Predmet sohasini tahlil qilish

Denormalizatsiya - bu normalizatsiya jarayoniniga teskari jarayon. Bu ko'pincha ma'lumotlar bazasidan ma'lumotlarni o'qish jarayonini tezlashtirish uchun ishlatiladi.

Atomarnost - bu atributlarning bo'linmasligi. Masalan, F.I.SH. atomar ustun emas.

Tranzitiv qaramlik - bu atributlarning hech biri asosiy kalit bo'lmasligi sharti bilan, bitta atributning boshqasiga mantiqiy yoki semantik bog'liqligi. Klassik misol: shahar va pochta indeksi.

Funktsional bog'liqlik - bitta ustun qiymatlarining boshqasiga bog'liqligi, lekin aksincha bo’lishi kerak emas. Keling, ikkita ustunni olaylik, ularni A va B deb ataymiz, A atributi uchun bir xil qiymatga ega bo'lgan barcha qatorlar B ustunida bir xil qiymatga ega bo'ladi, aksincha emas.

Ortiqchalik - ma'lumotlar bazasidagi keraksiz ma'lumotlar, bu bizga foyda keltirmaydi, balki ma'lumotlar bazasini hajmini oshiradi.

Anomaliya - ortiqcha ishlov berish sababli ma'lumotlarni manipulyatsiya qilishda (ma'lumotlarni yangilash, ma'lumotlarni o'chirish, o'zgartirish yoki o'zgartirish) yuzaga keladigan muammolar.

Ma'lumotlar domeni - bu yordamchi ma'lumotlarni saqlaydigan ma'lumotnoma yoki jadval.

Birinchi normal forma (1NF). Munosabatlar o'zgaruvchisi birinchi normal formada (1NF), agar faqat munosabatlarning har qanday haqiqiy qiymatida uning har bir atributi uchun atigi bitta qiymat bo'lsa.

Ikkinchi normal forma (2NF). Aloqadorlik o'zgaruvchisi ikkinchi normal shaklda bo'ladi, agar u birinchi normal shaklda bo'lsa va har bir kalit bo'lmagan atribut uning potentsial kalitiga (funktsional jihatdan to'liq) bog'liq bo'lsa.

Uchinchi normal forma (3NF). Munosabat uchinchi normal shaklda bo'ladi, agar u ikkinchi normal shaklda bo'lsa va kalitlarga xos bo'lmagan atributlarning tranzit funktsional bog'liqliklari bo'lmasa.