რა არის მონაცემთა ბაზის ნორმალიზაცია?

Question

Accepted Answer

**ნორმალიზაცია** არის მონაცემთა ორგანიზაციის პროცესი, რომელიც **ამცირებს დუბლირებას** და ზეთოვს მთლიანობას მონაცემთა დაყოფით დაკავშირებულ ცხრილებში, "ნორმალური ფორმების" სერიების მიხედვით. მიზანი: თითოეული მონაცემი ინახება **ერთხელ**, რითაც თავიდან იცილებთ დუბლირებას და მასთან დაკავშირებულ ანომალიებს.

## პრობლემა: დენორმალიზებული (დუბლირებული) ცხრილი

Problems (anomalies):
  ✗ UPDATE anomaly — change Ann's email → must update EVERY one of her orders
  ✗ INSERT anomaly — can't add a customer without an order
  ✗ DELETE anomaly — deleting Ann's last order loses her info entirely
  ✗ Wasted storage and inconsistency risk
```

## გამოსავალი: დაყოფა დაკავშირებულ ცხრილებში

ნორმალიზაცია ყოფს მონაცემებს ისე, რომ თითოეული ფაქტი ერთ ადგილას დევს — მომხმარებლის ინფორმაცია `customers`-ში, პროდუქტები `products`-ში, და `orders` მათ ააქ არის გასაღებით.

## ნორმალური ფორმები (თანდათან უფრო მკაცრი)

```text
1NF → atomic values (no repeating groups / multi-valued columns), a primary key
2NF → 1NF + no partial dependency (non-key columns depend on the WHOLE primary key)
3NF → 2NF + no transitive dependency (non-key columns depend ONLY on the key, not
      on other non-key columns)
→ 3NF is the common practical target; BCNF, 4NF, 5NF exist for stricter cases.
```

## ნორმალიზაცია vs დენორმალიზაცია (კომპრომისი)

```text
Normalized   → less redundancy, better integrity, but more JOINs (can be slower reads)
Denormalized → some duplication for FEWER joins → faster reads (e.g. analytics/reporting)
→ Normalize by default (integrity); selectively denormalize for read performance
  where justified (with care to keep duplicates consistent).
```

## რატომ მნიშვნელოვანია

ნორმალიზაცია არის მონაცემთა ბაზის დიზაინის ფუნდამენტური კონცეფცია — ეს არის თუ როგორ უნდა სტრუქტურირდეს მონაცემები დუბლირების თავიდან აცილების და მთლიანობის შენარჩუნების მიზნით, რაც აუცილებელია საიმედო რელაციური ბაზების დიზაინისთვის, ამიტომ მისი გაგება მნიშვნელოვანია.

ძირითადი ღირებულება დენორმალიზებული (დუბლირებული) მონაცემების გამო წარმოქმნილი **ანომალიების** პrevention-ში მდგომარეობს: **update anomalies** (დუბლირებული მონაცემის შეცვლა მრავალ ადგილას, რიგორც შეუსაბამობის რისკი), **insert anomalies** (არ შეიძლება მონაცემის დამატება დაკავშირებული მონაცემის გარეშე), და **delete anomalies** (მონაცემის დაკარგვა დაკავშირებული ჩანაწერების წაშლისას) — ყველა ეს პრობლემა იწვევს შეუსაბამო, დაფიქსირებული მონაცემებს.

მონაცემების დაყოფით დაკავშირებულ ცხრილებში ისე, რომ თითოეული ფაქტი ერთხელ ინახება, ნორმალიზაცია აღმოფხვრის ამ პრობლემებს და უზრუნველყოფს მონაცემთა თანმიმდევრობას.

**ნორმალური ფორმების** (განსაკუთრებით 1NF, 2NF და **3NF** — გამოყენების საერთო მიზანი — და პრინციპი, რომ არა-ძირითადი სვეტები დამოკიდებული უნდა იყოს გასაღებზე) გაგება გთავაზობთ სწორი დიზაინის ჩარჩოს.

თანაბრად მნიშვნელოვანია **ნორმალიზაციის vs დენორმალიზაციის კომპრომისის** გაგება: ნორმალიზაცია ზეთოვს მთლიანობას, მაგრამ მოითხოვს მეტ JOINs-ს (შესაძლოა უფრო ნელი წაკითხვები), ამიტომ მიუხედავად იმისა, რომ თქვენ ნორმალიზირებთ ნაგულისხმებ მთლიანობისთვის, შერჩევითი დენორმალიზაცია (გარკვეული დუბლირების მიღება ნაკლები JOINs-სა და სწრაფი წაკითხვებისთვის) ზოგჯერ გამართებულია დაკითხვის სიჩქარის მიზნით (მაგ. ანალიტიკა) — იცოდეთ როდის და რატომ უნდა აკეთოთ ეს კომპრომისი ასახავს მომწიფო დიზაინის განჩინებას.

მას შემდეგ, რაც სწორი მონაცემთა მოდელირება განზე დევს საიმედო ბაზების მშენებლობისთვის, და რადგან ნორმალიზაციის (დუბლირების და ანომალიების თავიდან აცილების) გაგება და მისი კომპრომისი დენორმალიზაციასთან (მთლიანობა vs წაკითხვის წაკითხვა) არის გასაღები კარგად სტრუქტურირებული, თანმიმდევრი, ეფექტური ბაზების დიზაინისთვის, ნორმალიზაცია არის მნიშვნელოვანი, ფუნდამენტური ცოდნა ბაზის დიზაინისთვის და საერთო საინტერვიუო თემა, რომელიც აჩვენებს ხმელი მონაცემთა მოდელირების გაგებას.