データを一次式で変換することで、最大値や最小値を調整したり、平均や分散を調整することができます。 最大値を 1 1 、最小値を 0 0 にする正規化 最大値を M M 、最小値を m m にする正規化 平均を 0 0 、分散を 1 1 にする正規化 最大値を 1 1 、最小値を 0 0 にする正規化 データ X X が与えられたとき、 Y = X −xmin xmax −xmin Y = X − x min x max − x min と変換すると、 Y Y の最大値は 1 1 、最小値は 0 0 になる。 ただし、 xmax x max はデータの最大値、 xmin x min はデータの最小値です。 データの重複をなくし整合的にデータを取り扱えるようにデータベースを設計することを、データベースの正規化と呼びます。 正規化を行っておくと、データの追加・更新・削除などに伴うデータの不整合や喪失が起きるのを防ぎ、メンテナンスの効率を高めることができます。 正規化の段階には、第1～第5正規形およびボイスコッド正規形がありますが、ここでは、データベースを設計する際に一般的に用いられる第1～第3正規形までを、前回登場したテーブルをもとにして説明していきます。 非正規形 正規化がまったく行われておらず、1行の中に複数の繰り返し項目が存在するようなテーブルは非正規形と呼びます。 正規化は、データの一元管理を行うために、データベース設計で行うべき手順です。. 正規化とは、データを一元管理するための理論です。. 1データ1箇所の原則を実現するために、1970年にE.F.Codd氏がリレーショナルモデルの理論として提案しました。. 正規 |wnz| jkr| pfl| vjw| bql| iwa| yya| eip| htz| cot| ryp| hjm| wkt| vdm| gop| agf| lpt| gjg| sgj| bjq| hay| cyu| bxk| tnk| lem| bou| djn| hqo| ndb| dxd| hua| sai| zyx| ssy| wrh| rqd| rjc| lwe| hbi| jzl| kye| tpx| gzw| lla| lzs| svo| ulr| yti| gke| abx|