Теория нормализации данных и её практическое значение. (На основе базы данных студентов университета)
Ключевые слова:
Normalizatsiya, ma’lumotlar bazasi, redundans, anomaliya, 1NF–3NF, avtomatlashtirilgan normallashtirish, RDBNorma, AdventureWorks.Аннотация
В современную эпоху развития информационных технологий правильное хранение, обработка и управление данными являются важным фактором для любой организации. Особенно в высших учебных заведениях ежегодный рост данных о студентах, предметах, оценках и образовательном процессе требует более тщательной организации структуры базы данных. Дублирование данных, аномалии обновления и некорректные соединения приводят к замедлению работы системы и увеличению количества ошибок. В данной статье анализируется процесс нормализации базы данных в университетской базе данных студентов и его практическая эффективность.
Библиографические ссылки
Taipalus, T. (2025). On the effects of logical database design on database size, query complexity, query performance, and energy consumption.
Dongare, Y. V., Dhabe, P. S., & Deshmukh, S. V. (2011). RDBNorma: A semi-automated tool for relational database schema normalization up to third normal form.
Scientific.Net (2018). Comparison between Normalized Databases Implemented with Different Database Systems. https://www.scientific.net/AMR.774-776.1827
Albarak, M., Alrazgan, M., & Bahsoon, R. (2017). Identifying and Managing Technical Debt in Database Normalization Using Machine Learning and Trade-off Analysis
Загрузки
Опубликован
Как цитировать
Лицензия
Copyright (c) 2025 Shukrona Mahammadjonova, Sanjar Zokirov
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
