Veri tabanı tasarımında normalization aşamaları nasıl uygulanır?
Veri Tabanı Tasarımında Normalizasyon Aşamaları
Normalizasyon, veri tabanındaki verilerin bozulmasını önlemek ve tutarlılığı sağlamak amacıyla uygulanan teknik bir süreçtir. Normalizasyon genelde beş aşamadan oluşur ve her aşama daha fazla düzenlemeyi sağlamaktadır.1. İlk Normal Form (1NF)
- Her hücrede yalnızca bir değer bulunmalıdır.
- Aynı tabloda tekrarlayan gruplar olmamalıdır.
2. İkinci Normal Form (2NF)
- 1NF sağlanmış olmalıdır.
- Her bir nitelik, anahtar ile tam bağımlı olmalıdır.
3. Üçüncü Normal Form (3NF)
- 2NF sağlanmış olmalıdır.
- Bir nitelik başka bir nitelikten bağımsız olmalıdır.
4. Dördüncü Normal Form (4NF)
- 3NF sağlanmış olmalıdır.
- Çok değere sahip bağımlılıklar ortadan kaldırılmalıdır.
5. Beşinci Normal Form (5NF)
- 4NF sağlanmış olmalıdır.
- Veriler, ilişkisel split ile ayrıştırılmalıdır.
Normalizasyon sürecinin her aşaması, veri bütünlüğünü artırarak veri tabanının performansını ve yönetimini geliştirmeye yardımcı olur.
Cevap yazmak için lütfen
.
Aynı kategoriden
- Tasarım desenleri: Singleton ve Factory ne zaman kullanılmalı?
- Yapay zeka ve makine öğrenmesi algoritmaları arasındaki temel farklar nelerdir ve bu farklar hangi uygulama alanlarında daha belirgin hale gelir?
- Python’da bir stringi tersten yazdırmanın en kolay yolu nedir?
- Sızma testi (pentest) nedir?
- Siber güvenlik nedir ve neden önemlidir?
- Python’da bir listedeki sayıların toplamını nasıl hesaplayabilirim?
- Yapay zeka algoritmalarının veri setlerindeki önyargıları azaltmak için kullanılan yöntemler nelerdir ve bu yöntemlerin etkinliği nasıl değerlendirilir
- Mergesort kararlı mıdır, hangi durumlarda tercih edilir?
- Bilgisayar nedir?
- Unit test nedir ve nasıl yazılır?
- Performans Artıran 23 Functions.php Kodu
- Bilgisayarda işletim sistemi nedir?
- Güçlü parola ve çok faktörlü doğrulama nasıl uygulanır?
- Sınıf (class) ve nesne (object) nedir?
- Greedy yaklaşım hangi problemler için uygundur?
- Bilgisayarda RAM nedir ve nasıl çalışır?
- İkili arama (binary search) hangi ön koşulları gerektirir?
- Aşırı uyum (overfitting) nasıl önlenir?
- Yapay zeka algoritmalarının derin öğrenme yöntemleriyle klasik makine öğrenmesi teknikleri arasındaki temel farklar nelerdir
- Arduino ile tasarlanmış bir robot nasıl yapılır?
