Unter Normalisierung eines relationalen Datenschemas versteht man die Aufteilung von Attributen in mehrere Relationen gemäß den Normalisierungsregeln. Ziel ist ein Datenschema in einer Form, die
Frei von Redundanzen bedeutet, dass sämtliche Daten nur einmal erfasst werden. Sprich man muss bei einer Änderung die Daten auch nur einmal ändern.
Sollten redundante Informationen in einer Tabelle vorhanden sein, kann es zu Anomalien kommen. Grundsätzlich werden Anomalien in 3 verschiedene Arten unterschieden.
Gehen wir dafür von einem Beispiel aus, bei dem wir alle 3 vorfinden:
Name
A-Nr
Adresse
Abteilung
Bucky Barnes
1
Musterstraße 2;
12345 Musterhausen
1; Sicherheit
Steve Rogers
2
Testallee 3;
54321 Teststadt
3; Personal
Tony Stark
3
Beispielweg 6;
67890 Beispieldorf
2; IT
Peter Parker
4
Musterburg 1;
12345 Musterhausen
3; Personal
-Anomalie: Datensatz kann nur werden kann, wenn ein anderer Datensatz auch hinzugefügt wird. Z.B. eine nur hinzugefügt werden, wenn auch ein jeweiliger Mitarbeiter hinzugefügt wird.
-Anomalie: Datensätze, die aus Versehen werden. So würden, wenn man den Mitarbeiter “Bucky Barnes” löschen würde, alle Informationen über die Abteilung “Sicherheit” ebenfalls gehen.
-Anomalie: bei einer Änderung müssen immer Datensätze geändert werden. → oder übersehen von Datensätzen
Wenn zum Beispiel die Abteilung “Personal” ihren Namen ändern würde, müsste dies in geändert werden.
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