Was ist die dritte Normalform (3NF)?

Stell dir vor, du arbeitest mit einer riesigen, unstrukturierten Datenbank voller sich wiederholender, redundanter Informationen. Jede Aktualisierung oder Löschung wird zu einem potenziellen Desaster und birgt das Risiko von Fehlern und Inkonsistenzen. Die dritte Normalform (3NF) ist eine bewährte Methode zur Normalisierung von Datenbanken, um dieses Chaos zu vermeiden. Die Implementierung von 3NF bereinigt deine Datenstruktur und stellt sicher, dass sie effizient, organisiert und frei von unnötigen Redundanzen ist.

In diesem Artikel erfahren wir, wie 3NF funktioniert, warum es wertvoll ist und wie du es in der Praxis einsetzen kannst. Wir werden auch 3NF mit anderen Formen vergleichen und lernen, wann wir sie verwenden sollten. Jeder kann davon profitieren, mehr über diese Strukturen zu lernen, aber dieses Wissen ist besonders wertvoll, wenn du ein Datenbankdesigner oder Datenwissenschaftler bist, da es deine Arbeit erheblich vereinfachen und deine Datenbanken zuverlässig halten kann. Wenn du dich für das Datenbankdesign als Ganzes interessierst, schau dir unseren kompletten Kurs Datenbankdesign an.

Dritte Normalform (3NF) Definition

Die dritte Normalform ist ein Schlüsselkonzept der Datenbanknormalisierung, das unerwünschte Abhängigkeiten beseitigt. 3NF baut auf der ersten Normalform (1NF) und der zweiten Normalform (2NF) auf, das heißt, sie übernimmt deren Regeln: 1NF erfordert atomare (unteilbare) Werte in jeder Zelle, und 2NF beseitigt partielle Abhängigkeiten von einem zusammengesetzten Primärschlüssel. 3NF geht noch einen Schritt weiter, indem sie transitive Abhängigkeiten beseitigt, also eine Situation, in der Nicht-Schlüsselattribute indirekt vom Primärschlüssel abhängen.

Dadurch stellt 3NF sicher, dass jede Nicht-Schlüsselspalte in einer Tabelle direkt mit dem Primärschlüssel verbunden ist und nichts anderes. In der Praxis hilft 3NF, Redundanzen zu minimieren und Anomalien beim Einfügen, Aktualisieren oder Löschen von Daten zu vermeiden.

In den 1970er Jahren führte Edgar F. Codd die 3NF ein, um die Bedingungen für eine vollständig normalisierte Datenbankstruktur zu formalisieren. Eine Neuformulierung von Carlo Zaniolo ein paar Jahre später erklärte den Unterschied zwischen der "klassischen" 3NF und der restriktiveren Boyce-Codd-Normalform (BCNF) deutlicher. Mach dir vorerst nicht zu viele Gedanken über BCNF, wir werden weiter unten darauf zurückkommen.

Verstehen der Bedingungen für die dritte Normalform

Was genau braucht es also, um 3NF zu erreichen? Damit sich eine Tabelle qualifizieren kann, muss sie einige Bedingungen erfüllen:

• Sei in 2NF: Das bedeutet, dass sie bereits atomar ist, ohne sich wiederholende Gruppen und ohne partielle Abhängigkeiten von zusammengesetzten Schlüsseln.

3NF ist inklusive 2NF und 1NF. Bild vom Autor

• Keine transitiven Abhängigkeiten: Diese Regel ist entscheidend. In einer 3NF-Tabelle darf eine Nicht-Primärschlüsselspalte nur vom Primärschlüssel abhängen und nicht indirekt über eine andere Nicht-Schlüsselspalte.

Schauen wir uns einmal an, was das praktisch bedeutet.

Zerlegen von Tabellen zum Erreichen von 3NF

Gehen wir den Prozess der Zerlegung von Tabellen durch, um 3NF zu erreichen. Wir werden einige Beispieldaten aus DataCamp-Kursen verwenden, um jeden Schritt zu veranschaulichen.

Schritt 1: Identifiziere transitive Abhängigkeiten

Zunächst suchen wir nach allen Attributen in einer Tabelle, die indirekt vom Primärschlüssel abhängen. Als Faustregel gilt: Wenn ein Attribut von etwas anderem als dem Primärschlüssel abhängt, weist dies auf eine transitive Abhängigkeit hin. Das ist ein Zeichen dafür, dass es vielleicht an der Zeit ist, eure Tabelle aufzuteilen.

Sieh dir die drei Tabellen unten an. Welche hat eine transitive Abhängigkeit?

Tabelle 1: Kurs

Tabelle 2: Ausbilder

In dieser Tabelle hängt der Kursname von der Kurs-ID ab , aber nicht direkt von der Einschreibe-ID (dem Primärschlüssel). Durch diese indirekte Abhängigkeit ist Kursname eine transitive Abhängigkeit.

Schritt 2: Daten in neue Tabellen aufteilen

Um die transitive Abhängigkeit zu berücksichtigen, teilen wir Tabelle 1 in zwei Tabellen auf. Jede Tabelle konzentriert sich auf die direkt abhängigen Daten.

Überarbeitete Tabelle mit den Anmeldungen

Tabelle der Kurse

Mit dieser Zerlegung erfüllen die Tabellen nun die 3NF-Anforderungen, wodurch Redundanzen beseitigt werden und sichergestellt wird, dass jede Tabelle nur direkt relevante Informationen speichert.

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Vorteile und Grenzen der Verwendung der dritten Normalform

Warum also der ganze Aufwand, um 3NF zu erreichen? Hier sind die wichtigsten Vorteile:

• Verbesserte Datenintegrität: Durch die Eliminierung transitiver Abhängigkeiten stellt 3NF sicher, dass Aktualisierungen und Löschungen nicht zu widersprüchlichen oder veralteten Daten in den Tabellen führen.
• Reduzierte Redundanz: Weniger Redundanz bedeutet, dass deine Datenbank einfacher zu pflegen ist und weniger Speicherplatz benötigt wird.
• Einfachere Datenpflege: Wenn du ähnliche Informationen in speziellen Tabellen aufbewahrst, ist es einfacher, Datensätze zu aktualisieren, ohne überflüssige Einträge aufzuspüren.

3NF-Strukturen unterstützen zwar die Datengenauigkeit, können aber auch zu einer stärkeren Segmentierung der Daten führen, wodurch komplexe Abfragen aufgrund zusätzlicher Tabellen-Joins manchmal langsamer werden. In Fällen, in denen die Geschwindigkeit wichtiger ist als die Normalisierung, sind BCNF oder 4NF vielleicht die praktischere Option.

Vergleich: Erste, zweite, dritte und BC-Normalform

Werfen wir einen Blick auf die Formunterschiede.

Vergleichstabelle: erste, zweite und dritte Normalform

Hier ist eine Vergleichstabelle, die dir hilft, die Anforderungen von 1NF, 2NF und 3NF zu verstehen.

BCNF ist eine "strengere" Form von 3NF, die Anomalien, die durch sich überschneidende Schlüsselkandidaten entstehen, weiter eliminiert. Sie kann besonders in komplexen Fällen nützlich sein, in denen 3NF allein die Abhängigkeiten nicht vollständig beseitigt. BCNF findet Anwendung, wenn ein Attribut ohne Primzahl von einem Attribut abhängt, das Teil eines zusammengesetzten Kandidatenschlüssels ist. Ich weiß, das klingt kompliziert, also lass es uns anhand eines Beispiels aufschlüsseln.

Aktuelle Struktur (in 3NF)

Nach der Zerlegung in 3NF hatten wir diese beiden Tabellen:

Tabelle der Anmeldungen

Tabelle der Kurse

Eine neue Anforderung einführen

Jetzt fügen wir den Kursenein neues Attribut hinzu : das Klassenzimmer, in dem der jeweilige Kurs stattfindet. Dieses neue Attribut könnte zu einem Szenario führen, das BCNF erfordert.

Aktualisierte Tabelle für Kurse (3NF)

Das bedeutet, dass wir jetzt zwei Schlüsselkandidaten haben:

1. Kurs-ID
2. Kursname

Mit beiden Schlüsselkandidaten haben wir nun ein Problem, das 3NF nicht löst: Klassenzimmer hängt ab von Kursname und nicht nur von der Kurs-ID.

BCNF anwenden

Um dieses Abhängigkeitsproblem zu beseitigen, müssen wir die Kurse weiter zerlegen. Kurse Tabelle in zwei separate Tabellen aufteilen, die besser mit der BCNF übereinstimmen:

1. A neu Kurse Tabelle, die nur die Kurs-ID und enthält. Kursname.
2. A KursDetails Tabelle, in der die Kursname und Klassenzimmer Zuordnung enthält.

So sieht das aus:

Überarbeitete Tabelle der Kurse (BCNF)

Tabelle "Kursdetails" (BCNF)

• In den Kurse Tabelle, Kurs-ID der Primärschlüssel, und alle Attribute hängen ausschließlich von ihr ab.
• In den KursDetails Tabelle, Kursname der Primärschlüssel, und Klassenzimmer hängt nur ab von Kursname.

Auf diese Weise werden Abhängigkeitsprobleme, die durch sich überschneidende Schlüsselkandidaten entstehen, beseitigt und eine streng normalisierte Struktur sichergestellt.

Fazit

Die dritte Normalform ist ein wertvolles Werkzeug für Datenbankdesigner, die Daten sauber, konsistent und frei von problematischen Abhängigkeiten halten wollen. Mit 3NF wird die Datenintegrität verbessert, was die Verwaltung vereinfacht und Redundanzen reduziert. Denke daran, dass 3NF in den meisten Situationen gut funktioniert, während komplexere Datenbanken von zusätzlichen Formen wie BCNF oder 4NF profitieren können.

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