データの正規化：その概要と正規化の方法

New Relicのオブザーバビリティツール内で最高のデータベースパフォーマンスとインサイトを得るには、データの正規化が不可欠です。本稿では、中核となる概念から実践的な実装までを網羅します。堅牢性はもとより、New Relicの監視能力をフル活用できるデータ構造の設計指針を提示します。

データの正規化とは？

データの正規化とは、データベースを効率化し、情報の整合性と信頼性を担保するプロセスです。これはNew Relicにおいて効果的な監視とインサイトを得るために極めて重要です。単にデータを「きれいにする」だけではありません。冗長性を排除し、更新時のエラーを防ぎ、整然としたシステムへと変換します。これは単なるベストプラクティスではなく、アプリケーションのパフォーマンスを追跡・分析するNew Relicの潜在能力を最大限に引き出すための基盤です。

なぜデータの正規化が重要なのか？

データベースの健全性と効率性の基盤である正規化は、データ駆動型の意思決定を行う組織に多大なメリットをもたらします。適切に実装されれば、データの重複が大幅に削減されます。これによりストレージ容量が節約されるだけでなく、同じ情報が複数箇所に存在することで生じる「不整合のリスク」を排除できます。

正規化の重要性は、データの増加とともに顕著になります。適切に正規化されたデータベースは、大規模な再設計を必要とせず、変化するビジネスニーズに柔軟に適応します。また、成長のあらゆる段階においてデータの整合性を向上させ、テーブル間の関係を論理的に保ちます。これにより、挿入（Insert）、更新（Update）、削除（Delete）の操作中にデータが破損する「アノマリー（異常）」を防止します。

データベース正規化における各正規形

正規化は、「正規形（Normal Forms）」を段階的に適用していくプロセスです。各段階は前の段階の上に成り立ち、異なるタイプのデータ異常を排除します。基本的な要件から高度な最適化まで、データを整理するための構造的なアプローチを提供します。さまざまな種類のデータ正規化形式を理解することは、効率的で信頼性の高いデータベース構造を設計するのに役立ちます。

第1正規形 (1NF)

最も基本的なレベルである1NFは、繰り返しグループの排除と「値の原子性」に焦点を当てます。テーブルの各セルには単一の値のみが含まれ、各レコードが一意である状態を指します。

例えば、連絡先テーブルの電話番号（PhoneNumbers）フィールドに「555-1234, 555-5678...」のようにカンマ区切りでリストが入っている場合、これは1NFに違反しています。フィールドが原子的ではない（複数の値を含んでいる）ためです。特定の番号を検索したり、件数をカウントしたりするクエリは困難を極めます。リスト、配列、区切り文字列などで複数の値を隠すのではなく、各フィールドに正確に1つの値を格納すべきです。

第2正規形 (2NF)

2NFは、データが主キーの一部ではなく、主キー全体にのみ依存すべきという原則です。これを達成するには、複数のレコードにまたがる情報を別のテーブルに分割し、外部キーを使用して接続する必要があります。

例えば、販売データベースにおいて、顧客の配送先情報が「注文」「出荷」「請求書」の各テーブルに散在しているとします。これらはすべて整合性を保つ必要がありますが、最善のケースでも冗長であり、最悪の場合には不整合を引き起こします。代わりに、顧客情報の「信頼できる唯一の情報源（Single Source of Truth）」を一箇所に維持し、必要な場所からリレーションキーで参照すべきです。

第3正規形 (3NF)

3NFは、「推移的依存関係」を排除して構造をさらに洗練させます。テーブルが2NFを満たしており、かつ非キー列が他の非キー列に依存していない状態です。

例えば、顧客テーブルに「郵便番号」と「市区町村」の列があり、市区町村が（主キーではなく）郵便番号に依存している場合、これは推移的依存関係です。3NFに準拠するには、これらを別のテーブルに移動し、元のテーブルには主キーとの本質的な関係のみを残します。

注意点: 3NFは一般的なベストプラクティスですが、厳密すぎる適用は大量の小さなテーブルを生み、クエリのパフォーマンスやシステムの複雑さに悪影響を与える可能性があります。データの整合性とパフォーマンスのバランスを考慮し、あえて一部の非正規化（Denormalization）を許容する判断も必要です。

3NFの先へ：BCNF、4NF、5NF

多くのアプリケーションでは3NFで十分ですが、より複雑なシステムでは高度な正規形が価値を持ちます。

ボイス・コッド正規形 (BCNF): 3.5NFとも呼ばれ、重複する候補キーが存在する場合の異常に対処します。
第4正規形 (4NF): 多値従属（ある属性が他の属性に依存しているが独立している状態）を扱います。
第5正規形 (5NF): より単純な結合に分解できない結合従属を扱います。

データの正規化手順

正規化は、非正規化モデルを構造化された効率的な設計へと変換する体系的なプロセスです。以下は、新規データベースプロジェクトにおけるステップバイステップのアプローチです。

エンティティの特定: データベースが追跡すべき個別のオブジェクトや概念（顧客、製品、注文など）を決定します。
テーブルと主キーの作成: 各エンティティに対して個別のテーブルを作成し、各行を一意に識別する主キー（CustomerIDなど）を設定します。
1NFの適用: 繰り返しグループを別のテーブルに移動します。例えば、顧客が複数の電話番号を持つ場合、フィールドを増やすのではなく、電話番号テーブルを作成します。
2NFの適用: 非キー属性が主キー全体に依存するようにします。複合キーの一部にしか依存していない属性（例：注文詳細テーブル内の製品名）は、製品テーブルへ移動させます。
3NFの適用: 他の非キー属性に依存する属性を削除します。顧客の郵便番号が市区町村を決定する場合、これらを別のテーブルへ移動し、推移的依存を排除します。
レビューと改善: 残っている異常がないか確認し、サンプルデータでテストを行い、ビジネス要件に基づいて調整します。

一方で、戦略的な「非正規化」がパフォーマンスに寄与する場面も考慮してください。

例えば、レポート用データベースでは、複雑な結合（Join）を減らすために計算フィールドや集計データをあえて保持することもあります。SaleID、CustomerName、CustomerAddress、ProductID、ProductName、CategoryName、Priceの列を含む（設計が不十分な）Salesテーブルを考えてみましょう。これを正規化するには、まず顧客、製品、売上（1NF）ごとに個別のテーブルを作成します。次に、製品情報を独自のテーブル（2NF）に移動します。最後に、製品に直接依存するのではなく、カテゴリIDに依存するカテゴリ情報用のCategoriesテーブルを作成します（3NF）。

正規化によってデータの整合性は向上しますが、戦略的な非正規化によってパフォーマンスが向上する可能性がある場合を検討してください。たとえば、レポート指向のデータベースでは、クエリ中の複雑な結合を減らすために、いくつかの計算フィールドや要約データを保持することがあります。

次のステップ

データの正規化は、堅牢で効率的なデータベース構造のバックボーンです。正規形を段階的に適用することで、複雑で扱いにくいデータを、明確な関係性と依存関係を持つ整理されたテーブルへと変革できます。

正規化は確固たる理論的枠組みを提供しますが、現実のデータベース運用には継続的な監視と最適化が求められます。New Relicは、データベースのパフォーマンスをリアルタイムで追跡し、ボトルネックを特定し、クエリを微調整して応答時間を短縮する力を与えます。主要なデータベースシステムに対応した強力な監視ツールにより、実際のワークロード下での構造パフォーマンスを明確に可視化します。これにより、正規化の原則を厳守すべきか、それとも戦略的な非正規化がパフォーマンスに利益をもたらすか、情報に基づいた確実な意思決定が可能になります。

New Relicのオブザーバビリティプラットフォームが、あなたのデータベース管理をどう支援できるか、ぜひご確認ください。

By Jon Garside, プリンシパル・プロダクト・マーケティング・マネージャー

Jon GarsideはNew Relicの主任プロダクトマーケティング担当者で、明確なメッセージ、差別化されたポジショニング、成果重視のストーリーテリングを通じて、顧客がオブザーバビリティの価値を理解できるよう支援することに注力しています。サイバーセキュリティとインテリジェンスの経験を持つJonは、市場開拓活動に戦略的な視点をもたらし、技術的な専門知識に加えて、明確さと妥当性も兼ね備えています。New Relic入社前は、複数の業界のSaaSおよびセキュリティ企業でマーケティング活動を主導していました。仕事以外では、Jonは家族と過ごしたり、愛犬のAtticusとアウトドアを楽しんだり、クリエイティブなプロジェクトに取り組んだりしています。