Cos'è la normalizzazione del database? Quali sono le forme normali?

La normalizzazione del database è un insieme strutturato di passaggi per progettare in modo ottimale un modello di database. Attraverso la normalizzazione del database, gli amministratori di database, gli ingegneri e gli architetti dei dati possono modellare e progettare una struttura per archiviare i dati di un'applicazione in modo tale che il livello del database dell'applicazione funzioni con la massima efficienza.

In questo contesto, il modello dei dati si riferisce all'insieme di relazioni ed entità concettuali specifiche del caso d'uso aziendale rappresentato dai dati. Ad esempio, nel caso dei dati bancari al dettaglio, ciò può includere transazioni finanziarie e informazioni sui conti di risparmio dei clienti.

Poiché la maggior parte dei siti Web e delle applicazioni software si affidano all’archiviazione dei dati per funzionare in modo efficiente, la normalizzazione del database rimane un passaggio cruciale nella gestione dei dati.

Vale la pena notare che esiste anche una sesta forma normale (6NF). Detto questo, 6NF non è ancora standardizzato quindi non l'ho incluso in questa definizione.

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Il processo di normalizzazione del database è un passaggio fondamentale nella gestione del nostro database per molte ragioni. La normalizzazione del database ci aiuta a:

Le anomalie del database sono errori che si verificano durante la modifica dei dati, come l'inserimento, l'aggiornamento o l'eliminazione di valori o attributi di dati specifici. Queste modifiche possono portare a dati errati o mancanti. La normalizzazione dei dati può evitare che il database soffra di questi problemi durante le operazioni quotidiane.

Le dipendenze funzionali sono relazioni tra gli attributi del database, che sono le entità concettuali e fisiche rappresentate dai dati. L'attributo di un cliente potrebbe essere il numero di telefono o l'indirizzo di casa.

Ecco come funziona: un attributo (A) dipende funzionalmente da un altro attributo (B) quando, conoscendo il valore di B, è possibile determinare in modo univoco il valore di A. Questo processo non funziona al contrario. In altre parole, le dipendenze funzionali rappresentano le relazioni tra i dati. Questi sono meglio organizzati o gestiti attraverso la normalizzazione, un processo che dimostrerò di seguito.

Nella progettazione del database, vogliamo evitare che molte parti del database (e dei suoi dati) dipendano da diverse altre parti del database. In altre parole, vogliamo evitare un sistema strettamente vincolato.

In un sistema strettamente accoppiato, una parte del sistema può rompersi o smettere di funzionare, causando così la rottura di molte altre parti, con un effetto negativo sulle prestazioni del database.

La normalizzazione aiuta gli amministratori di database a realizzare un sistema ad accoppiamento flessibile, più modulare e meno interdipendente. Questo accoppiamento allentato aiuta nella diagnostica operativa e nell'analisi delle cause profonde dei problemi quando inevitabilmente si verificano.

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Nella gestione dei database, le ridondanze si riferiscono principalmente alla presenza di dati duplicati nel sistema, che possiamo evitare attraverso la normalizzazione. Evitare dati duplicati è importante poiché può farci risparmiare denaro aggiuntivo e risorse di archiviazione necessarie per mantenerli, oltre al rischio di dover aggiornare/mantenere la coerenza dei dati in più punti invece di semplificare il modello dati.

Un effetto collaterale positivo di tutto quanto sopra è l'evitamento di bug, problemi di sistema e, in ultima analisi, anche potenziali tempi di inattività dell'applicazione software. I tempi di inattività del sistema possono verificarsi a causa di errori a livello di database se i dati non vengono normalizzati correttamente. Questo aspetto collega direttamente la corretta gestione e archiviazione dei dati applicativi nei sistemi back-end con l'esperienza del cliente sul front-end e, in definitiva, con il successo di mercato dell'azienda proprietaria dell'applicazione.

Un database normalizzato aiuta anche a ottenere miglioramenti in termini di efficienza. Ad esempio, il tuo sistema potrebbe dover eseguire un insieme più piccolo di operazioni per modellare, servire ed elaborare i dati per i clienti. Un insieme più piccolo di operazioni dovuto a dati ben normalizzati richiede anche meno potenza di calcolo, portando così a risparmi sui costi dell'infrastruttura software (o stack) su cui viene eseguita l'applicazione del database. Per questo motivo la normalizzazione del database è direttamente legata anche al risparmio sui costi operativi.