การสร้างแบบจำลองข้อมูลเชิงตรรกะ

การสร้างแบบจำลองข้อมูลเชิงตรรกะนั้นเป็นขั้นตอนที่ค่อนข้างเป็นระบบมากกว่าการวิเคราะห์ความต้องการและการสร้างแบบจำลองข้อมูลเชิงแนวคิด

กระบวนการนี้ส่วนใหญ่จะเน้นไปที่การแปลง ERD ซึ่งเป็นผลลัพธ์จากการสร้างแบบจำลองข้อมูลเชิงแนวคิด ให้เป็นไปตามรูปแบบของฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ โดยยึดตามกฎการแมป (Mapping Rule)

กฎการแมป

• เอนทิตีรูปสี่เหลี่ยมจะถูกแปลงเป็นตาราง
• แอตทริบิวต์รูปวงกลมจะถูกแปลงเป็นคอลัมน์
• ความสัมพันธ์จะถูกแปลงเป็น PK หรือ FK

ตารางที่ไม่มี FK ควรเป็นตารางแรกที่แสดง เนื่องจากแสดงได้ง่ายกว่า

ความสัมพันธ์

• แสดงความสัมพันธ์ระหว่างตารางโดยพิจารณาจากความสัมพันธ์ (Cardinality) และความสมัครใจ (Optionality)
• แสดงความสัมพันธ์ที่ง่ายที่สุดก่อน ได้แก่ ความสัมพันธ์แบบ 1:1 ตามด้วยความสัมพันธ์แบบ 1:N และความสัมพันธ์แบบ N:M

การจัดการความสัมพันธ์แบบ 1:1

ในความสัมพันธ์แบบ 1:1 จะต้องพิจารณาถึงความสัมพันธ์แบบพึ่งพาอาศัยกันระหว่างสองตาราง และกำหนด FK

สามารถมองเป็นตารางหลัก (Parent) และตารางรอง (Child) ได้

การจัดการความสัมพันธ์แบบ 1:N

ในความสัมพันธ์แบบ 1:N เนื่องจาก 1 ถูกอ้างอิงโดย N ดังนั้น N จึงควรตั้งค่า FK

การจัดการความสัมพันธ์แบบ N:M

ในการจัดการความสัมพันธ์แบบ N:M ในฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ จะต้องสร้างตารางกลาง (เรียกว่า ตารางแมปปิ้ง หรือตารางเชื่อมโยง)

สิ่งสำคัญคือ ต้องแสดงความสัมพันธ์ (Cardinality) และความสมัครใจ (Optionality) ของทั้งสองตารางที่ถูกอ้างอิงโดยตารางแมปปิ้ง

การทำให้เป็นปกติ (Normalization)

เป็นกระบวนการแปลงตารางที่ไม่ได้รับการปรับปรุงให้เป็นตารางที่เหมาะสมกับฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์

กระบวนการทำให้เป็นปกติที่ใช้ในอุตสาหกรรมคือกระบวนการทำให้เป็นปกติระดับที่ 3 (3NF) และกระบวนการทำให้เป็นปกติในระดับที่สูงกว่านั้นใช้ในทางวิชาการเป็นหลัก

การทำให้เป็นปกติต้องดำเนินการทีละขั้นตอนตามลำดับ

การทำให้เป็นปกติระดับที่ 1 (1st Normal Form, 1NF)

• คอลัมน์ในตารางต้องมีค่าที่เป็นอะตอม (Atomic) เท่านั้น

หลักการพื้นฐานของการทำให้เป็นปกติระดับที่ 1 นั้นอาจดูยากที่จะเข้าใจ แต่โดยพื้นฐานแล้วหมายความว่าแต่ละคอลัมน์ต้องมีค่าเพียงค่าเดียว

หากคอลัมน์เดียวมีหลายค่า ซึ่งหมายความว่าไม่ใช่อะตอม ก็อาจทำให้การใช้คำสั่ง SQL เช่น คำสั่ง JOIN ยากขึ้น และอาจทำให้เกิดปัญหาอื่นๆ ได้

การทำให้เป็นปกติระดับที่ 2 (2nd Normal Form, 2NF)

• ต้องเป็นไปตามการทำให้เป็นปกติระดับที่ 1
• ต้องกำจัดการพึ่งพาบางส่วน

หากมีค่าซ้ำกันในแถวของตาราง ให้หาคอลัมน์ที่แถวดังกล่าวพึ่งพาอยู่ แล้วแยกคอลัมน์นั้นออก

การทำให้เป็นปกติระดับที่ 3 (3rd Normal Form, 3NF)

• ต้องเป็นไปตามการทำให้เป็นปกติระดับที่ 1
• ต้องเป็นไปตามการทำให้เป็นปกติระดับที่ 2
• ต้องกำจัดการพึ่งพาแบบถ่ายทอด

คำว่า การพึ่งพาแบบถ่ายทอด นั้นค่อนข้างยากที่จะเข้าใจ จากที่เข้าใจ คิดว่าหากในตารางใดตารางหนึ่งมีค่าที่บ่งบอกถึงตัวระบุของตารางอื่นโดยนัย (แน่นอนว่าไม่รวม FK) มากกว่าหนึ่งค่า ก็ถือว่าเป็นการพึ่งพาแบบถ่ายทอด