Меню

2NF вторая нормальная форма правила



Описание основ нормализации базы данных

Office 365 ProPlus переименован в Майкрософт 365 корпоративные приложения. Для получения дополнительной информации об этом изменении прочитайте этот блог.

Исходный номер КБ: 283878

В этой статье объясняется терминология нормализации баз данных для начинающих. Базовое понимание этой терминологии полезно при обсуждении разработки реляционной базы данных.

Описание нормализации

Нормализация — это процесс организации данных в базе данных. Это включает создание таблиц и установление связей между этими таблицами в соответствии с правилами, предназначенными как для защиты данных, так и для того, чтобы сделать базу данных более гибкой за счет устранения избыточности и непоследовательной зависимости.

Избыточные данные пустая трата дискового пространства и создает проблемы с обслуживанием. Если данные, которые существуют в нескольких местах, должны быть изменены, данные должны быть изменены точно так же во всех расположениях. Изменение адреса клиента гораздо проще реализовать, если эти данные хранятся только в таблице Клиентов и нигде в базе данных.

Что такое «непоследовательная зависимость»? Хотя пользователю интуитивно понятно искать в таблице Клиенты адрес конкретного клиента, не имеет смысла искать там зарплату сотрудника, который вызывает этого клиента. Заработная плата сотрудника связана с сотрудником или зависит от него, и поэтому его следует перенаселять в таблицу «Сотрудники». Несовместимые зависимости могут затруднить доступ к данным, так как путь к поиску данных может быть пропущен или нарушен.

Существует несколько правил нормализации базы данных. Каждое правило называется «нормальной формой». Если первое правило соблюдается, база данных, как сообщается, находится в «первой нормальной форме». Если соблюдаются первые три правила, база данных рассматривается как «третья нормальная форма». Хотя возможны другие уровни нормализации, третья нормальная форма считается наивысшим уровнем, необходимым для большинства приложений.

Как и во многих формальных правилах и спецификациях, сценарии реального мира не всегда позволяют обеспечить идеальное соответствие требованиям. Как правило, для нормализации требуются дополнительные таблицы, и некоторые клиенты считают это громоздким. Если вы решите нарушить одно из первых трех правил нормализации, убедитесь, что ваше приложение предвосхищает возможные проблемы, такие как избыточные данные и несовместимые зависимости.

Ниже описаны примеры.

Первая нормальная форма

  • Исключить повторяющие группы в отдельных таблицах.
  • Создайте отдельную таблицу для каждого набора связанных данных.
  • Определите каждый набор связанных данных с помощью основного ключа.

Не используйте несколько полей в одной таблице для хранения аналогичных данных. Например, для отслеживания элемента инвентаризации, который может приходить из двух возможных источников, запись инвентаризации может содержать поля для кода поставщика 1 и кода поставщика 2.

Что происходит при добавлении третьего поставщика? Добавление поля не является ответом; она требует изменений программы и таблицы и не позволяет плавно разместить динамическое число поставщиков. Вместо этого поместите всю информацию поставщика в отдельную таблицу под названием Поставщики, а затем увязыв инвентаризацию с поставщиками с ключом номера элемента, или поставщики для инвентаризации с ключом кода поставщика.

Вторая нормальная форма

  • Создайте отдельные таблицы для наборов значений, применимых к нескольким записям.
  • Соотносим эти таблицы с иностранным ключом.

Записи не должны зависеть от чего-либо, кроме основного ключа таблицы (сложный ключ, если это необходимо). Например, рассмотрим адрес клиента в системе учета. Адрес необходим в таблице Клиенты, а также таблицами «Заказы», «Доставка», «Счета-фактуры», «Отчеты о счетах» и «Коллекции». Вместо того, чтобы хранить адрес клиента как отдельную запись в каждой из этих таблиц, храните его в одном месте, в таблице Клиенты или в отдельной таблице Адресов.

Третья нормальная форма

  • Устранение полей, которые не зависят от ключа.

Значения в записи, которая не входит в ключ этой записи, не относятся к таблице. В общем, в любое время содержимое группы полей может применяться к более чем одной записи в таблице, рассмотрите возможность размещения этих полей в отдельной таблице.

Например, в таблице набора сотрудников может быть включено имя и адрес университета кандидата. Но для групповой рассылки необходим полный список университетов. Если сведения о университетах хранятся в таблице Candidates, нет возможности перечислять университеты без текущих кандидатов. Создайте отдельную таблицу университетов и привяжете ее к таблице Кандидаты с ключом кода университета.

ИСКЛЮЧЕНИЕ: применение третьей обычной формы, хотя теоретически желательно, не всегда является практическим. Если у вас есть таблица Клиентов и вы хотите устранить все возможные зависимости между полями, необходимо создать отдельные таблицы для городов, почтовых индексов, представителей продаж, классов клиентов и любого другого фактора, который может быть дублирован в нескольких записях. В теории, нормализация стоит очистки. Однако многие небольшие таблицы могут ухудшать производительность или превышать возможности открытого файла и памяти.

Возможно, более целесообразно применять третью нормальную форму только к данным, которые часто меняются. Если остаются некоторые зависимые поля, спроектировать приложение, чтобы потребовать от пользователя проверить все связанные поля при их смене.

Другие формы нормализации

Четвертая нормальная форма, также называемая «Обычная форма Бойс Кодд» (BCNF), и пятая нормальная форма существуют, но редко рассматриваются в практическом дизайне. Игнорирование этих правил может привести к менее совершенному дизайну базы данных, но не должно влиять на функциональные возможности.

Нормализация таблицы примеров

Эти действия демонстрируют процесс нормализации фиктивной студенческой таблицы.

Student # Советник Adv-Room Класс 1 Class2 Class3
1022 Джонс 412 101-07 143-01 159-02
4123 Smith 216 101-07 143-01 179-04

Первая нормальная форма: нет повторяюющихся групп

Таблицы должны иметь только два измерения. Так как у одного учащегося несколько классов, эти классы должны быть указаны в отдельной таблице. Поля Class1, Class2 и Class3 в вышеуказанных записях указывают на проблемы с дизайном.

Таблицы часто используют третье измерение, но таблицы не должны. Другой способ взглянуть на эту проблему — это отношение между одним и большим количеством, не помещая одну сторону и множество сторон в одну таблицу. Вместо этого создайте другую таблицу в первой обычной форме, устранив группу повторяющихся (Класс#), как показано ниже:

Student # Советник Adv-Room Класс #
1022 Джонс 412 101-07
1022 Джонс 412 143-01
1022 Джонс 412 159-02
4123 Smith 216 101-07
4123 Smith 216 143-01
4123 Smith 216 179-04

Вторая нормальная форма: устранение избыточных данных

Обратите внимание на несколько значений Класса#для каждого значения Student# в вышеуказанной таблице. Класс# функционально не зависит от student# (основной ключ), поэтому эта связь не находится во второй нормальной форме.

В следующих таблицах демонстрируется вторая нормальная форма:

Student # Советник Adv-Room
1022 Джонс 412
4123 Smith 216
Student # Класс #
1022 101-07
1022 143-01
1022 159-02
4123 101-07
4123 143-01
4123 179-04

Третья нормальная форма: устранение данных, не зависящих от ключа

В последнем примере Adv-Room (номер офиса советника) функционально зависит от атрибута Advisor. Решение заключается в том, чтобы переместить этот атрибут из таблицы Студенты в таблицу факультета, как показано ниже:

Источник

4) Нормализация

Что такое нормализация?

НОРМАЛИЗАЦИЯ — это метод проектирования базы данных, который организует таблицы таким образом, чтобы уменьшить избыточность и зависимость данных. Нормализация делит большие таблицы на меньшие таблицы и связывает их, используя отношения. Целью нормализации является устранение избыточных (бесполезных) данных и обеспечение логического хранения данных.

Изобретатель реляционной модели Эдгар Кодд предложил теорию нормализации с введением первой нормальной формы, и он продолжил расширять теорию второй и третьей нормальной формой. Позже он присоединился к Раймонду Ф. Бойсу для разработки теории нормальной формы Бойса-Кодда.

В этом уроке вы узнаете

Нормальные формы базы данных

Теория нормализации данных в SQL все еще развивается. Например, есть обсуждения даже на 6- й нормальной форме. Однако в большинстве практических применений нормализация достигает своего наилучшего значения в 3- й нормальной форме . Эволюция теорий нормализации проиллюстрирована ниже:

Нормализация базы данных

Пример нормализации базы данных:

Мы будем изучать нормализацию с помощью тематического исследования. Предположим, видео библиотека поддерживает базу данных фильмов, сдаваемых в аренду. Без какой-либо нормализации вся информация хранится в одной таблице, как показано ниже.

Что такое нормализация? 1NF, 2NF, 3NF и BCNF с примерами

Здесь вы видите, что Movies Rented column имеет несколько значений. Теперь давайте перейдем к 1-м нормальным формам:

1NF (Первая нормальная форма) Правила

  • Каждая ячейка таблицы должна содержать одно значение.
  • Каждая запись должна быть уникальной.

Таблица выше в 1NF-

Пример 1NF

Что такое нормализация? 1NF, 2NF, 3NF и BCNF с примерами

Таблица 1: в форме 1NF

Прежде чем мы продолжим, давайте разберемся в нескольких вещах —

Что такое ключ?

KEY — это значение, используемое для уникальной идентификации записи в таблице. КЛЮЧ может быть один столбец или комбинация нескольких столбцов

Примечание. Столбцы в таблице, которые НЕ используются для однозначной идентификации записи, называются неключевыми столбцами.

Что такое первичный ключ?

Что такое нормализация? 1NF, 2NF, 3NF и BCNF с примерами

Первичным является значение в одном столбце, используемое для уникальной идентификации записи в базе данных.

Имеет следующие атрибуты

  • Первичный ключ не может быть NULL
  • Значение первичного ключа должно быть уникальным
  • Значения первичного ключа следует редко менять
  • Первичному ключу должно быть присвоено значение при вставке новой записи.

Что такое составной ключ?

Составной ключ — это первичный ключ, состоящий из нескольких столбцов, используемых для уникальной идентификации записи.

В нашей базе данных есть два человека с одинаковым именем Роберт Фил, но они живут в разных местах.

Что такое нормализация? 1NF, 2NF, 3NF и BCNF с примерами

Следовательно, мы требуем, чтобы полное имя и адрес идентифицировали запись однозначно. Это составной ключ.

Давайте перейдем во вторую нормальную форму 2NF

2NF (вторая нормальная форма) правила

  • Правило 1 — быть в 1НФ
  • Правило 2 — Первичный ключ с одним столбцом

Ясно, что мы не сможем сделать нашу простую базу данных в форме 2- й нормализации, если не разберем таблицу выше.

Что такое нормализация? 1NF, 2NF, 3NF и BCNF с примерами

Что такое нормализация? 1NF, 2NF, 3NF и BCNF с примерами

Мы разделили нашу таблицу 1NF на две таблицы, а именно. Таблица 1 и Таблица2. Таблица 1 содержит информацию об участниках. Таблица 2 содержит информацию об арендованных фильмах.

Мы ввели новый столбец с именем Membership_id, который является первичным ключом для таблицы 1. Записи могут быть однозначно идентифицированы в таблице 1 с использованием идентификатора членства.

База данных — внешний ключ

В таблице 2 Membership_ID является внешним ключом

Что такое нормализация? 1NF, 2NF, 3NF и BCNF с примерами

Что такое нормализация? 1NF, 2NF, 3NF и BCNF с примерами

Внешний ключ ссылается на первичный ключ другой таблицы! Это помогает соединить ваши таблицы

  • Внешний ключ может иметь имя, отличное от его первичного ключа.
  • Это гарантирует, что строки в одной таблице имеют соответствующие строки в другой
  • В отличие от первичного ключа, они не должны быть уникальными. Чаще всего они не
  • Внешние ключи могут быть нулевыми, хотя первичные ключи не могут

Что такое нормализация? 1NF, 2NF, 3NF и BCNF с примерами

Зачем вам нужен внешний ключ?

Предположим, новичок вставляет запись в таблицу B, такую ​​как

Что такое нормализация? 1NF, 2NF, 3NF и BCNF с примерами

Вы сможете вставить в свой внешний ключ только те значения, которые существуют в уникальном ключе родительской таблицы. Это помогает в ссылочной целостности.

Вышеупомянутая проблема может быть преодолена путем объявления идентификатора членства из таблицы 2 в качестве внешнего ключа идентификатора членства из таблицы 1

Теперь, если кто-то попытается вставить значение в поле идентификатора членства, которого нет в родительской таблице, появится сообщение об ошибке!

Что такое транзитивные функциональные зависимости?

Транзитивная функциональная зависимость — при изменении неключевого столбца может привести к изменению любого другого неключевого столбца.

Рассмотрим таблицу 1. Изменение неключевого столбца Полное имя может изменить приветствие.

Что такое нормализация? 1NF, 2NF, 3NF и BCNF с примерами

Давайте перейдем в 3NF

3NF (третья нормальная форма) правила

  • Правило 1 — быть в 2NF
  • Правило 2 — не имеет транзитивных функциональных зависимостей

Чтобы переместить нашу таблицу 2NF в 3NF, нам снова нужно снова разделить нашу таблицу.

Источник

Правила нормализации таблиц примеры

ПРОЕКТИРОВАНИЕ БАЗЫ ДАННЫХ

Разработчик: доц. Оскерко В.С.

3. Модель «сущность–связь»

5. Нормализация таблиц

5. Нормализация таблиц

Реляционная база данных считается эффективной, если она обладает приведенными ниже характеристиками.

1. Минимизация избыточности данных. В базе данных присутствует избы-

точность, если одни и те же данные находятся в нескольких местах. Вследствие этого память компьютера используется неэкономно и времени на корректировку данных тратится больше. Так в табл. 1.1 содержится много избыточной информации.

Сведения о студентах, изучающих иностранные языки

Примечание . Если таблица является объектом реляционной базы данных, то ее столбцы называются полями, а строки – записями.

Если, например, изменится название курса «Английский» на «Английский для делового общения», то его надо заменить во всех записях о тех студентах, которые изучают данный курс.

2. Минимальное использование отсутствующих значений ( Null -значений). В нашем примере неясно, означают ли Null -значения атрибута «Преподаватель», что для группы А2 не определен преподаватель или его Ф.И.О. не введено. Из-за неопределенности интерпретации Null -значений их использование желательно свести к минимуму.

3. Предотвращение потери информации. Если, например, студент Шкляр Е.К. решит не изучать немецкий язык, то придется удалить запись со сведениями о нем и тогда вообще будет потеряна информация о данном курсе.

Минимизировать избыточность данных позволяет процесс, называемый нормализацией таблиц. Нормализацию можно было использовать для получения эффективных структур данных, созданных в результате преобразования ER -диаграмм в таблицы в предыдущем параграфе. Но чтобы пояснить этот процесс, будем исходить из описания предметной области БАНК, данного в параграфе 1.3, и предположения, что на его основе была разработана база данных, состоящая из следующих двух таблиц:

Источник

Нормализация баз данных простыми словами

Приветствую всех посетителей сайта Info-Comp.ru! Сегодня мы с Вами поговорим о нормализации базы данных, узнаем, что это такое, какие нормальные формы базы данных существуют и зачем вообще проводить нормализацию базы данных.

Нормализация баз данных

Постоянные посетители данного сайта знают, что я здесь публикую достаточно много различных материалов, связанных с языком SQL и системами управления базами данных, однако статей, связанных с теорией баз данных, на текущий момент, к сожалению, нет, поэтому я решил это исправить, и начать цикл статей, посвященных теории баз данных.

Начну я с нормализации баз данных. В этом материале мы поговорим в целом о процессе нормализации, узнаем, зачем проводить нормализацию базы данных, что такое нормальная форма базы данных, а также какие нормальные формы существуют. В следующих материалах я подробно и с примерами расскажу про каждую нормальную форму.

  1. Реляционная база данных
  2. Нормализация баз данных
  3. Зачем нормализовать базу данных?
  4. Нормальные формы базы данных
  5. Описание нормальных форм базы данных

Реляционная база данных

В целом под базой данных можно понимать любой набор информации, которую можно найти в этой базе данных и воспользоваться ей, однако если говорить в контексте SQL, то речь будет идти, конечно, о реляционных базах данных, а что же это такое?

Реляционная база данных – это упорядоченная информация, связанная между собой определёнными отношениями.

Логически такая база данных представлена в виде таблиц, в которых и лежит вся эта информация.

Примечание! Если Вас интересует язык SQL, рекомендую пройти мой онлайн-курс по основам SQL, который ориентирован на изучение SQL как стандарта, таким образом, Вы сможете работать в любой системе управления базами данных. Курс включает много практики: онлайн-тестирование, задания и многое другое.

Нормализация баз данных

В реляционных базах данных есть такое понятия, как «Нормализация».

Нормализация – это процесс удаления избыточных данных.

Также нормализацию можно рассматривать и с позиции проектирования базы данных, в таком случае мы можем сформулировать определение нормализации следующим образом.

Нормализация – это метод проектирования базы данных, который позволяет привести базу данных к минимальной избыточности.

Избыточность устраняется, как правило, за счёт декомпозиции отношений (таблиц), т.е. разбиения одной таблицы на несколько.

Зачем нормализовать базу данных?

У Вас может возникнуть вопрос – а зачем вообще нормализовать базу данных и бороться с этой избыточностью?

Дело в том, что избыточность данных создает предпосылки для появления различных аномалий, снижает производительность, и делает управление данными не гибким и не очень удобным. Отсюда можно сделать вывод, что нормализация нужна для:

  • Устранения аномалий
  • Повышения производительности
  • Повышения удобства управления данными

Теперь давайте поговорим о самой избыточности данных, что же это такое.

Избыточность данных – это когда одни и те же данные хранятся в базе в нескольких местах, именно это и приводит к аномалиям.

Так как в этом случае необходимо добавлять, изменять или удалять одни и те же данные в нескольких местах. Например, если не выполнить операцию в каком-нибудь одном месте, то возникает ситуация, когда одни данные не соответствуют вроде как точно таким же данным в другом месте.

Давайте рассмотрим пример. Допустим, у нас есть следующая таблица, она хранит информацию о предметах мебели, в частности наименование предмета и материал, из которого изготовлен этот предмет.

Идентификатор предмета Наименование предмета Материал
1 Стул Металл
2 Стол Массив дерева
3 Кровать ЛДСП
4 Шкаф Массив дерева
5 Комод ЛДСП

А теперь допустим, что у нас возникла необходимость подкорректировать название материала, вместо «Массив дерева» нужно написать «Натуральное дерево», и чтобы это сделать нам необходимо внести изменения сразу в несколько строк, так как предметов, изготовленных из массива дерева, несколько, а именно 2: стол и шкаф.

А теперь представьте, что по каким-то причинам мы внесли изменения только в одну строку, в итоге в нашей таблице будет и «Массив дерева», и «Натуральное дерево».

Идентификатор предмета Наименование предмета Материал
1 Стул Металл
2 Стол Натуральное дерево
3 Кровать ЛДСП
4 Шкаф Массив дерева
5 Комод ЛДСП

Какое из этих названий будет правильным? А если представить, что мы можем внести еще какое-то новое значение при добавлении новых записей, например, просто «Дерево».

В этом случае в нашей таблице в скором времени будет и «Массив дерева», и «Натуральное дерево», и просто «Дерево», и вообще, что угодно, ведь это просто текст.

Идентификатор предмета Наименование предмета Материал
1 Стул Металл
2 Стол Натуральное дерево
3 Кровать ЛДСП
4 Шкаф Массив дерева
5 Комод ЛДСП
6 Тумба Дерево

Однако по своей сути это один и тот же материал, мы просто решили или подкорректировать его название, или ошиблись при добавлении новой записи. Это и есть аномалия, когда одни данные в одном месте не соответствуют вроде как точно таким же данным в другом месте. Это всего лишь один вид аномалии, однако в процессе добавления, изменения и удаления данных может возникать много других противоречивых ситуаций, т.е. аномалий.

При этом, обязательно стоит отметить, что в нашей таблице всего 5 записей, а теперь представьте, что их миллион!

Именно поэтому мы должны устранять избыточность данных в базе, т.е. проводить так называемую нормализацию базы данных.

В данном конкретном случае мы должны название материала, из которого изготовлены предметы мебели, вынести в отдельную таблицу, а в таблице с предметами сделать всего лишь ссылку на нужный материал, тем самым, соотнеся эту ссылку с исходной записью, мы будем понимать, из какого материала сделан тот или иной предмет.

Идентификатор предмета Наименование предмета Идентификатор материала
1 Стул 2
2 Стол 1
3 Кровать 3
4 Шкаф 1
5 Комод 3

Материалы, из которых изготовлены предметы мебели.

Идентификатор материала Материал
1 Массив дерева
2 Металл
3 ЛДСП

В этом случае когда нам потребуется изменить название материала, мы будем вносить изменение только в одном месте, т.е. править только одну строку.

Таким образом, представляя материалы в виде отдельной сущности и создавая для нее отдельную таблицу, мы устраняем описанную выше аномалию.

Другими словами, каждая сущность должна храниться отдельно, а в случае необходимости использования этой сущности в другой таблице на нее делается всего лишь ссылка, т.е. выстраивается связь.

Нормальные формы базы данных

В целом процесс нормализации базы данных выглядит следующим образом: мы, следуя определённым правилам и соблюдая определенные требования, проектируем таблицы в базе данных.

При этом все эти правила и требования можно сгруппировать в несколько наборов, и если спроектировать базу данных с соблюдением всех правил и требований, которые включаются в тот или иной набор, то база данных будет находиться в определённом состоянии, т.е. форме, и такая форма называется нормальная форма базы данных.

Иными словами, следуя определённым правилам и соблюдая определенные требования мы приводим базу данных к определенной нормальной форме.

Нормальная форма базы данных – это набор правил и критериев, которым должна отвечать база данных.

Каждая следующая нормальная форма содержит более строгие правила и критерии, тем самым приводя базу данных к определённой нормальной форме мы устраняем определённый набор аномалий.

Отсюда можно сделать вывод, что чем выше нормальная форма, тем меньше аномалий в базе будет.

Процесс нормализации – это последовательный процесс приведения базы данных к эталонному виду, т.е. переход от одной нормальной формы к следующей.

Иными словами, процесс перехода от одной нормальной формы к следующей – это усовершенствование базы данных. Так как если база данных находится в какой-то определённой нормальной форме – это означает, что в базе данных отсутствует определенный вид аномалий.

Существует 5 основных нормальных форм базы данных:

  • Первая нормальная форма (1NF)
  • Вторая нормальная форма (2NF)
  • Третья нормальная форма (3NF)
  • Четвертая нормальная форма (4NF)
  • Пятая нормальная форма (5NF)

Однако выделяют еще дополнительные нормальные формы:

  • Ненормализованная форма или нулевая нормальная форма (UNF)
  • Нормальная форма Бойса-Кодда (BCNF)
  • Доменно-ключевая нормальная форма (DKNF)
  • Шестая нормальная форма (6NF)

Если объединить оба этих списка и упорядочить нормальные формы от менее нормализованной до самой нормализованной, т.е. начиная с формы, при которой база данных по своей сути не является нормализованной, и заканчивая самой строгой нормальной формой, то мы получим следующий перечень:

  1. Ненормализованная форма или нулевая нормальная форма (UNF)
  2. Первая нормальная форма (1NF)
  3. Вторая нормальная форма (2NF)
  4. Третья нормальная форма (3NF)
  5. Нормальная форма Бойса-Кодда (BCNF)
  6. Четвертая нормальная форма (4NF)
  7. Пятая нормальная форма (5NF)
  8. Доменно-ключевая нормальная форма (DKNF)
  9. Шестая нормальная форма (6NF)

База данных считается нормализованной, если она находится как минимум в третьей нормальной форме (3NF).

В реальном мире нормализация до третьей нормальной формы (3NF) является обычной, стандартной практикой, так как 3NF устраняет достаточное количество аномалий, при этом производительность базы данных, а также удобство ее использования не снижается, что нельзя сказать о всех последующих формах.

Ситуации, при которых требуется нормализовать базу данных до четвертой нормальной формы (4NF), в реальном мире встречаются достаточно редко.

Заметка! Если Вас интересует язык SQL, рекомендую почитать мою книгу «SQL код», которая ориентирована на изучение SQL как стандарта, после прочтения книги Вы сможете писать SQL запросы в любой системе управления базами данных.

Если говорить о всех последующих нормальных формах (5NF, DKNF, 6NF), то в реальной жизни трудно даже представить ситуации, при которых потребуется нормализовать базу данных до этих форм.

Иными словами, 5NF, DKNF, 6NF – это в большей степени теоретические нормальные формы, немного отстраненные от реального мира.

Стоит отметить, что приведение базы данных к какой-то конкретной нормальной форме, обязательно требует, чтобы эта база данных уже находилась в предыдущей нормальной форме. Другими словами, если Вы хотите нормализовать базу данных до третьей нормальной формы, то база уже должна находиться во второй нормальной форме, т.е. нельзя нормализовать базу данных до третьей формы, если она еще не нормализована до второй.

Описание нормальных форм базы данных

В следующих статьях представлено подробное описание каждой нормальной формы и приведены примеры.

На сегодня это все, надеюсь, материал был Вам полезен и интересен, пока!

Источник

Читайте также:  Роль бактерий в природе и жизни человека функции значение и примеры использования