نرمال‌سازی دیتابیس، راهنمایی جامع برای طراحی پایگاه‌های داده کارآمد

نرمال‌سازی دیتابیس، یکی از اصول کلیدی در طراحی پایگاه‌های داده رابطه‌ای است که هدفش سازماندهی داده‌ها به شکلی است که تکرار اطلاعات را به حداقل برساند، یکپارچگی داده‌ها را حفظ کند و کارایی کلی سیستم را افزایش دهد. اگر مدیر پایگاه داده، توسعه‌دهنده یا تحلیل‌گر داده هستید، تسلط بر نرمال‌سازی برای ساخت پایگاه‌های داده‌ای مقیاس‌پذیر، قابل اعتماد و پرسرعت ضروری است.

در این راهنمای عمیق، ابتدا با مفاهیم پایه نرمال‌سازی آشنا می‌شویم و سپس با اشکال اصلی نرمال (1NF, 2NF, 3NF و BCNF) روبرو می‌شویم. مثال‌های واقعی و تحولات عملی را بررسی می‌کنیم و در نهایت، بحث می‌کنیم که چه زمانی نرمال‌سازی بهترین انتخاب است و چه زمانی خیر.

با پایگاه داده MySQL لیارا، در کمترین زمان، یک دیتابیس پرسرعت و امن راه‌اندازی کنید.
✅ پشتیبان‌گیری خودکار ✅ امنیت بالا ✅ عملکرد بهینه 
خرید دیتابیس MySQL لیارا

آنچه در ادامه خواهید خواند:

• نکات کلیدی
• پیش‌نیازها
• نرمال‌سازی دیتابیس چیست؟
• اهداف نرمال‌سازی دیتابیس
• چرا به نرمال‌سازی دیتابیس نیاز داریم؟
• ویژگی‌های نرمال‌سازی دیتابیس
• انواع اشکال نرمال در نرمال‌سازی دیتابیس
• نرمال‌سازی در برابر دنرمال‌سازی: مزایا و معایب
• نقش نرمال‌سازی در AI، بیگ دیتا و NoSQL
• نکات عملی برای نرمال‌سازی دیتابیس در SQL
• جمع بندی

نکات کلیدی

• نرمال‌سازی دیتابیس، رویکردی گام‌به‌گام برای ساختاردهی داده‌ها است که تکرار را کاهش می‌دهد و یکپارچگی داده‌ها را حفظ می‌کند.
• این فرآیند به سری اشکال نرمال (1NF , 2NF , 3NF و BCNF) تقسیم شده که هر کدام برای حل مشکلات خاص ناهنجاری‌های داده و مسائل ساختاری طراحی شده‌اند.
• اعمال نرمال‌سازی از ناهنجاری‌های درج، به‌روزرسانی و حذف جلوگیری می‌کند و پایگاه‌های داده‌ای پایدارتر و آسان‌تر برای نگهداری می‌سازد.

پیش‌نیازها

قبل از ورود به این راهنما، بهتر است با مفاهیم پایه زیر آشنا باشید:

• پایگاه‌های داده رابطه‌ای: آشنایی با جداول، سطرها و ستون‌ها.
• مبانی SQL: توانایی نوشتن کوئری‌های ساده SELECT , INSERT و JOIN.
• کلیدهای اصلی و خارجی: درک اینکه چطور کلیدها رکوردها را شناسایی می‌کنند و روابط را برقرار می‌سازند.
• انواع داده: شناخت انواع رایج مانند INT , VARCHAR و DATE. برای مرور سریع، به بررسی انواع داده‌های SQL ما نگاهی بیندازید.

هرچند این راهنما نرمال‌سازی را با جزئیات و مثال توضیح می‌دهد، اما داشتن این دانش پایه به شما کمک می‌کند تا مفاهیم را بهتر دنبال کنید و در سناریوهای واقعی اعمال‌شان کنید.

نرمال‌سازی دیتابیس چیست؟

نرمال‌سازی دیتابیس، فرآیندی سیستماتیک در طراحی پایگاه‌های داده رابطه‌ای است که داده‌ها را به طور کارآمد سازماندهی می‌کند؛ با تقسیم جداول بزرگ و پیچیده به جداول کوچک‌تر و مرتبط. هدف اصلی‌اش، به حداقل رساندن تکرار داده (داده‌های تکراری) و جلوگیری از ویژگی‌های ناخواسته مثل ناهنجاری‌های درج، به‌روزرسانی و حذف است. نرمال‌سازی این کار را از طریق مجموعه‌ای از قوانین به نام اشکال نرمال انجام می‌دهد، که هر کدام الزامات خاصی برای طراحی دیتابیس تعیین می‌کنند.

تعریف: نرمال‌سازی دیتابیس، فرآیند ساختاردهی یک پایگاه داده رابطه‌ای برای کاهش تکرار و بهبود یکپارچگی داده‌ها از طریق مجموعه‌ای از قوانین به نام اشکال نرمال است.

درک چگونگی نرمال‌سازی دیتابیس، به حذف تکرار و افزایش وضوح داده‌ها کمک می‌کند.

اهداف نرمال‌سازی دیتابیس

• حذف تکرار داده: با شکستن داده‌ها به جداول منطقی و حذف اطلاعات تکراری، نرمال‌سازی تضمین می‌کند که هر قطعه داده فقط یک بار ذخیره شود. این کار نیاز به فضای ذخیره‌سازی را کاهش می‌دهد و از ناسازگاری‌ها جلوگیری می‌کند.
• حفظ یکپارچگی داده: نرمال‌سازی با برقراری روابط و وابستگی‌های واضح بین جداول، ثبات داده‌ها را اعمال می‌کند. این امر دقت و قابلیت اعتماد داده‌ها را در سراسر دیتابیس حفظ می‌کند.
• جلوگیری از ناهنجاری‌ها: نرمال‌سازی مناسب از ناهنجاری‌های رایج داده جلوگیری می‌کند:
  • ناهنجاری درج: مشکل در افزودن داده جدید به دلیل نبود داده‌های دیگر.
  • ناهنجاری به‌روزرسانی: ناسازگاری‌هایی که هنگام به‌روزرسانی داده در جاهای متعدد ایجاد می‌شود.
  • ناهنجاری حذف: از دست رفتن ناخواسته داده به دلیل حذف داده‌های دیگر.
• بهینه‌سازی عملکرد کوئری: جداول ساختارمند، کارایی کوئری‌ها را بهبود می‌بخشد.

چرا به نرمال‌سازی دیتابیس نیاز داریم؟

نرمال‌سازی دیتابیس به دلایل متعددی مورد اهمیت قرار می‌گیرد. این فرآیند نقش پایه‌ای در تضمین اینکه پایگاه‌های داده نه فقط مجموعه‌ای از جداول، بلکه سیستم‌های ساختارمند باشند که قادر به مدیریت رشد، تغییرات و پیچیدگی در طول زمان هستند.

این موضوع حتی در محیط‌های آماری و علمی هم صدق می‌کند. برای دیدن کاربرد عملی، به راهنمای ما در نرمال‌سازی داده در نگاهی بیندازید.

ویژگی‌های نرمال‌سازی دیتابیس

ویژگی‌های اصلی نرمال‌سازی دیتابیس عبارتند از:

• اتمی بودن: داده‌ها به کوچک‌ترین واحدهای معنادار تجزیه می‌شوند، به طوری که هر فیلد فقط یک مقدار (بدون گروه‌های تکراری یا آرایه‌ها) نگه می‌دارد.
• ساختار جدول منطقی: داده‌ها بر اساس روابط و وابستگی‌ها به جداول منطقی سازماندهی می‌شوند، که دیتابیس را آسان‌تر برای درک و مدیریت می‌کند.
• استفاده از کلیدها: کلیدهای اصلی، خارجی و کاندیدا برای شناسایی منحصربه‌فرد رکوردها و برقراری روابط بین جداول به کار می‌روند.
• سلسله‌مراتب اشکال نرمال: فرآیند از سلسله‌مراتبی از اشکال نرمال (1NF، 2NF، 3NF، BCNF و غیره) پیروی می‌کند، که هر کدام الزامات سخت‌گیرانه‌تری برای کاهش بیشتر تکرار و وابستگی اعمال می‌کنند.
• یکپارچگی ارجاعی: روابط بین جداول از طریق محدودیت‌های کلید خارجی حفظ می‌شود، که ثبات داده‌های مرتبط را تضمین می‌کند.
• انعطاف‌پذیری و گسترش‌پذیری: پایگاه‌های داده نرمال‌شده به راحتی گسترش یا تغییر می‌یابند تا انواع داده یا روابط جدید را بدون بازسازی عمده جای دهند.

با پیروی از اصول نرمال‌سازی، طراحان دیتابیس می‌توانند سیستم‌های محکم، کارآمد و قابل اعتماد بسازند که نیازهای برنامه‌ها و سازمان‌های مدرن را پشتیبانی کنند.

انواع اشکال نرمال در نرمال‌سازی دیتابیس

برای مقایسه سریع اشکال نرمال رایج، جدول خلاصه زیر را ببینید:

شکل نرمال	قانون اعمال‌شده	مشکل حل‌شده	تمرکز وابستگی
1NF	اتمی بودن	داده‌های تکراری/چندمقداری	هیچ
2NF	وابستگی کامل	وابستگی جزئی	کلید اصلی کامپوزیت
3NF	انتقالی	وابستگی انتقالی	ویژگی‌های غیرکلیدی
BCNF	قانون سوپرکلید	ناهنجاری‌های باقی‌مانده	همه تعیین‌کننده‌ها

نرمال‌سازی دیتابیس حول مجموعه‌ای از قوانین فزاینده سخت‌گیرانه به نام اشکال نرمال ساختاربندی شده است. هر شکل نرمال، انواع خاصی از تکرار و مسائل وابستگی را هدف قرار می‌دهد و شما را به سمت طرح رابطه‌ای محکم‌تر و قابل نگهداری‌تر هدایت می‌کند. اشکال نرمال پرکاربرد عبارتند از: شکل نرمال اول (1NF)، دوم (2NF)، سوم (3NF) و شکل نرمال بویس کاد (BCNF).

شکل نرمال اول (1NF)

شکل نرمال اول (1NF)، مرحله اولیه در فرآیند نرمال‌سازی دیتابیس است. این شکل تضمین می‌کند که هر ستون در جدول فقط مقادیر اتمی و غیرقابل تقسیم نگه دارد و هر سطر منحصربه‌فرد شناسایی شود. با حذف گروه‌های تکراری و ویژگی‌های چندمقداری، 1NF پایه‌ای برای ساختار دیتابیس منظم‌تر و سازگارتر می‌سازد. این کار کوئری‌زنی، به‌روزرسانی و نگهداری داده‌ها را کارآمدتر و قابل اعتمادتر می‌کند و از همان ابتدا از تکرار جلوگیری می‌نماید.

الزامات کلیدی:

• همه ستون‌ها مقادیر اتمی (بدون لیست‌ها، مجموعه‌ها یا فیلدهای کامپوزیت) نگه می‌دارند.
• هر سطر منحصربه‌فرد است (معمولاً با کلید اصلی اعمال می‌شود).
• هیچ گروه تکراری یا آرایه‌ای در سطر وجود ندارد.
• هر ستون فقط مقادیری از یک نوع داده نگه می‌دارد.

مثال: تحول به 1NF فرض کنید جدولی برای ردیابی خریدهای مشتریان دارید، جایی که ستون محصولات خریداری‌شده لیستی از محصولات را با کاما جدا می‌کند:

شناسه مشتری	نام مشتری	محصولات خریداری‌شده
101	جان دو	لپ‌تاپ، ماوس
102	جین اسمیت	تبلت
103	آلیس براون	کیبورد، مانیتور، خودکار

چرا این جدول در 1NF نیست؟

• مقادیر غیراتمی: ستون محصولات خریداری‌شده چندین مورد در هر سلول دارد.
• کوئری‌زنی و به‌روزرسانی پیچیده: جستجوی مشتریان خریدار ماوس نیاز به تجزیه رشته دارد.
• ریسک‌های یکپارچگی داده: هیچ راهی برای اعمال یکپارچگی ارجاعی بین محصولات و مشتریان وجود ندارد.
• ورود داده ناسازگار: جداکننده‌های متفاوت یا غلط‌های املایی ممکن است وارد شوند.

تأثیر واقعی:

• گزارش‌گیری (مثل چه کسی لپ‌تاپ خریده؟) پرخطا می‌شود.
• به‌روزرسانی‌ها (مثل تغییر ماوس به ماوس بی‌سیم) خسته‌کننده و غیرقابل اعتماد هستند.
• یکپارچگی ارجاعی قابل اعمال نیست.

مشکلات جدول غیرنرمال:

• مقادیر غیراتمی: ستون محصولات خریداری‌شده چندین مورد در یک سلول دارد، که جستجو یا به‌روزرسانی تک‌محصول را سخت می‌کند.
• تکرار و ناسازگاری داده: با افزایش خریدها، لیست رشد می‌کند و ریسک ورود ناسازگار (مثل جداکننده‌های متفاوت، غلط‌های املایی) افزایش می‌یابد.
• سختی در جستجو و گزارش: کوئری برای یافتن همه مشتریان خریدار یک محصول خاص، پیچیده و ناکارآمد می‌شود.

گام‌های تحول به 1NF:

1. شناسایی ستون‌های با مقادیر غیراتمی: در اینجا، محصولات خریداری‌شده چندین مقدار دارد.
2. تقسیم ستون چندمقداری به سطرهای جداگانه: هر محصول خریداری‌شده توسط مشتری به عنوان یک سطر جداگانه نشان داده شود، تا هر فیلد فقط یک مقدار داشته باشد.

جدول تحول‌یافته در 1NF:

شناسه مشتری	نام مشتری	محصول
101	جان دو	لپ‌تاپ
101	جان دو	ماوس
102	جین اسمیت	تبلت
103	آلیس براون	کیبورد
103	آلیس براون	مانیتور
103	آلیس براون	خودکار

توضیح:

• هر سطر حالا یک محصول واحد خریداری‌شده توسط مشتری را نشان می‌دهد.
• همه ستون‌ها مقادیر اتمی (بدون لیست یا مجموعه) دارند.
• جدول به راحتی کوئری، به‌روزرسانی و نگهداری می‌شود. مثلا، یافتن همه مشتریان خریدار ماوس حالا ساده است.

CREATE TABLE Purchases (
    CustomerID INT,
    CustomerName VARCHAR(100),
    PurchasedProducts VARCHAR(255)
);

CREATE TABLE CustomerProducts (
    CustomerID INT,
    CustomerName VARCHAR(100),
    Product VARCHAR(100)
);

INSERT INTO CustomerProducts (CustomerID, CustomerName, Product) VALUES
(101, 'جان دو', 'لپ‌تاپ'),
(101, 'جان دو', 'ماوس'),
(102, 'جین اسمیت', 'تبلت'),
(103, 'آلیس براون', 'کیبورد'),
(103, 'آلیس براون', 'مانیتور'),
(103, 'آلیس براون', 'خودکار');

نکات کلیدی:

• 1NF الزام می‌کند هر فیلد فقط یک مقدار (اتمی بودن) نگه دارد.
• گروه‌های تکراری و آرایه‌ها با ایجاد سطرهای جداگانه برای هر مقدار حذف می‌شوند.
• این تحول پایه‌ای برای گام‌های بعدی نرمال‌سازی فراهم می‌کند و ساختار سازگار و منطقی جدول را تضمین می‌نماید.

مزایای کلیدی:

• بازیابی داده را ساده می‌کند.
• ساختار پایه‌ای را برقرار می‌سازد.

شکل نرمال دوم (2NF)

تعریف: جدولی در 2NF است اگر در 1NF باشد و هر ویژگی غیراصلی (یعنی غیرکلید اصلی) کاملا وابسته تابعی به کل کلید اصلی باشد. این شکل وابستگی‌های جزئی را حل می‌کند، جایی که یک ویژگی غیرکلیدی فقط به بخشی از کلید کامپوزیت وابسته است.

مثال تحول به 2NF جدول 1NF:

شناسه سفارش	شناسه مشتری	نام مشتری	محصول
201	101	جان دو	لپ‌تاپ
202	101	جان دو	ماوس
203	102	جین اسمیت	تبلت

مشکل: «نام مشتری» فقط به «شناسه مشتری» وابسته است، نه به کل کلید اصلی («شناسه سفارش»، «شناسه مشتری»). این یک وابستگی جزئی است.

نرمال‌سازی به 2NF:

• اطلاعات مشتری را به جدول جداگانه منتقل کنید.

جدول سفارش‌ها:

شناسه سفارش	شناسه مشتری	محصول
201	101	لپ‌تاپ
202	101	ماوس
203	102	تبلت

جدول مشتریان:

شناسه مشتری	نام مشتری
101	جان دو
102	جین اسمیت

مزایا:

• تکرار جزئیات مشتری را حذف می‌کند.
• نگهداری و به‌روزرسانی داده را ساده می‌سازد.

با انتقال نام مشتری به جدول جداگانه مشتریان، تضمین می‌شود که فقط به شناسه مشتری وابسته باشد و وابستگی جزئی به کلید کامپوزیت حذف شود.

CREATE TABLE Orders (
    OrderID INT PRIMARY KEY,
    CustomerID INT,
    Product VARCHAR(100)
);

CREATE TABLE Customers (
    CustomerID INT PRIMARY KEY,
    CustomerName VARCHAR(100)
);

ALTER TABLE Orders
ADD FOREIGN KEY (CustomerID) REFERENCES Customers(CustomerID);

INSERT INTO Customers (CustomerID, CustomerName) VALUES
(101, 'جان دو'),
(102, 'جین اسمیت');

INSERT INTO Orders (OrderID, CustomerID, Product) VALUES
(201, 101, 'لپ‌تاپ'),
(202, 101, 'ماوس'),
(203, 102, 'تبلت');

شکل نرمال سوم (3NF)

تعریف: جدولی در 3NF است اگر در 2NF باشد و همه ویژگی‌ها فقط به کلید اصلی وابسته تابعی باشند، بدون وابستگی‌های انتقالی (یعنی ویژگی‌های غیرکلیدی وابسته به دیگر ویژگی‌های غیرکلیدی نباشند).

مثال تحول به 3NF جدول 2NF:

شناسه سفارش	شناسه مشتری	محصول	تأمین‌کننده
201	101	لپ‌تاپ	HP
202	101	ماوس	Logitech
203	102	تبلت	Apple

مشکل: تأمین‌کننده به محصول وابسته است، نه مستقیم به کلید اصلی.

نرمال‌سازی به 3NF:

• اطلاعات محصول و تأمین‌کننده را به جداول جداگانه منتقل کنید.

جدول سفارش‌ها:

شناسه سفارش	شناسه مشتری	شناسه محصول
201	101	301
202	101	302
203	102	303

جدول محصولات:

شناسه محصول	نام محصول	شناسه تأمین‌کننده
301	لپ‌تاپ	401
302	ماوس	402
303	تبلت	403

جدول تأمین‌کنندگان:

شناسه تأمین‌کننده	نام تأمین‌کننده
401	HP
402	Logitech
403	Apple

مزایا:

• وابستگی‌های انتقالی را حذف می‌کند.
• تکرار داده را کاهش می‌دهد.
• یکپارچگی و نگهداری داده را بهبود می‌بخشد.

تصویرسازی تحول 2NF به 3NF برای روشن‌تر کردن فرآیند نرمال‌سازی از 2NF به 3NF و نشان دادن حذف وابستگی‌های انتقالی، به دیاگرام طرح زیر مراجعه کنید:

این تحول نگهداری را بهبود می‌بخشد و با بهترین شیوه‌ها برای نرمال‌سازی مؤثر دیتابیس همخوانی دارد.

از آنجایی که تأمین‌کننده به محصول وابسته است و نه مستقیم به کلید اصلی (شناسه سفارش)، آن را به جدول جدید تأمین‌کنندگان جدا می‌کنیم و از طریق جدول محصولات ارجاع می‌دهیم. این کار وابستگی‌های انتقالی را حذف و با قوانین 3NF همخوانی می‌کند.

INSERT INTO Suppliers (SupplierID, SupplierName) VALUES
(401, 'HP'),
(402, 'Logitech'),
(403, 'Apple');

INSERT INTO Products (ProductID, ProductName, SupplierID) VALUES
(301, 'لپ‌تاپ', 401),
(302, 'ماوس', 402),
(303, 'تبلت', 403);

INSERT INTO Orders (OrderID, CustomerID, ProductID) VALUES
(201, 101, 301),
(202, 101, 302),
(203, 102, 303);

شکل نرمال بویس کاد (BCNF)

تعریف: BCNF نسخه سخت‌گیرانه‌تری از 3NF است. جدولی در BCNF است اگر برای هر وابستگی تابعی غیربدیهی X → Y، X یک سوپرکلید باشد. به عبارت دیگر، هر تعیین‌کننده باید کلید کاندیدا باشد.

کی به BCNF نیاز داریم؟ BCNF موارد حاشیه‌ای را حل می‌کند که 3NF همه تکرارها را حذف نمی‌کند، به خصوص زمانی که کلیدهای کاندیدای هم‌پوشان یا وابستگی‌های پیچیده وجود دارد.

نرمال‌سازی در برابر دنرمال‌سازی: مزایا و معایب

درک تعادل بین نرمال‌سازی و دنرمال‌سازی برای طراحی پایگاه‌های داده‌ای پرسرعت و قابل نگهداری حیاتی است. جداول زیر مزایا و معایب کلیدی هر رویکرد را خلاصه می‌کنند.

مقایسه مزایای نرمال‌سازی و دنرمال‌سازی:

جنبه	نرمال‌سازی	دنرمال‌سازی
یکپارچگی داده	ثبات را با کاهش تکرار و اعمال روابط تضمین می‌کند	ممکن است به دلیل تکرار داده، یکپارچگی را به خطر بیندازد
به‌روزرسانی کارآمد	نگهداری و به‌روزرسانی نقاط داده فردی را آسان می‌کند	نیاز به به‌روزرسانی در جاهای متعدد دارد و بار نگهداری را افزایش می‌دهد
روابط واضح	ساختار داده را از طریق کلیدهای خارجی و قوانین نرمال‌سازی روشن می‌کند	ممکن است روابط منطقی داده را به دلیل طراحی تخت پنهان کند
بهینه‌سازی ذخیره‌سازی	با حذف داده‌های تکراری، ذخیره‌سازی را کاهش می‌دهد	به دلیل داده‌های تکراری، فضای بیشتری مصرف می‌کند
مقیاس‌پذیری	طرح را بدون ریسک ناسازگاری آسان‌تر تکامل می‌دهد	با مقیاس سیستم، ریسک ناسازگاری افزایش می‌یابد

مقایسه معایب نرمال‌سازی و دنرمال‌سازی:

جنبه	نرمال‌سازی	دنرمال‌سازی
پیچیدگی کوئری	نیاز به جوین بین جداول متعدد، پیچیدگی کوئری را افزایش می‌دهد	کوئری‌های ساده‌تر به دلیل ساختار تخت
سربار عملکرد	خواندن کندتر در کوئری‌های پیچیده به دلیل جوین‌های متعدد	عملکرد خواندن سریع‌تر با کاهش نیاز به جوین
زمان توسعه	نیاز به طراحی و نگهداری دقیق طرح	راه‌اندازی سریع‌تر برای گزارش‌گیری یا نیازهای تحلیلی خاص
انعطاف‌پذیری برای BI/تحلیل	کمتر مناسب برای گزارش‌گیری ad hoc؛ نیاز به ویوها یا لایه‌های میانی	بهتر با موارد استفاده تحلیلی همخوانی دارد به دلیل داده‌های یکپارچه
ریسک ناهنجاری	حداقل اگر درست نرمال‌سازی شود	شانس بالاتر ناهنجاری از تکرار و ناسازگاری داده

نقش نرمال‌سازی در AI، بیگ دیتا و NoSQL

با ظهور AI، تحلیل‌های واقعی‌زمان و سیستم‌های توزیع‌شده، رویکرد به نرمال‌سازی در حال تغییر است. در حالی که پایگاه‌های داده رابطه‌ای سنتی (RDBMS) هنوز از نرمال‌سازی سخت‌گیرانه سود می‌برند، سیستم‌های داده مدرن اغلب از ترکیبی از ساختارهای نرمال‌شده و دنرمال‌شده استفاده می‌کنند:

• پلتفرم‌های بیگ دیتا (مثل Hadoop و Spark) معمولا از فرمت‌های ستون‌ دنرمال‌شده برای بهبود عملکرد و پردازش موازی استفاده می‌کنند.
• پایگاه‌های داده NoSQL (مانند MongoDB و Cassandra) بر طرح‌های انعطاف‌پذیر و عملکرد بالا تمرکز دارند و اغلب از نرمال‌سازی سخت‌گیرانه اجتناب می‌کنند.
• خطوط لوله AI و یادگیری ماشین، مجموعه‌های داده دنرمال‌شده را ترجیح می‌دهند تا پیش‌پردازش را کاهش و آموزش مدل را سرعت بخشند.

حتی با ظهور این فناوری‌های جدید، درک نرمال‌سازی همچنان مهم است، به ویژه هنگام ساخت سیستم‌های رابطه‌ای اصلی یا آماده‌سازی داده برای فرآیندهای پایین‌دستی. بسیاری از معماری‌های مدرن از پایگاه‌های داده نرمال‌شده برای ذخیره‌سازی اصلی استفاده می‌کنند، سپس لایه‌های دنرمال‌شده یا ویوها را برای بهینه‌سازی عملکرد در موارد استفاده خاص ایجاد می‌کنند.

نکات عملی برای نرمال‌سازی دیتابیس در SQL

نرمال‌سازی در SQL شامل گام‌های عملی است:

CREATE TABLE Customers (
    CustomerID INT PRIMARY KEY,
    CustomerName VARCHAR(100)
);

CREATE TABLE Orders (
    OrderID INT PRIMARY KEY,
    CustomerID INT,
    Product VARCHAR(100),
    FOREIGN KEY (CustomerID) REFERENCES Customers(CustomerID)
);

هنگام طراحی جداول‌تان، انتخاب انواع داده مناسب برای هر ستون نیز مهم است؛ به آموزش انواع داده‌های SQL ما مراجعه کنید تا مطمئن شوید از انواع درست برای عملکرد و کارایی ذخیره‌سازی استفاده می‌کنید.

جمع بندی

نرمال‌سازی دیتابیس روشی برای حذف تکرار داده‌ها، حفظ انسجام و بهبود عملکرد پایگاه داده است. با اجرای مراحل نرمال‌سازی تا سطوح 3NF یا BCNF، می‌توان ساختاری منظم و قابل اعتماد برای ذخیره داده‌ها ایجاد کرد. البته در برخی پروژه‌ها، به‌ویژه زمانی که سرعت خواندن داده مهم‌تر از دقت آن است، دنرمال‌سازی می‌تواند انتخاب بهتری باشد. نکته‌ کلیدی این است که بین سادگی طراحی و کارایی سیستم، تعادلی هوشمندانه برقرار کنید.