Нормализация
Е. Ф. Кодд (Е. F. Codd), занимавшийся исследовательской работой в IBM, впервые представил концепцию нормализации в нескольких важных статьях, написанных в 1970-е годы. Задача нормализации остается той же самой и сегодня: устранить из базы данных некоторые нежелательные характеристики. В частности ставится задача устранить некоторые виды избыточности данных и благодаря этому избежать аномалий при изменении данных. Аномалии изменения данных - это сложности при операциях вставки, изменения и удаления данных, возникающие из-за структуры базы данных. Дополнительным результатом нормализации является конструкция, хорошо соответствующая реальному миру. Поэтому в результате нормализации модель данных становится более ясной.
Например, предположим, что мы ошиблись при вводе «Herbie Hancock» в нашу базу данных и хотим исправить ошибку. Нам потребовалось бы рассмотреть все диски этого исполнителя и исправить имя. Если изменения производятся с помощью приложения, позволяющего одновременно редактировать только одну запись, нам придется редактировать много строк. Было бы гораздо лучше запомнить имя «Herbie Hancock» лишь один раз и редактировать его в одном месте.
Первая нормальная форма (1NF)
Общее понятие нормализации подразделяется на несколько «нормальных форм». Говорят, что сущность находится в первой нормальной форме, когда все ее атрибуты имеют единственное значение. Чтобы признать сущность находящейся в первой нормальной форме, нужно удостовериться в том, что каждый атрибут сущности имеет единственное значение для каждого экземпляра сущности. Если в каком-либо атрибуте есть повторяющиеся значения, сущность не находится в 1NF.
Вернувшись к нашей базе данных, мы обнаруживаем, что повторяющиеся значения есть в атрибуте Song (песня), поэтому очевидно, что база не находится в 1NF. Сущность с повторяющимися значениями указывает на то, что мы упустили еще по крайней мере одну сущность. Обнаружить другие сущности можно, взглянув на каждый атрибут и задавшись вопросом «что описывает эта вещь?»
Forekc.ru
Рефераты, дипломы, курсовые, выпускные и квалификационные работы, диссертации, учебники, учебные пособия, лекции, методические пособия и рекомендации, программы и курсы обучения, публикации из профильных изданий