前言
在現代企業資訊系統中，資料庫設計是決定系統效能、維護性與可擴展性的關鍵因素。而資料正規化（Database Normalization）則是資料庫設計中不可或缺的重要概念，它協助我們組織資料，避免資料重複，並確保資料的完整性與一致性。本文將深入探討資料正規化的重要性、不同的正規化形式，以及實務應用上的考量。
什麼是資料正規化？
資料正規化是一種透過一系列規則將資料庫結構化的過程，目的是最小化資料重複、避免資料異常，並提升資料一致性。具體而言，正規化透過將較大的資料表分割成較小且結構合理的資料表，並透過關聯建立彼此的連結。
正規化的核心精神可以概括為「每個資料都應該只存在一個地方」，這樣的設計能避免更新異常（Update Anomaly）、插入異常（Insert Anomaly）與刪除異常（Delete Anomaly）等問題。
資料異常的類型
在了解正規化形式前，先來認識資料異常的類型：
- 更新異常：當資料重複存在多處時，更新時可能只更新部分資料，導致資料不一致。
- 插入異常：必須輸入不必要或尚未擁有的資料才能新增記錄。
- 刪除異常：當刪除某筆資料時，可能意外刪除其他重要資訊。
正規化的不同階段
第一正規化形式 (1NF)
1NF 要求資料表中的每個欄位都只包含原子值（不可再分割的值），並且不允許有重複的列。
例如，將以下不符合 1NF 的表格：
| 學號 | 姓名 | 課程 |
|---|---|---|
| 001 | 王小明 | 數學、英文、歷史 |
轉換為符合 1NF 的表格：
| 學號 | 姓名 | 課程 |
|---|---|---|
| 001 | 王小明 | 數學 |
| 001 | 王小明 | 英文 |
| 001 | 王小明 | 歷史 |
第二正規化形式 (2NF)
2NF 建立在 1NF 的基礎上，要求所有非主鍵欄位必須完全依賴於主鍵，而非只依賴於主鍵的一部分。
例如，假設我們有一個表格記錄學生選課及分數：
| 學號 | 課程編號 | 姓名 | 課程名稱 | 分數 |
|---|---|---|---|---|
| 001 | C001 | 王小明 | 資料庫理論 | 85 |
| 001 | C002 | 王小明 | 程式設計 | 90 |
| 002 | C001 | 李大華 | 資料庫理論 | 78 |
問題在於「姓名」只依賴「學號」，「課程名稱」只依賴「課程編號」，應拆分為：
學生表：
| 學號 | 姓名 |
|---|---|
| 001 | 王小明 |
| 002 | 李大華 |
課程表：
| 課程編號 | 課程名稱 |
|---|---|
| C001 | 資料庫理論 |
| C002 | 程式設計 |
選課成績表：
| 學號 | 課程編號 | 分數 |
|---|---|---|
| 001 | C001 | 85 |
| 001 | C002 | 90 |
| 002 | C001 | 78 |
第三正規化形式 (3NF)
3NF 建立在 2NF 的基礎上，要求所有非主鍵欄位都只能直接依賴主鍵，而不能有遞移相依性（Transitive Dependency）。
例如，假設在學生資料表中：
| 學號 | 姓名 | 系所編號 | 系所名稱 |
|---|---|---|---|
| 001 | 王小明 | D001 | 資訊工程系 |
| 002 | 李大華 | D002 | 電機工程系 |
其中「系所名稱」並非直接依賴「學號」，而是依賴「系所編號」，因此需拆分為：
學生表：
| 學號 | 姓名 | 系所編號 |
|---|---|---|
| 001 | 王小明 | D001 |
| 002 | 李大華 | D002 |
系所表：
| 系所編號 | 系所名稱 |
|---|---|
| D001 | 資訊工程系 |
| D002 | 電機工程系 |
鮑伊-柯得正規化形式 (BCNF)
BCNF 是 3NF 的強化版本，要求所有決定因素都必須是候選鍵。這有助於消除特定類型的資料冗餘。
正規化的優缺點
優點：
- 減少資料冗餘：避免相同資料重複儲存，節省空間。
- 提高資料一致性：修改資料時只需修改一處。
- 增強資料完整性：透過參考完整性約束確保資料的正確性。
- 簡化資料維護：結構化的資料更易於維護和更新。
缺點：
- 查詢複雜度增加：需要透過JOIN操作合併多個資料表的資料。
- 效能考量：過度正規化可能導致查詢效能下降。
- 設計複雜度增加：需要更多時間規劃資料庫結構。
實務應用時的考量
在實際應用中，資料庫設計往往需要在正規化程度與效能之間取得平衡。有時，為了提升查詢效能，我們會刻意進行「反正規化」（De-normalization），允許特定的資料冗餘存在。
例如，電子商務網站可能會在訂單資料表中保留產品名稱和下單時的價格，即使這些資訊也存在於產品資料表中，這是為了保留歷史資料並提升查詢效能。
結論
資料正規化是資料庫設計中的重要理論基礎，它提供了一套系統性的方法來組織和結構化資料。透過適當的正規化，我們可以減少資料冗餘、避免資料異常，並提升資料的一致性與完整性。
然而，在實務應用上，我們需要根據系統需求、效能考量以及資料特性，適度調整正規化的程度。有時，完美的理論設計可能不是最適合的實務解決方案。
最後，理解資料正規化的原則與各種形式，將有助於我們設計出更加穩健、可靠且高效的資料庫系統，為企業資訊系統奠定堅實的基礎。
您是否也有資料庫設計的經驗？在實務應用中，您是否曾面臨正規化與效能間的取捨？歡迎在留言區分享您的經驗與看法！