関数従属と正規化（第1〜第3正規形）

結論：正規化は「1つの事実は1か所にだけ書く」ための作業

正規化とは、データの重複（冗長性）をなくすように表を分けることです。目的は格納効率ではなく、**データを登録・変更・削除するときに矛盾が起きないようにする（更新時異状の回避）**ことです。

たとえば注文表の各行に顧客の住所を書いていると、顧客が引っ越したときにその顧客の全注文行を直す必要があります。1行でも直し忘れると、同じ顧客に住所が2つある状態になります。住所を「顧客表」に1回だけ書いておけば、直す場所は1か所で済みます。

試験の正解の言い回しは「冗長性を排除して更新時異状を回避する」「データの重複を避け、保守・管理を容易にする」です。

更新時異状は3種類

正規化していない表で起きる不具合をまとめて更新時異状（更新時異常）と呼びます。

正規化の主な目的は、この3つを防ぐことです。「検索が速くなる」「記憶容量が減る」は主目的ではありません。むしろ表が増えるので、検索では結合（JOIN）が必要になります。

関数従属：X → Y の読み方と、表の値からの判定

関数従属 X → Y とは、「Xの値が決まれば、Yの値がただ1つに決まる」という関係です。例として、社員番号 → 社員名 があります。社員番号が分かれば社員名は1つに決まります。

表の値から判定するコツは、反例を1つ探すことです。

• Xが同じ値の行を集める
• その中でYが2種類以上あれば、X → Y は成立しない
• どのXの値でもYが1種類だけなら、その表の中では成立する

Xの値が全部違うときは、反例がないので成立します。なお、行が重複していても判定には影響しません。

3種類の従属を区別する（ここが正規化の核心）

まず用語を2つ押さえます。候補キーは、行を1つに特定できる最小の属性の組です（主キーはその中から選んだもの）。非キー属性は、どの候補キーにも含まれない属性です。

見分け方は「矢印の出発点がどこか」です。出発点がキーの一部なら部分関数従属、非キー属性なら推移的関数従属です。

注意：主キーが1つの属性だけなら、部分関数従属は起こりえません（「キーの一部」が存在しないため）。

第1〜第3正規形の違い

正規形は階段のように積み上がります。第3正規形は第2正規形の条件も、第1正規形の条件も満たします。

第1正規形になっていない表（1つのマスに複数の値が入っている表）は、非正規形または入れ子型リレーションと呼ばれます。

分解の手順：矢印の出発点ごとに表を作る

関数従属が矢印の一覧で与えられたら、次の3ステップで第3正規形に分解できます。

1. 矢印の出発点（決める側）ごとに表を1つ作る。出発点がその表の主キーになる
2. その表に、出発点から直接矢印が出ている属性だけを入れる
3. 別の表の主キーになった属性も、元の表に残す（外部キーとして表同士をつなぐため）

手順3が最大のひっかけです。たとえば a → b、b → f のとき、表(a, b) と 表(b, f) に分けます。表(a) から b を消すと、a と f をつなげなくなります。

flowchart LR
  A["a（主キー）"] --> B["b"]
  A --> C["c"]
  A --> D["d"]
  A --> E["e"]
  B --> F["f, g, h"]
  E --> I["i, j"]

この図では、出発点は a・b・e の3つなので表も3つです。答えは (a, b, c, d, e)・(b, f, g, h)・(e, i, j) になります。

試験での問われ方

• 目的を問う：「格納効率の向上」「検索の効率化」「整合性制約の排除」「ロック待ちを減らす」は誤りです。正解は「冗長性の排除で更新時異状を回避」です。
• 表の値から関数従属を選ぶ：選択肢ごとに反例（同じXでYが違う行）を探します。
• 矢印の図から分解した表の組合せを選ぶ（最頻出）：外部キーを残さない選択肢がひっかけです。
• 推移的関数従属を選ぶ：与えられた矢印を本当につなげられるかを1本ずつ確かめます。
• 何正規形かを問う：部分関数従属と推移的関数従属があるかを順に調べます。
• 正規化の説明を選ぶ：分けた表の主キーが非キー属性（例：商品コード）なら推移的関数従属の解消、主キーの一部なら部分関数従属の解消です。