この記事では、SQLにおけるデータ正規化の基本的な手法とその際のデータ整理方法について詳しく解説します。データベースを効率的に管理するためには、正規化は避けては通れないテーマです。特に、業務でデータベースを扱う方やデータベースの設計を学びたい方にとって、この知識は非常に有用です。
データ正規化とは
データ正規化とは、データベース内のデータを効率的に管理するための手法の一つです。具体的には、データの冗長性を排除し、データの整合性を保つために行われます。
正規化の目的
正規化の主な目的は以下の3点です。
- データの冗長性を排除する
- データの整合性を維持する
- クエリの効率を向上させる
正規化のプロセス
正規化は、一般的に1NF（第一正規形）から3NF（第三正規形）までありますが、高度な用途ではそれ以上の正規形も存在します。
1NF（第一正規形）
1NFは、すべての列が原子的な値（分割できない値）であるように設計される正規形です。
| 顧客ID | 購入商品 |
|---|---|
| 1 | テレビ, 冷蔵庫 |
| 2 | 洗濯機 |
| 顧客ID | 購入商品 |
|---|---|
| 1 | テレビ |
| 1 | 冷蔵庫 |
| 2 | 洗濯機 |
2NF（第二正規形）
2NFは、すべての部分依存（一部の主キーに依存する属性）を排除する正規形です。
| 顧客ID | 購入日 | 商品ID | 商品名 |
|---|---|---|---|
| 1 | 2021-01-01 | 101 | テレビ |
| 1 | 2021-01-01 | 102 | 冷蔵庫 |
| 顧客ID | 購入日 | 商品ID |
|---|---|---|
| 商品ID | 商品名 | |
| 1 | 2021-01-01 | 101 |
| 101 | テレビ | |
| 102 | 冷蔵庫 |
3NF（第三正規形）
3NFは、推移的依存（他の属性を経由して依存する属性）を排除する正規形です。
| 商品ID | 商品名 | カテゴリ | カテゴリ説明 |
|---|---|---|---|
| 101 | テレビ | 家電 | 電化製品 |
| 102 | 冷蔵庫 | 家電 | 電化製品 |
| 商品ID | 商品名 | カテゴリID |
|---|---|---|
| カテゴリID | カテゴリ | カテゴリ説明 |
| 101 | テレビ | 1 |
| 1 | 家電 | 電化製品 |
正規化の際のデータ整理方法
正規化を行う際には、以下のようなデータ整理方法が有用です。
属性の整理
1. まず、何が主キーになるかを考えます。
2. 次に、その主キーに依存する属性（列）を特定します。
3. 依存する属性が分かれば、それに基づいてテーブルを分割します。
依存関係の整理
1. 主キーとそれに依
存する属性の依存関係を明確にします。
2. 部分依存や推移的依存が存在する場合は、それらを排除します。
SQLコマンドの活用
正規化を行うSQLコマンドも多く存在します。例えば、ALTER TABLEコマンドを用いて列を追加したり、DROP COLUMNを用いて列を削除したりします。
ALTER TABLE 商品 ADD COLUMN カテゴリID INT;
DROP COLUMN カテゴリ説明;
まとめ
データ正規化は、データベースを効率的に運用する上で欠かせないスキルです。1NF、2NF、3NFと進めていくことで、冗長性を排除し、整合性を高め、クエリの効率も向上させることが可能です。この記事で述べた基本的な手法とデータ整理方法を理解し、実践していくことが大切です。
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