Bài viết sưu tầm

Phân tích và chuẩn hóa dữ liệu

•  Phân tích dữ liệu là một quá trình chuẩn bị một mô hình dữ liệu cho việc cài đặt thành một cơ sở dữ liệu đơn giản, không dư thừa, mềm dẻo và dễ thích ứng. Kỹ thuật cụ thể được gọi là sự chuẩn hóa.

•  Chuẩn hóa là một kỹ thuật tổ chức các thuộc tính dữ liệu sao cho chúng được nhóm thành các thực thể không dư thừa, ổn định, mềm dẻo và dễ thích ứng:

• Không có sự lặp lại các thuộc tính ở các bảng khác nhau, trừ thuộc tính khóa và thuộc tính kết nối
• Không chứa các thuộc tính có giá trị là kết quả tính được của các thuộc tính khác. Ví dụ, thuộc tính giá thành là kết quả của thuộc tính số lượng nhân với thuộc tính đơn giá nên cần phải loại bỏ.
• Không có vai trò giống nhau giữa các thực thể

•  Chuẩn hóa dạng 1:

o Yêu cầu: các thuộc tính nào có thể xuất hiện nhiều lần với cùng một thực thể thì loại bỏ ra.

o Các thuộc tính bị loại ra sẽ cùng với thuộc tính khóa của thực thể ban đầu tạo thành một tập thực thể mới.

•  Chuẩn hóa dạng 2:

o Yêu cầu: tất cả các thuộc tính trong thực thể phải phụ thuộc hàm vào toàn bộ khóa.

o Đối với các thực thể chỉ có một trường là khóa thì đương nhiên thỏa mãn dạng chuẩn 2.

o Đối với các thực thể có khóa bao gồm 2 thuộc tính trở lên, nếu trong đó có những thuộc tính phụ thuộc hàm đơn trị vào một bộ phận của khóa thì tách các thuộc tính đó ra thành 1 thực thể mới với khóa là bộ phận khóa của thực thể ban đầu mà nó phụ thuộc hàm.

•  Chuẩn hóa dạng 3:

o Yêu cầu: tất cả các thuộc tính phải phụ thuộc đơn trị vào khóa và không phụ thuộc hàm đơn trị vào bất kỳ thuộc tính nào không phải là khóa trong thực thể.

o Tách những thuộc tính phụ thuộc hàm đơn trị vào thuộc tính không phải là khóa, đưa chúng vào thực thể mới có khóa chính là thuộc tính mà nó phụ thuộc hàm.