データベース正規化入門：リレーショナル設計と第1〜第3正規形の基礎

初心者向けデータベース正規化入門：リレーショナル設計の基本と第1〜第3正規形でデータ整合性と効率を実現する実践ガイド

データベースの正規化は、1970年代にエドガー・F・コッドによって導入されたデータベース設計のアプローチです。リレーショナル・データベースとして知られる特定のデータベースでは、データを別々のグループに格納することができます。各グループは一般的にテーブルと呼ばれています。有用な情報を提供するために、これらのグループは互いに接続されています。例えば、学生はあるグループに保存され、クラスは別のグループに保存されます。学生がクラスに在籍していることを示すために、あるグループから他のグループへの「関係」が確立されます。学生とクラスの関係は、一対多や多対多といった形で表現できます（例：ある学生は複数のクラスを履修し、あるクラスには複数の学生が在籍する、など）。

伝統的な代替案としては、スプレッドシートのようにすべてのデータがまとめられている「フラットファイルデータベース」があります。フラットファイルデータベースの問題点は、空欄が多く、各エントリごとに繰り返さなければならない情報が多いことです。これは、データベースが必要以上に大きくなることを意味し、データベースに間違いが含まれる可能性が高くなることを意味します。リレーショナルデータベースは、データをグループに分割することで、ミスが起こる可能性を減らし、必要以上にスペースを取らないようにしています。しかし、それが機能するためには、適切な設計が不可欠です。

データベースの正規化は、良いリレーショナルデータベースを設計するための体系的な方法です。いくつかの「正規形（Normal Form）」があり、それぞれにデータベースが満たすべきルールがあります。コッドは元々、異なるデータベースが満たすべき基準として第1、第2、第3の正規形（1NF, 2NF, 3NF）を提唱しました。ここでは第1〜第3正規形の基礎と、なぜ正規化が重要かを分かりやすく解説します。

なぜ正規化するのか（目的と効果）

• データの一貫性（整合性）を保つ：重複を減らすことで、同一のデータが複数箇所で矛盾するリスクを下げます。
• 異常（アノマリー）の防止：更新・挿入・削除時の不整合（更新異常、挿入異常、削除異常）を避けやすくなります。
• 保存効率の向上：不要な繰り返しデータを排除してストレージを節約します。
• 設計の明確化：テーブルと関係（外部キー）を明確にすることで、システムの理解と保守がしやすくなります。

第1正規形（1NF） — 基本ルール

• 各列の値は原子的（不可分）であること：1つのセルに複数の値（カンマ区切りのリストなど）を入れない。
• 行は一意に識別できること：プライマリキー（単一または複合）で行を特定できる。
• 繰り返しグループを排除：同じ属性の繰り返し列を持たない。

例：学生テーブルに「履修科目1」「履修科目2」...と列を増やすのは1NFに反します。代わりに履修（enrollment）という別テーブルで学生IDとクラスIDを組にして管理します。

第2正規形（2NF） — 部分関数従属の排除

• テーブルが1NFを満たすこと
• 複合主キーの一部にのみ依存する属性を排除：主キーが複数列からなる場合、その一部だけに依存する列があってはならない。

例：履修テーブル（学生ID, クラスID）が主キーで、そこに「学生名」が含まれていると、学生名は学生IDだけで決まる（部分依存）ため不適切です。学生名は学生テーブルに移すべきです。

第3正規形（3NF） — 推移的関数従属の排除

• テーブルが2NFを満たすこと
• 非キー属性同士の依存（推移的依存）を排除：キー→A→B のように、キーから直接決まらない属性を持たない。

例：従業員テーブルに「部署ID」と「部署名」があり、「部署名」が部署IDで決まる場合、部署名は部署テーブルに分離すべきです。そうすることで従業員テーブルはキーから直接決まる属性のみを持ちます。

重要な概念：関数従属と主キー

• 関数従属（Functional Dependency）：ある属性集合の値が別の属性の値を一意に決定する関係。書き方は A → B（AがわかればBが決まる）。
• 主キー（Primary Key）：各行を一意に特定するための属性または属性の組み合わせ。候補キー、外部キー（別テーブルの主キーを参照）も理解しておきます。

正規化と実務での注意点

• 利点と欠点のトレードオフ：正規化はデータ整合性を高めますが、ジョインが増えるため読み取り性能が低下することがあります。大量読み取りの用途では意図的に正規化度合いを下げ（非正規化）、パフォーマンスを優先することもあります。
• インデックスと物理設計：正規化は論理設計の指針であり、実装時にはインデックスやパーティショニング、キャッシュ、マテリアライズドビューなどで性能を補います。
• サロゲートキー vs 自然キー：実務では一意な番号（ID）を主キーにすることが多く、意味のある列（例：メールアドレス）は候補キーやユニーク制約として扱われます。
• 外部キー制約の活用：参照整合性をDBMSに管理させることで、アプリ側のエラーを減らせます。

典型的な正規化フロー（実践手順）

1. 業務要件から必要なエンティティ（学生、クラス、履修など）と属性を洗い出す。
2. 各エンティティごとに候補キーを定め、1NFのチェックを行う（原子性、繰り返しの排除）。
3. 複合キーの部分依存を見つけて2NFへ分解する。
4. 推移的依存を見つけて3NFへ分解する。
5. 性能要件に合わせて、必要に応じて部分的に非正規化する（記録は残す）。

まとめ（実務的ポイント）

• 第1〜第3正規形は、データ重複と不整合を防ぐための基本ルールです。
• 正規化は「常に正解」ではなく、整合性と性能のバランスをとることが重要です。
• 設計時には、主キー・外部キー・関数従属を明確にし、異常シナリオ（更新・挿入・削除）をチェックしてください。
• 運用で問題が出たら、インデックス設計やマテリアライズドビュー、あるいは限定的な非正規化で対処します。

正規化の理解はリレーショナル設計の基礎です。まず第1〜第3正規形をしっかり押さえ、実務では要件と性能を天秤にかけて最適な設計を選んでください。

質問と回答

Q:データベースの正規化とは何ですか?

Q:フラットファイル・データベースとは何ですか?

Q:リレーショナル・データベースは、どのようにしてミスが起こる可能性を減らすのですか?

Q:正規形とは何ですか?

Q:ある種の基準を満たすことの欠点は何ですか?

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