データベースの正規化は、データの整合性を保ち、効率的なデータ管理を実現するための重要なプロセスです。正規化はデータベース設計の基本であり、メリットとデメリットを理解しましょう。
この記事では、正規化の基礎から、具体的な手順、メリット・デメリット、不整合を防ぐ方法について詳しく解説します。データベースを適切に運用するためのポイントを押さえ、正規化の重要性を理解しましょう。
目次
そもそも正規化とは？
正規化とは、データベース設計の基本的なプロセスであり、データの重複を排除して整合性を保つために行われます。このプロセスでは、データを整理し、効率的に管理できるようにするのです。
具体的には、同じ情報を複数の場所に持たないようにし、一つのデータを一つの場所に集約。データの追加、更新、削除時に生じる不整合を防ぎ、データベースのメンテナンスを容易にします。
正規化することで、データベースはより論理的で整然とした構造になりますが、同時に管理の手間が増える場合もあります。特に、データの一貫性を保つために複数のテーブルを参照しなければならない場合、クエリの複雑さが増す場合もあるでしょう。
それでも、正規化はデータの整合性を保ち、長期的なメンテナンスを容易にするために重要なプロセスなのです。
正規化はどこで使う？
正規化は、リレーショナルデータベース管理システム（RDBMS）で使用される重要な設計ルールのことです。関係データベース管理システムとも呼ばれ、データを表形式で保存し、複雑な関連性を持つデータを効率的に管理するために広く利用されています。代表的なRDBMS製品に、Oracle、Microsoft SQL Server、MySQL、PostgreSQLなどが挙げられるでしょう。
正規化の主な目的は、データの重複を排除し、データベースの整合性を保つことです。これにより、データの追加、更新、削除時に発生しうる不整合や矛盾を防ぎ、データベースの信頼性を高めます。また、正規化されたデータベースは、検索やデータ操作の効率が向上し、メンテナンスが容易になるため、特に業務系システムにおいて重要でしょう。
リレーショナルデータベースは、業務システム、経理システム、受注管理システムなど、複雑なデータ管理が必要とされる場面で広く利用されています。一方で、NoSQLデータベースも存在し、特に大規模なデータ処理や高速な検索が求められる場合に適しています。しかし、NoSQLはデータの整合性に関してはRDBMSに比べ劣るため、用途に応じ適切なデータベースの選択が求められます。
正規化のメリット
データベースの正規化は、設計と管理に多くのメリットをもたらします。ここでは、正規化が具体的にどのようなメリットを提供するかを解説します。
効率的なデータ管理が可能になる
正規化は、データの重複や不整合を排除することで、データの整理整頓を促進します。管理者はデータベースのメンテナンスをよりスムーズにし、他の重要な業務にリソースを割けるでしょう。
データ量が増加しても効率的に管理できるため、組織全体の業務効率が向上します。
データの更新作業が簡素化される
正規化されたデータベースでは、データの更新が必要な場合、影響を受けるのは一部のテーブルや行のみです。これにより、データの一貫性が保たれ、修正作業の負担が軽減します。
特定の場所だけを更新すれば良いので、更新ミスによる不整合が発生しにくくなります。
迅速なデータ検索が可能になる
正規化によってデータベースの構造が整理され、検索が効率化されます。必要な情報をすぐに見つけ出せるため、業務のスピードが向上し、迅速な意思決定が可能になります。
また、複数システムからのデータアクセスが容易になり、データの有効活用が進みます。しかし、過度な正規化によってテーブルが増えすぎると、逆に検索が煩雑になる場合があるため、適切なバランスが重要でしょう。
正規化のデメリット
データベースの正規化は、データの整合性を高め、効率的な管理を実現するために重要ですが、全てのシステムに適用することが最善とは限りません。以下に、正規化の主なデメリットを3つの観点から解説します。
専門的な知識が必要になる
正規化はデータベース設計の高度なプロセスであり、専門的な知識が求められます。データを複数のテーブルに分割し、各テーブル間の関係を適切に設計するのは、経験の少ない開発者にとって難しい作業です。
そのため、データベース設計に習熟した専門家が必要となり、設計と管理にかかる時間、リソースが増加する可能性があります。
データ参照時のパフォーマンス低下
正規化されたデータベースでは、データが複数のテーブルに分割されるため、必要な情報を取得する際にテーブル結合が頻繁に発生します。これにより、SQLクエリが複雑になり、データの検索や参照時のパフォーマンスが低下する可能性もあります。
特に、大量のデータを扱うシステムでは、結合操作がボトルネックとなり、全体的な処理速度に影響を与える場合があります。
設計と運用の複雑化
正規化のプロセス自体が複雑であり、正規形に従ったデータベース設計には多くのステップが必要です。テーブル数が増えると、データベース全体の構造が複雑化し、開発者や管理者がデータの関係性を理解するのが難しくなります。
また、正規化されたデータベースでは、単一の情報を取得するために複数のテーブルを結合する必要があるため、クエリの作成とメンテナンスも複雑になります。
結果として、設計ミスや運用中のエラーのリスクが高まるかもしれません。
【関連記事】：DB設計の正規化と手順｜押さえておきたいメリット・デメリット
正規化の手順
データベースの正規化はいくつかの段階があり、それぞれの段階でデータの冗長性を減らし、効率的な管理を目指します。ここでは、第一正規形、第二正規形、第三正規形の手順について説明します。
第一正規形
第一正規形（1NF）は、データを整然とした形式で格納する最初のステップです。具体的には、データをレコード（行）ごとに整理し、同じデータが繰り返されないようにします。
これにより、各レコードが一貫した形式を持ち、データの可読性と管理のしやすさが向上します。例えば、住所データを管理する際に、複数の住所が一つのレコードに入っている場合、それを個別のレコードに分けて整理します。このプロセスでデータの重複を排除し、効率的なデータベースを構築できるのです。
第二正規形
第二正規形（2NF）は、第一正規形のテーブルから部分関数従属性を排除するステップのことです。部分関数従属性とは、主キーの一部によって他のデータが決まる関係を指します。
この段階では、主キーに完全に従属しないデータを別のテーブルに分割します。例えば、社員番号と部門コードを含むテーブルで、部門コードが部門名を決定する場合、部門名を独立したテーブルに移動させます。
データの冗長性が減少し、更新時の不整合を防げるようになるのです。
第三正規形
第三正規形（3NF）は、主キー以外の列に関数従属しているデータを分割するステップです。この段階では、主キー以外のデータが他の非キー属性によって決定される関係を排除します。
例えば、社員ID、社員名、入社年度、所属部署IDを含むテーブルで、所属部署IDが部署名を決定する場合、部署名を別のテーブルに移動します。データの一貫性がさらに向上し、データベース全体の整理が進むのです。
正規化で防げる不整合
正規化することでデータベース内の冗長性が排除され、不整合の発生を防げます。ここでは、正規化によって防げる主な不整合について説明します。
修正不整合
修正不整合は、同じ情報が複数の場所に存在することにより発生する問題です。例えば、あるユーザーの名前がデータベース内の複数のレコードに記録されている場合、その名前を変更するときはすべてのレコードを更新する必要があります。
もし一部のレコードが更新されなければ、データの不一致が生じます。正規化によってデータが適切に分割され、ユーザー名が一箇所に集約されていれば、修正作業は一度で済み不整合を防げるのです。
挿入不整合
挿入不整合は、データを追加する際に発生する問題です。例えば、新しいユーザーをデータベースに追加する際、必要な情報が揃っていないと主キー制約に違反するためデータを挿入できない場合があります。
正規化することで各テーブルに適切なデータを分割し、必要な情報が揃っていなくてもデータの挿入が可能になります。これにより、挿入時の不整合を防ぎます。
削除不整合
削除不整合は、データを削除する際に必要な情報も一緒に削除されてしまうことで発生する問題のことです。例えば、特定のレシートのデータを削除すると、そのレシートに関連するユーザー情報も削除されてしまう場合があります。
正規化によってデータが適切に分割され、レシート情報とユーザー情報が別々のテーブルに保存されていれば、特定の情報を削除しても他の重要なデータが失われることはありません。
データベースの正規化を理解して効率的な管理を
いかがでしたでしょうか？データベースの正規化についておわかりいただけたかと思います。
正規化はデータの整合性を保ち、効率的なデータ管理を実現するための重要なプロセスです。データベースを適切に運用するためのポイントを理解し、効果的なデータベース設計に役立ててください。
