Ndabere na arụ ọrụ zuru ezu bụ ọnọdụ nke nchekwa data na-adabere na ụkpụrụ normalization nke Ụdị Omume Abụọ (2NF) . Na nkenke, nke a pụtara na ọ na-agbaso ihe ndị dị mkpa nke Ụdị Iwu mbụ (1NF), na àgwà niile na-enweghị isi na-adabere na isi ihe dị mkpa.
Nke a abụghị ihe mgbagwoju anya dika ọ nwere ike ịda. Ka anyị leba anya na nke a n'ụzọ zuru ezu karị.
Nchịkọta nke Ụdị Nkịtị mbụ
Tupu nchekwa data enwere ike ịdabere kpamkpam, ọ ghaghị ibu ụzọ mee ihe na Ụdị Nkịtị Mbụ .
Ihe a nile pụtara na àgwà ọ bụla ga-ejide otu uru, atomic value.
Dịka ọmụmaatụ, tebụl na-esote anaghị akwado 1NF, n'ihi na onye ọrụ Tina nwere njikọ abụọ, ha abụọ n'otu cell:
Onye ọrụ | Ebe |
---|---|
John | Los Angeles |
Tina | Los Angeles, Chicago |
Ikwenye nke a nwere ike imetụta mmelite data ma ọ bụ ndenye. Iji hụ na iwu 1NF, dozie tebụl ka àgwà niile (ma ọ bụ mkpụrụ ndụ kọlụm) jide otu uru:
Onye ọrụ | Ebe |
---|---|
John | Los Angeles |
Tina | Los Angeles |
Tina | Chicago |
Ma 1NF ka na-ezughị iji zere nsogbu na data ahụ.
Otu 2NF na-arụ ọrụ iji hụ na iguzosi ike zuru oke
Iji zuo ezu zuru ezu, àgwà niile na-abụghị ndị a na-ahọpụta ga-adabere na igodo isi. (Cheta, otu isi ihe dị mkpa bụ isi (dịka ọmụmaatụ, isi ma ọ bụ nke mba ọzọ) ejiri iji chọpụta ihe ndekọ data nchekwa data.
Ndị na-emepụta ihe ntanetị jiri nkọwa kọwaa mmekọrịta dabere n'etiti àgwà:
Ọ bụrụ na njirimara A na-ekpebi uru B, anyị dere nke a A -> B - nke pụtara na B na-adabere na A. Na mmekọrịta a, A na-ekpebi uru B, mgbe B na-adabere na A.
Dịka ọmụmaatụ, na tebụl ndị ọrụ ndị na-esonụ, EmployeeID na DeptID bụ igodo mkpesa: Ọrụ ọrụ bụ isi ihe dị na tebụl ebe DeptID bụ isi mba ọzọ.
Ihe ọ bụla ọzọ - na nke a, EmployeeName na DeptName - ga-adabere na isi ihe bụ isi iji nweta uru ya.
Onye ọrụ | Aha ọrụ | DeptID | DeptName |
---|---|---|---|
Emp1 | John | Dept001 | Ego |
Emp2 | Tina | Dept003 | Ahịa |
Emp3 | Carlos | Dept001 | Ego |
N'okwu a, tebụl adịghị adabere kpamkpam n'ihi na, ebe Onye ọrụ ahụ dabeere na isi ọrụ bụ isi n'ọrụ, DeptName na-adabere na DeptID. A na-akpọ nke a ịdabere na ịdabere na ya .
Iji mee ka okpokoro a kwekọọ na 2NF, anyị kwesịrị ikewapụ data n'ime tebụl abụọ:
Onye ọrụ | Aha ọrụ | DeptID |
---|---|---|
Emp1 | John | Dept001 |
Emp2 | Tina | Dept003 |
Emp3 | Carlos | Dept001 |
Anyị na-ewepu àgwà DeptName site na teepu ndị ọrụ ma mepụta tebụl ọhụrụ Ngalaba :
DeptID | DeptName |
---|---|
Dept001 | Ego |
Dept002 | Ndị ọrụ nchịkwa mmadụ |
Dept003 | Ahịa |
Ugbu a, mmekọrịta dị n'etiti tebụl na-adabere kpamkpam, ma ọ bụ na 2NF.
Ihe Mere O Ji Dị Mkpa Ka Nkwado Niile Dị Mkpa
Nkwado zuru ezu n'etiti data nchekwa data na-enyere aka hụ na iguzosi ike n'ezi data ma zere anomalies data.
Dịka ọmụmaatụ, tụlee tebụl dị na mpaghara ahụ dị n'elu karịa na 1NF. Lee, ọ bụ, ọzọ:
Onye ọrụ | Ebe |
---|---|
John | Los Angeles |
Tina | Los Angeles |
Tina | Chicago |
Tina nwere ihe ndekọ abụọ. Ọ bụrụ na anyị melite onye n'amaghị na e nwere abụọ, ihe ga-esi na ya pụta.
Ma ọ bụ, gịnị ma ọ bụrụ na anyị chọrọ itinye onye ọrụ na tebụl a, ma anyị amaghị ebe a? Enwere ike ịhapụ anyị ka ọbụna tinye onye ọrụ ọhụụ ma ọ bụrụ na ọnọdụ Ebe ọnọdụ adịghị ekwe ka NULL dị mma.
Ndabere zuru ezu abụghị foto zuru ezu, ọ bụ ezie na ọ dị n'usoro nhazi. Ị ghaghị ijide n'aka na nchekwa data gị dị na Ụdị Atọ nke Atọ (3NF).