Понимание нормализации данных.
Нормализация данных — это процесс, который помогает организовать данные в базе данных, обеспечивая их согласованность, точность и эффективность. Устраняя избыточность данных и зависимости, нормализация сводит к минимуму вероятность возникновения аномалий и несоответствий, возникающих в результате обновления или удаления данных.

Цели нормализации данных:

1. Устранение избыточности данных.
   Основная цель нормализации — уменьшить избыточность данных. Избыточность возникает, когда один и тот же фрагмент данных хранится в нескольких местах базы данных. Устраняя избыточность, мы оптимизируем пространство для хранения и минимизируем вероятность несогласованности данных.

2. Обеспечение согласованности данных.
   Нормализация направлена ​​на поддержание согласованности данных за счет устранения аномалий обновления. Аномалия обновления относится к ситуации, когда изменение данных в одном месте приводит к несогласованности или несоответствиям в другом месте. Правила нормализации помогают предотвратить подобные аномалии и обеспечить целостность данных.

3. Уменьшение зависимости данных.
   Нормализация данных направлена ​​на устранение зависимостей данных, особенно функциональных зависимостей. Функциональные зависимости возникают, когда значение одного атрибута определяет значение другого атрибута. Разрушая эти зависимости, мы получаем более гибкую и адаптируемую структуру базы данных.

Методы нормализации данных.
Давайте рассмотрим некоторые часто используемые методы нормализации данных на примерах кода:

1. Первая нормальная форма (1NF):
   Первым шагом на пути к нормализации является обеспечение атомарности, то есть каждый атрибут содержит только неделимые данные. Чтобы достичь 1NF, мы можем разбить многозначные атрибуты на отдельные столбцы. Вот пример на SQL:

   CREATE TABLE Employees (
    EmployeeID INT,
    FirstName VARCHAR(50),
    LastName VARCHAR(50),
    Skills VARCHAR(255)
   );

   В этом случае атрибут «Навыки» можно дополнительно нормализовать, создав отдельную таблицу для навыков и установив взаимосвязь.

2. Вторая нормальная форма (2NF):
   2NF рассматривает частичные зависимости, гарантируя, что каждый неключевой атрибут зависит от всего первичного ключа. Для иллюстрации рассмотрим таблицу «Клиенты» с атрибутами «OrderID», «ProductID», «ProductName» и «Quantity». Мы можем разделить это на две таблицы: «Заказы» и «OrderDetails», вот так:

   CREATE TABLE Orders (
    OrderID INT,
    CustomerID INT,
    OrderDate DATE
   );
   CREATE TABLE OrderDetails (
    OrderID INT,
    ProductID INT,
    Quantity INT
   );

   Тем самым мы устраняем частичные зависимости и устанавливаем правильную связь между таблицами.

3. Третья нормальная форма (3NF):
   3NF стремится устранить транзитивные зависимости, гарантируя, что неключевые атрибуты зависят только от первичного ключа. Давайте рассмотрим таблицу «Студенты» с атрибутами «StudentID», «CourseID», «CourseName» и «Professor». Мы можем разделить это на три таблицы: «Студенты», «Курсы» и «Профессора» следующим образом:

   CREATE TABLE Students (
    StudentID INT,
    StudentName VARCHAR(50)
   );
   CREATE TABLE Courses (
    CourseID INT,
    CourseName VARCHAR(50)
   );
   CREATE TABLE Professors (
    CourseID INT,
    ProfessorName VARCHAR(50)
   );

   Разделяя данные таким образом, мы удаляем транзитивные зависимости и достигаем более эффективной и гибкой структуры.

Нормализация данных — важнейший процесс повышения целостности данных и оптимизации эффективности хранения. Хотя его цели включают устранение избыточности, обеспечение согласованности данных и снижение зависимости от данных, максимизация пространства для хранения данных не входит в их число. Используя методы нормализации, такие как 1NF, 2NF и 3NF, мы можем создавать хорошо структурированные базы данных, которые облегчают эффективное управление данными и их поиск.