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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。

目次

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
データ重複問題の影響

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
未正規化のテーブル例

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2正規形における顧客テーブル

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
第3正規形における商品テーブル

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。

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