ノーマライズと正規化とは？データ処理の基本概念をわかりやすく解説
はじめに
データ処理の分野に携わる方であれば、ノーマライズと正規化という用語を耳にしたことがあるでしょう。これらはデータ処理の基本概念であり、正しく理解していることは非常に重要です。本記事では、ノーマライズと正規化についてわかりやすく解説します。
ノーマライズとは？
ノーマライズとは、データベースの設計において、重複したデータを排除し、テーブル間の依存関係を最適化するための手法です。例えば、顧客テーブルには顧客の名前や住所、電話番号などが格納されているかと思いますが、同じ顧客からの複数の注文がある場合、その重複したデータを排除し、注文テーブルとの依存関係を最適化することができます。
また、ノーマライズはデータの一貫性を保つためにも有効です。例えば、顧客が退会した場合は、その顧客に関するすべてのデータを削除する必要があります。ノーマライズされたデータベースでは、このような変更がすべてのテーブルに反映されるため、データの一貫性を保つことができます。
正規化とは？
正規化とは、ノーマライズと同じくデータベースの設計において、重複したデータを排除し、テーブル間の依存関係を最適化するための手法です。ただし、より厳密なルールに従い、テーブル間の依存関係を最適化します。具体的には、以下の3つの正規形があります。
1. 第一正規形（1NF）
テーブル内のすべてのフィールドが、単一の原子値か、繰り返しグループ（リストや配列のような複数の値を持つフィールド）であること。
2. 第二正規形（2NF）
テーブル内のすべての非キー属性が、キー属性に完全に依存していること。
3. 第三正規形（3NF）
テーブル内のすべての非キー属性が、直接キー属性に依存していること。つまり、非キー属性同士の従属関係が排除されていること。
正規化は、より効率的なデータ処理を実現するために必要な手法です。ただし、過度の正規化はパフォーマンスを低下させる場合もあるため、適切なレベルでの正規化が求められます。
まとめ
ノーマライズと正規化は、データベースの設計において重要な概念です。適切に使用することで、データの一貫性を保ち、効率的なデータ処理を実現することができます。正規化は、より厳密なルールに従い、テーブル間の依存関係を最適化します。ただし、過度の正規化はパフォーマンスを低下させる場合があるため、適切なレベルでの正規化が求められます。データ処理の分野に携わる方は、ぜひこの概念をマスターしてください。