Die Unterschiede zwischen der ersten und fünften Normalform bei der Datenmodellierung verstehen

Datenmodellierung ist ein wichtiger Bestandteil des Datenbankdesigns und unterstützt Unternehmen bei der effizienten Verwaltung und Strukturierung ihrer Daten. Ein zentrales Konzept der Datenmodellierung ist die Normalisierung. Sie organisiert Daten so, dass Redundanz minimiert und die Datenintegrität verbessert wird. Die Normalisierung lässt sich in mehrere Stufen, sogenannte Normalformen, unterteilen. In diesem Beitrag untersuchen wir die Unterschiede zwischen der ersten, zweiten, dritten, vierten und fünften Normalform und helfen Ihnen, ihre jeweiligen Besonderheiten zu verstehen.

Tables and Data

Was ist Normalisierung bei der Datenmodellierung?

Normalisierung ist ein methodischer Ansatz zur Strukturierung von Daten in einer Datenbank. Das Hauptziel besteht darin, Redundanz zu vermeiden und logische Datenabhängigkeiten sicherzustellen. Durch die Einhaltung spezifischer Normalisierungsregeln können Datenbankentwickler ein Setup erstellen, das das Risiko von Datenanomalien, einschließlich Einfüge-, Aktualisierungs- und Löschanomalien, reduziert. Beispielsweise kann eine gut strukturierte Datenbank die Dateneffizienz um bis zu 50 % steigern und so Zeit und Ressourcen sparen.

Die Normalisierung besteht aus mehreren Phasen: Jede Normalform befasst sich schrittweise mit bestimmten Arten von Redundanz- und Abhängigkeitsproblemen.

Erste Normalform (1NF)

Die erste Normalform (1NF) bildet die Grundlage für die Normalisierung. Eine Tabelle erreicht 1NF, wenn sie die folgenden Bedingungen erfüllt:

1. Alle Einträge in einer Spalte müssen denselben Datentyp aufweisen.

2. Jede Spalte muss atomare Werte enthalten, um sicherzustellen, dass jeder Wert unteilbar ist.

3. Jede Spalte muss einen eindeutigen Namen haben.

4. Die Reihenfolge der gespeicherten Daten hat keinen Einfluss darauf, wie auf sie zugegriffen wird.

   
   

Das Erreichen von 1NF ist notwendig, um sich wiederholende Gruppen zu eliminieren und sicherzustellen, dass jedes Datenelement in seiner einfachsten Form gespeichert wird. Betrachten Sie beispielsweise eine Tabelle mit Kundenbestellungen. Wenn mehrere Produkte in einer einzigen Zelle aufgelistet sind, verstößt dies gegen 1NF.

Database schema showing first normal form structure.

Zweite Normalform (2NF)

Eine Tabelle befindet sich in der zweiten Normalform (2NF), wenn sie bereits in 1NF vorliegt und diese Bedingungen erfüllt:

1. Alle Nicht-Schlüsselattribute müssen vollständig vom Primärschlüssel abhängen.

2. Es sollte keine teilweise Abhängigkeit einer Spalte vom Primärschlüssel bestehen.

   
   

Vereinfacht ausgedrückt: 2NF eliminiert partielle Abhängigkeiten, bei denen ein Nicht-Schlüsselattribut nur von einem Teil eines zusammengesetzten Primärschlüssels abhängt. Wenn Sie beispielsweise einen zusammengesetzten Primärschlüssel aus „OrderID“ und „ProductID“ haben, sollte keines der anderen Felder nur von „OrderID“ abhängen.

Dritte Normalform (3NF)

Um die dritte Normalform (3NF) zu erreichen, muss eine Tabelle in 2NF vorliegen und diese Kriterien erfüllen:

1. Es sollte keine transitive Abhängigkeit bestehen, d. h., Nicht-Schlüsselattribute sollten nicht auf anderen Nicht-Schlüsselattributen beruhen.

   
   

Im Wesentlichen garantiert 3NF, dass alle Attribute ausschließlich vom Primärschlüssel abhängen. Diese Normalisierungsstufe reduziert Redundanz erheblich und verbessert die Datenintegrität. Betrachten Sie beispielsweise eine Tabelle mit Kundendaten und Lieferadressen: Wenn die Lieferdaten von Kundenattributen abhängen, die nicht Teil des Primärschlüssels sind, ist es wichtig, sie in verschiedene Tabellen zu trennen.

Data model diagram illustrating third normal form relationships.

Vierte Normalform (4NF)

Eine Tabelle erfüllt die Voraussetzungen für die vierte Normalform (4NF), wenn sie bereits in 3NF vorliegt und die folgende Bedingung erfüllt:

1. Es dürfen keine mehrwertigen Abhängigkeiten vorhanden sein.

   
   

Mehrwertige Abhängigkeiten entstehen, wenn ein Attribut in einer Tabelle ein anderes bestimmt, die Beziehung jedoch nicht reziprok ist. Wenn beispielsweise in einer Tabelle Produkte mit unterschiedlichen Farben und Größen aufgelistet sind, kann die Trennung von Farben und Größen in verschiedene Tabellen zum Erreichen von 4NF beitragen und so zu einem besseren Datenmanagement führen.

Fünfte Normalform (5NF)

Die fünfte Normalform (5NF), auch als Project-Join-Normalform (PJNF) bekannt, erfordert, dass die Tabelle in 4NF vorliegt und diese Bedingung erfüllt:

1. Es darf keine Join-Abhängigkeiten enthalten.

   
   

Join-Abhängigkeiten treten auf, wenn eine große Tabelle aus mehreren kleineren Tabellen rekonstruiert werden kann. Das Erreichen von 5NF stellt sicher, dass die Daten so organisiert sind, dass Redundanz vermieden wird und gleichzeitig ein effizienter Datenabruf möglich ist. Diese Art der Normalisierung ist besonders vorteilhaft bei hochkomplexen Datenbanken, wie sie beispielsweise im Gesundheits- oder Finanzwesen verwendet werden, wo zahlreiche Beziehungen zwischen Datensätzen bestehen.

Wichtige Erkenntnisse zu Normalformen

Um die fünf Normalformen noch einmal zusammenzufassen:

• 1NF : Entfernt sich wiederholende Gruppen und behält die Atomarität der Werte bei.

• 2NF : Beseitigt teilweise Abhängigkeiten von zusammengesetzten Schlüsseln.

• 3NF : Entfernt transitive Abhängigkeiten zwischen Nicht-Schlüsselattributen.

• 4NF : Beseitigt mehrwertige Abhängigkeiten.

• 5NF : Beseitigt Join-Abhängigkeiten.

  
  

Das Verständnis dieser Unterschiede ist für Datenbankdesigner und -entwickler von entscheidender Bedeutung, da es zur Erstellung effizienter und zuverlässiger Datenmodelle führt.

Abschließende Gedanken

Normalisierung ist ein entscheidender Prozess in der Datenmodellierung, der die Datenintegrität unterstützt und Redundanz reduziert. Das Verständnis der Unterschiede zwischen der ersten und fünften Normalform ermöglicht Datenbankentwicklern die Entwicklung effektiverer Datenbankstrukturen. Jede Normalform baut auf der vorherigen auf und behandelt spezifische Probleme im Zusammenhang mit Datenabhängigkeiten und Redundanz.

Durch die Anwendung dieser Normalisierungsprinzipien können Unternehmen sicherstellen, dass ihre Datenbanken für komplexe Abfragen und umfangreiche Datenbeziehungen strukturiert sind. Da Datenvolumen und -komplexität stetig zunehmen, bleibt die Beherrschung der Normalisierung für alle, die mit der Datenmodellierung zu tun haben, eine unschätzbar wertvolle Fähigkeit.