Chuẩn hóa Database là gì? Các dạng chuẩn hóa dữ liệu thường dùng

Cloud Server

Sa Phạm

2799

02-01-2025

Chuẩn hóa cơ sở dữ liệu không chỉ giúp giảm thiểu sự dư thừa mà còn đảm bảo tính nhất quán và dễ dàng trong việc truy xuất thông tin. Vậy chuẩn hóa dữ liệu là gì? Những dạng chuẩn hóa nào thường được áp dụng trong thực tế? Hãy cùng Bizfly Cloud tìm hiểu trong bài viết dưới đây.

Chuẩn hóa Database là gì?

Chuẩn hóa database hay chuẩn hóa dữ liệu là việc tổ chức, sắp xếp lại dữ liệu để loại bỏ những thông tin trùng lặp, đảm bảo tính nhất quán và hạn chế sự biến động các dữ liệu. Dữ liệu sẽ được sắp xếp theo các bảng nhỏ, logic, khoa học đồng thời thiết lập mối quan hệ giữa các bảng thông qua các khóa.

Chuẩn hóa dữ liệu hoạt động như thế nào?

Chuẩn hóa database là quy trình thiết lập các tiêu chuẩn và quy tắc cụ thể cho dữ liệu trong cơ sở dữ liệu nhằm tối ưu hóa và khai thác lợi ích của nó.

Chuẩn hóa dữ liệu liên quan đến việc xác định cách thức dữ liệu được nhập. Ví dụ, trong cơ sở dữ liệu khách hàng, tiêu chuẩn có thể bao gồm:

● Tên viết theo định dạng: Dursley, Vernon.

● Số điện thoại định dạng: 530-000-0000.

● Địa chỉ theo mẫu: 4, Private Drive, San Francisco.

Ngoài ra, có những quy tắc chung mà mọi người làm việc với cơ sở dữ liệu cần tuân theo, với các quy tắc này được tổ chức thành các hình thức bình thường, trong đó mỗi hình thức được xây dựng dựa trên hình thức trước đó. Ba hình thức bình thường đầu tiên là quan trọng nhất và sẽ được thảo luận chi tiết hơn sau.

Các bảng trong cơ sở dữ liệu cần có khóa chính để phân biệt các hàng và liên kết bản ghi với một ID duy nhất, điều này cần được đảm bảo trước khi áp dụng hình thức bình thường đầu tiên.

Các dạng chuẩn hóa dữ liệu cơ bản thường dùng

1. Chuẩn hóa 1NF

Một bảng được coi là đạt chuẩn 1NF nếu tất cả các cột trong bảng chỉ chứa các giá trị nguyên tử (không thể phân tách) và không có nhóm dữ liệu lặp lại. Mỗi thuộc tính trong bảng phải chứa một giá trị duy nhất cho mỗi bản ghi.

● Giá trị nguyên tử: Mỗi cột phải chứa các giá trị không thể chia nhỏ hơn. Ví dụ, nếu một cột lưu trữ số điện thoại, nó không nên chứa nhiều số điện thoại trong cùng một ô.

● Không có nhóm lặp lại: Không được phép có các nhóm dữ liệu lặp lại trong một bảng. Mỗi hàng phải đại diện cho một thực thể duy nhất với các thuộc tính rõ ràng

Ví dụ bảng đạt chuẩn hóa 1NF:

Ở đây, mỗi số điện thoại đã được tách ra thành các hàng riêng biệt, đảm bảo rằng mỗi cột chỉ chứa giá trị nguyên tử

2. Chuẩn hóa 2NF

2NF là dạng chuẩn thứ hai được xây dựng dựa trên các quy tắc của dạng chuẩn thứ nhất. Một lần nữa, mục tiêu là đảm bảo không có mục nhập lặp lại nào trong một tập dữ liệu. Các mục nhập áp dụng quy tắc chuẩn hóa dữ liệu này phải:

● Đạt chuẩn 1NF: Trước tiên, bảng dữ liệu phải đạt chuẩn 1NF, tức là mỗi cột trong bảng chỉ chứa các giá trị nguyên tử và không có nhóm dữ liệu lặp lại

● Loại bỏ phụ thuộc một phần: Trong 2NF, mọi thuộc tính không phải khóa (non-key attribute) phải phụ thuộc hoàn toàn vào khóa chính (primary key). Điều này có nghĩa là không có thuộc tính nào chỉ phụ thuộc vào một phần của khóa chính. Nếu một thuộc tính chỉ phụ thuộc vào một phần của khóa chính, nó sẽ bị tách ra thành bảng riêng.

Giả sử bạn có bảng Orders với các cột:

● customer_id

● order_id

● product_id

● description

● unit_price

Trong trường hợp này:

● Tạo bảng mới cho sản phẩm: Chứa các cột product_id, description, và unit_price.

● Tạo bảng cho đơn hàng: Chứa các cột customer_id, order_id.

● Tạo bảng trung gian: Chứa các cột order_id, product_id, và quantity để liên kết giữa đơn hàng và sản phẩm

3. Chuẩn hóa 3NF

Mô hình dữ liệu dạng chuẩn thứ 3 bao gồm các quy tắc sau:

● Tuân thủ tất cả các yêu cầu của 2NF.

● Tất cả các thuộc tính không khóa phải phụ thuộc trực tiếp vào khóa chính, không có thuộc tính nào phụ thuộc gián tiếp qua một thuộc tính khác (tức là không có phụ thuộc bắc cầu).

● Nếu có bất kỳ thay đổi nào đối với khóa chính, tất cả dữ liệu bị ảnh hưởng phải được chuyển vào một bảng mới.

Ví dụ: Một bảng thông tin đơn hàng với các cột như OrderID (khóa chính), CustomerName, CustomerCountry (phụ thuộc vào CustomerID). Để đạt chuẩn 3NF, ta sẽ tách thông tin khách hàng ra thành một bảng riêng, chỉ giữ lại OrderID và những thông tin liên quan trực tiếp đến đơn hàng trong bảng đơn hàng.

4. Chuẩn hóa BCNF

Dạng chuẩn Boyce–Codd (BCNF) được phát triển bởi Raymond F. Boyce và Edgar F. Codd vào năm 1975, và nó được coi là một phiên bản mạnh hơn của dạng chuẩn thứ ba (3NF). Một lược đồ quan hệ được coi là ở dạng chuẩn BCNF nếu nó thỏa mãn hai điều kiện sau:

● Là 3NF: Tức là nó phải đạt yêu cầu của dạng chuẩn thứ ba.

● Không có thuộc tính khóa nào phụ thuộc hàm vào thuộc tính không khóa: Mọi phụ thuộc hàm X→Y trong lược đồ phải đảm bảo rằng X là siêu khóa (superkey) của lược đồ đó

5. Chuẩn hóa 4NF

Chuẩn hóa 4NF (Fourth Normal Form) là một trong những mức độ chuẩn hóa trong thiết kế cơ sở dữ liệu, nhằm mục đích loại bỏ sự dư thừa dữ liệu và đảm bảo tính nhất quán của thông tin. Để đạt được 4NF, một bảng phải thỏa mãn các yêu cầu sau:

● Phụ thuộc đa trị: 4NF tập trung vào việc loại bỏ các phụ thuộc đa trị (Multi-valued Dependency - MVD). Một bảng được coi là ở dạng chuẩn 4NF nếu nó không chứa bất kỳ phụ thuộc đa trị nào. Điều này có nghĩa là không có thuộc tính nào trong bảng có thể có nhiều giá trị độc lập mà không liên quan đến nhau, nhưng vẫn được lưu trữ trong cùng một bản ghi.

● Cấu trúc bảng: Để đạt chuẩn 4NF, nếu một bảng có nhiều thuộc tính đa giá trị độc lập, những thuộc tính này cần được tách ra thành các bảng riêng biệt. Việc này giúp giảm thiểu sự dư thừa dữ liệu, đồng thời cải thiện khả năng bảo trì và truy xuất dữ liệu

6. Chuẩn hóa 5NF

Dạng chuẩn hóa database cuối cùng là 5NF. Tương tự như các chuẩn trên, để được chuẩn 5NF, bảng biểu cũng cần đạt được tiêu chí sau:

● Bảng phải ở dạng chuẩn thứ tư (4NF), tức là không có sự phụ thuộc đa giá trị giữa các thuộc tính.

● Bảng có thể được phân tách thành nhiều bảng nhỏ hơn mà khi kết hợp lại, vẫn có thể tái tạo được dữ liệu ban đầu mà không bị mất thông tin. Điều này giúp loại bỏ sự dư thừa do các phụ thuộc phức tạp giữa các thuộc tính

Ví dụ bảng đạt chuẩn hóa 5NF:

Lợi ích của việc chuẩn hóa Database

Giải phóng không gian

Trước khi chuẩn hóa dữ liệu, thường xảy ra tình trạng thông tin khách hàng bị lặp lại trong cơ sở dữ liệu. Việc sắp xếp và loại bỏ các dữ liệu trùng lặp giúp tạo ra không gian lưu trữ hữu ích và nâng cao tốc độ cũng như hiệu quả hoạt động của hệ thống.

Cải thiện thời gian phản hồi truy vấn

Sau khi chuẩn hóa, thời gian truy xuất dữ liệu trở nên nhanh chóng hơn, là lợi thế lớn cho các quy trình truy vấn. Nhân viên trong doanh nghiệp có thể dễ dàng tìm thấy thông tin ở một nơi tập trung, tránh tình trạng phân tán thông tin qua nhiều tập dữ liệu.

Giảm thiểu sự bất thường của dữ liệu

Chuẩn hóa dữ liệu giúp loại bỏ bất thường và không nhất quán trong quá trình lưu trữ thông tin. Những vấn đề này có thể phát sinh khi có lỗi trong việc thêm, cập nhật hoặc xóa dữ liệu. Các quy tắc chuẩn hóa đảm bảo rằng mọi thông tin mới đều được nhập chính xác, không bị trùng lặp hoặc sai sót, đồng thời cho phép xóa dữ liệu mà không làm ảnh hưởng đến thông tin liên quan.

Duy trì hồ sơ chính xác và nhất quán

Chuẩn hóa dữ liệu không chỉ cải thiện tính chính xác của dữ liệu mà còn giảm thiểu sự trùng lặp, từ đó duy trì hồ sơ chính xác và nhất quán. Điều này cũng tạo điều kiện thuận lợi cho việc chia sẻ dữ liệu giữa các hệ thống khác nhau.

Nâng cao khả năng thẩm vấn chéo

Các phương pháp chuẩn hóa dữ liệu đặc biệt hữu ích cho doanh nghiệp khi cần thu thập thông tin từ nhiều nguồn khác nhau. Chúng hỗ trợ việc xử lý và phân tích dữ liệu từ nền tảng SaaS, trang web và các mạng xã hội, giúp khai thác thông tin một cách hiệu quả hơn.

Đơn giản hóa quy trình bán hàng

Chuẩn hóa dữ liệu tạo điều kiện thuận lợi cho sự phát triển của doanh nghiệp thông qua phân khúc khách hàng tiềm năng. Các biểu mẫu chuẩn hóa cho phép doanh nghiệp phân chia các nhóm liên hệ theo các tiêu chí như chức danh, ngành nghề, vị trí, và các danh mục khác. Điều này giúp việc tìm kiếm thông tin khách hàng tiềm năng trở nên dễ dàng hơn và giảm thiểu các vấn đề cho các nhóm phát triển kinh doanh.

Những mặt hạn chế khi chuẩn hóa dữ liệu

Tốc độ phản hồi truy vấn chậm

Khi chuẩn hóa dữ liệu trở nên phức tạp, một số truy vấn phân tích sẽ tốn nhiều thời gian hơn, đặc biệt là những truy vấn phải xử lý lượng lớn dữ liệu. Việc tuân thủ các quy tắc chuẩn hóa thường yêu cầu sử dụng nhiều bảng dữ liệu, làm tăng thời gian quét cơ sở dữ liệu. Mặc dù điều này có thể giảm dung lượng lưu trữ, thời gian thực hiện truy vấn có thể kéo dài hơn.

Cần kiến thức vững

Để chuẩn hóa dữ liệu hiệu quả, bạn cần có kiến thức vững về các dạng và cấu trúc dữ liệu chuẩn. Nếu quy trình chuẩn hóa không chính xác, bạn có thể gặp các bất thường như sự phụ thuộc không nhất quán, khi hai thuộc tính không phải khóa phụ thuộc vào nhau. Điều này có thể gây ra vấn đề về tính toàn vẹn và phát sinh bất thường trong dữ liệu.

Mở rộng quy mô kết nối dữ liệu phức tạp

Khi mở rộng quy mô kết nối dữ liệu, bạn có thể đối mặt với các thách thức như tắc nghẽn tiềm ẩn, độ trễ tăng và quản lý hệ thống phân tán. Tải cao có thể ảnh hưởng đến hiệu suất và khiến việc duy trì tính nhất quán của dữ liệu trở nên khó khăn. Việc mở rộng quy trình cũng đòi hỏi phải quản lý bảo mật cho các kết nối mở rộng trong khi tích hợp nhiều nguồn dữ liệu khác nhau.

Khó quản lý dữ liệu

Ngoài việc thiết lập cơ sở dữ liệu, cần đào tạo nhân viên cách diễn giải và làm việc với cơ sở dữ liệu một cách hiệu quả. Phần lớn dữ liệu tuân theo quy tắc biểu mẫu và được lưu trữ dưới dạng giá trị số, điều này có nghĩa là các bảng chứa mã thay vì thông tin cụ thể. Do đó, bạn phải thường xuyên tham chiếu đến bảng truy vấn để làm việc hiệu quả.

Không phải là giải pháp thay thế

Các nhà phát triển và kiến trúc sư dữ liệu đang ngày càng ưa chuộng thiết kế cơ sở dữ liệu NoSQL và các hệ thống phi quan hệ, cho phép sử dụng mà không cần lưu trữ trên đĩa. Vì vậy, việc cân bằng giữa chuẩn hóa và phi chuẩn hóa dữ liệu trở nên ngày càng phổ biến, đáp ứng nhu cầu linh hoạt của các tổ chức trong việc quản lý dữ liệu.

Đối tượng nào có nhu cầu cần chuẩn hóa dữ liệu?

Chuẩn hóa dữ liệu là một quá trình thiết yếu trong quản lý và thiết kế cơ sở dữ liệu, nhằm tổ chức và cấu trúc dữ liệu một cách hiệu quả và nhất quán. Đây là quá trình cần thiết đối với các đối tượng sau:

● Doanh nghiệp cần chuẩn hóa dữ liệu để phát triển và thịnh vượng.

● Loại bỏ lỗi giúp phân tích dữ liệu đơn giản hơn và tạo ra hệ thống dữ liệu hữu ích.

● Chuẩn hóa dữ liệu tối đa hóa giá trị và hiệu quả thu thập thông tin.

● Hữu ích cho người dùng ứng dụng SaaS và thu thập dữ liệu từ mạng xã hội, trang web, v.v.

● Dữ liệu là yếu tố quan trọng trong việc huấn luyện mạng nơ-ron cho hệ thống AI.

● Doanh nghiệp trong chuỗi cung ứng và hậu cần cần xử lý lượng lớn dữ liệu hàng ngày và sẽ được hưởng lợi từ chuẩn hóa dữ liệu.

Chuẩn hóa Database khác biệt gì so với phi chuẩn hóa?

Quá trình tổ chức dữ liệu hiệu quả trong cơ sở dữ liệu được gọi là chuẩn hóa. Nó bao gồm việc xây dựng các bảng và thiết lập kết nối giữa chúng theo các nguyên tắc xác định trước, từ đó loại bỏ các phụ thuộc không cần thiết và bất thường.

Ngược lại, phi chuẩn hóa dẫn đến sự tồn tại thông tin dư thừa trong lược đồ chuẩn hóa. Việc duy trì tính nhất quán của dữ liệu dư thừa giúp cải thiện hiệu suất truy vấn. Phi chuẩn hóa là cần thiết bởi cấu trúc quá chuẩn hóa có thể gây quá tải cho bộ xử lý truy vấn.

Sự khác biệt chính giữa chuẩn hóa và phi chuẩn hóa là:

● Chuẩn hóa nhằm loại bỏ sự dư thừa và không chính xác của dữ liệu, đảm bảo tính toàn vẹn thông qua việc phân tách dữ liệu thành nhiều bảng. Trong khi đó, phi chuẩn hóa hợp nhất thông tin thành một bảng duy nhất để tăng tốc độ truy xuất dữ liệu.

● Trong hệ thống OLTP, chuẩn hóa giúp tăng tốc độ chèn, xóa và cập nhật, còn hệ thống OLAP sử dụng phi chuẩn hóa để tối ưu hóa tìm kiếm và phân tích. Tính toàn vẹn của dữ liệu dễ duy trì hơn trong chuẩn hóa, trong khi phi chuẩn hóa khó khăn hơn trong việc này.

● Khi thực hiện chuẩn hóa, dữ liệu trùng lặp sẽ giảm, nhưng trong phi chuẩn hóa, dữ liệu trùng lặp có xu hướng gia tăng. Chuẩn hóa thường thêm bảng và liên kết trong khi phi chuẩn hóa giảm thiểu số lượng này.

● Phi chuẩn hóa có thể lãng phí không gian đĩa vì cùng một dữ liệu được lưu trữ ở nhiều vị trí, trong khi một bảng chuẩn hóa tối ưu hóa không gian lưu trữ.

Kết luận

Chuẩn hóa dữ liệu là quá trình tốn thời gian và công sức, nhưng lợi ích của nó vượt trội hơn nhiều so với nhược điểm. Mặc dù hệ thống có thể lưu trữ ít dữ liệu hơn, việc áp dụng định dạng chuẩn cho dữ liệu là cần thiết để tránh tình trạng trùng lặp, bất thường hay dư thừa, từ đó cải thiện tính toàn vẹn tổng thể.