正規化 データベースでは、データの冗長性を減らし、データの整合性を向上させるために、データベース内のデータを整理するプロセスを指します。これには、大きなテーブルを小さく関連するテーブルに分解し、各テーブルは特定のエンティティとその属性を表します。
これが概念の内訳です：
* データ冗長性： 同じデータが複数の場所に保存されると、冗長性、ストレージスペースの無駄になり、データが1か所で更新されたが他の場所では更新されない場合、矛盾のリスクが高まります。
* データの整合性： 正規化は、データが正確で、一貫性があり、信頼性があることを保証するのに役立ちます。無効なデータがデータベースに入力されないようにする制約を強制します。
* データベース効率： 冗長性を減らすことにより、正規化はデータの検索と操作の効率を改善し、より速いクエリと更新につながります。
異なる通常の形式：
正規化は、異なる「通常の形」を介して進行するプロセスであり、それぞれが正規化のレベルが増加しています。
* 1nf（最初の通常の形式）： 各列には、原子値（不可分なデータ単位）が含まれており、列の繰り返しグループはありません。
* 2NF（2番目の通常の形式）： それは1NFである必要があり、すべての非キー属性は主キーに完全に依存する必要があります。
* 3nf（3番目の通常の形式）： それは2NFである必要があり、すべての非キー属性は、他の非キー属性ではなく、主キーにのみ依存する必要があります。
正規化の利点：
*データの冗長性の削減
*データの整合性が向上しました
*データベースのパフォーマンスを強化します
*データのメンテナンスと更新が簡単です
正規化の欠点：
*データベースの設計と実装の複雑さの向上
*複数のテーブルに合わせて結合する複雑なクエリの潜在的なパフォーマンスオーバーヘッド
要約： 正規化は、データを効果的に整理し、冗長性を削減し、整合性を改善し、効率を高めるのに役立つ基本的なデータベース設計手法です。適用される正規化のレベルは、データベースの特定の要件に依存します。