Üçüncü Normal Form (3NF) Nedir?

Tekrarlanan, gereksiz bilgilerle dolu, devasa ve yapısız bir veritabanıyla çalıştığınızı hayal edin. Her güncelleme veya silme işlemi potansiyel bir felakete dönüşür, hatalar ve tutarsızlıklar riski artar. Üçüncü normal form (3NF), bu kaostan kaçınmak için kanıtlanmış bir veritabanı normalleştirme yöntemidir. 3NF’yi uygulamak, veri yapınızı düzenleyerek verimli, derli toplu ve gereksiz yinelenmelerden arınmış hale getirir.

Bu yazıda 3NF’nin nasıl çalıştığını, neden değerli olduğunu ve uygulamada nasıl kullanılacağını inceleyeceğiz. Ayrıca 3NF’yi diğer formlarla karşılaştıracak ve her birini ne zaman kullanmanız gerektiğini öğreneceğiz. Bu yapılara dair bilgi herkes için faydalıdır; ancak özellikle bir veritabanı tasarımcısı veya veri bilimciyseniz, çalışmalarınızı önemli ölçüde sadeleştirip veritabanlarınızı güvenilir tutabileceği için daha da kıymetlidir. Veritabanı tasarımına bütünsel olarak ilgi duyuyorsanız, kapsamlı Database Design kursumuza göz atın.

Üçüncü Normal Form (3NF) Tanımı

Üçüncü normal form, istenmeyen bağımlılıkları ortadan kaldıran temel bir veritabanı normalleştirme kavramıdır. 3NF, birinci normal form (1NF) ve ikinci normal form (2NF) üzerine inşa edilir; yani onların kurallarını devralır: 1NF, her hücrede atomik (bölünemez) değerler gerektirir ve 2NF, bileşik bir birincil anahtara olan kısmi bağımlılıkları kaldırır. 3NF ise bir adım daha ileri giderek geçişli bağımlılıkları ortadan kaldırır; bu, anahtar olmayan özniteliklerin birincil anahtara dolaylı olarak bağımlı olduğu durumlardır.

Buna odaklanarak 3NF, bir tablodaki her anahtar olmayan sütunun doğrudan birincil anahtarla ve başka hiçbir şeyle ilişkili olmasını sağlar. Daha pratik bir ifadeyle 3NF, veriyi ekleme, güncelleme veya silme sırasında yinelenmeyi en aza indirmenize ve anormalliklerden kaçınmanıza yardımcı olur.

1970’lerde Edgar F. Codd, tamamen normalleştirilmiş bir veritabanı yapısına ulaşmanın koşullarını resmileştirmek için 3NF’yi tanıttı. Birkaç yıl sonra Carlo Zaniolo’nun yeniden formülasyonu, “klasik” 3NF ile daha kısıtlayıcı olan Boyce-Codd normal formu (BCNF) arasındaki farkın daha net bir açıklamasını sağladı. Şimdilik BCNF konusunda çok endişelenmeyin; aşağıda buna geri döneceğiz.

Üçüncü Normal Form Koşullarını Anlamak

Peki 3NF’ye ulaşmak için tam olarak ne gerekir? Bir tablonun uygun sayılması için şu koşulları karşılaması gerekir:

• 2NF’de olmak: Yani tablo zaten atomiktir, tekrar eden gruplar yoktur ve herhangi bir bileşik anahtara kısmi bağımlılık bulunmaz.

3NF, 2NF ve 1NF’yi kapsar. Görsel: Yazar

• Geçişli bağımlılıkların olmaması: Bu kural kritiktir. 3NF’deki bir tabloda, birincil anahtar olmayan herhangi bir sütun yalnızca birincil anahtara bağlı olmalı, başka bir anahtar olmayan sütun aracılığıyla dolaylı olarak değil.

Bunun pratikte ne anlama geldiğine bakalım.

3NF’ye Ulaşmak İçin Tabloların Ayrıştırılması

3NF’ye ulaşmak için tabloları nasıl ayrıştıracağımızı adım adım inceleyelim. Her adımı göstermek için DataCamp kurslarından bazı örnek verileri kullanacağız.

Adım 1: Geçişli bağımlılıkları belirleyin

Öncelikle, bir tabloda birincil anahtara dolaylı olarak bağlı olan öznitelikleri arayacağız. Genel bir kural olarak, herhangi bir öznitelik birincil anahtar dışında bir şeye bağlıysa bu bir geçişli bağımlılığa işaret eder. Bu da tablonuzu bölmenin zamanı gelmiş olabilir demektir.

Aşağıdaki üç tabloya bakın. Hangisinde geçişli bağımlılık var?

Tablo 1: Course

Tablo 2: Instructor

Bu tabloda, Course Name, Course ID’ye bağlıdır, ancak doğrudan Enrollment ID’ye (birincil anahtar) bağlı değildir. Bu dolaylı bağımlılık, Course Name’i geçişli bir bağımlılık haline getirir.

Adım 2: Veriyi yeni tablolara ayırın

Geçişli bağımlılığı gidermek için Tablo 1’i iki tabloya böleceğiz. Her tablo doğrudan bağımlı verilere odaklanacak.

Gözden geçirilmiş enrollments tablosu

Courses tablosu

Bu ayrıştırma ile tablolar artık 3NF gereksinimlerini karşılıyor; yinelenmeler ortadan kalkıyor ve her tablo yalnızca doğrudan ilgili bilgileri saklıyor.

Kendi veritabanlarınızı oluşturmak ve uygulamalı çalışmak isterseniz Creating PostgreSQL Databases kursumuza bakın. Biraz daha ileri düzeyseniz, varlık-ilişki ve boyutsal modelleme gibi kavramları ele alan Introduction to Data Modeling in Snowflake kursunu deneyebilirsiniz.

Üçüncü Normal Formu Kullanmanın Faydaları ve Sınırlamaları

Peki 3NF’ye ulaşmak için tüm bu çabaya neden değer? Başlıca avantajlar şunlardır:

• Gelişmiş Veri Bütünlüğü: Geçişli bağımlılıkları ortadan kaldırarak 3NF, güncellemelerin ve silmelerin tablolar arasında çelişkili veya güncel olmayan verilere yol açmamasını sağlamaya yardımcı olur.
• Azaltılmış Yinelenme: Daha az yinelenme, veritabanınızın bakımını kolaylaştırır ve depolama kullanımını azaltır.
• Daha Basit Veri Bakımı: Benzer bilgilerin özel tablolarda tutulması, yinelenen kayıtları aramadan güncellemeyi kolaylaştırır.

Öte yandan, 3NF yapıları veri doğruluğunu desteklerken, veriyi daha çok bölümlere ayırabilir; bu da ek tablo birleştirmeleri nedeniyle karmaşık sorguları bazen yavaşlatabilir. Hız ihtiyacının normalleştirme ihtiyacının önüne geçtiği durumlarda BCNF veya 4NF daha pratik olabilir.

Karşılaştırma: Birinci, İkinci, Üçüncü ve BC Normal Formlar

Formlar arasındaki farklara bakalım.

Karşılaştırma tablosu: birinci, ikinci ve üçüncü normal formlar

1NF, 2NF ve 3NF gereksinimlerini anlamanıza yardımcı olacak bir karşılaştırma tablosu aşağıdadır.

BCNF, örtüşen aday anahtarların neden olduğu anormallikleri daha da ortadan kaldıran, 3NF’nin “daha sıkı” bir biçimidir. 3NF’nin tek başına bağımlılıkları tamamen gidermediği karmaşık durumlarda özellikle faydalı olabilir. BCNF, asal olmayan bir özniteliğin, bileşik bir aday anahtarın parçası olan bir özniteliğe bağımlı olduğu durumlarda geçerlidir. Kulağa karmaşık geldiğinin farkındayım; bunu bir örnekle sadeleştirelim.

Mevcut yapı (3NF’de)

3NF’ye ulaşmak için ayrıştırmadan sonra elimizde şu iki tablo vardı:

Enrollments tablosu

Courses tablosu

Yeni bir gereksinim eklemek

Şimdi Courses tablosuna yeni bir öznitelik ekleyelim: her dersin yapıldığı Classroom. Bu yeni öznitelik, BCNF’yi gerektirebilecek bir senaryo doğurabilir.

Güncellenmiş courses tablosu (3NF)

Bu, artık iki aday anahtarımız olduğu anlamına gelir:

1. Course ID
2. Course Name

Her iki aday anahtarla birlikte, 3NF’nin ele almadığı bir sorun ortaya çıkıyor: Classroom yalnızca Course ID’ye değil, Course Name’e de bağlıdır.

BCNF uygulamak

Bu bağımlılık sorununu gidermek için Courses tablosunu BCNF’ye daha iyi uyum sağlayacak iki ayrı tabloya daha da ayrıştırmamız gerekir:

1. Yalnızca Course ID ve Course Name içeren yeni bir Courses tablosu.
2. Course Name ile Classroom ilişkilendirmesini saklayan bir CourseDetails tablosu.

Bu şöyle görünür:

Gözden geçirilmiş courses tablosu (BCNF)

CourseDetails tablosu (BCNF)

• Courses tablosunda Course ID birincil anahtardır ve tüm öznitelikler yalnızca ona bağlıdır.
• CourseDetails tablosunda Course Name birincil anahtardır ve Classroom yalnızca Course Name’e bağlıdır.

Bu düzenleme, örtüşen aday anahtarların neden olduğu bağımlılık sorunlarını ortadan kaldırarak sıkı şekilde normalleştirilmiş bir yapı sağlar.

Sonuç

Üçüncü normal form, verilerini temiz, tutarlı ve sorunlu bağımlılıklardan arınmış tutmak isteyen veritabanı tasarımcıları için değerli bir araçtır. 3NF ile veri bütünlüğü artar, yönetim kolaylaşır ve yinelenme azalır. Unutmayın, 3NF çoğu durumda iyi çalışsa da, daha karmaşık veritabanları BCNF veya 4NF gibi ek formlardan fayda görebilir.

Bu makaleyi faydalı bulduysanız, bir sonraki adımı atarak SQL Associate Certification sertifikamızı almayı düşünebilirsiniz. SQL ve veritabanı yönetimi becerilerinizi doğrulamanın ve uzmanlığınızı potansiyel işverenlere göstermenin harika bir yoludur!