Normalization (นอร์มัลไลเซชัน) ลดปัญหาการซ้ำซ้อนของข้อมูลในฐานข้อมูล

แนะนำ สอบถาม ภาษา C สำหรับผู้เริ่มต้น ภาษา Java ภาษา Python

Moderator: mindphp, ผู้ดูแลกระดาน

bom_002
PHP Super Member
PHP Super Member
โพสต์: 357
ลงทะเบียนเมื่อ: 06/03/2017 10:51 am

Normalization (นอร์มัลไลเซชัน) ลดปัญหาการซ้ำซ้อนของข้อมูลในฐานข้อมูล

โพสต์โดย bom_002 » 08/03/2017 2:55 pm

การทำ Normalization (นอร์มัลไลเซชัน) เป็นวิธีการในการกำหนด Attribute (แอตทริบิวต์) ให้กับแต่ละ Entity (เอนทิตี) เพื่อให้ได้โครงสร้างของตารางที่ดี สามารถควบคุมความซ้ำซ้อนของข้อมูลหลีกเลี่ยงความผิดปกติของข้อมูล

การทำนอร์มัลไลเซชัน จะประกอบด้วยนอร์มัลฟอร์ม (Normal Form) แบบต่าง ๆ ที่มีเงื่อนไขของการทำให้อยู่ในรูปของนอร์มัลฟอร์มที่แตกต่างกันไป ขึ้นอยู่กับผู้ออกแบบฐานข้อมูลว่า ต้องการลดความซ้ำซ้อนในฐานข้อมูลให้อยู่ในระดับใด ซึ่งประกอบด้วยนอร์มัลฟอร์มแบบต่าง ๆ ดังต่อไปนี้

– นอร์มัลฟอร์มที่ 1 (First Normal Form : 1NF)
– นอร์มัลฟอร์มที่ 2 (Second Normal Form : 2NF)
– นอร์มัลฟอร์มที่ 3 (Third Normal Form : 3NF)
– บอยซ์คอดด์นอร์มัลฟอร์ม (Boyce-Codd Normal Form : BCNF)
– นอร์มัลฟอร์มที่ 4 (Fourth Normal Form : 4NF)
– นอร์มัลฟอร์มที่ 5 (Fifth Normal Form : 5NF)

สรุป Normalization คือ กระบวนที่ดำเนินการอย่างเป็นลำดับ เพื่อลดปัญหาการซ้ำซ้อนของข้อมูล
ในการใช้งานจริง ๆ แล้วเราใช้แค่ 3NF ก้อเพียงพอ เพราะ BCNF, 4NF และ5NF เป็นฐานข้อมูลที่ไม่ค่อยมีโอกาสพบหรือพบน้อยมาก ในชีวิตประจำวันเพียงแค่ 0.01% ดังนั้นเราควรเริ่มศึกษาเพียงแค่ 1-3NF ก็น่าจะเพียงพอ

การแปลงให้อยู่ในรูปนอร์มัลฟอร์มที่ 1 (First Normal Form : 1NF)
ทุก ๆ field ในแต่ละ record จะเป็น single value นั่นคือ ในตารางหนึ่ง ๆ จะไม่มี
ค่าของกลุ่มข้อมูลที่ซํ้ากัน (Repeating Group) ตัวอย่างเช่น ตารางดังต่อไปนี้
n1.png
n1.png (10.56 KiB) เปิดดู 65 ครั้ง

สรุป คือ นอร์มัลไลเซชันระดับที่ 1 (First normal form : 1NF) เป็น การขจัดแอตตริบิว หรือกลุ่ม
แอตตริบิวที่ซํ้ากันไปอยู่ในเอนทิตีลูก เพื่อแต่ละรายการในเอนทิตี ไม่มีค่าของแอตตริบิวหรือค่าของกลุ่ม
แอตตริบิวที่ซํ้ากัน
n2.png
n2.png (9.4 KiB) เปิดดู 65 ครั้ง

สำหรับ 1NF จะมีข้อเสียในการแก้ไข การลบ และการเพิ่มข้อมูล ดังนี้
1) การแก้ไขข้อมูล (Update) เนื่องจากมีข้อมูลอยู่หลาย tuples จะต้องแก้ไขทุก tuples นั่นคือต้องมีการ
แก้ไขข้อมูลมากกว่าหนึ่งแห่ง
2) การลบข้อมูล (Delete) ถ้าต้องการลบข้อมูลบางส่วนออกไป จะทำ ให้ลบข้อมูลอื่นออกไปด้วยโดยไม่ตั้งใจ
3) การเพิ่มข้อมูล (Insert) อาจจะทำ ให้ไม่สามารถเพิ่มข้อมูลบางอย่างไม่ได้ หรือเพิ่มแล้วขัดแย้งกับข้อมูลเดิม

การแปลงให้อยู่ในรูปนอร์มัลฟอร์มที่ 2 (Second Normal Form : 2NF)
1) ฟังก์ชันนัลดีเพนเดนซี (Functional Dependency: FD)
ในการทำนอร์มัลไลเซชัน จะต้องมีความเข้าใจหลักการของฟังก์ชันดีเพนเดนซี (Function Dependency : FD) เสียก่อน โดยมีคำจำกัดความคือ B ขึ้นอยู่กับ A ถ้าทราบค่าของ A ก็จะทำให้รู้ค่าของ B ได้

ฟังก์ชันนัลดีเพนเดนซี สามารถแสดงด้วยการใช้เครื่องหมายลูกศร ( ->) ตัวอย่างเช่น A->B แสดง B เป็นฟังก์ชันนัลดีเพนเดนต์กับ A กล่าวคือ ถ้ารู้ค่า A ก็จะทำให้ทราบค่าของ B ด้วย ทุกค่าของ A ที่มีค่าเท่ากัน จะได้ค่า เท่ากันเสมอ

2) พาเชียลดีเพนเดนซี (Partial Dependency)
พาร์เชียลดีเพนเดนซี หมายถึง การที่มีแอตทริบิวต์บางแอตทริบิวต์ ที่ขึ้นอยู่กับเพียงบางส่วนของคีย์หลักเท่านั้น ตัวอย่างเช่น จากตารางในภาพข้างล่าง แอตทริบิวต์ชื่อพนักงานจะขึ้นอยู่กับคีย์รหัสพนักงาน ในขณะที่แอตทริบิวต์ชื่อแผนก จะขึ้นอยู่กับคีย์รหัสแผนก จะเห็นว่า ข้อมูลที่อยู่ในรีเลชันเดียวกัน แต่ไม่ได้ขึ้นอยู่กับคีย์ใดคียหนึ่งทั้งหมด แต่จะขึ้นอยู่กับคีย์ใดคีย์หนึ่งเพียงบางส่วนเท่านั้น
n3.png
n3.png (7.88 KiB) เปิดดู 65 ครั้ง

นิยามของนอร์มัลฟอร์มที่ 2
รีเลชันจะอยู่ในรูปของนอร์มัลฟอร์มที่ 2 ก็ต่อเมื่อมีคุณสมบัติตามเงื่อนไขดังต่อไปนี้
1. รีเลชันนั้นเป็นนอร์มัลฟอร์มที่ 1 อยู่แล้ว
2. รีเลชันนั้นไม่มีพาร์เชียลดีเพนเดนซี

ตัวอย่างรีเลชันพนักงานในแผนกในภาพข้างบน เมื่อทำการแตกออกเป็นรีเลชันย่อยที่ไม่มีพาร์เชียลดีเพนเดนซีแล้ว จะได้เป็นรีเลชันสองรีเลชัน คือ รีเลชันพนักงานและ รีเลชันแผนก ซึ่งอยู่ในรูปของนอร์มัลฟอร์มที่ 2 แล้ว ดังภาพข้างล่าง
n4.png
รีเลชันที่อยู่ในรูปนอร์มัลฟอร์มที่ 2 แล้ว
n4.png (9.37 KiB) เปิดดู 65 ครั้ง


การแปลงให้อยู่ในรูปนอร์มัลฟอร์มที่ 3 (Third Normal Form : 3NF)
ในหนึ่งรีเลชันจะประกอบคีย์แอตทริบิวต์และนอนคีย์แอตทริบิวต์ คีย์แอตทริบิวต์จะต้องเป็นตัวกำหนดความหมายหรือการมีอยู่ของแอตทริบิวต์อื่น ๆ ที่อยู่ในรีเลชันเสมอ

1) ทรานซิทีฟดีเพนเดนซี (Transitive Dependency)
ทรานซิทีฟดีเพนเดนซี หมายถึง การที่มีฟังก์ชันนัลดีเพนเดนซี ระหว่างแอตทริบิวต์ที่ไม่ได้เป็นส่วนของคีย์ใด ๆ แต่มีแอตทริบิวต์อื่น ๆ มาขึ้นกับแอตทริบิวต์นั้นตัวอย่างเช่น จากตารางในภาพข้างล่าง แอตทริบิวต์ชื่อพนักงาน และรหัสตำแหน่งงานจะขึ้นอยู่กับคีย์รหัสพนักงาน ในขณะที่แอตทริบิวต์ค่าแรงต่อชั่วโมของพนักงาน จะขึ้นอยู่กับแอตทริบิวต์รหัสตำแหน่งงานซึ่งไม่ใช่คีย์อีกต่อหนึ่งทำให้มีทรานซิทีฟดีเพนเดนซีเกิดขึ้นในรีเลชันนี้
n6.png
n6.png (6.63 KiB) เปิดดู 65 ครั้ง

2) นิยามของนอร์มัลฟอร์มที่ 3
รีเลชันจะอยู่ในรูปของนอร์มัลฟอร์มที่ 3 ก็ต่อเมื่อมีคุณสมบัติตามเงื่อนไขดังต่อไปนี้
1. รีเลชันนั้นเป็นนอร์มัลฟอร์มที่ 2 อยู่แล้ว
2. รีเลชันนั้นไม่มีทรานซิทีฟดีเพนเดนซี

ตัวอย่างรีเลชัน การทำงานของพนักงาน ในภาพข้างบน เมื่อทำการแตกออกเป็นรีเลชันย่อยที่ไม่มีทรานซิทีฟดีเพนเดนซีแล้ว จะได้เป็นรีเลชันสองรีเลชัน คือรีเลชันพนักงาน และรีเลชันตำแหน่งงาน ซึ่งอยู่ในรูปของนอร์มัลฟอร์มที่ 3 แล้ว ดังภาพข้างล่าง
n15.png
n15.png (7.75 KiB) เปิดดู 65 ครั้ง

รีเรชั่นที่อยู่ในรูปนอร์มัลฟอร์มที่ 3 แล้ว

การแปลงให้อยู่ในรูปบอยซ์คอดด์นอร์มัลฟอร์ม (Boyce-Codd Normal Form : BCNF)

ในหนึ่งรีเลชันอาจจะประกอบด้วยหลายแคนดิเดตคีย์ (Candidate Key) ทุกแอตทริบิวต์ในรีเลชันจะต้องขึ้นอยู่กับแคนดิเดตคีย์เสมอ เราสามารถกำหนดนิยามของรีเลชันที่อยู่ในรูปของบอยซ์คอดด์นอร์มัลฟอร์ม ก็ต่อเมื่อรีเลชันมีคุณสมบัติตามเงื่อนไขดังต่อไปนี้
1. รีเลชันนั้นเป็นนอร์มัลฟอร์มที่ 3 อยู่แล้ว
2. ทุกแอตทริบิวต์ในรีเลชันจะต้องขึ้นกับแคนดิเดตคีย์

รีเลชันจะอยู่ในรูปบอยซ์คอดด์นอร์มัลฟอร์ม ถ้าทุกแอตทริบิวต์ขึ้นอยู่กับแคนดิเดตคีย์ (Candidate Key) ดังนั้นถ้าใน 1 รีเลชันมีแคนดิเดตคีย์เพียงตัวเดียวแล้ว นอร์มัลฟอร์มที่ 3 และบอยซ์คอดด์นอร์มัลฟอร์ม จะเหมือนกัน โอกาสที่คุณสมบัติของบอยซ์คอดด์นอร์มัลฟอร์มจะถูกละเมิดนั้น เกิดขึ้นได้น้อย และจะเกิดได้กับรีเลชันที่มีแคนดิเดตคีย์มากกว่าหนึ่งเท่านั้น ดังตัวอย่างในภาพข้างล่าง รีเลชันการลงทะเบียนเรียน รีเลชันดังกล่าวอยู่ในรูปนอร์มัลฟอร์มที่ 3 แล้ว แต่ก็ยังมีบางส่วนมีปัญหาอยู่ ตรงจุดที่แอตทริบิวต์รหัสวิชาเรียน และผลการเรียนขึ้นอยู่กับคีย์นักศึกษา และคีย์ผู้สอน แต่ในขณะเดียวกันรหัสผู้สอนก็ขึ้นอยู่กับรหัสวิชาเรียน ทำให้ถ้าต้องการเปลี่ยนแปลงผู้สอนในวิชา 301 จะต้องมีการเปลี่ยนแปลงถึง 2 ทัปเพิล ซึ่งผลลัพธ์ที่ได้อาจจะทำให้เกิดความผิดพลาดหากทำการแก้ไขไม่ครบถ้วน และถ้านักศึกษารหัส 135 ถอนการลงทะเบียนวิชา 280 ข้อมูลของผู้ที่สอนวิชานี้จะหายไปจากระบบเลย ถ้าเราลบข้อมูลนี้
n9.png
n9.png (8.96 KiB) เปิดดู 65 ครั้ง

เราสามารถทำการแตกตารางออกมาให้อยู่ในรูปของบอยซ์คอดด์นอร์มัลฟอร์มได้ โดยการแยกแอตทริบิวต์รหัสวิชาเรียนและรหัสผู้สอนซึ่งขึ้นอยู่กับแอตทริบิวต์รหัสวิชาเรียน ออกมาเป็นอีกหนึ่งรีเลชัน และแยกแอตทริบิวต์ รหัสนักศึกษา รหัสผู้สอน และผลการเรียนออกมาเป็นอีกหนึ่งรีเลชัน ดังแสดงในภาพข้างล่าง
n10.png
n10.png (11.63 KiB) เปิดดู 65 ครั้ง


การแปลงให้อยู่ในรูปนอร์มัลฟอร์มที่ 4 (Fourth Normal Form : 4NF)
ในขณะที่การทำให้อยู่ในรูปของนอร์มัลฟอร์มต่าง ๆ ที่ผ่านมา จะเกี่ยวข้องกับการขึ้นตรงต่อกันของข้อมูลในแต่ละแอตทริบิวต์หรือฟังก์ชันนัลดีเพนเดนซี แต่การทำให้อยู่ในรูปของนอร์มัลฟอร์มที่ 4 จะเกี่ยวข้องกับรูปแบบของการขึ้นตรงต่อกันของข้อมูลในระดับที่ซับซ้อนกว่า

1) มัลติแวลูดีเพนเดนซี (Multivalued Dependency)
ถ้าแต่ละแอตทริบิวต์ในหนึ่งรีเลชัน แบ่งออกเป็นกลุ่มของข้อมูลอิสระ เช่นแอตทริบิวต์ X, Y และ Z แบ่งออกเป็นกลุ่มข้อมูลของ X, Y และ Z ที่เป็นอิสระต่อกัน มัลติแวลลูดีเพนเดนซี X –>> Y หมายถึงว่าค่า X หนึ่งค่าสามารถที่จะบอกค่า Y ได้หลาย ๆ (X Multi-Determinse Y) ไม่ว่า Z จะมีค่าเป็นอะไรก็ตาม

ตัวอย่างตาราง
n12.png
n12.png (5.37 KiB) เปิดดู 65 ครั้ง

2)นิยามของนอร์มัลฟอร์มที่ 4
รีเลชันจะอยู่ในรูปของนอร์มัลฟอร์มที่ 4 ก็ต่อเมื่อมีคุณสมบัติตามเงื่อนไขดังต่อไปนี้
1. รีเลชันนั้นเป็นบอยซ์คอดด์นอร์มัลฟอร์มอยู่แล้ว
2. รีเลชันนั้นไม่มีทริเวียลมัลติแวลูดีเพนเดนซี

จากรีเลชันในภาพข้างบน เราสามารถขจัดทริเวียลมัลติแวลูดีเพนเดนซี โดยการแตกรีเลชันดังกล่าวออกเป็นรีเลชันย่อย 2 รีเลชัน ซึ่งจะทำให้ทั้งสองรีเลชันอยู่ในรูปของนอร์มัลฟอร์มที่ 4 ดังภาพข้างล่าง
n14.png
n14.png (7.87 KiB) เปิดดู 65 ครั้ง


การแปลงให้อยู่ในรูปนอร์มัลฟอร์มที่ 5 (Fifth Normal Form : 5NF)
การแปลงให้อยู่ในรูปของนอร์มัลฟอร์มที่ 5 จะพิจารณาถึงการขึ้นต่อกันของข้อมูลในการแยกข้อมูลในรีเลชันออกเป็นรีเลชันย่อย และประกอบรีเลชันย่อยกลับเป็นรีเลชันใหญ่เช่นเดิม ซึ่งเป็นการตรวจสอบว่าเมื่อรวมกันใหม่ด้วยวิธีการจอยน์แล้ว จะได้รีเลชันกลับมาเหมือนเดิมทุกประการหรือไม่

1) จอยน์ดีเพนเดนซี (Join Dependency)
ในการแยกรีเลชันออกเป็นส่วนย่อย (Decomposition) R1, R2, R3, Rn มีคุณสมบัติจอยน์ดีเพนเดนซี ก็ต่อเมื่อ R1 JOIN R2 JOIN R3 … JOIN Rn = R นั่นคือเมื่อเอารีเลชันย่อยมารวมกันก็ต้องได้รีเลชันเดิม ที่ไม่มีข้อมูลสูญหาย และไม่มีทัปเพิลที่เกินมา ที่เรียกว่า สพิวเรียสทัปเพิล (Spurious Tuple)

2) นิยามของ 5NF รีเลชันจะเป็น 5NF ถ้า
1. รีเลชันนั้นเป็นนอร์มัลฟอร์มที่ 4 อยู่แล้ว
2. การแบ่งแยกรีเลชันมีคุณสมบัติจอยน์ดีเพนเดนซี

จากตัวอย่างในภาพข้างล่าง รีเลชัน วิชาเรียนประจำภาคอยู่ในรูปของนอร์มัลฟอร์มที่ 4 แล้ว เนื่องจากแอตทริบิวต์ภาคการศึกษาเป็นตัวกำหนดแอตทริบิวต์รหัสวิชาหลาย ค่าในขณะที่แอตทริบิวต์รหัสวิชา ก็เป็นตัวกำหนดแอตทริบิวต์รหัสชั้นเรียนหลายค่า รีเลชันนี้จึงไม่มีทริเวียลมัลติแวลูดีเพนเดนซี ต่อไปเราจึงทำการทดสอบคุณสมบัตินอร์มัลฟอร์มที่ 5 ของรีเลชันวิชาเรียนประจำภาค โดยเมื่อนำรีเลชันดังกล่าวมาทำการแตกย่อยออกเป็นสามรีเลชันคือ รีเลชันภาคการศึกษา รีเลชันวิชาเรียนของชั้นเรียน และ รีเลชันชั้นเรียนประจำภาค และทำการจอยน์ทั้งสามรีเลชันรวมกลับเป็นหนึ่งรีเลชันอีกครั้ง จะได้จำนวนข้อมูลเท่ากันกับรีเลชันก่อนที่จะมีแตกเป็นรีเลชันย่อยทุกประการ ซึ่งก็คือรีเลชันดังกล่าวมีคุณสมบัติจอยน์ดีเพนเดนซีและอยู่ในรูปของนอร์มัลฟอร์มที่ 5 แล้ว
n16.png
สามารถแยกออกได้เป็นสามตาราง ด้านล่าง
n16.png (6.94 KiB) เปิดดู 65 ครั้ง

สามารถแยกออกได้เป็นสามตาราง
n17.png
n17.png (13.15 KiB) เปิดดู 65 ครั้ง

ทำการจอยน์ทั้งสามรีเลชันรวมกลับเป็นหนึ่งรีเลชันเหมือนตารางด้านบนเหมือนเดิม
...

  • Similar Topics
    ตอบกลับ
    แสดง
    โพสต์ล่าสุด

ย้อนกลับไปยัง

ผู้ใช้งานขณะนี้

กำลังดูบอร์ดนี้: 3 และ บุคคลทั่วไป 0 ท่าน