![\"Chibi-style](\"https:\/\/www.viz-note.com\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/chibi-erd-normalization-strategies-zero-redundancy-infographic.jpg\"\/)
<\/figure>\n<\/div>\n\ud83e\uddf1 Das Verst\u00e4ndnis der Grundlagen der Datenmodellierung<\/h2>\n
Bevor Normalisierungsregeln angewendet werden, muss man die Bestandteile des Entity-Relationship-Diagramms verstehen. Ein ERD besteht aus Entit\u00e4ten, Attributen und Beziehungen. Entit\u00e4ten stellen Objekte oder Konzepte dar, wie ein Kunde oder ein Produkt. Attribute sind die Eigenschaften, die diese Entit\u00e4ten beschreiben, wie Name oder Preis. Beziehungen definieren, wie Entit\u00e4ten miteinander verbunden sind, oft \u00fcber Fremdschl\u00fcssel.<\/p>\n
Die Normalisierung ist der Prozess der Organisation dieser Attribute, um Redundanz und Abh\u00e4ngigkeiten zu minimieren. Dabei werden gro\u00dfe Tabellen in kleinere, logisch verbundene aufgeteilt, und Beziehungen zwischen ihnen werden definiert. Ziel ist es, Daten zu isolieren, sodass jeder Sachverhalt nur an einer einzigen Stelle gespeichert wird.<\/p>\n
Betrachten Sie den Unterschied zwischen einem denormalisierten und einem normalisierten Ansatz. Bei einem denormalisierten Ansatz k\u00f6nnte eine einzelne Tabelle alle Informationen zu einer Bestellung enthalten, einschlie\u00dflich der Adresse und der Telefonnummer des Kunden bei jeder Bestellungsanlage. Wenn der Kunde umzieht, m\u00fcssen Sie jede einzelne Bestellungsdatei aktualisieren. Bei einem normalisierten Ansatz befindet sich die Kundenadresse in einer separaten Kunden-Tabelle. Die Bestell-Tabelle enth\u00e4lt lediglich einen Verweis auf die Kunden-ID. Diese Trennung ist das Wesen der Speicherung ohne Redundanz.<\/p>\n
\ud83d\udcc9 Die Risiken unnormalisierter Daten<\/h2>\n
Warum ist die Speicherung ohne Redundanz so entscheidend? Die Antwort liegt in den Arten von Anomalien, die auftreten, wenn die Normalisierung ignoriert wird. Diese Anomalien gef\u00e4hrden die Zuverl\u00e4ssigkeit des gesamten Systems.<\/p>\n
- \n
- Einf\u00fcgeanomalien:<\/strong>Sie k\u00f6nnen Daten f\u00fcr eine Entit\u00e4t nicht hinzuf\u00fcgen, ohne Daten f\u00fcr eine andere hinzuzuf\u00fcgen. Zum Beispiel k\u00f6nnten Sie die Existenz eines neuen Mitarbeiters nicht erfassen, wenn der Mitarbeiter noch kein Projekt zugewiesen bekommen hat, und die Tabelle eine Projekt-ID erfordert.<\/li>\n
- L\u00f6schanomalien:<\/strong>Das L\u00f6schen von Daten f\u00fcr eine Entit\u00e4t k\u00f6nnte unbeabsichtigt Daten f\u00fcr eine andere entfernen. Wenn Sie die letzte Bestellung eines Kunden l\u00f6schen, k\u00f6nnten Sie dessen Kontaktdaten vollst\u00e4ndig verlieren.<\/li>\n
- Aktualisierungsanomalien:<\/strong>Dies ist das h\u00e4ufigste Problem. Wenn die Adresse eines Kunden in mehreren Bestell-Records gespeichert ist, erfordert die Aktualisierung der Adresse das Finden und \u00c4ndern jedes einzelnen Datensatzes. Das Auslassen f\u00fchrt zu widerspr\u00fcchlichen Daten.<\/li>\n<\/ul>\n
Die Erreichung einer Speicherung ohne Redundanz mindert diese Risiken direkt. Indem sichergestellt wird, dass jeder Datenbestand an einer einzigen Stelle gespeichert wird, wird das System selbstkorrigierend. Aktualisierungen erfolgen nur einmal, und die \u00c4nderung verbreitet sich logisch \u00fcber die Beziehungen hinweg.<\/p>\n
\ud83e\ude9c Der Weg zu Normalformen<\/h2>\n
Die Normalisierung ist kein einziger Schritt, sondern eine Fortschreitung durch verschiedene Stufen, die als Normalformen bezeichnet werden. Jede Form befasst sich mit spezifischen Arten von Redundanz. W\u00e4hrend die theoretischen Modelle bis zur f\u00fcnften Normalform (5NF) reichen, konzentriert sich die praktische Datenbankgestaltung typischerweise auf die ersten drei Formen sowie die Boyce-Codd-Normalform (BCNF).<\/p>\n
1\ufe0f\u20e3 Erste Normalform (1NF)<\/h3>\n
Die erste Regel der Normalisierung ist die Sicherstellung der Atomsicherheit. Eine Tabelle befindet sich in 1NF, wenn sie keine sich wiederholenden Gruppen oder Arrays enth\u00e4lt. Jede Spalte muss einen einzelnen Wert enthalten, und jede Zeile muss eindeutig sein.<\/p>\n
- \n
- Atomare Werte:<\/strong>Ein Feld kann keine Liste von Werten enthalten. Anstatt einer Spalte namens \u201eF\u00e4higkeiten\u201c, die \u201eJava, SQL, Python\u201c enth\u00e4lt, sollten Sie separate Zeilen f\u00fcr jede F\u00e4higkeit oder eine separate Tabelle f\u00fcr F\u00e4higkeiten erstellen.<\/li>\n
- Eindeutige Zeilen:<\/strong>Jede Zeile muss von jeder anderen Zeile unterscheidbar sein. Dies erfordert in der Regel einen Prim\u00e4rschl\u00fcssel.<\/li>\n<\/ul>\n
Im Kontext eines ERD bedeutet dies, jedes Attribut zu \u00fcberpr\u00fcfen. Wenn ein Attribut eine mehrwertige Eigenschaft beschreibt, muss es extrahiert werden. Dies ist der grundlegende Schritt. Ohne 1NF k\u00f6nnen h\u00f6here Formen nicht wirksam angewendet werden.<\/p>\n
2\ufe0f\u20e3 Zweite Normalform (2NF)<\/h3>\n
Sobald eine Tabelle in 1NF ist, muss sie die Kriterien f\u00fcr 2NF erf\u00fcllen. Eine Tabelle befindet sich in 2NF, wenn sie in 1NF ist und alle Nicht-Schl\u00fcssel-Attribute vollst\u00e4ndig vom gesamten Prim\u00e4rschl\u00fcssel abh\u00e4ngen.<\/p>\n
Diese Regel befasst sich haupts\u00e4chlich mit Tabellen mit zusammengesetzten Schl\u00fcsseln (Schl\u00fcsseln aus mehreren Spalten). Wenn eine Tabelle einen zusammengesetzten Schl\u00fcssel hat, muss jedes Attribut vom gesamten Schl\u00fcssel abh\u00e4ngen, nicht nur von einem Teil davon.<\/p>\n
- \n
- Vollst\u00e4ndige Abh\u00e4ngigkeit:<\/strong>Wenn eine Spalte sich nur auf einen Teil eines zusammengesetzten Schl\u00fcssels st\u00fctzt, geh\u00f6rt sie in eine separate Tabelle.<\/li>\n
- Partielle Abh\u00e4ngigkeit:<\/strong> Dies ist die spezifische Redundanz, die 2NF beseitigt. Zum Beispiel, in einer Tabelle, die Studenten mit Kursen verkn\u00fcpft, h\u00e4ngt der \u201eStudentenname\u201c nur von der Studenten-ID ab, nicht von der Kurs-ID. Dies erzeugt Redundanz.<\/li>\n<\/ul>\n
Die L\u00f6sung besteht darin, die Tabelle zu teilen. Sie erstellen eine Studententabelle und eine Kursentabelle, verbunden durch eine Verkn\u00fcpfungstabelle. Dadurch wird sichergestellt, dass Studentendaten nicht f\u00fcr jeden Kurs, den sie besuchen, wiederholt werden.<\/p>\n
3\ufe0f\u20e3 Dritte Normalform (3NF)<\/h3>\n
Die dritte Normalform befasst sich mit transitiven Abh\u00e4ngigkeiten. Eine Tabelle befindet sich in 3NF, wenn sie in 2NF ist und kein Nicht-Schl\u00fcssel-Attribut von einem anderen Nicht-Schl\u00fcssel-Attribut abh\u00e4ngt.<\/p>\n
In einfachen Worten sollten Attribute nicht von anderen Attributen abh\u00e4ngen, die nicht Teil des Prim\u00e4rschl\u00fcssels sind. Dies geschieht oft, wenn eine Spalte eine andere Spalte beschreibt, anstatt die Zeile selbst zu beschreiben.<\/p>\n
- \n
- Transitive Abh\u00e4ngigkeit:<\/strong> Wenn A B bestimmt und B C bestimmt, dann bestimmt A C. Wenn B kein Schl\u00fcssel ist, wird C redundant gespeichert.<\/li>\n
- Beispiel:<\/strong> In einer Mitarbeiter-Tabelle, wenn Sie \u201eAbteilungsname\u201c und \u201eAbteilungsleiter\u201c speichern, h\u00e4ngt der Leiter vom Abteilungsnamen ab. Wenn sich der Abteilungsname \u00e4ndert, k\u00f6nnte die Spalte f\u00fcr den Leiter inkonsistent werden, wenn dies nicht sorgf\u00e4ltig verwaltet wird.<\/li>\n<\/ul>\n
Um dies zu beheben, verschieben Sie die Abteilungsinformationen in eine separate Abteilungstabelle. Die Mitarbeiter-Tabelle enth\u00e4lt dann nur eine Abteilungs-ID. Dadurch wird die Abteilungsdaten isoliert, sodass bei einer Umbenennung einer Abteilung diese nur an einer Stelle aktualisiert werden muss.<\/p>\n
4\ufe0f\u20e3 Boyce-Codd-Normalform (BCNF)<\/h3>\n
BCNF ist eine strengere Version von 3NF. Sie gilt, wenn es mehrere Kandidatenschl\u00fcssel gibt oder wenn ein Nicht-Schl\u00fcssel-Attribut auf eine bestimmte Weise ein anderes Nicht-Schl\u00fcssel-Attribut bestimmt. Eine Tabelle befindet sich in BCNF, wenn f\u00fcr jede funktionale Abh\u00e4ngigkeit X \u2192 Y gilt, dass X ein Superkey ist.<\/p>\n
Diese Form behandelt komplexe Szenarien, bei denen 3NF immer noch Anomalien zulassen k\u00f6nnte. Sie stellt sicher, dass jeder Determinant ein Kandidatenschl\u00fcssel ist. Obwohl sie nicht f\u00fcr jedes Schema unbedingt erforderlich ist, bietet das Streben nach BCNF das h\u00f6chste Ma\u00df an struktureller Integrit\u00e4t bei null Redundanz.<\/p>\n
\ud83d\udee0\ufe0f Umgang mit Anomalien: Ein vergleichender \u00dcberblick<\/h2>\n
Das Verst\u00e4ndnis der Auswirkungen der Normalisierung erfordert einen klaren Blick darauf, wie Anomalien auftreten. Die folgende Tabelle zeigt die Unterschiede zwischen normalisierten und nicht-normalisierten Zust\u00e4nden hinsichtlich h\u00e4ufiger Datenprobleme.<\/p>\n
\n\n
\n \nAnomalietyp<\/th>\n Nicht-normalisierter Zustand<\/th>\n Normalisierter Zustand (null Redundanz)<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n \n Aktualisierung<\/strong><\/td>\n Erfordert die \u00c4nderung von Daten in mehreren Zeilen. Hohe Gefahr von Inkonsistenzen.<\/td>\n Erfordert die \u00c4nderung von Daten in einer einzigen Zeile. Die Konsistenz ist automatisch gew\u00e4hrleistet.<\/td>\n<\/tr>\n \n Einf\u00fcgen<\/strong><\/td>\n Kann Dummy-Daten erfordern, um Fremdschl\u00fcssel-Beschr\u00e4nkungen zu erf\u00fcllen.<\/td>\n Neue Entit\u00e4ten k\u00f6nnen unabh\u00e4ngig hinzugef\u00fcgt werden, ohne dass unzusammenh\u00e4ngende Daten erforderlich sind.<\/td>\n<\/tr>\n \n L\u00f6schen<\/strong><\/td>\n Das L\u00f6schen einer Aufzeichnung kann wesentliche Daten \u00fcber eine andere Entit\u00e4t entfernen.<\/td>\n Das L\u00f6schen einer Aufzeichnung betrifft nur die spezifische Entit\u00e4t und bewahrt die anderen.<\/td>\n<\/tr>\n \n Speicherung<\/strong><\/td>\n Hoher Speicherverbrauch aufgrund wiederholter Zeichenketten und Werte.<\/td>\n Minimale Speicherverwendung; Werte werden \u00fcber IDs referenziert.<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n Wie gezeigt, reduziert der normalisierte Ansatz die betriebliche Belastung der Datenverwaltung erheblich. Der Preis ist etwas komplexere Abfragen, da Joins erforderlich sind, um vollst\u00e4ndige Informationen abzurufen. Doch das Kompromiss ist zugunsten von Integrit\u00e4t und langfristiger Wartbarkeit.<\/p>\n
\ud83d\udee0\ufe0f Strategien zur Umsetzung<\/h2>\n
Die Umsetzung dieser Strategien in der Phase der ERD-Entwicklung ist entscheidend. Es ist viel einfacher, Redundanz zu verhindern, als sie nach der Dateneingabe zu beheben. Hier sind handlungsorientierte Schritte f\u00fcr Designer.<\/p>\n
1. Funktionale Abh\u00e4ngigkeiten fr\u00fch identifizieren<\/h3>\n
Bevor Sie Linien zwischen Entit\u00e4ten ziehen, listen Sie die Attribute auf und bestimmen Sie, was was bestimmt. Wenn Sie wissen, dass Attribut A Attribut B bestimmt, wissen Sie, dass sie wahrscheinlich in derselben Entit\u00e4t verbleiben sollten, es sei denn, A ist kein Schl\u00fcssel.<\/p>\n
- \n
- Zeichnen Sie alle Beziehungen auf.<\/li>\n
- Fragen Sie: \u201eH\u00e4ngt dieses Attribut vom gesamten Schl\u00fcssel ab?\u201c<\/li>\n
- Fragen Sie: \u201eH\u00e4ngt dieses Attribut von einem anderen nicht-schl\u00fcsselbasierten Attribut ab?\u201c<\/li>\n<\/ul>\n
2. Entit\u00e4ten basierend auf ihrem Lebenszyklus trennen<\/h3>\n
Entit\u00e4ten mit unterschiedlichen Aktualisierungsh\u00e4ufigkeiten sollten oft getrennt werden. Wenn eine statische Referenztabelle (wie eine Liste von L\u00e4ndern) mit einer transaktionalen Tabelle (wie Auftr\u00e4ge) vermischt wird, erzeugt die statische Daten unn\u00f6tige Redundanz in der transaktionalen Tabelle.<\/p>\n
3. Surrogatschl\u00fcssel verwenden<\/h3>\n
Verwenden Sie statt nat\u00fcrlicher Daten als Prim\u00e4rschl\u00fcssel einen Surrogatschl\u00fcssel (eine eindeutige Kennung, die vom System generiert wird). Dadurch werden Probleme vermieden, bei denen der Schl\u00fcssel selbst im Laufe der Zeit \u00e4ndert, was Beziehungen in einem normalisierten System zerst\u00f6ren w\u00fcrde.<\/p>\n
4. Mit Testdaten validieren<\/h3>\n
Bevor Sie die ERD endg\u00fcltig festlegen, versuchen Sie, sie mit Beispiel-Daten zu f\u00fcllen. Versuchen Sie, die zuvor beschriebenen Anomalien zu erzeugen. Wenn Sie einen Kunden erfolgreich ohne Auftrag einf\u00fcgen k\u00f6nnen und einen Auftrag l\u00f6schen k\u00f6nnen, ohne den Kunden zu verlieren, ist Ihr Entwurf wahrscheinlich solide.<\/p>\n
\u2696\ufe0f Ausbalancieren von Leistung und Reinheit<\/h2>\n
Null-Redundanz zu erreichen bedeutet nicht, die Anzahl der Tabellen zu maximieren. \u00dcberm\u00e4\u00dfige Normalisierung kann zu Leistungseinbu\u00dfen f\u00fchren. Wenn eine Abfrage Daten aus zehn verschiedenen Tabellen erfordert, muss das System zehn Joins durchf\u00fchren. Dies kann Leseoperationen erheblich verlangsamen.<\/p>\n
Wann man de-normalisiert<\/h3>\n
Es gibt g\u00fcltige Gr\u00fcnde, bewusst Redundanz wieder einzuf\u00fchren. Dies wird oft De-Normalisierung genannt.<\/p>\n
- \n
- Leseeingabe-orientierte Systeme:<\/strong> In Data-Warehouses oder Berichtswerkzeugen wird die Lese-Geschwindigkeit gegen\u00fcber der Schreib-Konsistenz priorisiert. Vorab berechnete Spalten k\u00f6nnen die Komplexit\u00e4t von Joins reduzieren.<\/li>\n
- Historische Schnappsch\u00fcsse:<\/strong> Wenn Sie wissen m\u00fcssen, welcher Adresswert eines Kunden zum Zeitpunkt einer Bestellung galt, k\u00f6nnen Sie sich nicht auf die aktuelle Adresse in der Kunden-Tabelle verlassen. Sie m\u00fcssen die Adresse in der Bestell-Tabelle speichern.<\/li>\n
- Leistungs-Optimierung:<\/strong> Wenn Abfragen aufgrund von Joins konstant langsam sind, k\u00f6nnte es notwendig sein, eine redundanten Spalte hinzuzuf\u00fcgen, die \u00fcber Trigger oder Anwendungslogik aktualisiert wird.<\/li>\n<\/ul>\n
Der Schl\u00fcssel liegt in der Intentionalit\u00e4t. Akzeptieren Sie Redundanz nicht als Standard. Akzeptieren Sie sie nur, wenn ein messbarer Leistungsvorteil die Wartungskosten \u00fcberwiegt.<\/p>\n
\ud83d\udd04 \u00dcberpr\u00fcfen und Pflegen Ihrer Schema<\/h2>\n
Normalisierung ist keine einmalige Aufgabe. Gesch\u00e4ftsanforderungen \u00e4ndern sich, und Daten wachsen. Ein Schema, das vor f\u00fcnf Jahren normalisiert wurde, k\u00f6nnte heute Anpassungen ben\u00f6tigen.<\/p>\n
Regelm\u00e4\u00dfige Audits<\/h3>\n
Planen Sie regelm\u00e4\u00dfige \u00dcberpr\u00fcfungen Ihrer ERD. Suchen Sie nach Mustern wiederholter Daten. Wenn Sie denselben Textstring in mehreren Tabellen finden, untersuchen Sie, warum dies der Fall ist. Es k\u00f6nnte ein Hinweis auf einen Designfehler oder eine bewusste Entscheidung zur De-Normalisierung sein, die dokumentiert werden muss.<\/p>\n
Versionskontrolle f\u00fcr Datenmodelle<\/h3>\n
Behandle dein ERD wie Code. Verwende Versionskontrollsysteme, um \u00c4nderungen zu verfolgen. Dadurch kannst du r\u00fcckg\u00e4ngig machen, wenn eine \u00c4nderung Redundanz einf\u00fchrt oder Beziehungen zerst\u00f6rt. Dokumentiere die Begr\u00fcndung f\u00fcr jede gr\u00f6\u00dfere strukturelle \u00c4nderung.<\/p>\n
Schulung des Teams<\/h3>\n
Stelle sicher, dass jeder, der an der Dateneingabe oder der Anwendungsentwicklung beteiligt ist, die Normalisierungsregeln versteht. Wenn Entwickler das Schema umgehen, um Daten direkt einzuf\u00fcgen, k\u00f6nnen sie Redundanz durch Anwendungslogik wieder einf\u00fchren. Klare Dokumentation, warum das Schema auf diese Weise strukturiert ist, ist unerl\u00e4sslich.<\/p>\n
\ud83d\udcdd Zusammenfassung der Best Practices<\/h2>\n
Um ein hohes Ma\u00df an Datenqualit\u00e4t und Speichereffizienz zu gew\u00e4hrleisten, halte dich w\u00e4hrend deines Gestaltungsprozesses an die folgende Pr\u00fcfliste.<\/p>\n
- \n
- Atomarit\u00e4t:<\/strong> Stelle sicher, dass jede Spalte einen einzigen Wert enth\u00e4lt (1. Normalform).<\/li>\n
- Vollst\u00e4ndige Abh\u00e4ngigkeit:<\/strong> Stelle sicher, dass nicht-schl\u00fcsselbasierte Attribute von dem gesamten Prim\u00e4rschl\u00fcssel abh\u00e4ngen (2. Normalform).<\/li>\n
- Keine transitiven Abh\u00e4ngigkeiten:<\/strong> Stelle sicher, dass nicht-schl\u00fcsselbasierte Attribute nicht von anderen nicht-schl\u00fcsselbasierten Attributen abh\u00e4ngen (3. Normalform).<\/li>\n
- Konsistente Schl\u00fcssel:<\/strong> Stelle sicher, dass jeder Determinant ein Kandidatenschl\u00fcssel ist (Boyce-Codd-Normalform).<\/li>\n
- Dokumentiere Entscheidungen:<\/strong> Dokumentiere, warum bestimmte Redundanzen eingef\u00fchrt wurden.<\/li>\n
- \u00dcberwache das Wachstum:<\/strong> Achte auf Muster wiederholter Daten, wenn die Datenbank skaliert.<\/li>\n<\/ul>\n
Durch Einhaltung dieser Prinzipien schaffst du ein System, das widerstandsf\u00e4hig gegen\u00fcber Ver\u00e4nderungen ist. Die Daten bleiben sauber, und die Logik bleibt konsistent. Null-Redundanz geht nicht nur darum, Speicherplatz zu sparen; es geht darum, eine Grundlage zu schaffen, auf der die Datenwahrheit erhalten bleibt.<\/p>\n
\ud83d\ude80 Letzte Gedanken zur strukturellen Integrit\u00e4t<\/h2>\n
Die Reise hin zu einer Speicherung ohne Redundanz ist eine Investition in die Langlebigkeit deiner Datenarchitektur. Obwohl sie Disziplin w\u00e4hrend der Entwurfsphase erfordert, werden die Vorteile in Form von weniger Fehlern, geringeren Wartungskosten und h\u00f6herem Vertrauen in das Informationssystem erzielt.<\/p>\n
Wenn du dir ein Entity-Relationship-Diagramm ansiehst, betrachte es nicht nur als Sammlung von Feldern und Linien, sondern als Karte der Wahrheit. Jede Linie repr\u00e4sentiert eine notwendige Beziehung. Jedes Feld steht f\u00fcr eine eindeutige Tatsache. Durch effektives Normalisieren stellst du sicher, dass diese Karte auch dann genau bleibt, wenn sich das Terrain deines Gesch\u00e4fts ver\u00e4ndert.<\/p>\n
Konzentriere dich auf die Logik, nicht nur auf die Speicherung. Lass die Struktur dem Datenbedarf dienen, nicht umgekehrt. Mit einem klaren Verst\u00e4ndnis von Normalisierungsstrategien bist du in der Lage, Systeme zu entwickeln, die der Zeit und der Datenmenge standhalten.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Die Gestaltung einer robusten Datenstruktur ist die Grundlage jedes zuverl\u00e4ssigen Informationssystems. Im Zentrum dieses Entwurfs steht das Entity-Relationship-Diagramm (ERD), eine visuelle Bauplanung, die definiert, wie Datenentit\u00e4ten miteinander interagieren. Ein Diagramm…<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":1734,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_yoast_wpseo_title":"ERD-Normalisierungsstrategien f\u00fcr eine Speicherung ohne Redundanz","_yoast_wpseo_metadesc":"Lerne ERD-Normalisierungsstrategien f\u00fcr eine Speicherung ohne Redundanz. Beinhaltet 1. Normalform, 2. Normalform, 3. Normalform, Anomalien und Best Practices f\u00fcr Datenintegrit\u00e4t bei der Datenbankgestaltung.","fifu_image_url":"","fifu_image_alt":"","footnotes":""},"categories":[68],"tags":[89,93],"class_list":["post-1733","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-database-design","tag-academic","tag-erd"],"yoast_head":"\n
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Normalform).<\/li>\n
- Historische Schnappsch\u00fcsse:<\/strong> Wenn Sie wissen m\u00fcssen, welcher Adresswert eines Kunden zum Zeitpunkt einer Bestellung galt, k\u00f6nnen Sie sich nicht auf die aktuelle Adresse in der Kunden-Tabelle verlassen. Sie m\u00fcssen die Adresse in der Bestell-Tabelle speichern.<\/li>\n
- Leseeingabe-orientierte Systeme:<\/strong> In Data-Warehouses oder Berichtswerkzeugen wird die Lese-Geschwindigkeit gegen\u00fcber der Schreib-Konsistenz priorisiert. Vorab berechnete Spalten k\u00f6nnen die Komplexit\u00e4t von Joins reduzieren.<\/li>\n
- Beispiel:<\/strong> In einer Mitarbeiter-Tabelle, wenn Sie \u201eAbteilungsname\u201c und \u201eAbteilungsleiter\u201c speichern, h\u00e4ngt der Leiter vom Abteilungsnamen ab. Wenn sich der Abteilungsname \u00e4ndert, k\u00f6nnte die Spalte f\u00fcr den Leiter inkonsistent werden, wenn dies nicht sorgf\u00e4ltig verwaltet wird.<\/li>\n<\/ul>\n
- Partielle Abh\u00e4ngigkeit:<\/strong> Dies ist die spezifische Redundanz, die 2NF beseitigt. Zum Beispiel, in einer Tabelle, die Studenten mit Kursen verkn\u00fcpft, h\u00e4ngt der \u201eStudentenname\u201c nur von der Studenten-ID ab, nicht von der Kurs-ID. Dies erzeugt Redundanz.<\/li>\n<\/ul>\n
- Eindeutige Zeilen:<\/strong>Jede Zeile muss von jeder anderen Zeile unterscheidbar sein. Dies erfordert in der Regel einen Prim\u00e4rschl\u00fcssel.<\/li>\n<\/ul>\n
- L\u00f6schanomalien:<\/strong>Das L\u00f6schen von Daten f\u00fcr eine Entit\u00e4t k\u00f6nnte unbeabsichtigt Daten f\u00fcr eine andere entfernen. Wenn Sie die letzte Bestellung eines Kunden l\u00f6schen, k\u00f6nnten Sie dessen Kontaktdaten vollst\u00e4ndig verlieren.<\/li>\n