanknormalisierung? Jede Datenbank und jeder Anwendungsfall kann unterschiedlich sein und erfordert unterschiedliche Datennormalisierungsstandards. Grundsätzlich geht es bei der Normalisierung darum, ein Standardformat für alle von Ihren Geschäftsprozessen gesammelten Daten zu erstellen. Dies sind einige Beispiele für Datenbanknormalisierung: - Miss KATY wird zu Frau Katy - +91 7897654678 wird zu +91-789-765-4678 - VP Sales wird zu Vizepräsident Vertrieb - 24 Canillas RD wird zu 24 Canillas Road - GoogleBiz wird zu Google Biz, Inc. - 25. Dezember 2024 wird zu 12/25/2024 Die Datenbanknormalisierung ist nicht auf Formatänderungen beschränkt. Es gelten mehrere Regeln, um sicherzustellen, dass Einträge nicht wiederholt werden und den Standardrichtlinien folgen. Normalformen in DBMS Es gibt verschiedene Formen der Normalisierung von Datenbanken, auf die Sie stoßen werden, darunter: Erste Normalform (1NF) Dies ist die grundlegendste Form der Datenbanknormalisierung. In 1NF sollte jede Tabellenzelle nur einen Wert enthalten und jede Spalte sollte einen eindeutigen Namen haben. Diese Form hilft, doppelte Daten zu eliminieren und Abfragen zu vereinfachen. Beispiel: Angenommen, Sie müssen Daten von Personen speichern, die Kekse in einer Bäckerei kaufen. Erstellen Sie eine Tabelle, um den Namen einer Person, die Kontaktnummer, die E-Mail-ID und ob sie Kekse gekauft hat, aufzuzeichnen. Vor 1NF: | Kundenname | Produkt gekauft | Kontaktnummer | |------------|-----------------|---------------| | Alice | Kekse, Kuchen | 555-1234 | | Bob | Kekse | 555-5678 | Nach 1NF: | Kundenname | Produkt gekauft | Kontaktnummer | |------------|-----------------|---------------| | Alice | Kekse | 555-1234 | | Alice | Kuchen | 555-1234 | | Bob | Kekse | 555-5678 | Zweite Normalform (2NF) Die zweite Normalisierungsform hilft, Datenredundanz zu reduzieren, indem sichergestellt wird, dass jedes Nicht-Schlüssel-Attribut vom Primärschlüssel abhängt. Einfach ausgedrückt, jede Spalte sollte direkt mit dem Primärschlüssel in Beziehung stehen. Beispiel: Sie erfassen den Namen, die Kontaktnummer und die E-Mail-ID einer Person sowie ob sie Kekse gekauft hat und die Art der Kekse. Die Keksarten werden in einer anderen Tabelle mit einem entsprechenden Fremdschlüssel zu jedem Namen der Person aufgezeichnet. Vor 2NF: | Kundenname | Produkt gekauft | Kundenadresse | |------------|-----------------|---------------| | Alice | Kekse | 123 Main St | | Alice | Kuchen | 123 Main St | | Bob | Kekse | 456 Oak St | Nach 2NF (Trennung von Kundendetails von Produktdetails): Kundentabelle: | Kundenname | Kundenadresse | |------------|---------------| | Alice | 123 Main St | | Bob | 456 Oak St | Produkttabelle: | Kundenname | Produkt gekauft | |------------|-----------------| | Alice | Kekse | | Alice | Kuchen | | Bob | Kekse | Dritte Normalform (3NF) Aufbauend auf dem Konzept der 2NF erfordert die 3NF, dass alle Nicht-Schlüssel-Attribute unabhängig sind. Sie stellt sicher, dass jede Spalte direkt mit dem Primärschlüssel und keiner anderen Tabellenspalte in Beziehung steht. Beispiel: Sie erfassen den Namen, die Kontaktnummer und die E-Mail-ID einer Person, ändern jedoch den Namen der Person. Leider ändert sich dabei auch das Geschlecht. Um dies zu vermeiden, wird in der 3NF das Geschlecht mit einem Fremdschlüssel versehen und in einer separaten Tabelle gespeichert. Vor 3NF: | Kundenname | Kunden-Telefon | Kunden-Geschlecht | |------------|----------------|-------------------| | Alice | 555-1234 | Weiblich | | Bob | 555-5678 | Männlich | Nach 3NF: Kundenkontakt-Tabelle: | Kundenname | Kunden-Telefon | |------------|----------------| | Alice | 555-1234 | | Bob | 555-5678 | Kundengeschlecht-Tabelle: | Kundenname | Kunden-Geschlecht | |------------|-------------------| | Alice | Weiblich | | Bob | Männlich | Boyce-Codd-Normalform (BCNF) Es ist eine fortgeschrittene Version der dritten Normalform oder 3.5NF. Es ist einfach eine 3NF-Tabelle ohne überlappende Kandidatenschlüssel. Ein Kandidatenschlüssel ist eine Spalte oder eine Kombination von Spalten, die jede Tabellenzeile eindeutig identifiziert und Duplikate oder mehrdeutige Datensätze in einer Tabelle reduziert. In einem Datenbankmanagementsystem muss für eine relationale Spalte, um in BCNF zu sein, diese bereits in 3NF sein. Außerdem muss für jede funktionale Abhängigkeit, zum Beispiel (X -> Y), X ein Kandidatenschlüssel oder ein Superschlüssel sein. Vor BCNF: | Kursname | Dozent | Kursdauer | |-----------|----------|-----------| | Math 101 | Dr. Smith| 12 Wochen | | History 201| Dr. Doe | 15 Wochen | Nach BCNF (Aufteilung in zwei Tabellen): Kurstabelle: | Kursname | Kursdauer | |-----------|-----------| | Math 101 | 12 Wochen | | History 201| 15 Wochen | Dozententabelle: | Dozent | Kursname | |----------|-----------| | Dr. Smith| Math 101 | | Dr. Doe | History 201| Erweiterte Daten-Normalisierung Über BCNF hinaus gibt es die vierte Normalform (4NF) und die fünfte Normalform (5NF) als fortgeschrittene Daten-Normalisierungsformen. Erstere eliminiert die mehrwertigen Abhängigkeiten einer Tabelle, während letztere eine Tabelle in kleinere Tabellen aufteilt, um Datenredundanz zu verringern. Datenbanknormalisierung vs. Denormalisierung Daten-Normalisierung reduziert Anomalien und Redundanzen in einem Datensatz. Sie stellt sicher, dass Daten mit dem Standardformat der Tabelle übereinstimmen, was es Ingenieuren oder Geschäftsanwendern erleichtert, Datenoperationen durchzuführen, um Erkenntnisse zu gewinnen und fundierte Entscheidungen zu treffen. Im Gegensatz dazu sind Daten, die nicht in einem bestimmten Format gesammelt werden, standardmäßig denormalisiert. Daten-Denormalisierung ist die absichtliche Einführung redundanter Daten in Datenbanktabellen, um die Abfrageleistung zu optimieren. Das Arbeiten mit analytischeren Abfragen beinhaltet jedoch oft einen Kompromiss zwischen Lese- und Schreiboperationen. Daten-Denormalisierung kombiniert Daten aus mehreren Tabellen in einer einzigen Tabelle, die schneller abgefragt werden kann. Dies ist relevant, wenn es in einer Datenbank mehrere Join-Abfragen gibt. Zum Beispiel könnte eine E-Commerce-Website Produktdaten denormalisieren, um schnelleren Zugriff zu ermöglichen, indem Produktdetails und Bewertungen in einer einzigen Tabelle kombiniert werden, wodurch die Notwendigkeit mehrerer Joins beim Anzeigen von Produkten auf der Website reduziert wird. Vorteile der Datenbanknormalisierung Die Datenbanknormalisierung erleichtert die Verwaltung von Daten und deren Verarbeitung für Erkenntnisse. Es gibt erhebliche Verbesserungen in Geschwindigkeit und Effizienz. Die Vorteile gehen über diese hinaus und umfassen: Reduzierung von Anomalien in Daten Die Datenbanknormalisierung reduziert Anomalien und verhindert Fehler, die beim Hinzufügen, Ändern oder Löschen von Daten auftreten. Sie stellt auch sicher, dass neu eingegebene Daten mit dem Standardformat übereinstimmen und doppelte Einträge verhindert werden. Darüber hinaus können Sie die Löschoperation durchführen, ohne sich Sorgen machen zu müssen, andere Datensätze in einer Datenbank zu stören. Freigabe von Speicherplatz Das Sammeln von Rohdaten ohne eine optimierte Methode kann zu redundanten und unerwünschten Datenspeicherungen führen. Die Normalisierung Ihrer Daten hilft Ihnen, doppelte Daten in Ihrer Datenbank zu eliminieren. Das Identifizieren und Entfernen von wiederholten und redundanten Daten gibt Speicherplatz frei und verbessert die Leistung und Geschwindigkeit Ihres Systems. Verbesserung der Abfrageantwortzeit Normalisierte Daten unterstützen die Erhöhung der Geschwindigkeit Ihres Informationssystems und reduzieren Verzögerungen bei der Beantwortung von Abfragen. Dies ist praktisch, wenn mehrere Teams desselben Unternehmens mit der gemeinsam genutzten Datenbank arbeiten. Verbesserung der Überprüfungsmöglichkeiten Die Datenbanknormalisierung kommt Unternehmen zugute, die Daten aus verschiedenen Quellen sammeln, insbesondere wenn sie Daten von Software-as-a-Service (SaaS)-Plattformen oder digitalen Ressourcen wie sozialen Medienplattformen oder Online-Foren aufzeichnen, streamen oder analysieren. Optimierung des Verkaufsprozesses Mit der Datenbanknormalisierung können Sie Ihre Leads effektiv nach verschiedenen Kriterien und entsprechend Ihren Geschäftsanforderungen segmentieren. Sie macht Datenabfragen schnell und einfach und stellt sicher, dass Kundendatenplattformen für Benutzer zuverlässig sind. Herausforderungen der Datenbanknormalisierung Während die Normalisierung von Datenbanken in einigen Anwendungsfällen von Vorteil ist, schaffen die Formen der Datenbanknormalisierung in bestimmten Situationen erhebliche Nachteile. Auswirkungen auf die Leistung Komplexe Formen der Datenbanknormalisierung beeinträchtigen die Datenbankleistung und machen sie langsamer. Dies ist häufig der Fall, wenn Sie durch große Datenmengen navigieren müssen. Normalisierte Daten nutzen mehrere Tabellen, was mehr Zeit zum Scannen erfordert und die Leistung beeinträchtigt. Erhöhte Komplexität Es wird schwierig, Ihr Team dazu zu bringen, die normalisierte Datenbank zu nutzen. Die meisten Daten, die einem NF-Format folgen, werden als numerischer Wert gespeichert. Die Tabelle enthält Codes anstelle von Informationen, was es dem Team erschwert, sie zu interpretieren, ohne häufig auf die Abfragetabellen zu verweisen. Erfordert Wissen und Fachkenntnisse Sie benötigen jemanden mit Erfahrung, um die Formen der Datenbanknormalisierung zu handhaben. Da diese Formen in Ebenen gestapelt sind, werden die nachfolgenden Ebenen mehr Anomalien erzeugen, wenn die erste Form der Normalisierung zusammenbricht, anstatt saubere und optimierte Daten zu erzeugen. Bevorzugte Denormalisierung Datenarchitekten und Entwickler entwerfen dokumentenorientierte NoSQL-Datenbanken und nicht-relationale Systeme, die ohne Plattenspeicher verwendet werden können. Um diese Situation zu bewältigen, wird eine Mischung aus normalisierten und denormalisierten Daten zur besten Datenaufbewahrungs- und Abfragemethode. Best Practices für die Datenbanknormalisierung Hier sind einige Best Practices, die Sie bei der Optimierung Ihrer Datenbank mit Daten-Normalisierungsformen berücksichtigen sollten. Identifizieren Sie Datentypen Es gibt verschiedene Datentypen, wie numerische, kategoriale, ordinale oder textuelle. Diese Typen können beeinflussen, wie Sie Ihre Daten skalieren, kodieren oder analysieren. Es ist wichtig, Ihren Datentyp zu identifizieren, bevor Sie mit dem Normalisierungsprozess beginnen, damit Sie die beste Normalisierungsmethode für jede Variable auswählen können. Wählen Sie geeignete Skalierungsmethoden Skalierung ist die Anpassung des Bereichs numerischer Daten, um sicherzustellen, dass sie ähnliche Skalen oder Einheiten haben. Die Wahl der geeigneten Skalierungsmethode hilft Ihnen, Teilinformationen und Verzerrungen zu vermeiden, die Leistung zu verbessern und die analytische Vorhersagbarkeit Ihrer Daten zu erhöhen. Umgang mit fehlenden Werten Einige Werte werden oft beim Aufzeichnen übersehen oder sind für einige Variablen nicht verfügbar. Solche Szenarien können die Qualität, Genauigkeit und Vollständigkeit Ihres Datensatzes beeinträchtigen und Fehler im Datenanalyseprozess verursachen. Je nach Art und Menge der fehlenden Werte entfernen, ersetzen oder ignorieren Sie sie bei der Durchführung einer Abfrage. Anwendung gemeinsamer Standards Bevor Sie mit dem Daten-Normalisierungsprozess beginnen, sollten gemeinsame Standards vorhanden sein, um Verwirrung, Inkonsistenz und Mehrdeutigkeit in den Daten zu vermeiden. Diese Standards geben an, wie Daten dargestellt, formatiert oder kodiert werden sollen, um Konsistenz über die Tabelle hinweg zu gewährleisten. Machen Sie Ihre Daten bereit für das Geschäft Konsistenz und Einheitlichkeit sind der Schlüssel zur Vermeidung von Datenabweichungen, was in allen Branchen zutrifft. Die Datenbanknormalisierung bereitet Ihre Daten vor, macht sie konsistent und fördert Ihre Business Intelligence. Sie können die Daten-Normalisierung mit kostenloser Datenvorbereitungssoftware ausprobieren und Ihre Daten entscheiden lassen, welche Geschäftsentscheidungen logisch sind. Interessiert an der Erkundung anderer Datenmanagementprozesse? Erfahren Sie mehr über Datenmanipulation und verstehen Sie, wie sie Benutzern hilft, Daten zu organisieren. Bearbeitet von Monishka Agrawal