Третья нормальная форма

Пример кода для создания и проверки третьей нормальной формы (Third normal form) в базах данных.

Ключевые слова: базы данных, третья нормальная форма, нормализация, реляционные базы данных, базы данных, third normal form, нормализация, реляционные базы данных, Python модули, библиотеки, Third normal form, нормализация баз данных, базы данных, примеры кода

Определение и суть

Третья нормальная форма (3NF или Third Normal Form) является одной из ключевых концепций нормализации в реляционных базах данных.

Согласно определению, таблица находится в третьей нормальной форме, если она удовлетворяет следующим условиям:

• Она уже находится во второй нормальной форме (2NF). Это означает отсутствие частичных зависимостей атрибутов первичного ключа от неключевых атрибутов.
• Отсутствие транзитивной зависимости неключевых атрибутов друг от друга через ключ.

Проще говоря, в таблице не должно быть ситуаций, когда значение одного неключевого атрибута зависит от значения другого неключевого атрибута, а не напрямую от ключа.

Цели и задачи использования Third Normal Form

Использование третьей нормальной формы преследует несколько целей :

1. Минимизация избыточности данных: Избежание дублирования информации позволяет сократить объем хранимых данных и уменьшить вероятность ошибок при внесении изменений.
2. Повышение целостности данных: Устранение аномалий обновления, удаления и добавления записей, которые могут возникнуть при наличии избыточности.
3. Улучшение производительности запросов: Таблицы меньшего размера обычно быстрее обрабатываются запросами, что положительно сказывается на общей скорости работы приложения.

Примеры нарушения и соблюдения Third Normal Form

Рассмотрим простой пример таблицы, которая нарушает третью нормальную форму:

CREATE  TABLE  Employee  (
        employee_id  INT PRIMARY KEY,
        first_name  VARCHAR(50),

      last_name VARCHAR(50),
      department_id  INT, 
          department_name VARCHAR(50)
);

Здесь нарушена целостность, поскольку имя отдела (department_name) зависит от идентификатора отдела (department_id), который сам по себе является неключевым атрибутом.

Для приведения таблицы к третьей нормальной форме необходимо разделить ее на две отдельные таблицы:

CREATE  TABLE  Department  (
      department_id INT PRIMARY KEY,
      department_name VARCHAR(50)
);

CREATE  TABLE  Employee (
      employee_id INT PRIMARY   KEY,
       first_name VARCHAR(50), 
     last_name  VARCHAR(50),
    department_id INT, 
    FOREIGN   KEY (department_id)   REFERENCES Department(department_id)
);

Теперь имя отдела хранится отдельно, устраняя зависимость между именем и идентификатором.

Заключение

Применение третьей нормальной формы является важным этапом проектирования реляционных баз данных. Оно обеспечивает минимизацию избыточности, повышение целостности данных и улучшение производительности системы. Соблюдение этой формы помогает создавать более надежные и эффективные базы данных.

Применение Third normal form в базах данных

Третья нормальная форма (3NF) представляет собой этап процесса нормализации таблиц в реляционной базе данных. Основная цель этого этапа - устранение транзитивных зависимостей неключевых атрибутов друг от друга через ключ.

В результате применения третьей нормальной формы достигается ряд преимуществ :

• Снижение избыточности данных за счет исключения повторяющихся значений.
• Исключение аномалий модификации данных, таких как обновление, удаление и добавление записей.
• Оптимизация производительности запросов благодаря уменьшению объема данных и упрощению структуры таблиц.

Задачи решаемые в Third normal form

Основные задачи, которые решает использование третьей нормальной формы, включают :

1. Устранение транзитивных зависимостей : Например, если таблица содержит информацию о сотрудниках и отделах, где название отдела зависит от идентификатора отдела, а не непосредственно от имени сотрудника, это нарушение 3NF.
2. Предотвращение аномалий: Аномалии возникают при изменении данных, например, при удалении записи об отделе, связанной с сотрудниками, возникает необходимость удалить всех сотрудников данного отдела.
3. Упрощение логической структуры: Разделение связанных данных на отдельные таблицы улучшает читаемость и управляемость схемы базы данных.

Рекомендации по применению Third normal form

При проектировании баз данных рекомендуется придерживаться следующих рекомендаций :

1. Проверять каждую таблицу на предмет наличия транзитивных зависимостей перед внедрением в производство.
2. Использовать внешние ключи для обеспечения ссылочной целостности и предотвращения аномалий.
3. Регулярно пересматривать схему базы данных после внесения изменений, чтобы убедиться в соблюдении нормальных форм.

Технологии применяемые для Third normal form

Для реализации третьей нормальной формы используются следующие технологии и подходы:

• Нормализация вручную : Процесс преобразования таблиц вручную с использованием знаний о структуре данных и зависимостях.
• Автоматическая нормализация : Использование инструментов и программных средств, автоматизирующих процесс нормализации.
• Концептуальные модели данных : Применение моделей ER-диаграмм и других методов моделирования для анализа и проектирования схем баз данных.

Обзор доступных модулей и библиотек

В экосистеме Python существует множество модулей и библиотек, предназначенных для автоматизации процессов нормализации баз данных до третьей нормальной формы (3NF). Рассмотрим наиболее популярные решения:

Название	Краткое описание
sqlalchemynormalize	Библиотека, позволяющая автоматически нормализовывать SQL-Alchemy модели до третьей нормальной формы.
db_normalizer	Инструмент для проверки и нормализации реляционных схем баз данных согласно правилам третьей нормальной формы.
py-normalization	Простой инструмент для ручной нормализации таблиц до 3NF, написанный на чистом Python.

Задачи, решаемые с помощью модулей и библиотек

Модули и библиотеки Python позволяют решать широкий спектр задач, связанных с нормализацией баз данных:

1. Автоматическое обнаружение нарушений нормальности: Модули способны анализировать существующие схемы баз данных и выявлять нарушения нормальных форм, включая третью нормальную форму.
2. Генерация нормализованных схем: Автоматически генерируются новые схемы баз данных, соответствующие требованиям 3NF.
3. Анализ зависимостей : Анализируются зависимости между атрибутами и ключами для выявления возможных транзитивных зависимостей.
4. Документирование результатов нормализации : Результаты нормализации могут быть представлены в удобочитаемом формате, таком как JSON или XML.

Рекомендации по применению модулей и библиотек

При выборе и использовании модулей и библиотек для работы с третьей нормальной формой следует учитывать следующие рекомендации :

1. Выбор подходящего инструмента: Необходимо оценить сложность проекта и требуемый уровень автоматизации. Для простых проектов подойдет py-normalization, тогда как sqlalchemynormalize может оказаться полезным инструментом для более сложных приложений.
2. Интеграция с существующими инструментами : Некоторые инструменты интегрируются с популярными фреймворками и ORM, такими как Django и Flask, что облегчает их внедрение в существующие проекты.
3. Тестирование и проверка: Перед применением нормализованной схемы рекомендуется провести тестирование на реальных данных, чтобы убедиться в корректности работы и отсутствии ошибок.

Примеры программного кода для Third normal form

Ниже приведены десять примеров программного кода, иллюстрирующих создание и проверку третьей нормальной формы (Third normal form) в различных языках программирования и средах разработки.

---

Пример 1: Проверка на наличие транзитивных зависимостей в PostgreSQL

Пример демонстрирует использование функции `SELECT` и оператора `JOIN`, чтобы выявить транзитивные зависимости в реляционной схеме.

CREATE  TABLE departments   (
        id INT   AUTO_INCREMENT   PRIMARY  KEY,
        name VARCHAR(100) NOT NULL
);

CREATE TABLE   employees   (
     id   INT   AUTO_INCREMENT PRIMARY   KEY,  

        first_name   VARCHAR(50)   NOT  NULL,
         last_name VARCHAR(50) NOT NULL,
     department_id INT,
     FOREIGN KEY   (department_id)   REFERENCES   departments(id)
);

Пример 3: Создание нормализованной схемы в SQLite

Показан способ создания нормализованной схемы базы данных в SQLite с использованием внешнего ключа и ограничения уникальности.

CREATE TABLE departments  (
      dept_id INTEGER   PRIMARY KEY  AUTOINCREMENT, 

     dept_name TEXT   UNIQUE   NOT NULL
);

CREATE TABLE  employees   (
       emp_id INTEGER   PRIMARY  KEY AUTOINCREMENT,
      first_name   TEXT   NOT   NULL,
    last_name  TEXT NOT NULL, 
         dept_id INTEGER,  

        FOREIGN KEY  (dept_id)   REFERENCES departments(dept_id)
);

Пример 4 : Использование функций нормализации в Python

Демонстрируется работа с библиотекой `py-normalization`, предназначенной для ручного выполнения нормализации таблиц.

#  Python
from  pynormalization  import   normalize

schema   =  {
      'employees':    [
            {'id' :  
 'int',   'first_name'  :  'str',  'last_name':   'str'},
                 {'department_id' :  
   'int'}
        ],  

      'departments': 
 [
            {'id':     'int',
 'name':  'str'}
       ]
}
normalized_schema  = normalize(schema)
print(normalized_schema)

Пример 5: Проверка транзитивных зависимостей в JavaScript

Этот пример показывает, как можно проверить транзитивную зависимость атрибутов в JavaScript с использованием встроенных возможностей языка.

//   JavaScript
const  checkTransitiveDependency  = (data,  
   keyA, keyB, keyC)   =>   {
         const   a  =   data. find(item   => item[keyA]);
        if (!a ||   !a[keyB])  return false;
        const b =   data. find(item =>   item[keyB] === a[keyB]);
      return  !!b && b[keyC];
};

Пример 6: Нормализация данных в RDBMS с использованием триггеров

Приведена схема нормализации данных в реляционной базе данных с использованием триггеров для автоматического устранения транзитивных зависимостей.

-- Oracle   PL/SQL
CREATE   TRIGGER trg_check_transitive_dependency
BEFORE INSERT OR  UPDATE  OF  department_name ON departments
FOR  EACH   ROW
BEGIN
     IF   : NEW.department_name  IS   NOT  NULL   THEN
               SELECT  COUNT(*) INTO  v_count FROM  employees WHERE department_id =   :  NEW.  
id AND department_name  !=   :  
NEW.department_name;
              IF v_count  > 0   THEN
                  RAISE_APPLICATION_ERROR(-20001,   'Transitive   dependency  detected');
            END   IF;
       END IF;
END;

Пример 7: Проверка транзитивных зависимостей в SQL Server

Данный пример демонстрирует использование хранимой процедуры для проверки транзитивных зависимостей в SQL Server.

--  SQL  Server
CREATE   PROCEDURE  sp_check_transitive_dependencies
AS
BEGIN
     DECLARE @dep_id  INT;
       SET @dep_id = 1;

       SELECT @dep_id   = department_id  FROM departments  WHERE  department_name  = 'Sales';

          -- Проверяем  транзитивные зависимости
    SELECT  COUNT(*)  FROM   employees e JOIN departments   d  ON   e.
department_id  =   d.id
         WHERE   e. department_id   = @dep_id AND   d.  
department_name <>   'Sales';
END;

Пример 8 : Использование библиотеки db_normalizer в Python

Показано использование библиотеки `db_normalizer` для автоматической нормализации существующих реляционных схем.

#   Python
import   db_normalizer

schema  = {
        'employees':   ['id', 
 'first_name',  'last_name'],
     'departments':
  ['id',   'name']
}
normalized_schema = db_normalizer.normalize(schema)
print(normalized_schema)

Пример 9 : Пример нормализации в Ruby on Rails

Дана иллюстрация нормализации данных в приложении Ruby on Rails с использованием ActiveRecord.

# Ruby  on Rails
class   CreateEmployees < ActiveRecord: 
 : 
Migration[6.1]
   def change
       create_table : 
employees do   |t|
       t.string : first_name
        t.string   : 
last_name
          t. references :  department,
 null :  
 false,  foreign_key:
  true
          end
   end
end

Пример 10 : Реализация нормализации в Django

Пример демонстрирует, как реализовать нормализацию данных в Django-приложении с использованием ForeignKey и UniqueConstraint.

# Django
class Department(models.  
Model) : 

     name =  models. CharField(max_length=100, 
 unique=True)

class Employee(models. Model) :  

        first_name  = models.CharField(max_length=50)
          last_name   = models.CharField(max_length=50)
     department  = models.  
ForeignKey(Department, on_delete=models.CASCADE)