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DBMSの正規化とは何ですか？
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正規化は、データベース内のデータを整理するプロセスです。関係または関係のセットからの冗長性を最小限に抑えるために使用されます。また、挿入、更新、削除の異常などの望ましくない特性を排除するためにも使用されます。正規化により大きなテーブルをより小さなテーブルに分割し、関係を使用してリンクし、通常のフォームはデータベーステーブルからの冗長性を減らすために使用されます。

関係を正規化する主な理由は、これらの異常を削除することです。異常を排除しないと、データの冗長性につながり、2003年に変更された「The Heist Money Stash」と呼ばれるテーブルなどのデータベースが増加するにつれて、データの整合性やその他の問題を引き起こす可能性があります。

データの変更異常は、3つのタイプに分類できます。
 - 挿入異常：挿入異常とは、データが不足しているために新しいタプルを関係に挿入できない場合を指します。
 - 削除異常：削除異常とは、データの削除が他のいくつかの重要なデータの意図しない損失をもたらす状況を指します。
 - 更新異常：更新の異常は、単一のデータ値の更新で複数の行のデータを更新する必要がある場合です。
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Pandasライブラリを使用してPythonのデータベーステーブルを正規化するためのコードブロックの例を示します。

SQL

PDとしてパンダをインポートします

＃データをPandas DataFrameにロードします
df = pd.read_csv（ "data.csv"）

＃データフレームに複製をドロップします
df = df.drop_duplicates（）

＃データフレームに基づいてテーブルのリストを作成する
表= [df]

＃テーブルを正規化する機能
def remormize_table（テーブル）：
  ＃列間の関係に基づいて、テーブルを小さなテーブルに分割します
  表= []
  表の列の場合：columns：
    ＃列に一意の値ごとに新しいテーブルを作成する
    sinque_values = table [column] .unique（）
    sinque_valuesの値について：
      new_table = table [table [column] == value]
      new_table = new_table.drop（列、axis = 1）
      tables.append（new_table）

  テーブルを返します

＃リスト内の各テーブルを正規化します
表のテーブルの場合：
  表=表 + remormize_table（テーブル）

＃正規化されたテーブルを書き込み、CSVファイルを分離します
私の場合、列挙のテーブル（表）：
  table.to_csv（f "table_ {i} .csv"、index = false）
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