Стандартизация и нормализация — это процессы приведения данных к единому, согласованному виду. Но они решают разные задачи.

Проведем аналогию: представьте, что у вас есть коробка с разными винтами и гайками.

  • Стандартизация — это когда вы сортируете их: все винты — в одну баночку, все гайки — в другую, а все шайбы — в третью. Вы приводите их к единой системе хранения.
  • Нормализация — это когда вы подбираете конкретную гайку к конкретному винту по размеру и резьбе, чтобы они идеально сочетались. Вы устанавливаете между ними правильные связи.

Стандартизация (Standardization)

Цель: Привести данные к единому формату и правилам представления.

Суть: Устранить вариативность в том, как записаны одни и те же данные. Это гарантирует, что все системы и сотрудники используют одинаковые форматы.

Примеры из жизни:

Исходные данные (Хаос)Стандартизированные данные (Порядок)Правило стандартизации
”ул. Ленина, д. 5”, “Ленина, 5”, “улица Ленина, 5""ул. Ленина, 5”Приведение к эталонному шаблону “ул. [Название], [Номер]”.
”Иванов и.и.”, “Иванов Иван”, “ИВАНОВ ИВАН""Иванов И. И.”Приведение к формату “Фамилия И. О.”, верхний регистр для фамилии.
”+7 900 123-45-67”, “8(900)1234567”, “9001234567""+7 (900) 123-45-67”Приведение к единой маске для номера телефона.
”01.02.2023”, “2023-02-01”, “1 февраля 2023 г.""2023-02-01”Использование международного стандарта даты ISO 8601 (YYYY-MM-DD).
”РФ”, “Россия”, “Russia”, “Российская Федерация""Российская Федерация”Приведение к официальному названию из справочника.

Главный вопрос стандартизации:Все ли данные записаны по одним и тем же правилам?


Нормализация (Normalization)

Цель: Устранить избыточность данных и обеспечить их целостность, минимизировав аномалии при вставке, обновлении и удалении.

Суть: Это в большей степени процесс проектирования структуры базы данных. Данные организуются в таблицы таким образом, чтобы каждая сущность и связь между ними были представлены без дублирования.

Ключевые принципы (Нормальные формы): Нормализация следует набору правил, называемых “нормальными формами” (1NF, 2NF, 3NF и т.д.).

Пример до нормализации (таблица Заказы):

OrderIDCustomerNameCustomerEmailProductNamePriceQuantity
101Иванов А.А.ivanov@mail.ruНоутбук Lenovo500001
102Петрова Б.Б.petrova@yandex.ruМышь Logitech20002
103Иванов А.А.ivanov@mail.ruКлавиатура HP30001

Проблемы:

  • Избыточность: Данные клиента “Иванов А.А.” повторяются для каждого его заказа.
  • Аномалия обновления: Если Иванов сменил email, нужно обновить все записи с его заказами.
  • Аномалия удаления: Если удалить заказ 103, мы потеряем информацию о клиенте “Иванов А.А.”.
  • Аномалия вставки: Нельзя добавить клиента, пока он не сделает заказ.

Пример после нормализации:

Таблица Клиенты

CustomerIDCustomerNameCustomerEmail
1Иванов А.А.ivanov@mail.ru
2Петрова Б.Б.petrova@yandex.ru

Таблица Товары

ProductIDProductNamePrice
101Ноутбук Lenovo50000
102Мышь Logitech2000
103Клавиатура HP3000

Таблица Заказы

OrderIDCustomerIDProductIDQuantity
10111011
10221022
10311031

Результат нормализации:

  • Устранена избыточность: Данные о клиенте и товаре хранятся в одном месте.
  • Обеспечена целостность: Email клиента меняется в одном месте (в таблице Клиенты).
  • Гибкость: Можно добавлять клиентов без заказов и наоборот.

Главный вопрос нормализации:Оптимально ли структурированы наши данные, чтобы избежать дублирования и противоречий?


Сравнительная таблица: Стандартизация vs. Нормализация

КритерийСтандартизацияНормализация
Основная цельЕдинообразие формата и представления.Устранение избыточности и обеспечение целостности.
УровеньУровень значений и форматов данных.Уровень структуры базы данных и связей между таблицами.
Решаемая проблема”Москва” vs “Moscow” vs “мск”.Повторяющиеся данные клиента в каждой строке заказа.
КонтекстКачество данных, ETL-процессы, интеграция систем.Проектирование реляционных баз данных.
Основной инструментСкрипты, правила “найти и заменить”, ETL-инструменты.Нормальные формы (1NF, 2NF, 3NF…).

Как они работают вместе?

Эти процессы не исключают, а дополняют друг друга. Часто они выполняются последовательно в рамках проекта по улучшению данных.

  1. Стандартизация: Сначала вы приводите все сырые данные из разных источников к единому формату (например, стандартизируете названия городов и форматы дат).
  2. Нормализация: Затем вы загружаете эти “очищенные” стандартизированные данные в правильно спроектированную, нормализованную структуру базы данных.

Итог:

  • Стандартизация делает данные понятными и согласованными для людей и систем.
  • Нормализация делает данные эффективными и надежными для хранения и обработки.

Оба метода критически важны для создания системы, которой можно доверять.