# Database normalization

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Database Normalization It has to do with database design. Determines the structure of how data will be stored. Data redundancy Data Integrity Anomaly Data Redundancy Copy of the actual data. It's easy when it comes to data recovery. However, it has disadvantages such as difficulty in consistent data processing, waste of storage space, and reduced data efficiency. Data Integrity It means maintaining accuracy and consistency throughout the lifecycle of data. In other words, it

boraborayoon

1. Database Normalization(데이터베이스 정규화) 데이터베이스 정규화는 데이터베이스의 설계와 관련이 있다. 데이터베이스 설계에 따라 데이터가 저장될지 그 구조를 결정하기 때문이다. 이를 위해서 크게 중요한 부분은 1-1. DATA REDUNDANCY (데이터 중복) 데이터 중복은 실제 데이터의 동일한 복사본이나, 부분적인 복사본을 뜻한다. 이러한 중복은 데이터를 복구할 때에 더 수월할 수도 있지만, 몇가지 문제점을 지닌다. 일관된 자료 처리의 어려움 저장 공간 낭비 데이터 호율성 감소 1-2. DATA INTEGRITY(데이터 무결성) 데이터 정규화는 데이터 무결성을 강화하는 목적을 지닌다. 데이터 무결성은 데이터의 수명 주기 동안 정확성과 일관성을 유지하는 것을 뜻한다. 다시말해 입력된 데이터가 오염되지 않고, 입력된 그대로 데이터를 사용할 수 있다는 뜻이다. 1-3. ANOMALY(데이터 이상)

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We practiced a database modeling with the starbucks beverages page as below. First, We needed to list up the each information and look for the repeated ones. And then we separated the information as a different table and drew a line which refers to the other table's information. The result of mine is as below. ![](https://images.velog.io/images/xxh

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Description of Database normalization Normalization is the process of organizing data in a database. This includes creating tables and establishing relationships between those tables according to rules designed both to protect the data and to make the database more flexible by eliminating redundancy and inconsistent dependency. Redundant data wastes disk space and creates maintenance problems. If data that exists in more than one place must be changed, the data must be changed in exactly th