Veritabanı tasarımı, bir bilgi sisteminin temelini oluşturur ve bu temelin sağlamlığı, sistemin genel performansı, güvenilirliği ve sürdürülebilirliği üzerinde doğrudan etkilidir. Veritabanı tasarımının en kritik unsurlarından biri de normalizasyon sürecidir. Peki, normalizasyon nedir ve neden bu kadar önemlidir?

Normalizasyon Nedir?

Normalizasyon, veritabanı tasarımında, veri fazlalığını (redundancy) azaltmak ve veri bağımlılıklarını iyileştirmek için kullanılan sistematik bir süreçtir. Amaç, veri bütünlüğünü sağlamak, veri anormalliklerini ortadan kaldırmak ve veritabanının daha tutarlı, esnek ve bakımı kolay olmasını sağlamaktır. Normalizasyon, farklı normal formlar (1NF, 2NF, 3NF, BCNF vb.) aracılığıyla kademeli olarak uygulanır. Her bir normal form, bir önceki formun gerekliliklerini karşılamanın yanı sıra, ek kurallar ve kısıtlamalar getirir.

Normalizasyon Neden Önemlidir? (Veri Anormallikleri)

Normalizasyonun temel amacı, veritabanlarındaki potansiyel sorunları, yani 'veri anormalliklerini' ortadan kaldırmaktır. Normalizasyon yapılmamış veya yetersiz normalleştirilmiş bir veritabanı, ciddi veri tutarsızlıklarına ve hatalarına yol açabilir. İşte en yaygın veri anormallikleri:

• Ekleme Anormalliği (Insertion Anomaly): Yeni bir veri kaydı eklemek istediğinizde, henüz mevcut olmayan başka bir bilginin de eklenmesini gerektiren durumdur. Örneğin, bir öğrenci kayıt tablosunda, öğrencinin ders bilgisini girmeden sadece öğrenci bilgilerini girememeniz. Bu, gereksiz veya boş veri girişlerine yol açabilir.
• Güncelleme Anormalliği (Update Anomaly): Aynı bilginin birden fazla yerde tekrar ettiği durumlarda ortaya çıkar. Bir bilgi güncellendiğinde, bu bilginin geçtiği her yerin manuel olarak güncellenmesi gerekir. Eğer bir güncelleme atlanırsa, veri tutarsızlığı oluşur. Örneğin, bir çalışanın adresini değiştirdiğinizde, bu çalışanın her sipariş kaydında adresinin ayrı ayrı güncellenmesi gerekmesi.
• Silme Anormalliği (Deletion Anomaly): Bir bilgiyi sildiğinizde, onunla birlikte saklanması gereken başka bir bilginin de yanlışlıkla silinmesi durumudur. Örneğin, son dersine kayıtlı öğrenciyi sildiğinizde, o derse ait tüm bilgilerin de silinmesi, o dersin varlığına dair tüm kayıtların kaybolması.

Bu anormallikler, zamanla veritabanının güvenilirliğini azaltır, veri manipülasyonunu karmaşıklaştırır ve hata yapma olasılığını artırır. Normalizasyon, bu tür sorunları sistemli bir şekilde çözerek, verilerin doğru ve tutarlı kalmasını sağlar.

Normal Formlar ve Uygulamaları

Normalizasyon süreci, genellikle ilk üç normal forma odaklanır, ancak daha katı formlar da mevcuttur.

1. Birinci Normal Form (1NF)

Bir tablonun 1NF'de olması için şu iki koşulu sağlaması gerekir:

• Her bir hücre atomik (bölünemez) değerler içermelidir. Yani, bir hücrede birden fazla değer veya virgülle ayrılmış değer listeleri olmamalıdır.
• Her bir sütun benzersiz bir adlandırmaya sahip olmalıdır.
• Tekrar eden gruplar (repeating groups) olmamalıdır.

Örnek: Bir öğrencinin aldığı tüm dersleri tek bir sütunda tutan bir tablo:

Bu tablo 1NF değildir çünkü 'Dersler' sütunu atomik değerler içermemektedir. 1NF'ye getirmek için, tekrar eden grupları ayrı bir tabloya taşımalıyız:


Bu yapı, artık 1NF kurallarına uymaktadır.

2. İkinci Normal Form (2NF)

Bir tablonun 2NF'de olması için şu koşulları sağlaması gerekir:

• 1NF'de olmalıdır.
• Tüm anahtar olmayan nitelikler (non-key attributes), birincil anahtarın tamamına tam olarak bağımlı olmalıdır. Yani, birleşik (composite) bir birincil anahtarın sadece bir kısmına bağımlı olmamalıdırlar (kısmi bağımlılık olmamalıdır).

Örnek: Sipariş detaylarını gösteren bir tablo:

Burada birincil anahtar `(SiparisID, UrunID)`'dir. Ancak `UrunAdi` ve `BirimFiyat`, sadece `UrunID`'ye bağımlıdır (kısmi bağımlılık), `SiparisID`'ye değil. Bu, 2NF kuralını ihlal eder. 2NF'ye getirmek için bu kısmi bağımlılıkları ayrı bir tabloya taşımalıyız:


Şimdi, `URUNLER` tablosundaki `UrunAdi` ve `BirimFiyat` sadece `UrunID`'ye tam olarak bağımlıdır ve `SIPARIS_KALEMLERI` tablosu da birleşik anahtarın her iki parçasına bağımlı olan `Miktar` bilgisini içermektedir.

3. Üçüncü Normal Form (3NF)

Bir tablonun 3NF'de olması için şu koşulları sağlaması gerekir:

• 2NF'de olmalıdır.
• Anahtar olmayan nitelikler arasında geçişli (transitive) bağımlılık olmamalıdır. Yani, birincil anahtara doğrudan bağımlı olmayan bir sütunun, yine birincil anahtara doğrudan bağımlı olmayan başka bir sütuna bağımlı olmaması gerekir.

Örnek: Çalışan bilgilerini tutan bir tablo:

Burada `CalisanID` birincil anahtardır. `BolumAdres` sütunu, `CalisanID`'ye doğrudan bağımlı değildir; bunun yerine `BolumAdi`'na bağımlıdır. Bu bir geçişli bağımlılıktır. 3NF'ye getirmek için bu bağımlılıkları ayrı bir tabloya taşımalıyız:


Bu yapı, 3NF kurallarına uymaktadır.

Boyce-Codd Normal Form (BCNF)

BCNF, 3NF'den daha katı bir normal formdur. Bir tablonun BCNF'de olması için her determinant (yani, başka bir niteliği belirleyen her nitelik kümesi) bir aday anahtar olmalıdır. BCNF, genellikle 3NF'nin yeterli olmadığı ve anahtar olmayan nitelikler arasında olmasa bile, çakışan veya üst üste binen aday anahtarların olduğu karmaşık durumlarda kullanılır.

Normalizasyonun Avantajları

Normalizasyonun sağladığı başlıca faydalar şunlardır:

• Veri Bütünlüğü ve Tutarlılığı: Veri tekrarını azaltarak, aynı bilginin farklı yerlerde farklı değerlerde saklanması riskini en aza indirir. Bu, verilerin her zaman doğru ve güvenilir olmasını sağlar.
• Veri Tekrarının Azaltılması: Gereksiz veri tekrarını ortadan kaldırır. Bu, depolama alanından tasarruf sağlar ve güncellemelerin daha az zahmetli olmasını sağlar.
• Depolama Alanından Tasarruf: Daha az tekrar eden veri, daha az disk alanı anlamına gelir. Bu, özellikle büyük veritabanları için önemli bir avantajdır.
• Veritabanı Bakımının Kolaylaşması: Veritabanı yapısının daha basit ve anlaşılır olmasını sağlar. Veriler daha mantıklı bir şekilde organize edildiği için, değişiklik yapmak, hata ayıklamak ve yeni özellikler eklemek daha kolaydır.
• Sorgu Optimizasyonu (Genel Olarak): İyi normalleştirilmiş bir veritabanı, sorguların daha verimli çalışmasına yardımcı olabilir, çünkü daha küçük ve daha odaklı tablolar üzerinden veri çekilir. Ancak bu durum, bazı karmaşık sorgularda çok sayıda 'join' işlemine yol açarak performans düşüşüne de neden olabilir.
• Daha Esnek Tasarım: Veritabanı şemasının gelecekteki değişikliklere ve genişlemelere daha kolay adapte olmasını sağlar. Yeni veri türleri veya ilişkiler eklendiğinde, mevcut yapının bozulması riski azalır.

Normalizasyonun Dezavantajları ve Denormalizasyon

Normalizasyonun birçok avantajı olmasına rağmen, bazı durumlarda dezavantajları da olabilir:

• Performans Düşüşü: Yüksek derecede normalleştirilmiş bir veritabanı, verileri farklı tablolara böldüğü için, karmaşık sorguların çok sayıda tabloyu birleştirmesini (JOIN) gerektirebilir. Bu JOIN işlemleri, özellikle yoğun okuma (read-heavy) işlemlerinin olduğu sistemlerde sorgu performansını olumsuz etkileyebilir.
• Sorgu Karmaşıklığı: Geliştiricilerin daha fazla tabloyu birleştirme gereksinimi nedeniyle sorgular daha karmaşık hale gelebilir.

Bu nedenle, gerçek dünya uygulamalarında, performans gereksinimlerini karşılamak için bazen 'denormalizasyon' adı verilen bir süreç uygulanır. Denormalizasyon, bilinçli olarak veri tekrarına izin vererek veya tabloları birleştirerek sorgu performansını artırmayı hedefler. Bu, genellikle analitik (OLAP) sistemlerde veya raporlama veritabanlarında yaygın olarak görülür, çünkü bu sistemler genellikle yazma işlemlerinden çok okuma işlemlerine odaklıdır. Ancak denormalizasyon, veri bütünlüğü riskini artırdığı için dikkatli bir şekilde yapılmalıdır.

Sonuç

Normalizasyon, veritabanı tasarımında kritik bir adımdır ve sağlam, tutarlı ve bakımı kolay veritabanları oluşturmanın temelini atar. Veri anormalliklerini önleyerek, depolama alanından tasarruf sağlayarak ve veri bütünlüğünü garantileyerek uzun vadede büyük faydalar sunar. Ancak her teknolojide olduğu gibi, normalizasyonun da bir denge meselesi olduğunu unutmamak önemlidir. Uygulamanızın özel ihtiyaçlarına ve performans beklentilerine göre, normalizasyon seviyesini optimize etmek, başarılı bir veritabanı mimarisinin anahtarıdır.

"Normalizasyon, veritabanı tasarımında bir dengeleme sanatı gibidir. Aşırı normalizasyon performansı düşürebilirken, yetersiz normalizasyon veri tutarsızlıklarına yol açar. Önemli olan, uygulamanızın ihtiyaçlarına en uygun dengeyi bulmaktır."

Genişletmek için tıkla ...

Veritabanı normalizasyonu hakkında daha fazla bilgi edinmek için aşağıdaki kaynaklara göz atabilirsiniz:
Wikipedia: Veritabanı Normalizasyonu
IBM Docs: Normalization in Database Design
Oracle: What is Database Normalization?