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Normalisierung in SQL (1NF - 5NF): Ein Leitfaden für Anfänger

Die Datenbanknormalisierung ist ein wichtiger Prozess, um relationale Datenbanken zu organisieren und zu strukturieren. Dieser Prozess stellt sicher, dass die Daten so gespeichert werden, dass die Redundanz minimiert, die Abfrage vereinfacht und die Datenintegrität verbessert wird.
Aktualisierte 16. Jan. 2025  · 9 Min. Lesezeit

In diesem Artikel befassen wir uns mit den grundlegenden Konzepten, die du über die Normalisierung wissen musst, ihrer Bedeutung und den verschiedenen Techniken, die dabei zum Einsatz kommen. Dieser Artikel richtet sich an alle, die in der Datenbranche Fuß fassen und Datenwissenschaftler oder Dateningenieure werden wollen, aber nicht nur.

Was ist Normalisierung in SQL?

Normalisierung ist in diesem Zusammenhang der Prozess der Organisation von Daten innerhalb einer Datenbank(relationale Datenbank), um Datenanomalien wie Redundanzen zu beseitigen.

Einfacher ausgedrückt, geht es darum, eine große, komplexe Tabelle in kleinere und einfachere Tabellen zu zerlegen und dabei die Datenbeziehungen beizubehalten.

Die Normalisierung wird häufig verwendet, wenn du mit großen Datensätzen arbeitest.

Werfen wir einen kurzen Blick auf einige Szenarien, in denen die Normalisierung häufig verwendet wird.

Datenintegrität

Stell dir eine Datenbank vor, die Kundeninformationen enthält. Wenn ein Kunde sein Alter ändert, müssten wir es ohne Normalisierung an mehreren Stellen aktualisieren, was das Risiko von Inkonsistenzen erhöhen würde. Durch die Normalisierung der Daten können wir getrennte Tabellen haben, die durch einen eindeutigen Identifikator verbunden sind, der sicherstellt, dass die Daten genau und konsistent bleiben.

Effizienz abfragen

Betrachten wir eine komplexe Datenbank mit mehreren zusammenhängenden Tabellen, die redundante Informationen speichern. In diesem Szenario werden Abfragen, die Joins beinhalten, komplizierter und ressourcenintensiver. Die Normalisierung vereinfacht die Abfrage, indem sie die Daten in kleinere Tabellen aufteilt, wobei jede Tabelle nur die relevanten Informationen enthält, wodurch der Bedarf an komplexen Joins verringert wird.

Speicheroptimierung

Ein großes Problem mit redundanten Daten ist, dass sie unnötig viel Speicherplatz belegen. Wenn wir zum Beispiel in jedem Bestelldatensatz die gleichen Produktdetails speichern, führt das zu Doppelarbeit. Mit der Normalisierung kannst du Redundanzen beseitigen, indem du die Daten in separate Tabellen aufteilst.

Warum ist Normalisierung in SQL wichtig?

Die Normalisierung spielt eine entscheidende Rolle beim Datenbankdesign. Hier sind einige Gründe, warum das wichtig ist:

  • Reduziert die Redundanz: Redundanz entsteht, wenn dieselben Informationen mehrfach gespeichert werden. Eine gute Möglichkeit, dies zu vermeiden, ist die Aufteilung der Daten in kleinere Tabellen.
  • Verbessert die Abfrageleistung: Du kannst Abfragen auf kleineren Tabellen, die normalisiert wurden, schneller ausführen.
  • Minimiert Aktualisierungsanomalien: Mit normalisierten Tabellen kannst du Daten leicht aktualisieren, ohne dass andere Datensätze davon betroffen sind.
  • Verbessert die Datenintegrität: So wird sichergestellt, dass die Daten konsistent und genau bleiben.

Was macht eine Normalisierung notwendig?

Wenn eine Tabelle nicht richtig normalisiert ist und Datenredundanzen aufweist, nimmt sie nicht nur zusätzlichen Speicherplatz in Anspruch, sondern erschwert auch die Handhabung und Aktualisierung der Datenbank.

Es gibt mehrere Faktoren, die eine Normalisierung notwendig machen, von Datenredundanz (wie oben beschrieben) bis hin zu Schwierigkeiten bei der Verwaltung von Beziehungen. Lass uns gleich loslegen:

  • Anomalien beim Einfügen, Löschen und Aktualisieren: Jede Form von Änderung in einer Tabelle kann zu Fehlern oder Unstimmigkeiten in anderen Tabellen führen, wenn sie nicht sorgfältig behandelt wird. Diese Änderungen können entweder das Hinzufügen neuer Daten zu einer Datenbank, das Aktualisieren der Daten oder das Löschen von Datensätzen sein, was zu einem unbeabsichtigten Verlust von Daten führen kann.
  • Schwierigkeiten bei der Verwaltung von Beziehungen: Es wird schwieriger, komplexe Beziehungen in einer unnormalisierten Struktur zu pflegen.
  • Weitere Faktoren, die eine Normalisierung erforderlich machen, sind partielle Abhängigkeiten und transitive Abhängigkeiten, wobei partielle Abhängigkeiten zu Datenredundanz und Aktualisierungsanomalien führen können, und transitive Abhängigkeiten zu Datenanomalien. In den nächsten Abschnitten werden wir uns ansehen, wie diese Abhängigkeiten gehandhabt werden können, um eine Normalisierung der Datenbank zu gewährleisten.

Verschiedene Arten der Datenbanknormalisierung

Bisher haben wir uns angesehen, was Normalisierung in SQL ist, warum Normalisierung in SQL wichtig ist und was die Notwendigkeit einer Normalisierung verursacht. Die Normalisierung von Datenbanken gibt es in verschiedenen Formen, die jeweils einen höheren Grad der Datenorganisation aufweisen.

In diesem Abschnitt gehen wir kurz auf die verschiedenen Normalisierungsstufen ein und vertiefen sie dann im nächsten Abschnitt.

Datenbank-Normalisierung

Bild vom Autor

Erste Normalform (1NF)

Diese Normalisierungsstufe stellt sicher, dass jede Spalte in deinen Daten nur atomare Werte enthält. Atomare Werte bedeuten in diesem Zusammenhang, dass jeder Eintrag in einer Spalte unteilbar ist. Das ist so, als würdest du sagen, dass jede Zelle in einer Tabellenkalkulation nur eine einzige Information enthalten sollte. 1NF gewährleistet die Atomarität der Daten, wobei jede Spaltenzelle nur einen einzigen Wert enthält und jede Spalte eindeutige Namen hat.

Zweite Normalform (2NF)

Eliminiert partielle Abhängigkeiten, indem sichergestellt wird, dass Nicht-Schlüssel-Attribute nur vom Primärschlüssel abhängen. Das bedeutet im Wesentlichen, dass es eine direkte Beziehung zwischen jeder Spalte und dem Primärschlüssel geben sollte, und nicht zwischen anderen Spalten.

Dritte Normalform (3NF)

Entfernt transitive Abhängigkeiten, indem sichergestellt wird, dass Nicht-Schlüssel-Attribute nur vom Primärschlüssel abhängen. Diese Stufe der Normalisierung baut auf 2NF auf.

Boyce-Codd Normal Form (BCNF)

Dies ist eine strengere Version der 3NF, die zusätzliche Anomalien berücksichtigt. Auf dieser Normalisierungsebene ist jede Determinante ein Schlüsselkandidat.

Vierte Normalform (4NF)

Dies ist eine Normalisierungsebene, die auf BCNF aufbaut, indem sie mit mehrwertigen Abhängigkeiten umgeht.

Fünfte Normalform (5NF)

5NF ist die höchste Normalisierungsstufe, die Join-Abhängigkeiten berücksichtigt. Sie wird in bestimmten Szenarien verwendet, um die Redundanz weiter zu minimieren, indem eine Tabelle in kleinere Tabellen unterteilt wird.

Datenbank-Normalisierung mit Beispielen aus der Praxis

Wir haben bereits alle Ebenen der Datennormalisierung hervorgehoben. Wir werden sie mit Beispielen und Erklärungen näher beleuchten.

Erste Normalform (1NF) Normalisierung

1NF stellt sicher, dass jede Spaltenzelle nur atomare Werte enthält. Stell dir eine Bibliotheksdatenbank mit einer Tabelle vor, in der Buchinformationen gespeichert sind (Titel, Autor, Genre und ausgeliehen_by). Wenn die Tabelle nicht normalisiert ist, könnte borrowed_by eine Liste von durch Kommas getrennten Namen von Kreditnehmern enthalten. Dies verstößt gegen 1NF, da eine einzelne Zelle mehrere Werte enthält. Die folgende Tabelle ist eine gute Darstellung einer Tabelle, die gegen 1NF verstößt, wie bereits beschrieben.

title

Autor

genre

borrowed_by

Eine Spottdrossel töten

Harper Lee

Belletristik

John Doe, Jane Doe, James Brown

Der Herr der Ringe

J. R. R. Tolkien

Fantasy

Emily Garcia, David Lee

Harry Potter und der Stein der Weisen

J.K. Rowling

Fantasy

Michael Chen

Die Lösung?

In 1NF erstellen wir eine eigene Tabelle für Ausleiher und verknüpfen sie mit der Buchtabelle. Diese Tabellen können entweder über den Fremdschlüssel in der Kreditnehmertabelle oder über eine separate Verknüpfungstabelle verknüpft werden. Beim Fremdschlüssel in der Tabelle der Kreditnehmer wird der Tabelle der Kreditnehmer eine Fremdschlüsselspalte hinzugefügt, die auf den Primärschlüssel der Tabelle der Bücher verweist. Dadurch wird eine Beziehung zwischen den Tabellen hergestellt und die Datenkonsistenz sichergestellt.

Unten findest du eine Darstellung davon:

Tabelle der Bücher

book_id (PK)

title

Autor

genre

1

Eine Spottdrossel töten

Harper Lee

Belletristik

2

Der Herr der Ringe

J. R. R. Tolkien

Fantasy

3

Harry Potter und der Stein der Weisen

J.K. Rowling

Fantasy

Tabelle der Kreditnehmer

borrower_id (PK)

Name

book_id (FK)

1

John Doe

1

2

Unbekannte

1

3

James Brown

1

4

Emily Garcia

2

5

David Lee

2

6

Michael Chen

3

Zweite Normalform (2NF)

Diese Normalisierungsebene baut, wie bereits beschrieben, auf 1NF auf, indem sie sicherstellt, dass es keine partiellen Abhängigkeiten vom Primärschlüssel gibt. Einfacher ausgedrückt: Alle Nicht-Schlüssel-Attribute müssen vom gesamten Primärschlüssel abhängen und nicht nur von einem Teil davon.

Von der 1NF, die implementiert wurde, haben wir bereits zwei separate Tabellen (du kannst im Abschnitt 1NF nachsehen).

Nehmen wir an, wir wollen diese Tabellen miteinander verknüpfen, um Kreditaufnahmen zu erfassen. Der erste Ansatz könnte sein, einfach eine Spalte borrower_id zur Tabelle books hinzuzufügen, wie unten gezeigt:

book_id (PK)

title

Autor

genre

borrower_id (FK)

1

Eine Spottdrossel töten

Harper Lee

Belletristik

1

2

Der Herr der Ringe

J. R. R. Tolkien

Fantasy

NULL

3

Harry Potter und der Stein der Weisen

J.K. Rowling

Fantasy

6

Das mag wie eine Lösung aussehen, aber es verletzt die 2NF, weil die borrower_id nur teilweise von der book_id abhängt. Ein Buch kann mehrere Ausleiher haben, aber eine einzelne borrower_id kann nur mit einem Buch in dieser Struktur verknüpft werden. Dadurch entsteht eine teilweise Abhängigkeit.

Die Lösung?

Wir müssen die Many-to-many-Beziehung zwischen Büchern und Ausleihern erreichen, um 2NF zu erreichen. Dies kann durch die Einführung einer separaten Tabelle erreicht werden:

Tabelle "Buchausleihungen

borrowing_id (PK) book_id (FK) borrower_id (FK) borrowed_date
1 1 1 2024-05-04
2 2 4 2024-05-04
3 3 6 2024-05-04

Diese Tabelle stellt eine klare Beziehung zwischen Büchern und Ausleihern her. Die book_id und die borrower_id fungieren als Fremdschlüssel und verweisen auf die Primärschlüssel in den jeweiligen Tabellen. Dieser Ansatz stellt sicher, dass borrower_id vom gesamten Primärschlüssel (book_id) der Tabelle books abhängt und somit die 2NF erfüllt.

Dritte Normalform (3NF)

3NF baut auf 2NF auf, indem sie transitive Abhängigkeiten eliminiert. Eine transitive Abhängigkeit liegt vor, wenn ein Nicht-Schlüssel-Attribut von einem anderen Nicht-Schlüssel-Attribut abhängt, das wiederum vom Primärschlüssel abhängt. Die Bedeutung des Begriffs ergibt sich aus dem transitiven Gesetz.

Von der 2NF, die wir bereits implementiert haben, gibt es drei Tabellen in unserer Bibliotheksdatenbank:

Tabelle der Bücher

book_id (PK)

title

Autor

genre

1

Eine Spottdrossel töten

Harper Lee

Belletristik

2

Der Herr der Ringe

J. R. R. Tolkien

Fantasy

3

Harry Potter und der Stein der Weisen

J.K. Rowling

Fantasy

Tabelle der Kreditnehmer

borrower_id (PK)

Name

book_id (FK)

1

John Doe

1

2

Unbekannte

1

3

James Brown

1

4

Emily Garcia

2

5

David Lee

2

6

Michael Chen

3

Tabelle "Buchausleihungen

borrowing_id (PK)

book_id (FK)

borrower_id (FK)

borrowed_date

1

1

1

2024-05-04

2

2

4

2024-05-04

3

3

6

2024-05-04

Die 2NF-Struktur sieht effizient aus, aber es könnte eine versteckte Abhängigkeit geben. Stell dir vor, wir fügen der Tabelle books eine Spalte due_date hinzu. Das mag auf den ersten Blick logisch erscheinen, aber dadurch entsteht eine transitive Abhängigkeit:

  • Die Spalte due_date hängt von der borrowing_id (einem Nicht-Schlüsselattribut) aus der Tabelle book_borrowings ab.
  • Die borrowing_id hängt wiederum von der book_id (dem Primärschlüssel) der Tabelle books ab.

Dies hat zur Folge, dass due_date auf ein zwischengeschaltetes Nicht-Schlüssel-Attribut (borrowing_id) zurückgreift, anstatt direkt vom Primärschlüssel (book_id) abzuhängen. Dies verstößt gegen 3NF.

Die Lösung?

Wir können die Spalte due_date in die am besten geeignete Tabelle verschieben, indem wir die Tabelle book_borrowings aktualisieren und die Spalten due_date und returned_date einfügen.

Im Folgenden findest du die aktualisierte Tabelle:

borrowing_id (PK)

book_id (FK)

borrower_id (FK)

borrowed_date

due_date

1

1

1

2024-05-04

2024-05-20

2

2

4

2024-05-04

2024-05-18

3

3

6

2024-05-04

2024-05-10

Indem wir die Spalte due_date in der Tabelle book_borrowing platzieren, haben wir die transitive Abhängigkeit erfolgreich beseitigt.

Das bedeutet, dass das Fälligkeitsdatum jetzt direkt von der kombinierten Beziehung zwischen book_id und borrower_id abhängt. In diesem Zusammenhang fungieren book_id und borrower_id als zusammengesetzter Fremdschlüssel, die zusammen den Primärschlüssel der Tabelle book_borrowings bilden.

Boyce-Codd Normal Form (BCNF)

BCNF basiert auf funktionalen Abhängigkeiten, die alle möglichen Schlüssel in einer Beziehung berücksichtigen.

Funktionale Abhängigkeiten (FD) definieren Beziehungen zwischen Attributen innerhalb einer relationalen Datenbank. Ein FD besagt, dass der Wert einer Spalte den Wert einer anderen verbundenen Spalte bestimmt. FDs sind sehr wichtig, weil sie den Prozess der Normalisierung steuern, indem sie Abhängigkeiten identifizieren und sicherstellen, dass die Daten angemessen auf die Tabellen verteilt sind.

BCNF ist eine strengere Version von 3NF. Sie stellt sicher, dass jede Determinante (eine Menge von Attributen, die eine Zeile eindeutig identifizieren) in einer Tabelle ein Kandidatenschlüssel ist (eine minimale Menge von Attributen, die eine Zeile eindeutig identifizieren). Das Wesentliche daran ist, dass alle Determinanten als Primärschlüssel dienen können sollten.

Sie stellt sicher, dass jede funktionale Abhängigkeit (FD) einen Superkey als Determinante hat. Mit anderen Worten: Wenn X -> Y (X bestimmt Y) gilt, muss X ein Kandidatenschlüssel (Superkey) der Beziehung sein. Bitte beachte, dass X und Y Spalten in einer Tabelle sind.

Ausgehend von der 3NF haben wir drei Tabellen:

Tabelle der Bücher

book_id (PK)

title

Autor

genre

1

Eine Spottdrossel töten

Harper Lee

Belletristik

2

Der Herr der Ringe

J. R. R. Tolkien

Fantasy

3

Harry Potter und der Stein der Weisen

J.K. Rowling

Fantasy

Tabelle der Kreditnehmer

borrower_id (PK)

Name

book_id (FK)

1

John Doe

1

2

Unbekannte

1

3

James Brown

1

4

Emily Garcia

2

5

David Lee

2

6

Michael Chen

3

Tabelle "Buchausleihungen

borrowing_id (PK)

book_id (FK)

borrower_id (FK)

borrowed_date

due_date

1

1

1

2024-05-04

2024-05-20

2

2

4

2024-05-04

2024-05-18

3

3

6

2024-05-04

2024-05-10

Die 3NF-Struktur ist zwar gut, aber möglicherweise gibt es eine versteckte Determinante in der Tabelle book_borrowings. Wenn man davon ausgeht, dass ein Ausleiher nicht zweimal dasselbe Buch ausleihen kann, identifiziert die Kombination aus book_id und borrower_id einen Ausleihdatensatz eindeutig.

Diese Struktur verstößt gegen BCNF, da die kombinierte Menge (book_id und borrower_id) nicht der Primärschlüssel der Tabelle ist (die nur borrowing_id ist).

Die Lösung?

Um BCNF zu erreichen, können wir entweder die Tabelle book_borrowings in zwei separate Tabellen zerlegen oder den kombinierten Attributssatz zum Primärschlüssel machen.

  1. Ansatz 1 (die Tabelle zerlegen): Bei diesem Ansatz wird die Tabelle book_borrowings in einzelne Tabellen zerlegt:
    • Eine Tabelle mit borrowing_id als Primärschlüssel, borrowed_date, due_date und returned_date.
    • Eine weitere separate Tabelle zur Verknüpfung von Büchern und Ausleihern, mit book_id als Fremdschlüssel, borrower_id als Fremdschlüssel und möglicherweise zusätzlichen Attributen, die für das Ausleihereignis spezifisch sind.
  1. Ansatz 2 (die kombinierte Attributmenge zum Primärschlüssel machen): Wir können in Erwägung ziehen, book_id und borrower_id zu einem zusammengesetzten Primärschlüssel zu machen, um die Ausleihdatensätze eindeutig zu identifizieren. Das Problem bei diesem Ansatz ist, dass er seinen Zweck nicht erfüllt, wenn ein Ausleiher dasselbe Buch mehrmals ausleihen kann.

Letztendlich hängt die Wahl zwischen diesen Optionen von deinen spezifischen Datenbedürfnissen und der Art und Weise ab, wie du die Kreditbeziehungen modellieren möchtest.

Vierte Normalform (4NF)

4NF befasst sich mit mehrwertigen Abhängigkeiten. Eine mehrwertige Abhängigkeit liegt vor, wenn ein Attribut mehrere abhängige Attribute haben kann und diese abhängigen Attribute unabhängig vom Primärschlüssel sind. Es ist ziemlich komplex, aber wir werden es anhand eines Beispiels genauer erkunden.

Das Bibliotheksbeispiel, das wir in diesen Erklärungen verwendet haben, ist auf dieser Normalisierungsebene nicht anwendbar. 4NF wird typischerweise in Situationen angewendet, in denen ein einzelnes Attribut mehrere abhängige Attribute haben kann, die sich nicht direkt auf den Primärschlüssel beziehen.

Nehmen wir ein anderes Szenario. Stell dir eine Datenbank vor, in der Informationen über Publikationen gespeichert sind. Wir werden eine Tabelle "Publikationen" mit den Spalten Titel, Autor, Publikationsjahr und Schlüsselwörter betrachten.

publication_id (PK)

title

Autor

publication_year

keywords

1

Eine Spottdrossel töten

Harper Lee

1960

Coming-of-Age, Legal

2

Der Herr der Ringe

J. R. R. Tolkien

1954

Fantasy, Episch, Abenteuer

3

Stolz und Vorurteil

Jane Austen

1813

Romanze, Sozialkommentar

Die obige Struktur der Tabelle verstößt gegen 4NF, weil:

  • Die Spalte keywords hat eine mehrwertige Abhängigkeit vom Primärschlüssel publication_id. Das bedeutet, dass eine Publikation mehrere Schlüsselwörter haben kann, die unabhängig vom eindeutigen Identifikator der Publikation sind.

Die Lösung?

Wir können eine eigene Tabelle erstellen.

Tabelle Publication_keywords

publication_id (FK)

keyword

1

Coming-of-Age

1

Legal

2

Fantasy

2

Episch

2

Abenteuer

3

Romanze

3

Sozialer Kommentar

Die neu erstellte Tabelle (Publikation_Schlüsselwörter) stellt eine Many-to-Many-Beziehung zwischen Publikation und Schlüsselwörtern her. Jede Publikation kann mehrere Schlagwörter haben, die über die publication_id verknüpft sind, die ein Fremdschlüssel ist, und jedes Schlagwort kann mit mehreren Publikationen verknüpft werden.

Damit haben wir die mehrwertige Abhängigkeit erfolgreich beseitigt und 4NF erreicht.

Fünfte Normalform (5NF)

5NF ist die komplexeste Form der Normalisierung, die Join-Abhängigkeiten eliminiert. Dies ist eine Situation, in der Daten aus mehreren Tabellen verbunden werden müssen, um eine bestimmte Abfrage zu beantworten, auch wenn diese Tabellen bereits in 4NF sind.

Einfacher ausgedrückt, stellt 5NF sicher, dass durch das Zusammenfügen der Tabellen keine zusätzlichen Informationen abgeleitet werden können, die nicht bereits in den einzelnen Tabellen vorhanden waren.

Join-Abhängigkeiten treten seltener auf, wenn Tabellen bereits normalisiert sind (in 3NF oder 4NF), daher ist es schwierig, ein klares und einfaches Beispiel für 5NF zu erstellen.

Schauen wir uns aber mal ein Szenario an, in dem 5NF relevant sein könnte:

Stell dir eine Universitätsdatenbank mit normalisierten Tabellen für "Kurse" und "Einschreibungen" vor.

Tabelle der Kurse

course_id (PK)

course_name

Abteilung

101

Einführung in die Programmierung

Informatik

202

Datenstrukturen und Algorithmen

Informatik

301

Web-Entwicklung I

Informatik

401

Künstliche Intelligenz

Informatik

Tabelle der Anmeldungen

enrollment_id (PK)

student_id (FK)

course_id (FK)

grade

1

12345

101

A

2

12345

202

B

3

56789

301

A-

4

56789

401

B+

Angenommen, diese Tabellen sind bereits in 3NF oder 4NF, dann kann eine Join-Abhängigkeit bestehen, je nachdem, wie die Daten gespeichert werden. Ein Kurs hat zum Beispiel eine Voraussetzung, die in der Tabelle "Kurse" in der Spalte "prerequisite_course_id" gespeichert ist.

Das mag auf den ersten Blick effizient erscheinen. Stell dir jedoch eine Abfrage vor, die die eingeschriebenen Kurse eines Schülers und ihre jeweiligen Voraussetzungen abfragen soll. In diesem Szenario müsstest du die Tabellen "Kurse" und "Anmeldungen" verknüpfen und dann möglicherweise die Tabelle "Kurse" verknüpfen, um die Informationen zu den Voraussetzungen abzurufen.

Die Lösung?

Um die Join-Abhängigkeit zu beseitigen und 5NF zu erreichen, könnten wir eine separate Tabelle "Kursvoraussetzungen" einführen:

Tabelle "Kursvoraussetzungen

course_id (FK)

prerequisite_course_id (FK)

202

101

301

NULL

401

202

Dieser Ansatz trennt die Informationen über die Voraussetzungen und ermöglicht eine effiziente Abfrage der eingeschriebenen Kurse und ihrer Voraussetzungen in einer einzigen Verknüpfung zwischen den Tabellen "Einschreibungen" und "Kurs_Voraussetzungen".

Hinweis: Wir gehen davon aus, dass ein Schüler nur eine Voraussetzung pro Kurs haben kann.

5NF ist eine sehr komplexe und seltene Art der Normalisierung, so dass du als jemand, der gerade erst anfängt, sich mit Daten zu beschäftigen, vielleicht keine Anwendung finden wirst. Aber es wird dir zusätzliches Wissen vermitteln und du wirst darauf vorbereitet sein, wenn du über komplexe Datenbanken stolperst.

Baue deine SQL-Kenntnisse aus

Wenn du das hier liest, dann gratuliere ich dir, dass du bis zum Ende durchgehalten hast. Es war eine tolle Erfahrung zu erfahren, was Normalisierung in SQL ist, warum Normalisierung in SQL wichtig ist, warum Normalisierung notwendig ist und welche verschiedenen Arten von Datenbanknormalisierung es gibt. Die Szenarien, anhand derer die verschiedenen Arten der Normalisierung erklärt werden, dienen dazu, dass du sie vollständig verstehst und in der Lage bist, dieses Wissen auf deiner Lernreise anzuwenden.

Normalisierung ist eine grundlegende Fähigkeit für jeden, der seine Karriere in einem datenbezogenen Berufsfeld beginnt. Wenn du diese Prinzipien verstehst, bist du bereit, effiziente und gut organisierte Datenbanken aufzubauen.

Lernen ist im Datenbereich sehr wichtig, und damit du deine SQL-Kenntnisse verbessern kannst, haben wir einige Ressourcen für dich.

FAQs

Was ist Normalisierung in DBMS?

Die Datenbanknormalisierung ist eine Technik, die das Schema einer relationalen Datenbank optimal gestaltet. Dabei werden Tabellen in kleinere Untertabellen aufgeteilt und Zeiger auf Daten gespeichert, anstatt sie zu replizieren.

Warum ist Normalisierung wichtig?

Normalisierung hilft, Datenredundanz zu vermeiden, verbessert die Datenintegrität und vereinfacht die Datenmanipulation in einer Datenbank.

Muss ich meine Datenbank auf 5NF normalisieren?

Nicht unbedingt. Die 3NF- oder 4NF-Normalisierung ist für die meisten Datenbanken ausreichend. 5NF ist die strengste Form und kann für komplexe Datenbanken mit spezifischen Abfragemustern von Vorteil sein.

Wie kann ich entscheiden, ob ich auf 5NF normalisieren muss?

Analysiere deine Abfragen und dein Datenmodell sorgfältig. Wenn du mehrere Tabellen miteinander verbinden musst, um Informationen abzurufen, die sich theoretisch aus den einzelnen Tabellen selbst ableiten lassen, könnte 5NF eine Überlegung wert sein. Wäge jedoch immer die Komplexität gegen den möglichen Leistungsgewinn ab. Zum besseren Verständnis kannst du im Abschnitt 5NF nachlesen, wo ein Fallbeispiel verwendet wurde.


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Samuel Shaibu
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Erfahrene Datenexpertin und Autorin, die sich leidenschaftlich dafür einsetzt, aufstrebende Datenexperten zu fördern.

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