नॉर्मलाइज़ेशन खराब डिजाइन वाले डेटाबेस की खामियों को दूर करने की एक प्रक्रिया है। एक खराब डिजाइन किया गया डेटाबेस असंगत होता है और जानकारी जोड़ने, हटाने या अपडेट करते समय समस्याएं पैदा करता है।
निम्नलिखित डेटाबेस नॉर्मलाइज़ेशन को डेटाबेस डिजाइन प्रक्रिया में एक महत्वपूर्ण चरण बनाते हैं:
डेटाबेस एनोमली का समाधान
नॉर्मलाइज़ेशन के रूप यानी 1NF, 2NF, 3NF, BCNF, 4NF और 5NF सभी इंसर्ट, अपडेट और डिलीट एनोमली को हटा देते हैं।
इंसर्शन एनोमली तब होती है जब आप किसी ऐसे रिकॉर्ड में डेटा डालने की कोशिश करते हैं जो मौजूद नहीं है।
डिलीशन एनोमली तब होती है जब डेटा हटाया जाना होता है और खराब डिजाइन के कारण अन्य रिकॉर्ड भी हट जाता है।
अपडेशन एनोमली तब होती है जब एक ही डेटा को कई स्थानों पर अपडेट करना पड़ता है और असंगति आती है।
डेटा रिडंडेंसी समाप्त करना
एक ही डेटा आइटम को कई बार स्टोर करना डेटा रिडंडेंसी के रूप में जाना जाता है। एक नॉर्मलाइज़्ड टेबल में डेटा रिडंडेंसी की समस्या नहीं होती।
डेटा डिपेंडेंसी
डेटा सही टेबल में स्टोर होता है और नॉर्मलाइज़ेशन सुनिश्चित करता है।
डेटा आइसोलेशन
एक अच्छी तरह से डिजाइन किया गया डेटाबेस बताता है कि एक टेबल या फील्ड में परिवर्तन दूसरों को प्रभावित नहीं करते। यह नॉर्मलाइज़ेशन के माध्यम से प्राप्त होता है।
डेटा कंसिस्टेंसी
अपडेट करते समय यदि कोई रिकॉर्ड छूट जाता है, तो यह असंगत डेटा का कारण बन सकता है, नॉर्मलाइज़ेशन इसे हल करता है और डेटा कंसिस्टेंसी सुनिश्चित करता है।
सारांश: नॉर्मलाइज़ेशन डेटा अखंडता, भंडारण दक्षता, रखरखाव योग्यता में सुधार करता है। ओवर-नॉर्मलाइज़ेशन से प्रदर्शन प्रभावित हो सकता है (अत्यधिक जॉइन); व्यावहारिक संतुलन आवश्यक है।
