Какие существуют методы нормализации баз данных для устранения избыточности информации?

Некоторые методы нормализации баз данных для устранения избыточности информации:

1. Первая нормальная форма (1NF). vc.ru metanit.com Предполагает, что каждый столбец таблицы должен представлять атомарную единицу информации. vc.ru Например, столбец с полным именем сотрудников нужно разделить на два отдельных столбца — имя и фамилию. vc.ru
2. Вторая нормальная форма (2NF). vc.ru metanit.com Предполагает, что каждый столбец, не являющийся ключом, должен зависеть от первичного ключа. metanit.com Например, это достигается созданием дополнительной таблицы, содержащей информацию о должности и отделе, что позволяет исключить избыточную информацию из таблицы с сотрудниками. vc.ru
3. Пятая нормальная форма (5NF). vc.ru metanit.com Достигается, когда таблицы разбиты на наибольшее возможное количество частей без потери информации. vc.ru Это делается для устранения избыточности и обеспечения целостности данных. vc.ru
4. Доменно-ключевая нормальная форма (DKNF). vc.ru Представляет собой наиболее строгую форму нормализации, в которой отсутствуют лишние зависимости, и все данные нормализованы согласно логике домена. vc.ru Это означает, что все значения в таблицах соответствуют своим доменам и не содержат некорректной информации. vc.ru