BIG_DATA_SYSTEMS_ANALYSIS Telegram 140
3НФ: спасаемся от хаоса в данных

В прошлый раз мы поговорили про 1 и 2НФ, пора двигаться дальше.

Третья нормальная форма (3НФ) — один из ключевых этапов нормализации данных, который помогает избежать избыточности и аномалий при обновлении информации.

Отношение находится в 3НФ, когда находится во 2НФ и каждый не ключевой атрибут нетранзитивно зависит от первичного ключа.


Как следует из определения, чтобы отношение находилось в 3НФ, оно должно удовлетворять двум условиям:
1. Находиться в 2НФ (то есть быть приведенным к состоянию, где все неключевые атрибуты зависят от всего первичного ключа).
2. Каждый неключевой атрибут должен зависеть только от первичного ключа и ни от чего другого.

Непонятно? Рассмотрим на примере.
Представьте, что у нас есть таблица с информацией о заказах:

| order_id | product_id | product_name | category | qty |
|----------|------------|--------------|----------|-----|
| 1 | 101 | Ноутбук | Техника | 2 |
| 2 | 102 | Смартфон | Техника | 1 |
| 3 | 103 | Футболка | Одежда | 3 |


Эта таблица нарушает 3НФ, потому что есть зависимость product_id -> product_name -> category. То есть название товара и его категория зависят от id продукта, а не напрямую от id заказа.

Чтобы привести таблицу к 3НФ, нужно разбить ее на несколько связанных таблиц:

В итоге структура будет выглядеть так:

Таблица orders:

| order_id | product_id | qty |
|----------|------------|-----|
| 1 | 101 | 2 |
| 2 | 102 | 1 |
| 3 | 103 | 3 |


Таблица products:

| product_id | product_name | category |
|------------|--------------|----------|
| 101 | Ноутбук | Техника |
| 102 | Смартфон | Техника |
| 103 | Футболка | Одежда |


Внимательный читатель заметит, что таблица products всё еще не находится в 3НФ 😁. Как думаете, почему и как можно улучшить эту таблицу?

А мы пойдём дальше.

Определить нарушение 3НФ очень просто. Задайте себе несколько вопросов:
– Есть ли в таблице поля, значения которых повторяются (или могут повторяться) для разных строк?
– Можно ли определить значение одного поля через другое неключевое поле?
– При изменении одной записи, нужно ли обновлять другие записи с такими же данными?

Если хотя бы на один вопрос вы ответили "да", скорее всего, ваша таблица не соответствует 3НФ.

Применение 3НФ даёт несколько преимуществ:
– уменьшение избыточности данных: информация хранится только в одном месте, что упрощает обновление и поддержку.
– улучшение целостности данных: меньше шансов, что при обновлении информации возникнут несоответствия.
– гибкость при изменении структуры данных: если нужно добавить новые атрибуты, это не повлияет на таблицу заказов.

Однако стоит помнить, что чрезмерная нормализация может усложнить запросы и снизить производительность, особенно на больших наборах данных. Поэтому в реальных проектах часто используют денормализацию, например, при создании отдельных, часто используемых бизнесом витрин.

#dwh
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
2



tgoop.com/big_data_systems_analysis/140
Create:
Last Update:

3НФ: спасаемся от хаоса в данных

В прошлый раз мы поговорили про 1 и 2НФ, пора двигаться дальше.

Третья нормальная форма (3НФ) — один из ключевых этапов нормализации данных, который помогает избежать избыточности и аномалий при обновлении информации.

Отношение находится в 3НФ, когда находится во 2НФ и каждый не ключевой атрибут нетранзитивно зависит от первичного ключа.


Как следует из определения, чтобы отношение находилось в 3НФ, оно должно удовлетворять двум условиям:
1. Находиться в 2НФ (то есть быть приведенным к состоянию, где все неключевые атрибуты зависят от всего первичного ключа).
2. Каждый неключевой атрибут должен зависеть только от первичного ключа и ни от чего другого.

Непонятно? Рассмотрим на примере.
Представьте, что у нас есть таблица с информацией о заказах:

| order_id | product_id | product_name | category | qty |
|----------|------------|--------------|----------|-----|
| 1 | 101 | Ноутбук | Техника | 2 |
| 2 | 102 | Смартфон | Техника | 1 |
| 3 | 103 | Футболка | Одежда | 3 |


Эта таблица нарушает 3НФ, потому что есть зависимость product_id -> product_name -> category. То есть название товара и его категория зависят от id продукта, а не напрямую от id заказа.

Чтобы привести таблицу к 3НФ, нужно разбить ее на несколько связанных таблиц:

В итоге структура будет выглядеть так:

Таблица orders:

| order_id | product_id | qty |
|----------|------------|-----|
| 1 | 101 | 2 |
| 2 | 102 | 1 |
| 3 | 103 | 3 |


Таблица products:

| product_id | product_name | category |
|------------|--------------|----------|
| 101 | Ноутбук | Техника |
| 102 | Смартфон | Техника |
| 103 | Футболка | Одежда |


Внимательный читатель заметит, что таблица products всё еще не находится в 3НФ 😁. Как думаете, почему и как можно улучшить эту таблицу?

А мы пойдём дальше.

Определить нарушение 3НФ очень просто. Задайте себе несколько вопросов:
– Есть ли в таблице поля, значения которых повторяются (или могут повторяться) для разных строк?
– Можно ли определить значение одного поля через другое неключевое поле?
– При изменении одной записи, нужно ли обновлять другие записи с такими же данными?

Если хотя бы на один вопрос вы ответили "да", скорее всего, ваша таблица не соответствует 3НФ.

Применение 3НФ даёт несколько преимуществ:
– уменьшение избыточности данных: информация хранится только в одном месте, что упрощает обновление и поддержку.
– улучшение целостности данных: меньше шансов, что при обновлении информации возникнут несоответствия.
– гибкость при изменении структуры данных: если нужно добавить новые атрибуты, это не повлияет на таблицу заказов.

Однако стоит помнить, что чрезмерная нормализация может усложнить запросы и снизить производительность, особенно на больших наборах данных. Поэтому в реальных проектах часто используют денормализацию, например, при создании отдельных, часто используемых бизнесом витрин.

#dwh

BY В мире больших данных


Share with your friend now:
tgoop.com/big_data_systems_analysis/140

View MORE
Open in Telegram


Telegram News

Date: |

The initiatives announced by Perekopsky include monitoring the content in groups. According to the executive, posts identified as lacking context or as containing false information will be flagged as a potential source of disinformation. The content is then forwarded to Telegram's fact-checking channels for analysis and subsequent publication of verified information. As of Thursday, the SUCK Channel had 34,146 subscribers, with only one message dated August 28, 2020. It was an announcement stating that police had removed all posts on the channel because its content “contravenes the laws of Hong Kong.” Add the logo from your device. Adjust the visible area of your image. Congratulations! Now your Telegram channel has a face Click “Save”.! To view your bio, click the Menu icon and select “View channel info.” How to Create a Private or Public Channel on Telegram?
from us


Telegram В мире больших данных
FROM American