Funktionale Abhängigkeit und Normalisierung in Datenbanken
funktionale Abhängigkeit ist ein grundlegendes Konzept in der Datenbankdesign und beschreibt die Beziehung zwischen Attributen in einer Tabelle. Es gibt an, dass ein oder mehrere Attribute (Determinante) den Wert eines anderen Attributs (abhängig) eindeutig bestimmen.
Beispiel:
* Betrachten Sie eine Tabelle mit Attributen `studentid`,` name` und `curse``.
* Wenn "studentId" jeden Schüler einzigartig identifiziert, dann bestimmt "StudentID" funktionell "name" und "cours".
* Wir können dies als "StudentID -> Name, Kurs" schreiben.
Normalisierung ist ein Prozess des Organisierens von Daten in einer Datenbank, um die Datenreduktion zu reduzieren und die Datenintegrität zu verbessern. Dazu gehört es, einen großen Tisch in kleinere, überschaubarere Tabellen zu zerlegen, die auf funktionalen Abhängigkeiten basieren.
Normale Formen (NFS):
Es gibt verschiedene normale Formen (NFS) mit zunehmendem Normalisierungsniveau:
* 1nf: Jede Spalte in einer Tabelle enthält Atomwerte (unteilbare Einheiten). Keine wiederholenden Gruppen von Spalten.
* 2nf: In 1NF und kein Nicht-Key-Attribut hängt nur von einem Teil des Primärschlüssels ab.
* 3NF: In 2NF und kein Nicht-Key-Attribut hängt von einem anderen Nicht-Key-Attribut ab.
* BCNF (Boyce-Codd Normalform): In 3NF und jede Determinante ist ein Kandidatenschlüssel.
* 4nf: In BCNF und es gibt keine mehrwertige Abhängigkeit.
* 5nf: In 4nf und keine Join -Abhängigkeit existiert.
Vorteile der Normalisierung:
* reduziert die Redundanz der Daten: Durch das Aufbrechen von Tabellen werden die Daten nur einmal gespeichert, wodurch Redundanz minimiert und Speicherplatz sparen.
* Verbessert die Datenintegrität: Die Normalisierung verhindert inkonsistente Datenaktualisierungen und gewährleistet die Datengenauigkeit.
* Verbessert die Effizienz der Datenabfrage: Kleinere, gut strukturierte Tabellen führen zu einem schnelleren Datenabruf und Manipulation.
* erleichtert die Datenwartung: Änderungen der Daten können in der Datenbank einfach und konsequent vorgenommen werden.
Beispiel für die Normalisierung:
Betrachten wir eine Tabelle "Studenten" mit Attributen:`studentId`,` name`, `curse`,` Instructor`, `Department`.
* Unnormalisierte Tabelle:
| Studentid | Name | Kurs | Ausbilder | Abteilung |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 1 | John Doe | Mathematik | Prof. Smith | Mathematik |
| 2 | Jane Doe | Physik | Prof. Jones | Physik |
| 1 | John Doe | Physik | Prof. Jones | Physik |
* 1nf: Da jede Spalte Atomwerte enthält, befindet sich die Tabelle bereits in 1NF.
* 2nf: "Kurs" ist von "StudentID" abhängig, was Teil des Hauptschlüssels ist. Aber "Ausbilder" und "Abteilung" sind auf "Kurs" abhängig, was nicht Teil des Primärschlüssels ist. Daher müssen wir die Tabelle in zwei zerlegen:
Schüler:
| Studentid | Name | Kurs |
| --- | --- | --- |
| 1 | John Doe | Mathematik |
| 2 | Jane Doe | Physik |
| 1 | John Doe | Physik |
Kurse:
| Kurs | Ausbilder | Abteilung |
| --- | --- | --- |
| Mathematik | Prof. Smith | Mathematik |
| Physik | Prof. Jones | Physik |
* 3NF: Die obigen Tabellen sind bereits in 3NF, da kein Nicht-Key-Attribut von einem anderen Nicht-Key-Attribut abhängt.
Schlussfolgerung:
Funktionelle Abhängigkeit und Normalisierung sind wesentliche Konzepte im Datenbankdesign, die dazu beitragen, ein strukturiertes und effizientes Datenbanksystem zu erstellen. Die Normalisierung sorgt für die Datenintegrität, verringert die Redundanz und verbessert die Leistung. Das Verständnis dieser Konzepte ermöglicht es Ihnen, zuverlässige und wartbare Datenbanken zu erstellen.
