SQLにおけるデータ重複問題を解決する正規化の手法

この記事では、SQLデータベースで発生しがちなデータ重複問題と、それを解決する手法である「正規化」について解説します。正規化の基本概念から実用例まで、具体的な手順とともに説明します。

データ重複問題とは

データベースで重複データが存在すると、データの一貫性が損なわれる可能性があります。例えば、顧客情報が複数のテーブルで重複していると、一つのテーブルで情報を更新した場合、他のテーブルの情報が古いままになる可能性があります。

問題点	影響
データの一貫性が損なわれる	情報の信頼性が失われる
ストレージの無駄	コスト増加

正規化とは

正規化は、データ重複問題を解決する手法の一つです。正規化にはいくつかのレベルがあり、それぞれのレベルで特定のルールに従いテーブルを分割します。

正規化のレベル

一般的には、第1正規形から第3正規形までがよく使用されます。

• 第1正規形（1NF）
• 第2正規形（2NF）
• 第3正規形（3NF）

正規化の具体例

未正規化のテーブル

未正規化の状態では、以下のように複数の情報が一つのテーブルに格納されている可能性があります。

注文ID	顧客名	商品名	価格
1	山田	りんご	200
2	山田	バナナ	100
3	鈴木	みかん	150

第1正規形（1NF）

第1正規形では、各フィールドが原子的な値であるようにテーブルを設計します。

第2正規形（2NF）

第2正規形では、部分的な依存を解消するようにテーブルを分割します。

注文ID	顧客名
1	山田
2	山田
3	鈴木

第3正規形（3NF）

第3正規形では、推移的な依存を解消するようにさらにテーブルを分割します。

商品名	価格
りんご	200
バナナ	100
みかん	150

まとめ

正規化は、データベースのデータ重複問題を解決する効果的な手法です。第1正規形から第3正規形までを理解し、適切なレベルで正規化を行うことが重要です。