Nzube zuru ezu na arụmọrụ na data Normalization

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:

Ụdị Ụdị Mbụ Na-enweghị Nmegide
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:

Ụdị nkwenye nke mbụ
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.

Ngalaba oru
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:

Ndị ọrụ
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 :

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:

Ụdị nkwenye nke mbụ
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).