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Hello,
... 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.
Da hast Du mich jetzt aber gründlich verkehrt verstanden. Ich meine nicht die Realdaten, sondern ihre Darstellungsform, also die Datenstruktur und/oder das daraus zu entwickelnde Datenmodell.
Ich versuche nur, das mal allgemeinverständlich auszudrücken. Und da gibt es ein horizontale und eine vertikale Sicht auf die Datenstrukturen, die Auslöser für die Normalisierung sind.
Ich sehe das bisher so:
Horizontal wäre, wenn ich z.B. mehrere Felder "Telefon" im Datensatz habe, die sich dann natürlich im Namen unterscheiden, bei einem Datensatz gar nicht benötigt werden und beim anderen immer noch nicht ausreichen
Vertikal wäre die dauernde Wiederholung von Datenwerten in Feldern der Tabelle (Gruppenbildung)
Und schließlich, wenn Felder mehrwertig werden, also _gleichzeitig_ verschiedene Teilmengen einer bekannten Gesamtmenge annehmen können (aber nicht müssen)
Harzliche Grüße aus http://www.annerschbarrich.de
Tom
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