Che cos'è la normalizzazione del database? Tipi ed esempi

Senza un'adeguata raccolta e analisi dei dati, il processo decisionale in qualsiasi organizzazione spesso va fuori controllo.

Le decisioni prese senza dati si basano più sull'intuizione che sulla logica. Anche se a volte è meglio seguire il proprio istinto, i dati ti danno un controllo della realtà, rendendo la tua decisione migliore e più redditizia.

La tua azienda ha bisogno di processi di gestione dei dati efficaci per estrarre valore dai suoi dati. La normalizzazione del database è una parte di quel processo, permettendoti di utilizzare le informazioni per alimentare l'intelligenza aziendale.

I database relazionali forniscono la struttura e gli strumenti necessari per implementare questo processo in modo efficace. Molte aziende utilizzano anche software di preparazione dei dati per ottenere la normalizzazione. Fornisce loro anche una piattaforma per integrare fonti di dati disparate.

Perché abbiamo bisogno della normalizzazione nei database?

La normalizzazione è un processo nella tua pipeline di dati che migliora la visibilità, l'accessibilità e l'osservabilità dei dati. Ottimizza i dati per aiutarti a ottenere il massimo valore. Insieme a diversi altri casi d'uso comuni, la normalizzazione del database è essenziale nell'elaborazione delle transazioni online (OLTP), dove la qualità dei dati e la scoperta sono le massime priorità.

Se guardiamo alle pagine della storia, Edgar F. Codd, il padre del modello di database relazionale (RDB), propose l'RDB nel 1970, quando il termine "normalizzazione dei dati" apparve per la prima volta.

Nel 1971, Codd descrisse gli obiettivi principali della normalizzazione del database oltre la prima forma normale (1NF) come:

• Liberare le collezioni di dati da dipendenze indesiderate di inserimento, aggiornamento e cancellazione.
• Ridurre la necessità di ristrutturare il database quando si aggiungono più informazioni.
• Migliorare i modelli informativi e relazionali.
• Neutralizzare il modello relazionale per il valore delle query, rendendo il valore modificabile.

Lo scopo principale qui è ridurre gli errori di funzionalità e accuratezza, rendendo i database più efficienti da navigare.

Come funziona la normalizzazione del database?

Ogni database e caso d'uso potrebbe differire, richiedendo diversi standard di normalizzazione dei dati.

Fondamentalmente, la normalizzazione riguarda la creazione di un formato standard per tutti i dati raccolti dai tuoi processi aziendali.

Questi sono alcuni esempi di normalizzazione del database:

• Miss KATY diventa Sig.ra Katy
• +91 7897654678 diventa +91-789-765-4678
• VP vendite diventa Vice Presidente delle Vendite
• 24 Canillas RD sarà scritto 24 Canillas Road
• GoogleBiz sarà scritto Google Biz, Inc.
• 25 dicembre 2024 sarà scritto come 12/25/2024

La normalizzazione del database non è limitata ai cambiamenti di formattazione. Si applicano diverse regole per garantire che le voci non siano ripetitive e seguano linee guida standard.

Forme normali nel DBMS

Ci sono diverse forme di normalizzazione dei database che incontrerai, tra cui:

Prima Forma Normale (1NF)

Questa è la forma più basilare di normalizzazione del database. In 1NF, ogni cella della tabella dovrebbe contenere solo un valore e ogni colonna dovrebbe avere un nome unico. Questa forma aiuta a eliminare i dati duplicati e semplifica le query.

Esempio: Supponiamo che tu debba memorizzare i dati delle persone che acquistano biscotti da una panetteria. Crea una tabella per registrare il nome della persona, il numero di contatto, l'ID email e se hanno acquistato biscotti.

Prima di 1NF:

Dopo 1NF:

Seconda Forma Normale (2NF)

La seconda forma di normalizzazione aiuta a ridurre la ridondanza dei dati assicurando che ogni attributo non chiave dipenda dalla chiave primaria. In parole semplici, ogni colonna dovrebbe essere direttamente correlata alla chiave primaria.

Esempio: Registri il nome di una persona, il numero di contatto e l'ID email, oltre a se hanno acquistato biscotti e il tipo di biscotto. I tipi di biscotti sono registrati in un'altra tabella con una chiave esterna corrispondente al nome di ciascuna persona.

Prima di 2NF:

Dopo 2NF (separando i dettagli del cliente dai dettagli del prodotto):

Terza Forma Normale (3NF)

Basata sul concetto di 2NF, la 3NF richiede che tutti gli attributi non chiave siano indipendenti. Garantisce che ogni colonna sia direttamente correlata alla chiave primaria e a nessun'altra colonna della tabella.

Esempio: Registri il nome di una persona, il numero di contatto e l'ID email, ma torni indietro e cambi il nome della persona. Sfortunatamente, quando fai questo, il genere cambia di conseguenza. Per evitare ciò, in 3NF, il genere viene assegnato a una chiave esterna e memorizzato in una tabella separata.

Prima di 3NF:

Dopo 3NF:

Forma Normale di Boyce e Codd (BCNF)

È una versione più avanzata della Terza Forma Normale, o 3.5NF. È semplicemente una tabella 3NF senza chiavi candidate sovrapposte.

Una chiave candidata è una colonna o una combinazione di colonne che identifica univocamente ogni riga della tabella, riducendo i duplicati o i record ambigui in una tabella.

In un sistema di gestione del database, affinché una colonna relazionale sia in BCNF, deve già essere in 3NF. Inoltre, per ogni dipendenza funzionale, ad esempio (X -> Y), X è una chiave candidata o una super chiave.

Prima di BCNF:

Dopo BCNF (dividendo in due tabelle):

Normalizzazione avanzata dei dati

Oltre al BCNF, la Quarta Forma Normale (4NF) e la Quinta Forma Normale (5NF) sono forme avanzate di normalizzazione dei dati.

La prima elimina le dipendenze multivalore di una tabella, mentre la seconda suddivide una tabella in tabelle più piccole per ridurre la ridondanza dei dati.

Normalizzazione del database vs. denormalizzazione

La normalizzazione dei dati riduce le anomalie e le ridondanze in un set di dati. Garantisce che i dati siano allineati con il formato standard della tabella, rendendo più facile per gli ingegneri o gli utenti aziendali condurre operazioni sui dati per ottenere informazioni e prendere decisioni informate.

Al contrario, la raccolta di dati non in un formato particolare è denormalizzata per impostazione predefinita.

La denormalizzazione dei dati è l'introduzione intenzionale di dati ridondanti nelle tabelle del database per ottimizzare le prestazioni delle query. Tuttavia, lavorare con query più analitiche spesso comporta un compromesso tra operazioni di lettura e scrittura.

La denormalizzazione dei dati combina dati da più tabelle in una singola tabella che può essere interrogata più velocemente. È rilevante quando ci sono diverse query di join in un database.

Ad esempio, un sito di e-commerce potrebbe denormalizzare i dati dei prodotti per un accesso più rapido, combinando i dettagli dei prodotti e le recensioni in una singola tabella, riducendo la necessità di più join quando si visualizzano i prodotti sul sito web.

Vantaggi della normalizzazione del database

La normalizzazione del database rende più facile gestire i dati e processarli per ottenere informazioni. Ci sono miglioramenti significativi in termini di velocità ed efficienza. I vantaggi si estendono oltre questi per includere:

Ridurre le anomalie nei dati

La normalizzazione del database riduce le anomalie, prevenendo errori che si verificano durante l'aggiunta, la modifica o la cancellazione dei dati. Garantisce inoltre che i dati appena inseriti siano coerenti con il formato standard, prevenendo voci duplicate.

Inoltre, puoi eseguire l'operazione di cancellazione senza preoccuparti di disturbare altri record in un database.

Libera spazio

Raccogliere dati grezzi senza un metodo semplificato può portare a un accumulo di dati ridondanti e indesiderati. Normalizzare i tuoi dati ti aiuta a eliminare i dati duplicati nel tuo database.

Identificare e rimuovere dati ripetuti e ridondanti libera spazio di archiviazione e migliora le prestazioni e la velocità del tuo sistema.

Migliora il tempo di risposta delle query

I dati normalizzati supportano l'aumento della velocità del tuo sistema informativo e riducono i ritardi nel rispondere alle query. Questo è utile quando più team della stessa azienda lavorano con un database comunemente utilizzato.

Migliora le capacità di esame incrociato

La normalizzazione del database avvantaggia le aziende che raccolgono dati da varie fonti, specialmente quando registrano, trasmettono o analizzano dati da piattaforme software come servizio (SaaS) o risorse digitali come piattaforme di social media o forum online.

Semplifica il processo di vendita

Con la normalizzazione del database, puoi segmentare efficacemente i tuoi lead in base a una varietà di criteri e secondo le esigenze della tua azienda. Rende le query sui dati rapide e facili, garantendo che le piattaforme di dati dei clienti siano affidabili per gli utenti.

Le sfide della normalizzazione del database

Sebbene la normalizzazione dei database sia vantaggiosa in alcuni casi d'uso, le forme di normalizzazione del database creano importanti svantaggi in situazioni specifiche.

Impatto sulle prestazioni

Le forme complesse di normalizzazione del database influenzano le prestazioni del database, rendendolo più lento. Questo è comune quando è necessario navigare attraverso grandi volumi di dati.

I dati normalizzati utilizzano diverse tabelle, richiedendo più tempo per la scansione e influenzando le prestazioni.

Aumento della complessità

Far abituare il tuo team all'uso del database normalizzato diventa complicato.

La maggior parte dei dati che segue un formato NF è salvata come valore numerico. La tabella contiene codici piuttosto che informazioni, rendendo complicato per il team interpretare senza riferirsi frequentemente alle tabelle delle query.

Richiede conoscenza ed esperienza

Hai bisogno di qualcuno esperto per gestire le forme di normalizzazione del database. Poiché queste forme sono impilate in livelli, se la prima forma di normalizzazione si rompe, i livelli successivi produrranno più anomalie piuttosto che produrre dati puliti e ottimizzati.

Denormalizzazione preferita

Gli architetti dei dati e gli sviluppatori progettano database NoSQL orientati ai documenti e sistemi non relazionali che possono essere utilizzati senza archiviazione su disco. Per affrontare questa situazione, una combinazione di dati normalizzati e denormalizzati sta diventando il miglior approccio per l'archiviazione e l'interrogazione dei dati.

Migliori pratiche per la normalizzazione del database

Ecco alcune migliori pratiche da considerare quando si ottimizza il tuo database con le forme di normalizzazione dei dati.

Identificare i tipi di dati

Esistono vari tipi di dati, come numerici, categorici, ordinali o testuali. Questi tipi possono influenzare il modo in cui si scala, si codifica o si analizza i dati. È importante identificare il tipo di dati prima di iniziare il processo di normalizzazione in modo da poter scegliere il miglior metodo di normalizzazione per ciascuna variabile.

Scegliere metodi di scaling appropriati

Lo scaling è l'adattamento dell'intervallo dei dati numerici per garantire che abbiano scale o unità simili. Scegliere il metodo di scaling appropriato ti aiuta a evitare informazioni parziali e bias, migliorando le prestazioni e la prevedibilità analitica dei tuoi dati.

Gestire i valori mancanti

Alcuni valori vengono spesso persi durante la registrazione o non sono disponibili per alcune variabili. Tali scenari possono influenzare la qualità, l'accuratezza e la completezza del tuo set di dati, causando errori nel processo di analisi dei dati.

A seconda della natura e della quantità di valori mancanti, rimuovili, sostituiscili o ignorali durante l'esecuzione di qualsiasi query.

Applicare standard comuni

Prima di iniziare il processo di normalizzazione dei dati, dovrebbero essere in atto standard comuni per evitare confusione, incoerenza e ambiguità nei dati. Questi standard indicheranno come rappresentare, formattare o codificare i dati per mantenere la coerenza nella tabella.

Rendi i tuoi dati pronti per il business

La coerenza e l'uniformità sono le chiavi per evitare discrepanze nei dati, il che è vero in tutti i settori. La normalizzazione del database prepara i tuoi dati rendendoli coerenti e alimentando la tua intelligenza aziendale.

Puoi provare la normalizzazione dei dati utilizzando software di preparazione dei dati gratuiti e lasciare che i tuoi dati decidano quali decisioni aziendali sono logiche.

Interessato a esplorare altri processi di gestione dei dati?

Scopri di più sulla manipolazione dei dati e comprendi come aiuta gli utenti a organizzare i dati.

Modificato da Monishka Agrawal