Database Normalization: بهبود ساختار و عملکرد دیتابیس

در دنیای امروز، داده‌ها نقش بسیار مهمی ایفا می‌کنند. بنابراین باید اطمینان حاصل کنیم که داده‌های ما صحیح و کامل هستند. هنگامی که حجم زیادی از داده‌ها را در دیتابیس ذخیره می‌کنیم، اگر داده‌ها فرمت و ساختار مناسبی نداشته باشند، ممکن است به صحت و کامل بودن آن‌ها آسیب وارد شود.

این مسئله می‌تواند منجر به ایجاد داده‌های تکراری شود و در هنگام افزودن، حذف یا بروزرسانی داده‌ها مشکلاتی برای صحت و کامل بودن اطلاعات می تواند به وجود بیاید. همچنین، داده‌های اضافی می‌توانند فضای زیادی را اشغال کنند و ارتباطات بین داده‌ها را پیچیده‌تر کنند که این امر از کارآمدی دیتابیس می‌کاهد.

به همین دلیل، نیاز به روشی داریم که اطمینان حاصل کنیم داده‌ها در فرمت و ساختار مناسبی هستند تا از ایجاد داده‌های تکراری جلوگیری شود و از صحت و کامل بودن داده‌ها محافظت شود. 

Database Normalization

Database Normalization شامل مجموعه‌ای از راهنماها است که به شما در ایجاد یک ساختار خوب برای دیتابیس کمک می‌کند. این فرمت‌دهی و روش باعث می‌شود داده‌های تکراری کاهش یابد و درستی داده‌ها افزایش پیدا کند. اگر داده‌ها به این فرمت باشند، هنگام اضافه، حذف و یا ویرایش داده‌ها، داده‌های تکراری ایجاد نمی‌شود و به صحت داده‌ها آسیبی وارد نمی‌شود.

منظور از این که به صحت داده‌ها آسیبی وارد نمی‌شود این است که اگر داده‌ای حذف شود، داده‌ای دیگر همراه با آن حذف نمی‌شود. یا اگر یک داده ویرایش بکنیم، داده‌ی دیگری به نحوی ویرایش نمی‌یابد که منجر به نادرستی منطقی داده‌ها شود.

دلیل اصلی نرمال‌سازی دیتابیس، حذف این ناهنجاری‌ها هنگام ذخیره، حذف و ویرایش داده‌ها است. عدم حذف ناهنجاری‌ها منجر به داده های تکراری و نادرست  می شود که با رشد دیتابیس باعث مشکلاتی در یکپارچگی داده و سایر مسائل می شوند.

نرمال‌سازی یک روش پله‌ای یا مرحله‌ای است. در هر مرحله باید یک سری نکات و فرمت خاص رعایت شود تا به آن مرحله برسیم. اگر بخواهیم یک مرحله بالاتر برویم، باید نکات و فرمت آن مرحله و نکات و فرمت مرحله بالاتر را نیز رعایت کنیم.

به این ترتیب، نرمال‌سازی کمک می‌کند تا دیتابیس بهینه‌تری داشته باشیم و از مشکلات مربوط به داده‌های تکراری و نادرستی جلوگیری کنیم.

مواردی که با نرمال کردن دیتابیس به دست می آوریم

• داده‌ها به‌طور منطقی سازمان‌دهی و ساختاردهی می‌شوند. این فرایند یکپارچگی و درستی داده‌ را افزایش می دهد.
• داده های تکراری را حداقل می رساند. این فرایند منجر به استفاده کارآمدتر از فضای ذخیره‌سازی و کاهش نیاز به حافظه می‌شود.
• وابستگی‌های داده را  به صورت ‌درستی تعریف‌ می کند که به افزایش سازگاری و جلوگیری از ناهنجاری‌های داده کمک می‌کند.
• نگهداری و به‌روزرسانی پایگاه داده ساده‌تر می شود، که در نهایت خطر ناسازگاری داده‌ها را کاهش می‌دهد.
• بازیابی داده‌ها سریع‌تر و کارآمدتر می‌شود.
• پایگاه داده، قابلیت مقیاس‌پذیری و انطباق بیشتری با تغییرات و گسترش‌های آینده پیدا می‌کند.
• کیفیت و قابلیت اطمینان کلی پایگاه داده بهبود یافته و نتیجه آن سیستمی پایدار و خوب طراحی‌ می شود.

اصول Database Normalization

اصول بنیادی که در نرمال‌سازی دیتابیس به کار می‌روند شامل موارد زیر هستند:

• کلید: ویژگی‌های ستونی که به طور منحصربه‌فرد یک رکورد دیتابیس را شناسایی می‌کنند.
• وابستگی‌ها :رابطه و وابستگی بین دو ویژگی از یک ردیف در دیتابیس این وابستگی ها انواع مختلفی دارند.
• فرم‌های نرمال: مجموعه‌ای از راهنماها یا مراحل برای دستیابی به سطوح خاصی از کیفیت و سازماندهی در یک دیتابیس.

سطوح Database Normalization

نرمال‌سازی دیتابیس شامل اعمال مجموعه‌ای از راهنماها به نام فرم‌های نرمال (معمولاً، فرم نرمال اول (1NF)، فرم نرمال دوم (2NF) و فرم نرمال سوم (3NF)) است که به طراحان دیتابیس کمک می‌کند تا به سطح کیفیت مطلوب خود در یک دیتابیس رابطه‌ای دست یابند.

هر سطح از نرمال‌سازی بر اساس سطوح قبلی بنا می‌شود. بنابراین، طراحان باید قبل از حرکت به سطح بعدی، تمام الزامات فرم نرمال قبلی را برآورده کنند.

مراحل نرمال‌سازی شامل موارد زیر است:

معمولاً زمانی که یک دیتابیس الزامات فرم نرمال سوم را برآورده کند، طراحان آن را نرمال‌شده می‌دانند. ادامه دادن به فرم‌های نرمال‌سازی بیشتر به ترجیح طراح بستگی دارد. با این حال، توصیه می‌شود با احتیاط پیش بروید زیرا این مراحل ممکن است پیچیدگی‌هایی را در طراحی دیتابیس وارد کنند و به طور بالقوه عملکرد سیستم را به خطر بیندازند.

مطالب مرتبط

SQL: دریچه‌ای به دنیای داده‌ها

انواع پایگاه‌داده