正規化

関係データベースのテーブル設計において、データの重複を排除し、整合性を保ちやすい構造にするための手法。第1正規形から第3正規形まで段階的に行う。

関係データベースにおいて、データの重複や更新時の矛盾を排除するためにテーブル構造を段階的に整理する手法。第1正規形、第2正規形、第3正規形の順に正規化を進め、データの冗長性を排除する。

リレーショナルデータベースの論理設計において、データの冗長性を排除し整合性を保つためにテーブル構造を整理する手法。第1正規形から第3正規形、さらにボイスコッド正規形などがある。更新時異常の防止が目的。

リレーションのデータ冗長性を排除し、更新異状（挿入異状、削除異状、修正異状）を防止するために、リレーションをより小さな単位に分解する手法。関数従属性や多値従属性に基づき、段階的に正規形に変換する。

関係データベースの設計で、関数従属性に基づいて表を分解し、データの重複と更新時異状（追加・更新・削除の異状）を取り除くこと。繰返し項目を除いた第1正規形、部分関数従属を除いた第2正規形、推移関数従属を除いた第3正規形のほか、ボイス・コッド正規形、第4・第5正規形がある。分解は、結合すれば元の表に戻せる情報無損失分解で行う。

関係データベースの設計で、データの重複をなくして更新時の矛盾（更新時異常）を防ぐため、関数従属性に基づいて表を分割すること。第1正規形から第3正規形、ボイスコッド正規形などの段階がある。正規化を進めると結合が増えて検索の性能が下がることがあるので、性能の要件に応じて意図的に非正規化することもある。

関係データベースの表を、関数従属性に基づいて分解し、データの重複を排除する設計手法。更新、挿入、削除のときに生じる不整合（更新時異状）を防ぐ。段階として第1正規形から第3正規形、ボイスコッド正規形などがある。

3層スキーマアーキテクチャで、個々の利用者やアプリケーションから見たデータの見え方を定義する層。関係データベースではビューが該当し、必要な部分だけを見せることで、内部構造の変更から利用者を守る。

3層スキーマアーキテクチャで、データを記憶装置上にどう格納するかを定義する層。ファイル編成、索引の設定、領域の割当てなどを規定し、性能を左右する。格納スキーマとも呼ばれる。

データベースで扱う表、列、データ型、制約、権限などの定義情報を集めて管理する仕組み。メタデータの一元管理により、定義の重複や不整合を防ぎ、影響範囲の調査を容易にする。

実体（エンティティ）を矩形、関連（リレーションシップ）をひし形、属性（アトリビュート）を楕円で表現し、データ間の構造と関連を視覚的に示す図法。カーディナリティ（1対1、1対多、多対多）も表記する。データベースの概念設計や要件定義に用いられる。

パフォーマンス向上のため、正規化されたテーブルの結合を事前に行い、あえて冗長性を持たせるデータベース設計手法。テーブル結合の処理コストを削減できるが、データの冗長性による更新時の不整合リスクが増す。

特定のDBMSや実装技術に依存せず、業務で扱う情報の構造をエンティティとリレーションシップで表したモデル。E-R図で記述されることが多く、業務の理解と関係者の合意形成に用いる。