첫 번째 정규형
도서 : 중복된 데이터 그룹을 제거하고 원자성을 보장합니다(데이터는 독립적이고 독립적입니다).
이해 :
예를 들어 기본 키가 생성된 테이블에서 데이터의 기본 키가 반복되면 반복되는 데이터 그룹은 새 테이블로 이동되고 해당 데이터에 대한 새 기본 키가 생성됩니다.
또한 데이터 테이블의 각 열에 있는 데이터는 독립적입니다(원자적).
예를 들어:
| 이름 | 키 몸무게 |
|---|---|
| 샤오밍 | 170/60 |
| 샤오홍 | 175/60 |
그런 다음 첫 번째 열은 원자성이고 두 번째 열은 원자성이 아닙니다.
예:
표 1:
표 1의 기본 키는 반복되지 않지만 세 번째 열의 상품은 원자적이지 않습니다. 분해해 봅시다.
표 2:
표 2의 각 열은 원자성이지만 기본 키는 더 이상 고유하지 않습니다. 이 문제는 테이블에 행 항목 번호를 추가한 다음 키를 결합하여 해결할 수 있습니다. 표 3에 표시된 바와 같습니다.
표 3:
두 번째 정규형
도서 : 두 번째 정규형은 중복 데이터의 발생을 더욱 줄입니다. 제2정규형에는 두 가지 규칙이 있습니다. 첫째, 테이블은 제1정규형의 규칙을 준수해야 합니다. 둘째, 각 열은 전체 키에 종속되어야 합니다.
실제로 엔터티는 두 개의 테이블로 분할되어 두 개의 엔터티가 있어야 합니다. 헤더는 두 관련 테이블의 상위 테이블의 일부입니다. 헤더 정보는 한 번만 저장하면 되지만, 세부 테이블에는 여러 인스턴스 정보가 저장될 수 있습니다. 헤더는 일반적으로 원본 테이블의 이름을 유지하고, 디테일 테이블은 일반적으로 헤더 이름으로 시작하여 디테일 테이블의 일부 정보를 추가합니다.
이해 :
다음 표
표 4:
주문 시간 및 회사 이름은 주문 ID에만 관련되며 품목 번호와는 관련이 없습니다. 따라서 2개의 테이블로 나눌 수 있다(표 5, 표 6). 테이블의 각 열을 전체 키에 종속되게 만듭니다.
표 5:
표 6:
세 번째 정규형
책에서 : 제3정규형은 테이블의 모든 열을 한 가지에만 의존하는 것이 아니라 올바른 것에 의존하게 만듭니다.
세 가지 규칙이 있습니다.
테이블은 2NF를 준수해야 합니다.
어떤 열도 키가 아닌 열에 종속될 수 없습니다.
파생된 데이터는 허용되지 않습니다.
이해 :
아래 표 7을 보십시오.
설명은 모델에만 관련되어 있으며 키와는 관련이 없음을 알 수 있습니다. (설명은 키가 아닌 모델에 따라 다릅니다). 따라서 표 7을 표 8과 표 9로 나눌 수 있습니다. (단가는 주문마다 다를 수 있으므로 이 논의에는 단가가 포함되지 않습니다.)
표 8:
표 9:
여기에 총 가격에 대한 열이 있습니다. 총 가격은 단가와 수량(즉, 파생된 데이터)을 기반으로 계산할 수 있습니다. 이는 사양에서 허용되지 않는 사항으로, 공간을 너무 많이 차지하지 않도록 열을 삭제하고 필요할 때 계산을 수행하면 됩니다.
네 번째 패러다임
도서 : 다중 값 종속성 문제 해결. 세 번째 정규형을 따르며 기본 키의 한 열은 기본 키의 다른 열에 종속될 수 있습니다. 이러한 상황은 매우 드물며 일반적으로 실제 문제를 일으키지 않습니다. 따라서 데이터베이스 필드에서는 기본적으로 무시됩니다.
다섯 번째 패러다임
도서 : 무손실 분해와 손실 분해 다루기. 관계는 분해될 수 있지만 논리적으로 다시 원래 형식으로 재구성될 수는 없습니다. 이 역시 매우 드물며 학문적인 문제이므로 여기서는 논의하지 않겠습니다.
다른 곳의 패러다임 표현은 위와 조금 다릅니다. (동급생이 대조)
첫 번째 정규형: 모든 테이블에는 기본 키가 있어야 하며 각 필드는 원자적이며 세분화될 수 없습니다.
두 번째 정규형: 기본 키가 아닌 모든 필드는 기본 키에 완전히 종속되며 부분 종속성을 생성할 수 없습니다.
세 번째 정규형: 기본 키가 아닌 모든 필드는 기본 키에 직접적으로 종속되며 전이적 종속성을 생성할 수 없습니다.
BC 패러다임: 3NF를 기반으로 기본 키 필드 내에 부분적 또는 전이적 종속성이 있을 수 없습니다.
네 번째 정규형: BCNF를 기반으로 기본 키가 아닌 필드에는 여러 값이 있어서는 안 됩니다.
다섯 번째 패러다임: 4NF를 기반으로 종속 다중값을 제거하여 표준화가 진행됨에 따라 데이터 중복성은 점점 낮아지지만 데이터베이스의 효율성은 점점 낮아지게 됩니다.
데이터베이스 설계는 가능한 한 세 가지 패러다임을 따라야 하지만 여전히 실제 상황에 따라 절충이 이루어져야 하며 때로는 속도와 중복성을 맞바꿀 수도 있으며 궁극적인 목적은 고객 요구를 충족시키는 것이어야 합니다.