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データの正規化

事業所の住所といったデータが変更になった場合にテーブルだけが作成されている場合，該当する全てのデータを同じように変更する必要がある．

これは複数回の単純な繰り返し作業を要求することになり，意図的ではないにせよ修正の誤りを引き起こす危険性が増加する．

もし，一部のデータに直し忘れなどが生じた場合には一貫性がなくなってしまい「更新不整合」と呼ばれる問題が生じることになる．

また，リレーショナルデータベースではテーブルの構築が容易で様々な形態が許されるが故に，時として冗長なデータ構造を持ってしまう可能性がある．

とくにパーソナルコンピュータなどで利用されるカード型と呼ばれるようなデータベースシステムを利用してきたユーザーが設計したデータベース構造において，このようなケースがしばしば見受けられる．

冗長なデータ構造は，無駄なディスク領域を使用することにもなり，決して望ましいことではない．

さらに，一つのテーブルには関連性の強いデータを集める方がデータへのアクセスが容易になる．

このため，リレーショナルデータベース内のデータ構造については「正規化(Normalize)」と呼ばれるプロセスが考えられており，理論的には第１〜５正規化の５種類が考えられているが，事実上は以下に示した第１〜３正規化の３種類を実現すればよいと考えて問題ない．

つまり，正規化とは「データの重複をなくし，理解しやすく，更新や削除を容易に行えるデータ構造にすること」と言うことができる．

各段階の正規化を完了したものを「正規形(Normal Form）」と呼ぶ．

ただし，一般的に正規化を行うことによりテーブルの追加が必要となることが多く，正規化をどこまでのレベルで行うかについては，アプリケーションで発生する可能性のある問題点を考慮した上で個別に判断する必要がある．

とくに第３正規形については理論上望ましいとしても，あまりに多くのテーブルを作成するとパフォーマンス低下に繋がる可能性があるため，常に実用性があるとは限らない．

このような意味からも第４正規形，第５正規形については実用上ほとんど考慮する必要がないと言える．

正規化の手順を理論だけで説明することは不可能ではないが，なかなか実感として理解しがたい．

そこで，表を作成する場合に一般的に見受けられる，社員の所属と担当製品の一覧をデータベース化する過程を通じて，データの正規化を考えてみるとよい．

データの正規化とは、リレーショナルデータベースにおける重要なプロセスであり、データの重複をなくし、理解しやすく、また更新や削除を容易に行えるデータ構造を構築することを指します。データベースでは、住所や連絡先情報のように変更されやすいデータが含まれることが多く、これを適切に管理しないと多くの問題が発生します。たとえば、同じデータが複数の場所に保存されている場合、変更時にすべての箇所を正確に修正する必要があり、修正漏れや誤りが発生するリスクが高まります。これにより、データの一貫性が失われ、「更新不整合」と呼ばれる問題が生じることがあります。更新不整合は、特に大規模なデータベースや頻繁に更新が必要な情報を管理する場合に深刻な影響を及ぼします。このような問題を回避するため、リレーショナルデータベースでは正規化が求められます。正規化の目的は、データの冗長性を排除することです。冗長性が存在すると、同じデータが無駄に複数回保存されることでディスク容量が浪費されるだけでなく、データへのアクセス速度が低下する可能性があります。これに加え、データ構造が複雑になることで、システムの管理が困難になり、さらなるエラーを引き起こす要因となります。リレーショナルデータベースでは、特にカード型データベースを使用してきたユーザーが設計した構造において、冗長なデータ構造が見られることがよくあります。カード型データベースは直感的で扱いやすいものの、複雑なデータ関係を処理するには適していないことが多く、正規化の必要性が高まる場合があります。正規化のプロセスは、一般的に第1〜第3正規化までを実施することが推奨されています。第4正規形および第5正規形も理論上存在しますが、実用性を考慮すると、ほとんどの場合これらを実施する必要はありません。正規化はデータの構造を整理し、一つのテーブルに関連性の強いデータをまとめることを基本とします。これにより、データのアクセス効率が向上し、管理が容易になります。例えば、社員の所属部署と担当製品の情報を管理する場合、これらを同じテーブルに格納するとデータの重複や整合性の問題が生じる可能性があります。しかし、正規化を行い、部署情報と製品情報を別々のテーブルに分けて関連付けることで、これらの問題を解消できます。このようなデータ構造の改善は、特に企業のように大量のデータを扱う環境で効果を発揮します。ただし、正規化にはデメリットも存在します。一つのデータを複数のテーブルに分割することで、データの更新や取得にかかる時間が増加する場合があります。特に、第3正規形以上を適用する際には、テーブルの数が増加することが多く、クエリの複雑さが増し、データベースのパフォーマンスに影響を及ぼす可能性があります。このため、正規化のレベルは慎重に判断する必要があり、実用性と効率性のバランスを考慮した最適な設計が求められます。また、正規化の概念を理論的に説明することは可能ですが、実際のデータベース設計に適用する際には、具体的な例を通じて理解することが重要です。社員と所属部署、担当製品の情報をデータベース化するプロセスは、正規化を理解するための典型的な事例です。このように、正規化の実践を通じて得られる知見は、より効率的で効果的なデータ管理を可能にします。結論として、データの正規化はデータベース管理において欠かせないプロセスであり、適切なレベルで実施することで、データの一貫性と効率性を維持し、長期的な運用の安定性を確保することができます。