Processen att utforma och skapa en uppsättning databastabeller som undviker uppsägningar och avvikelser kallas
databasnormalisering .
Här är en uppdelning:
* Normalisering: En process för att organisera data i en databas för att minska redundans och förbättra dataintegriteten.
* redundans: Duplicering av data, vilket kan leda till inkonsekvenser och slösat utrymme.
* anomalier: Problem som kan uppstå när data är överflödiga, till exempel:
* Insertion Anomalies: Svårigheter att lägga till nya data utan att lägga till redundant information.
* borttagningsavvikelser: Förlust av data när du tar bort en post, även om andra delar av uppgifterna fortfarande behövs.
* Uppdatera avvikelser: Inkonsekvenser som uppstår genom att uppdatera data på flera platser.
Normalisering syftar till att uppnå:
* dataintegritet: Säkerställa datanoggrannhet och konsistens.
* Dataeffektivitet: Minimera lagringsutrymmet och förbättra frågeställningen.
* Data flexibilitet: Vilket gör det lättare att ändra databasschemat utan att orsaka problem.
Det finns olika nivåer av normalisering (1NF, 2NF, 3NF, etc.), var och en med sin egen uppsättning regler för att minska uppsägningar och avvikelser.
Låt mig veta om du vill utforska de olika normaliseringsnivåerna mer detaljerat!
