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yo Tom,
... Aber welche zwei leicht erkennbaren Erscheinungsformen von Datensammlungen sollten denn die Normalisierungslampen auf Alarm stellen?
gar keine. die ersten drei regel sollte man anwenden und zwar unabhängig davon, welche daten letztlich zur verfügung stehen. wenn du ein datenmodell entwickelst, hast du in aller regel eh noch gar keine daten, sondern es ist eben nur die datenstrukur, die entworfen wird. es gibt also bei den ersten drei normalisierungen keinen bezug auf den dateninhalt.
die erste regel stellt sicher, dass die daten in atomarer form vorliegen. dieser begriff wird leider sehr oft falsch verstanden. atomar bedeutet nicht, alles in kleinste teile zerlegen zu müssen, sondern atomar bezieht sich auf die art und weise, wie ich die daten nutze. das bedeutet atomar bezüglich der normalisierung.
die beiden nächsten schritte entfernen die direkten (2. regel) und indirekten (3. regel) abhängigkeiten der daten aus dem datenmodell. hier kommt auch der bezug zu "doppelten" daten. aber es hat damit im engen sinne nichts damit zu tun. wichtig ist nur die abhängigkeit, nicht aber der gleiche inhalt.
Ilja