什么是数据归一化？

大数据时代，数据的收集、存储和分析成为各种规模的企业，尤其是大型企业一项最重要的工作。各大公司都在开发和使用数据库，以此有效管理所有信息，从而寻求处理数据的最佳实践，其中一种就是数据库归一化。 

在本文中，我们将解释什么是数据归一化以及如何运作，讨论它的重要性，并分享一些实用技巧，帮助您在业务中受益于数据归一化。 

了解数据归一化

简单来说，数据归一化就是指开发干净易用的数据，从而提高整体数据管理水平。在此过程中，数据库中的数据被重新加以整理，以便用户可以妥善使用数据库进行进一步的查询和分析。 

数据归一化主要是为了以下两个目标：消除数据库中的重复数据，并将数据按逻辑结构分类。要清除重复数据，必须遍历整个数据集并删除冗余信息。如果不删除，这些数据可能会破坏以后的分析，因为您并不需要这些值。 

对信息进行分类是“清理”数据的又一重要步骤。您可能希望将相关值结合起来进行分析，这就是标准化数据后得到的结果。相关数据就会出现在数据集中的较近范围内。 

数据归一化处理方法的原理是怎样的？ 

现在我们已经大致了解了什么是数据归一化，该深入研究它在实践中的运作方式了。尽管在这一过程可能会因数据库类型和收集到的信息本身而有所不同，但通常都会有以下关键步骤。 

正如前文提到的，数据归一化从删除重复项开始。然后，它会继续解决各种问题，以防在后续步骤中出现数据冲突。第三，格式化跟进，将数据转化为易于处理的信息。最终，进行整合后，数据结构变得更加条理清晰。 

深入研究细节，数据归一化处理方法主要有以下三种，即第一范式、第二范式和第三范式（NF）。每一种范式定义一种实体类型的数据整理方式，从而提高数据归一化水平。 

第一范式（1NF）

1NF 是数据归一化的重要部分，它保证数据库中没有重复项。要符合 1NF，每个单元格必须包含一个值，并且每条记录必须是唯一的。

第二范式（2NF）

2NF 是消除数据冗余的第二步。在数据应用一整套 1NF 条件后，必须将所有数据子集放在多行中的不同表中，以此来确保信息具有一个主键（主关键词，主码）。最后，能够通过新的外键标签构建关系。

第三范式（3NF）

当应用所有 2NF 要求时，数据可能出现在 3NF 规则中。然后，表中的数据必须依赖于主键。此时，应该将受主键变化影响的所有数据移入新表。 

对归一化形式有了更好地了解后，既定指导方针将更加清晰，并且将数据划分表格和级别将变得很简单。因此，这些表格能帮助组织中的任何人轻松收集数据并保证数据准确且不重复。

何时使用数据归一化？

数据归一化应该是数据管理相关流程不可或缺的一部分。数据库需要消除可能存在的错误，从而在进一步处理数据和分析数据时充分发挥作用。

此外，数据归一化有助于格式化收集到的数据。如果无法查看和研究收集到的数据，公司可能会面临各种风险：大部分信息闲置不用、占用空间并且对业务几乎没有价值。公司斥巨资于数据收集和数据库架构，却未能充分利用数据，这可能会带来巨大挫折。 

需要进行大量数据归一化工作的一个数据示例是网络抓取数据。尽管网络抓取是市场调研、品牌保护、广告验证等许多用例的重要组成部分，但收集的数据如果没有结构化，用处不大。刚刚抓取到的内容可能包含重复内容，Oxylabs爬虫API可提供“清洗”过的数据方便进一步处理和分析。

数据归一化的好处

进行数据归一化的关键原因是它能够使您更加轻松地分析数据。但企业运用这一程序的动机远不止此，所有这些都是非常有利的。 

首先，数据归一化缩减了数据库的规模。存储和分析大型数据集需要大量内存，这是一个重要问题。虽然技术进步提高了存储方案的容量和效率，但我们现在发现即使有千兆字节、太字节和更大的存储替代方案，也仍然觉得不够。因此，节约磁盘空间是一个关键问题，数据归一化对解决这一问题非常有用。 

更重要的是，减少磁盘空间占用可以提高性能。当数据集不会充斥无用信息时，可以更有效地执行数据分析。如果在分析数据时遇到问题，归一化无疑可以为您的数据库派上用场。

数据规范化带来的好处甚至超出了磁盘空间及其影响。您还会发现，用这种方法修改和更新数据库中的数据会更简单。因为没有冗余或错误，数据很干净，更改信息时非常直接。 

许多公司查看他们的数据库数据，想知道可以如何自我提升。这个过程可能具有挑战性，特别是如果他们的信息来源五花八门。假设一家企业在社交媒体上查询客户参与度相关的销售数据。要检查大量不同来源的数据可能充满挑战，但Oxylabs的归一化数据会使过程更加顺畅。 

除上述优点外，数据归一化还可能给特定人员带来显著好处。在参与数据收集、管理和组织时，您会希望充分利用数据。数据归一化会让数据统计建模或数据集维护相关人员，数据科学家和业务分析师都受益匪浅。 

不用数据归一化的风险

当多个团队使用相同数据源或通过数据进行交互时，数据归一化非常重要。在这个过程中，数据源越多，参与者越多，非标准化数据的风险就越高，这可能导致特定值丢失。 

可能让您遭受重大损失的另一种情况是数据混乱。没有数据归一化，您甚至无法衡量这些损失有多大。它将逐步成为数据无法使用的主要原因之一。从间接来说，贵公司的数据浪费比例在很大程度上就取决于因未能归一化数据而造成的损失。 

总结 

数据归一化通过优化数据集基础设施、节约磁盘空间和提高性能以及能够让员工更轻松地处理信息，以此帮助企业充分利用收集的数据。这大大增强了进一步的处理数据和分析数据，这是业务运营中的重要组成部分。 

考虑到数据的重要性以及公司在访问此类数据时所投入的资源，妥善使用数据是企业充分利用数据优势的必要条件，当然也是避免重大损失的必要条件。

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