- データベースの正規化は、情報を整理して最適化し、冗長性を排除して整合性を確保します。
- このプロセスは、それぞれより厳格なルールを持つ正規形 (1NF、2NF、3NF など) を使用して実行されます。
- 正規化を適切に適用すると、あらゆるリレーショナル データベースのメンテナンス、パフォーマンス、および拡張が容易になります。
効率的なデータ管理は、あらゆるデジタル組織にとって基本的な柱です。重複、不整合、あるいは関連付けが難しいデータで溢れたテーブルを扱わなければならなかった経験があれば、こうした混乱をどう回避すればよいのかと疑問に思ったことがあるでしょう。ここで鍵となるのが、このデータ管理です。 データベースの正規化は、非常に学術的な技術のように聞こえるかもしれませんが、あらゆる企業の日常業務に直接的かつ実用的な影響を及ぼします。
データベースの標準化は、単にトレンドや技術ガイドラインに従うという問題ではありません。保守が容易で、変更に対して堅牢で、悪夢にならずに拡張できるデータベースを設計することです。 この記事では、標準化について知っておくべきすべてのことを詳しく説明します。 このガイドでは、その内容、目的、必要な手順、実用的な例について説明します。読み終える頃には、このガイドを自分のプロジェクトに適用する方法が理解できるようになります。
データベースの正規化とは何ですか?
データベースの正規化は、さまざまなテーブルや関係内の情報を再編成する構造化されたプロセスです。 冗長性を排除し、不整合を回避し、保存されたデータの整合性を確保するために、この技術は 「正規形」と呼ばれる一連の規則を適用する これにより、大きくて乱雑なテーブルが、段階的に、互いに完全にリンクされた一連の小さな特殊なテーブルに変換されます。
この概念の起源であるリレーショナルデータベースについては多くの議論があるが、真実は 標準化の原則は多くの状況に適用できる データ管理と一貫性が重要な場合。
正規化の基本的な目的は、各データが適切な場所に一度だけ保存され、必要なときにいつでも利用できるようにすることです。 これにより、バージョンの競合が防止され、スペースが節約され、何よりも更新とクエリが簡素化されます。
データベース正規化の目的は何ですか?
データベースを正規化することは、単に良い習慣というだけでなく、データがあらゆるデジタル ビジネスの主要な特性を満たしていることを確認するために必要です。 このプロセスの主な利点と有用性については、以下に詳しく説明します。
- 冗長性の排除: 重複データはスペースを占有し、同期が取れていない場合は混乱やエラーの原因となります。正規化によってこれらの重複を排除できます。
- データ整合性の向上: すべてのデータを 1 か所にまとめることで、矛盾や関連情報の損失のリスクが軽減されます。
- メンテナンスが容易になります: 適切に正規化されたデータベースは、変更や拡張がはるかに容易です。新しいデータの追加や関係性の変更が高速化し、エラーの発生も少なくなります。
- ストレージの最適化: 不要なデータを削減することで、ハードウェア リソースをより効率的に使用できるようになります。これは、大規模なシステムや数百万件のレコードを管理する場合に非常に重要です。
- クエリのパフォーマンスを向上: 微妙な違いはありますが、一般的に、正規化されたデータベースへのクエリは、求められる正確な情報を見つけるために設計が最適化されているため、より高速で正確です。
- 更新の異常を回避する: データが適切に整理されていない場合、あるテーブルの更新が別のテーブルに反映されず、不一致が発生しやすくなります。正規化は、このような状況を防ぎます。
標準化前の主要な原則と概念
正規化に進む前に、リレーショナル データベースの基本的な概念を理解することが重要です。 これらの概念はプロセス全体を通じて継続的に現れます。
- データベース： 情報を保存する相互に関連したテーブルのセット。
- テーブル： 行 (タプルまたはレコードとも呼ばれます) と列 (属性またはフィールド) で構成される構造。
- 主キー: テーブル内の各レコードを一意に識別する属性または属性の組み合わせ。
- 外部キー: 別のテーブルの主キー値を参照し、関係を確立できるようにするテーブル内のフィールド。
- 複合キー: 2 つ以上の列によって形成される主キー。
- 機能的依存性: あるフィールドの値が別のフィールドまたはフィールド セットの値に完全に依存するフィールド間の関係。
- 原子場: セルごとに分割できない値が 1 つだけ含まれるもの。
標準化の目的は何ですか?
正規化プロセスは、ほとんどのデータベースで繰り返し発生するいくつかの課題に対処するように設計されています。
- 重複データと冗長エラーを排除します。
- 挿入、更新、削除時に異常が発生しないようにします。
- データの品質とアクセシビリティを向上します。
- ストレージスペースの使用を最適化します。
- 他のシステムやアプリケーションとの接続を容易にします。
- 各データがどこに保存されているかを正確に把握することで、セキュリティを強化します。
正規化の段階：正規形
正規化は、正規形と呼ばれる段階を経て進行します。 各フォームは前のフォームを基盤として構築され、追加の要件が加わります。標準フォームは最大6つありますが、現実世界では、通常、3つ目または4つ目のフォームでプロセスは停止します。これは、より多くのレベルをカバーすると、多くのアプリケーションにとって明確な利点がなく、構造が複雑になる傾向があるためです。
第一正規形（1NF）
1NF の主な目的は、データをアトミックにすることです。つまり、テーブル内の各セルには分割できない値が XNUMX つだけ含まれ、重複するグループは存在しません。 これを実現するには、いくつかの重要な原則に従う必要があります。
- 繰り返しグループを削除する （Phone1、Phone2などの列…）
- 各列に単一のデータ型とレコードごとに 1 つの値がある構造を作成します。
- 重複行を避け、識別可能な主キーが存在することを確認します。
- 列の数の変化を許可しないでください。
例： 顧客テーブルで、あるフィールドに電話番号のカンマ区切りリストが格納されている場合、そのテーブルは第1正規形（XNUMXNF）ではありません。これを調整するには、電話番号ごとに新しい行を作成するか、電話専用のテーブルを作成する必要があります。
1NF の利点: これにより、データへのアクセスと処理が容易になり、テーブルが標準化され、後続のフェーズへの道が開かれます。
第二正規形（2NF）
2NF では、部分的な依存関係が検出され、削除されます。 これは、すべての非キー属性が、主キーの一部 (複合キーの場合) ではなく、主キー全体に機能的に依存する必要があることを意味します。
- 以前は 1NF にテーブルがありました。
- 主キーの一部のみに起こりうる依存関係を検出します (複数の列がある場合)。
- 複合キーの一部のみに依存するデータ用に個別のテーブルを作成します。
例： 請求書テーブルの主キーが「請求書番号」と「請求明細」であるが、顧客名は請求書番号のみに依存し、明細には依存しない場合は、顧客データを別の関連テーブルに分離する必要があります。
第3正規形（XNUMXNF）
3NF は推移的な機能的依存関係を排除します。 つまり、非キー属性は非キー属性に依存せず、主キーにのみ依存する必要があります。
- テーブルを 2NF に置きます。
- 1 つのフィールドがキーではない別のフィールドに依存する依存関係を見つけます。
- このデータを外部キーでリンクされた新しいテーブルに分割します。
例： 部門名とマネージャー名を格納する従業員テーブルがあり、マネージャー名が従業員ではなく部門によって異なる場合は、両方のデータを関連付ける部門用のテーブルを作成し、それを従業員テーブルから参照する必要があります。
その他の正規形: BCNF、4NF、5NF
BCNF（ボイス・コッド正規形）： これは、特に候補キーが複数ある場合に、複雑な依存関係のケースを解決する 3NF の拡張です。
4NF（第XNUMX正規形）: 自明ではない多値依存関係はここで消滅します。これは、ある属性が複数の属性に独立して依存している場合に発生します。
5NF（第XNUMX正規形）: これは、情報を失うことなくテーブルを小さな部分に分割することに重点を置いています。これは非常に高度な手法であり、非常に複雑なアプリケーション以外ではほとんど使用されません。
データベースを正規化する方法：実践的なステップバイステップの例
理解しやすくするために、実際に遭遇する可能性のあるケースに似た簡単な例に最初の 3 つの正規形を適用して、正規化プロセスを見てみましょう。
ステップ1: 正規化されていないテーブル
次のような「請求書」テーブルを想像してください。
| 請求書番号 | 日付 | 顧客 | 住所（リンク先） | 第1条 | 第2条 | 第3条 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 101 | 2024-02-15 | フアン·ペレス | ソル通り7番地 | キーボード | マウス | |
| 102 | 2024-02-16 | ルシア・ゴメス | ルナ通り3 | 画面 |
問題： 項目は複数の列に分散されており、請求書が複数ある場合は顧客データが重複します。
ステップ2: 1NFを適用する
繰り返しが排除され、原子性が保証されます。
| 請求書番号 | 日付 | 顧客 | 住所（リンク先） | 記事 |
|---|---|---|---|---|
| 101 | 2024-02-15 | フアン·ペレス | ソル通り7番地 | キーボード |
| 101 | 2024-02-15 | フアン·ペレス | ソル通り7番地 | マウス |
| 102 | 2024-02-16 | ルシア・ゴメス | ルナ通り3 | 画面 |
ステップ3: 2NFを適用する
顧客データは請求書番号のみに依存するため、この目的のために特定のテーブルが作成されます。
請求書テーブル:
| 請求書番号 | 日付 | 顧客 | 住所（リンク先） |
|---|---|---|---|
| 101 | 2024-02-15 | フアン·ペレス | ソル通り7番地 |
| 102 | 2024-02-16 | ルシア・ゴメス |
請求書項目テーブル:
| 請求書番号 | 記事 |
|---|---|
| 101 | キーボード |
| 101 | マウス |
| 102 | 画面 |
ステップ4: 3NFを適用する
更新された顧客と関係のテーブルが作成されます。
クライアントテーブル:
| 顧客 | 住所（リンク先） |
|---|---|
| フアン·ペレス | ソル通り7番地 |
| ルシア・ゴメス | ルナ通り3 |
請求書表（更新されたデータを含む）:
| 請求書番号 | 日付 | 顧客 |
|---|---|---|
| 101 | 2024-02-15 | フアン·ペレス |
| 102 | 2024-02-16 | ルシア・ゴメス |
標準化における実際的な考慮事項と例外
現実の世界では、書籍の正規化を適用することが必ずしも最も効率的であるとは限りません。 特に、非常に大規模なシステムの場合や、特定のクエリが非常に頻繁に実行されるため、一部のデータを複製しておくことが望ましい場合（制御された非正規化）など、パフォーマンス上の理由から、ある程度の冗長性を残す方が実用的な場合があります。
さらに、 一部の NoSQL データベースや読み取り指向の強いシステムでは、標準化されていない設計が好まれる場合があります。 スピードを最大化するためです。そのため、標準フォームは優れた設計の基礎となりますが、個々のケースを分析し、ビジネスの実際のニーズに合わせてソリューションを適応させることが重要です。
データベースを正規化するのはいつが適切でしょうか?
ほとんどの場合、正規化が推奨される方法ですが、実行する前に具体的な状況を分析する価値はあります。
- 理想的な： エンタープライズ管理データベース、整合性が重要となるシステム、時間の経過とともに大幅に変化するアプリケーション、またはデータの制御を失うことなく拡張する必要のあるアプリケーション。
- 回避可能または微妙なニュアンス: 読み取り専用の分析システム、一時データベース、実験プロジェクト、またはリソースと時間が極端に限られている場合。
正規化により、データが整理され、一貫性が保たれ、長期にわたって管理しやすくなりますが、特定のケースでは、パフォーマンスを向上させるために、正規化をあまり行わない設計の方が望ましい場合があります。
標準化の利点と潜在的な欠点
標準化の利点は数多くあり明白ですが、考慮すべき潜在的な欠点もいくつかあります。特に特定のケースでは、
- 省スペース より信頼性の高いデータが得られます。
- アップデートとメンテナンスが容易。
- データの論理的かつ階層的な編成。
- 時々、相談が非常に複雑になることがあります。 テーブル間でさらに多くの結合を行う必要があるためです。
- 多数のテーブルを同時に横断する必要がある場合、パフォーマンスが影響を受ける可能性があります。
- 読み取り専用または高度に特殊化されたデータベースでは、正規化を極端に行う必要がない場合があります。
データベースを正規化する際よくある間違いとベストプラクティス
正規化時に最もよくあるエラーとしては、依存関係を正しく識別しないこと、不要な複合キーを作成すること、または「便宜上」複数値フィールドを残すことが挙げられます。 これらの問題を回避するには、次のことをお勧めします。
- 要件とデータ間の関係を分析するために十分な時間を費やしてください。
- 主キーと外部キーを適切に定義します。
- 正規化プロセスの手順を省略しないでください。
- 最終モデルを他のユーザーまたは開発者と確認します。
- 関係、制約、設計の正当性を明確に文書化します。
予防措置を講じ、これらのガイドラインに従うことで、正規化はコンピュータ サイエンスの教科書に載っている遠い概念ではなくなり、データベース プロジェクトを真に改善する実用的なツールになります。
それが何であるか、何のために使われるか、どのように実行されるか、そして標準化のプロセスで最もよくある間違いについて詳細に検討した結果、 適切に標準化されたデータベースに投資することは、特定のレベルのデータを扱うあらゆる企業や組織において、将来の問題を回避し、効率性を向上させ、確実な情報管理を確保するための最善の方法です。
