1NF বনাম 2NF বনাম 3NF
নর্মালাইজেশন হল একটি প্রক্রিয়া যা রিলেশনাল ডাটাবেসে ডেটাতে থাকা রিডানড্যান্সিগুলিকে কমিয়ে আনার জন্য করা হয়। এই প্রক্রিয়াটি প্রধানত বড় টেবিলগুলিকে ছোট টেবিলে বিভক্ত করবে যেখানে কম অপ্রয়োজনীয়তা থাকবে। এই ছোট টেবিলগুলি ভালভাবে সংজ্ঞায়িত সম্পর্কের মাধ্যমে একে অপরের সাথে সম্পর্কিত হবে। একটি ভাল স্বাভাবিক ডাটাবেসে, ডেটাতে কোনো পরিবর্তন বা পরিবর্তনের জন্য শুধুমাত্র একটি একক টেবিল পরিবর্তন করতে হবে। প্রথম স্বাভাবিক ফর্ম (1NF), দ্বিতীয় স্বাভাবিক ফর্ম (2NF) এবং তৃতীয় সাধারণ ফর্ম (3NF) এডগার এফ. কড দ্বারা প্রবর্তন করা হয়েছিল, যিনি রিলেশনাল মডেল এবং স্বাভাবিককরণের ধারণারও উদ্ভাবক।
1NF কি?
1NF হল প্রথম সাধারণ ফর্ম, যা একটি রিলেশনাল ডাটাবেসকে স্বাভাবিক করার জন্য প্রয়োজনীয়তার ন্যূনতম সেট প্রদান করে। একটি সারণী যা 1NF-এর সাথে মেনে চলে তা নিশ্চিত করে যে এটি আসলে একটি সম্পর্ককে প্রতিনিধিত্ব করে (অর্থাৎ এটিতে পুনরাবৃত্তি হয় এমন কোনো রেকর্ড নেই), কিন্তু 1NF-এর জন্য সর্বজনীনভাবে স্বীকৃত কোনো সংজ্ঞা নেই। একটি গুরুত্বপূর্ণ বৈশিষ্ট্য হল যে একটি টেবিল যা 1NF-এর সাথে সম্মত হয় এমন কোনো বৈশিষ্ট্য ধারণ করতে পারে না যা আপেক্ষিক মূল্যবান (যেমন সমস্ত বৈশিষ্ট্যের পারমাণবিক মান থাকা উচিত)।
2NF কি?
2NF হল রিলেশনাল ডাটাবেসে ব্যবহৃত দ্বিতীয় স্বাভাবিক ফর্ম। 2NF মেনে চলার জন্য একটি টেবিলের জন্য, এটি 1NF মেনে চলতে হবে এবং যে কোনো অ্যাট্রিবিউট যা কোনো প্রার্থী কী-এর অংশ নয় (যেমন নন-প্রাইম অ্যাট্রিবিউটগুলি) সম্পূর্ণরূপে টেবিলের যেকোনো প্রার্থীর কীগুলির উপর নির্ভর করবে।
3NF কি?
3NF হল তৃতীয় স্বাভাবিক ফর্ম যা রিলেশনাল ডাটাবেস স্বাভাবিকীকরণে ব্যবহৃত হয়। Codd এর সংজ্ঞা অনুসারে, একটি টেবিলকে 3NF তে বলা হয়, যদি এবং শুধুমাত্র যদি, সেই টেবিলটি দ্বিতীয় স্বাভাবিক আকারে থাকে (2NF), এবং টেবিলের প্রতিটি বৈশিষ্ট্য যা প্রার্থী কী এর অন্তর্গত নয়, সরাসরি নির্ভর করা উচিত যে টেবিলের প্রতিটি প্রার্থী কী.1982 সালে কার্লো জানিওলো 3NF এর জন্য একটি ভিন্নভাবে প্রকাশ করা সংজ্ঞা তৈরি করেছিলেন। যে টেবিলগুলি 3NF মেনে চলে সেগুলি সাধারণত টেবিলে রেকর্ড সন্নিবেশ, মুছে বা আপডেট করার সময় ঘটে এমন অসঙ্গতি ধারণ করে না৷
1NF এবং 2NF এবং 3NF এর মধ্যে পার্থক্য কী?
1NF, 2NF এবং 3NF হল সাধারন ফর্ম যেগুলো রিলেশনাল ডাটাবেসে ব্যবহার করা হয় টেবিলের রিডান্ডান্সি কমানোর জন্য। 3NF কে 2NF এর চেয়ে শক্তিশালী স্বাভাবিক ফর্ম হিসাবে বিবেচনা করা হয় এবং এটি 1NF এর চেয়ে শক্তিশালী স্বাভাবিক ফর্ম হিসাবে বিবেচিত হয়। তাই সাধারণভাবে, 3NF ফর্মের সাথে সঙ্গতিপূর্ণ একটি টেবিল পাওয়ার জন্য 2NF-এ থাকা একটি টেবিলকে পচানোর প্রয়োজন হবে। একইভাবে, 2NF-এর সাথে সঙ্গতিপূর্ণ একটি টেবিল পাওয়ার জন্য 1NF-এ থাকা একটি টেবিলের পচন প্রয়োজন হবে। যাইহোক, যদি 1NF-এর সাথে মেনে চলা একটি টেবিলে প্রার্থী কী থাকে যা শুধুমাত্র একটি একক বৈশিষ্ট্য (যেমন নন-কম্পোজিট ক্যান্ডিডেট কী) দ্বারা গঠিত হয়, তাহলে এই ধরনের টেবিলটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে 2NF মেনে চলে। টেবিলের পচনের ফলে অতিরিক্ত যোগদানের ক্রিয়াকলাপ (বা কার্টেসিয়ান পণ্য) হবে যখন প্রশ্নগুলি চালানো হবে।এতে কম্পিউটেশনাল টাইম বাড়বে। অন্যদিকে, যে সারণিগুলি শক্তিশালী স্বাভাবিক ফর্মগুলির সাথে মেনে চলে সেগুলি কেবলমাত্র দুর্বল সাধারণ ফর্মগুলির সাথে মেনে চলা টেবিলগুলির তুলনায় কম অপ্রয়োজনীয়তা থাকবে৷
