Database normalization là gì? Các loại database normalization

Database normalization là gì?

Database normalization nghĩa là chuẩn hóa cơ sở dữ liệu. Đây là quá trình cấu trúc cơ sở dữ liệu theo một biểu mẫu thông thường, với sản phẩm cuối cùng là cơ sở dữ liệu quan hệ, không dư thừa dữ liệu.

Cụ thể hơn, chuẩn hóa liên quan đến việc tổ chức dữ liệu dựa trên các thuộc tính được chỉ định như một phần của mô hình dữ liệu lớn hơn. Mục tiêu chính của chuẩn hóa cơ sở dữ liệu là loại bỏ dữ liệu dư thừa, giảm thiểu lỗi sửa đổi dữ liệu và đơn giản hóa quy trình truy vấn.

Cuối cùng, chuẩn hóa dữ liệu không chỉ đơn giản là chuẩn hóa dữ liệu và thậm chí có thể cải thiện quy trình làm việc, tăng cường bảo mật và giảm chi phí. Chuẩn hóa là một phần thiết yếu của quản lý thông tin sản phẩm, ngăn dữ liệu bị sao chép trong hai bảng cùng lúc hoặc dữ liệu sản phẩm không liên quan được tập hợp lại với nhau trong cùng một bảng.

Ngoài ra, chuẩn hóa giúp hợp lý hóa dữ liệu của bạn, đơn giản hóa cơ sở dữ liệu của bạn và làm cho nó ngắn gọn hơn. Bằng cách này, dữ liệu sản phẩm sẽ dễ dàng xác định vị trí, chỉnh sửa, trích xuất và gửi đến các kênh bán hàng của bạn hơn.

Mục tiêu của chuẩn hóa cơ sở dữ liệu

Mục tiêu chính của việc chuẩn hóa dữ liệu sản phẩm của là để đạt được những điều sau:

• Để sửa dữ liệu trùng lặp và bất thường cơ sở dữ liệu.
• Để tránh tạo và cập nhật bất kỳ kết nối và phụ thuộc dữ liệu không mong muốn nào.
• Để ngăn chặn việc xóa dữ liệu không mong muốn.
• Để tối ưu hóa không gian lưu trữ.
• Để giảm sự chậm trễ khi cần giới thiệu các loại dữ liệu mới.
• Để tạo điều kiện truy cập và xem dữ liệu cho người dùng và các công cụ sản phẩm.

Tại sao database normalization quan trọng?

Database normalization - chuẩn hóa dữ liệu là một quy trình cần thiết cho các chuyên gia xử lý lượng lớn dữ liệu. Ví dụ: các hoạt động kinh doanh quan trọng như tạo khách hàng tiềm năng, tự động hóa AI và ML cũng như đầu tư theo hướng dữ liệu đều dựa trên một lượng lớn dữ liệu và bản ghi cơ sở dữ liệu quan hệ.

Nếu cơ sở dữ liệu không được sắp xếp và chuẩn hóa, thì một việc nhỏ như xóa một ô dữ liệu cũng có thể gây ra một chuỗi lỗi cho các ô khác trong cơ sở dữ liệu. Về cơ bản, giống như cách chất lượng dữ liệu giải thích cho tính chính xác của thông tin, việc chuẩn hóa dữ liệu giải thích cho việc tổ chức thông tin nói trên.

Các loại chuẩn hóa cơ sở dữ liệu

Thực sự có một hệ thống phân loại tồn tại để chuẩn hóa cơ sở dữ liệu. Thang đo chạy từ cấp 1 đến cấp 5 và xếp hạng cơ sở dữ liệu sản phẩm về mức độ phức tạp của việc lưu trữ dữ liệu.

Cấp độ 1 (Dạng chuẩn hóa đầu tiên hoặc 1NF) là phương pháp chuẩn hóa dữ liệu đơn giản và phổ biến nhất, trong khi Cấp độ 5 (5NF) là phức tạp nhất. Dưới đây là các phân loại và yêu cầu của chúng.

• 1NF: Loại bỏ các bản sao và tạo các bảng riêng biệt cho các nhóm dữ liệu liên quan.
• 2NF: Loại bỏ các nhóm con của dữ liệu có trong nhiều hàng của một bảng và tạo các bảng mới, với các kết nối giữa chúng.
• 3NF: Xóa các cột không phụ thuộc vào giá trị khóa chính.
• 4NF: Xóa tất cả các phụ thuộc giữa nhiều giá trị.

Biết nhu cầu tổ chức cụ thể của bạn là chìa khóa để chọn quy trình chuẩn hóa cơ sở dữ liệu phù hợp hoặc kết hợp các quy tắc cho doanh nghiệp của bạn.

Các giai đoạn chuẩn hóa cơ sở dữ liệu

Mặc dù quy trình này khác nhau tùy thuộc vào doanh nghiệp của bạn và dữ liệu sản phẩm trong cơ sở dữ liệu của bạn, dưới đây là bản tóm tắt quy trình chuẩn hóa chung.

• Giai đoạn 1: Tạo các bảng khác nhau cho từng giá trị hoặc định vị các trường trùng lặp trong một bảng, đặt chúng vào các bảng khác nhau và liên kết một khóa với từng bảng.
• Giai đoạn 2: Tạo kết nối giữa các giá trị trong các bảng khác nhau. Ví dụ giữa bảng Màu sắc và bảng Kích thước của một sản phẩm quần áo.
• Giai đoạn 3: Thêm kết nối giữa các cột chính và các cột không chính.

Những ưu điểm của chuẩn hóa dữ liệu

Dưới đây là một số ưu điểm của việc chuẩn hóa dữ liệu.

Cải thiện tổ chức cơ sở dữ liệu tổng thể

Sau khi chuẩn hóa, cơ sở dữ liệu của bạn sẽ được cấu trúc và sắp xếp theo cách hợp lý cho tất cả các phòng ban trong toàn công ty. Với việc tăng cường tổ chức, các lỗi trùng lặp và vị trí sẽ được giảm thiểu và các phiên bản dữ liệu lỗi thời có thể được cập nhật dễ dàng hơn.

Tính nhất quán của dữ liệu

Dữ liệu nhất quán là rất quan trọng để tất cả các nhóm trong một doanh nghiệp luôn thống nhất với nhau. Chuẩn hóa dữ liệu sẽ đảm bảo tính nhất quán giữa các nhóm phát triển, nghiên cứu và bán hàng. Dữ liệu nhất quán cũng sẽ cải thiện quy trình làm việc giữa các phòng ban và sắp xếp các bộ thông tin của họ.

Kết nối với các hệ thống khác

Chuẩn hóa cơ sở dữ liệu hữu ích cho doanh nghiệp của bạn trong việc triển khai phần mềm quản lý dữ liệu, chẳng hạn như công cụ PIM. Với cơ sở dữ liệu có tổ chức, việc cài đặt PIM nhanh hơn và dễ dàng hơn, dễ dàng kết nối với cơ sở dữ liệu của bạn mà không bị chậm trễ hoặc cần khắc phục sự cố đồng bộ hóa.

Giảm dự phòng

Dự phòng là một vấn đề lưu trữ dữ liệu thường bị bỏ qua. Giảm dự phòng cuối cùng sẽ giúp giảm kích thước tệp và do đó tăng tốc thời gian phân tích và xử lý dữ liệu.

Giảm chi phí

Giảm chi phí do chuẩn hóa liên quan đến các lợi ích đã đề cập trước đó. Chẳng hạn, nếu kích thước tệp giảm xuống, bộ lưu trữ và bộ xử lý dữ liệu sẽ không cần phải lớn như vậy. Ngoài ra, quy trình làm việc tăng hiệu quả lên do tính nhất quán và tổ chức hợp lý sẽ đảm bảo rằng tất cả nhân viên có thể truy cập thông tin cơ sở dữ liệu nhanh nhất có thể, tiết kiệm thời gian cho các nhiệm vụ cần thiết khác.

Tăng cường an ninh

Vì quá trình chuẩn hóa yêu cầu dữ liệu được định vị chính xác hơn và được tổ chức thống nhất nên tính bảo mật được tăng lên đáng kể.

Những đối tượng sẽ cần đến chuẩn hóa dữ liệu?

Mọi doanh nghiệp muốn phát triển và hưng thịnh đều phải thường xuyên thực hiện chuẩn hóa dữ liệu. Loại bỏ lỗi là một trong những điều quan trọng nhất bạn có thể làm để làm cho phân tích dữ liệu bớt phức tạp và ít tốn thời gian hơn.

Những sự cố này thường xuyên xảy ra khi thay đổi, thêm hoặc xóa thông tin hệ thống. Khi lỗi nhập dữ liệu được loại bỏ, một tổ chức sẽ có một hệ thống hoạt động tốt với đầy đủ dữ liệu hữu ích.

Với việc chuẩn hóa dữ liệu, một công ty có thể tối đa hóa dữ liệu của mình và tham gia thu thập dữ liệu ở mức cao hơn, hiệu quả hơn. Việc kiểm tra dữ liệu để cải thiện hoạt động của công ty sẽ trở nên đơn giản hơn, đặc biệt là khi kiểm tra chéo.

Đối với những người thường xuyên kết hợp và truy cập thông tin từ các ứng dụng Phần mềm dưới dạng dịch vụ (SaaS), ngoài những người thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn tài liệu khác nhau như Phương tiện truyền thông xã hội, Trang web trên Internet, v.v., Chuẩn hóa dữ liệu trở thành một công cụ vô giá.

Trong quá trình tạo hệ thống AI, dữ liệu được sử dụng theo một trong những cách phổ biến và quan trọng nhất. Mạng thần kinh nhân tạo được sử dụng bởi các hệ thống trí tuệ nhân tạo hiện đại để tạo ra đầu ra của chúng. Các mạng thần kinh này cũng học hỏi từ dữ liệu, giống như bộ não con người.

Các doanh nghiệp sử dụng chuỗi cung ứng, hậu cần, IoT, tự động hóa, bảo trì chủ động, hệ thống kiểm kê và các giải pháp khác đều xử lý rất nhiều dữ liệu mỗi ngày. Bằng cách sử dụng các quy trình chuẩn hóa dữ liệu và các công ty này sẽ thu được rất nhiều lợi nhuận.

Sự khác biệt giữa chuẩn hóa và không chuẩn hóa

Quá trình tổ chức hiệu quả dữ liệu trong cơ sở dữ liệu được gọi là chuẩn hóa. Nó đòi hỏi phải xây dựng các bảng và thiết lập các kết nối giữa các bảng đó theo các nguyên tắc định trước. Những hướng dẫn này có thể làm cho nó linh hoạt hơn nhiều bằng cách loại bỏ các dữ liệu phụ thuộc dư thừa và thất thường.

Ngược lại với chuẩn hóa được gọi là không chuẩn hóa, dẫn đến một phiên bản chứa đầy thông tin dư thừa của lược đồ đã chuẩn hóa. Sử dụng dự phòng và duy trì tính nhất quán của dữ liệu dự phòng giúp nâng cao hiệu suất. Việc không chuẩn hóa là cần thiết vì cấu trúc được chuẩn hóa quá mức gây ra chi phí cho bộ xử lý truy vấn.

Sự khác biệt quan trọng giữa không chuẩn hóa và chuẩn hóa là:

• Để loại bỏ sự dư thừa và thiếu chính xác của dữ liệu và để đảm bảo tính toàn vẹn của dữ liệu, chuẩn hóa là kỹ thuật tách dữ liệu thành nhiều bảng. Mặt khác, không chuẩn hóa là một phương pháp hợp nhất thông tin vào một bảng duy nhất để tăng tốc độ truy xuất dữ liệu.
• Trong hệ thống OLTP, chuẩn hóa được sử dụng để tăng tốc độ chèn, xóa và cập nhật các bất thường. Ngược lại, hệ thống OLAP sử dụng không chuẩn hóa, tập trung vào việc tăng tốc tìm kiếm và phân tích.
• Mặc dù tính toàn vẹn của dữ liệu dễ duy trì hơn trong quá trình chuẩn hóa, nhưng sẽ khó khăn hơn trong quá trình không chuẩn hóa.
• Khi quá trình chuẩn hóa được thực hiện, dữ liệu dư thừa sẽ giảm và khi quá trình không chuẩn hóa được thực hiện, dữ liệu dư thừa sẽ tăng lên.
• Các bảng và phép nối được thêm vào trong quá trình chuẩn hóa. Ngược lại, không chuẩn hóa sẽ giảm thiểu số lượng bảng.
• Không chuẩn hóa làm lãng phí không gian lưu trữ vì cùng một dữ liệu được lưu giữ ở một số vị trí. Mặt khác, một bảng chuẩn hóa sẽ tối ưu hóa không gian lưu trữ.

Quy trình database normalization giúp tăng tính nhất quán dữ liệu và qua đó giảm thiểu các chi phí lưu trữ tối đa. Database normalization là điều mà nhiều khách hàng đặc biệt quan tâm.