Преимущества нормализации

Нормализация имеет целый рядпреимуществ:

• лучшая общая организация базы данных;

• сокращение числа ненужных повторений данных;

• согласованность данных внутри базы данных;

• более гибкая структура базы данных;

• эффективные возможности обеспечения безопасности и надежности базы данных.

Процесс нормализации улучшает организацию базы данных, облегчая работу с базой данных всем, начиная от простых пользователей до администратора, который отвечает за общее управление объектами базы данных. Уменьшается число повторений данных, что упрощает структуру данных и экономит дисковое пространство. Из-за сокращения дублирования данных уменьшается вероятность их несогласованности. Поскольку в результате нормализации база данных разделяется на ряд более мелких таблиц, модифицировать существующие структуры становится проще. Наконец, повышается безопасность в том смысле, что администратор базы данных получает возможность разрешить различным пользователям доступ только к ограниченному списку таблиц. Нормализация упрощает управление безопасностью.

Целостность данных — это гарантия согласованности и надежности данных в базе данных.

Ссылочная целостность

Ссылочная целостность попросту означает зависимость значений столбца одной таблицы от значений столбца другой таблицы. С помощью требований целостности можно также задавать ограничения на диапазон допустимых для столбца значений. Требования целостности должны задаваться при создании таблицы. Ссылочная целостность обеспечивается обычно с помощью ключевых полей и внешних ключей.

Недостатки нормализации

Хотя большинство успешно работающих баз данных в некоторой степени нормализованы, нормализация имеет один существенный недостаток: замедление работы базы данных. В нормализованной базе данных для выполнения транзакций или запросов более интенсивно используется центральный процессор, требуется больше памяти и большее число операций ввода-вывода, чем в ненормализованной. В нормализованной базе данных требуется находить соответствующие таблицы и связывать данные для того, чтобы извлечь нужную информацию или обработать ее.

Концептуальное проектирование базы данных

После завершения начальных этапов ЖЦ БД, таких как: планирование разработки БД, определение требований к системе, сбор и анализ требований пользователей, начинается процесс проектирования базы данных. Этот процесс включает в себя полный цикл разработки базы данных и начинается с концептуального проектирования.

Первая фаза процесса проектирования базы данных заключается в создании анализируемой части предприятия концептуальной (инфологической) модели данных. Построение ее осуществляется в определенном порядке: в начале создаются подробные модели пользовательских представлений данных; затем они интегрируются в концептуальную модель данных. Концептуальное проектирование приводит к созданию концептуальной схемы базы данных.

Существуют два основных подхода к проектированию систем баз данных: "нисходящий" и "восходящий".

При восходящем походе, который применяется для проектирования простых баз данных с относительно небольшим количеством атрибутов, работа начинается с самого нижнего уровня – уровня атрибутов, которые на основе анализа существующих между ними связей группируются в отношения.

Проектирование сложных баз данных с большим количеством атрибутов осуществляется использованием нисходящего подхода. Начинается этот подход с разработки моделей данных, которые содержат несколько высокоуровневых сущностей и связей, затем работа продолжается в виде серии нисходящих уточнений низкоуровневых сущностей, связей и относящихся к ним атрибутов.

Нисходящий подход демонстрируется в концепции модели "сущность-связь". Данная модель данных относится к высокоуровневым моделям и базируется на ряде концепций, используемых для описания структуры базы данных.[7]