55
Ранее была выбрана реляционная модель данных. Эта модель подразумевает
табличное хранение информации. Отметим, что эта модель исключает связь М-М,
разбивая ее на две связи 1-М.
Также при построении даталогической модели данных учтем и принципы
нормализации.
Нормализация представляет процесс разделения данных по отдельным
связанным таблицам. Нормализация устраняет избыточность данных (data
redundancy) и тем самым избежать нарушения целостности данных при их
изменении, то есть избежать аномалий изменения (update anomaly) [16].
Как правило, нормализация преимущественно применяется при восходящем
подходе проектировании базы данных, то есть когда мы все атрибуты, которые
надо сохранить в бд, группируем по сущностям, для которых затем создаются
таблицы. Однако при нисходящем подходе, когда вначале выявляются сущности, а
затем их атрибуты и связи между ними, нормализация также может применяться,
например, для проверки корректности спроектированных таблиц.
В ненормализованной форме таблица может хранить информацию о двух и
более сущностях. Также она может содержать повторяющиеся столбцы. Также
столбцы могут хранить повторяющиеся значения. В нормализованной же форме
каждая таблица хранит информацию только об одной сущности [15].
Нормализация предполагает применение нормальных форм к структуре
данных. Существуют 7 нормальных форм. Каждая нормальная форма (за
исключением первой) подразумевает, что к данным уже была применена
предыдущая нормальная форма. Например, прежде чем применить третью
нормальную форму к данным должна быть применена вторая нормальная форма. И
строго говоря, база данных считается нормализованной, если к ней применяется
третья нормальная форма и выше [17].
Перечислим нормальные формы [25]:
● Первая нормальная форма (1NF) предполагает, что сохраняемые
данные на пересечении строк и столбцов должны представлять скалярное значение,
а таблицы не должны содержать повторяющихся строк.
● Вторая нормальная форма (2NF) предполагает, что каждый столбец,
не являющийся ключом, должен зависеть от первичного ключа.