正規化理論ことはじめ -数学的背景から理解する正規化の初手-

正規化理論ことはじめ   -数学的背景から理解する正規化の初手- 

© 2022 for LANCERS, Inc. All Rights Reserved 2 2
久保路（くぼあゆむ）・ ~ 2020.03 大学院で数学を研究・ 2020.04 ~ 2021.12 BIチームに所属しSalesforce管理・開発・ 2022.01~ 現在 QAチームに所属しCakePHP２→４への　バージョンアッププロジェクトなどに参画中・クエリチューニングをきっかけに　RDBの勉強にハマる・クラフトビールが好き

© 2022 for LANCERS, Inc. All Rights Reserved 4 前の僕「なんかいい具合に
テーブル分割することよね」

今日持ち帰っていただきたいこと・「いい具合に」分解するとは何か・正規化の最初のステップである　第１正規化・第２正規化の理論と手法について・正規化がなぜ良い分解とされているか

モチベーション・理論の本質やストーリーを理解すれば　実践や派生した理論に応用が効く（であろう）・内部構造や理論を追うのが面白い

1 RDBにおける用語の整理 2 第１正規化 3 理想的な分解 4 第２正規化 5 最後にアジェンダ

RDBにおける用語の整理 

© 2022 for LANCERS, Inc. All Rights Reserved 9 •
いくつかの集合(ドメイン)の組み合わせ(の部分集合)を指す • 例名前の集合 D_1 = {太郎,花子,二郎}, 年齢の集合 D_2 = {20,25} の組み合わせから R(D_1,D_2) = { (太郎,20), (花子,25), (二郎,20) } のようなリレーションができる • リレーションは表として実現することができるリレーションとは

例 ◦ D_1 = {太郎,花子,二郎}, D_2 = {20,25} の組み合わせから R(D_1,D_2) = { (太郎,20), (花子,25), (二郎,20) } のようなリレーションができるリレーションとは名前年齢太郎 20 花子 25 二郎 20

© 2022 for LANCERS, Inc. All Rights Reserved 11 リレーションとは
名前年齢太郎 20 花子 25 二郎 20 列 / カラム • 例 ◦ D_1 = {太郎,花子,二郎}, D_2 = {20,25} の組み合わせから R(D_1,D_2) = { (太郎,20), (花子,25), (二郎,20) } のようなリレーションができる

名前年齢太郎 20 花子 25 二郎 20 行 / タプル • 例 ◦ D_1 = {太郎,花子,二郎}, D_2 = {20,25} の組み合わせから R(D_1,D_2) = { (太郎,20), (花子,25), (二郎,20) } のようなリレーションができる

名前年齢太郎 20 花子 25 二郎 20 属性名 • 例 ◦ D_1 = {太郎,花子,二郎}, D_2 = {20,25} の組み合わせから R(D_1,D_2) = { (太郎,20), (花子,25), (二郎,20) } のようなリレーションができる

リレーションの属性名の集合Kが候補キーであるとは次を満たすこと ◦ リレーションの任意の行 t と sに対して tのKの値とsのKの値が一致すれば、tとsは完全一致する ◦ Kの自身を除く部分集合に対しては、上記は成り立たない候補キーとは

リレーションの属性名の集合Kが候補キーであるとは次を満たすこと ◦ リレーションの任意の行 t と sに対して tのKの値とsのKの値が一致すれば、tとsは完全一致する → Kの値さえ決まれば、行が一意に定まる ◦ Kの自身を除く部分集合に対しては、上記は成り立たない → Kを分解してしまうと、行を一意に識別できなくなってしまう候補キーとは

© 2022 for LANCERS, Inc. All Rights Reserved 16 「日本人」というリレーション
を考えてみよう

© 2022 for LANCERS, Inc. All Rights Reserved 19 姓名
年齢生年月日住所個人番号星座性別郵便番号

© 2022 for LANCERS, Inc. All Rights Reserved 20 個人番号
姓名年齢住所生年月日性別郵便番号星座 00001 山田太郎 26 東京都墨田区押上１丁目１−２ 1996/01/01 男 1310045 山羊座 00002 田中花子 22 東京都港区芝公園４丁目２−８ 2000/01/01 女 1050011 山羊座各ドメインを組み合わせてリレーション「日本人」が作れる

年齢生年月日住所個人番号性別星座郵便番号

年齢生年月日住所個人番号性別行を特定できる＝候補キー

年齢生年月日住所個人番号性別星座郵便番号候補キーに１つ属性を加えても行を特定できるから候補キーになるのでは？

リレーションの属性名の集合Kが候補キーであるとは次を満たすこと ◦ リレーションの任意の行 t と sに対して tのKの値とsのKの値が一致すれば、tとsは完全一致する → Kの値さえ決まれば、行が一意に定まる ◦ Kの自身を除く部分集合に対しては、上記は成り立たない → Kを分解してしまうと、行を一意に識別できなくなってしまう候補キーとは

年齢生年月日住所個人番号性別星座個人番号だけで行を特定できるので(年齢,個人番号)は候補キーではない！ →候補キーは行を特定できる属性の　　極小の組み合わせ

第１正規化 

リレーションに対して、リレーションを構成している各集合が複数の集合の直積やある集合の冪集合ではない時そのリレーションが第１正規形であるという →各カラムの値が複数の値の集まりなどではなく　常に単一の値であること第１正規形とは

© 2022 for LANCERS, Inc. All Rights Reserved 30 第１正規形ではない
リレーションの例

© 2022 for LANCERS, Inc. All Rights Reserved 31 社員番号
社員名趣味 1000 (山田,太郎) 釣り 1001 (田中,花子) 釣り 1002 (山本,邦明) 釣りリレーション社員

社員名趣味 1000 (山田,太郎) 釣り 1001 (田中,花子) 釣り 1002 (山本,邦明) 釣りリレーション社員姓の集合と名の集合の直積となっている → 単一の値になっていない →第１正規形ではない

社員名趣味 1000 (山田,太郎) 釣り 1001 (田中,花子) 釣り 1002 (山本,邦明) 釣りリレーション社員社員番号社員名（姓）社員名（名）趣味 1000 山田太郎釣り 1001 田中花子釣り 1002 山本邦明釣り

© 2022 for LANCERS, Inc. All Rights Reserved 35 もう１つ
第１正規形ではないリレーションの例

社員名趣味 1000 山田太郎 {ギター,釣り} 1001 田中花子 {編み物,釣り} リレーション社員

社員名趣味 1000 山田太郎 {ギター,釣り} 1001 田中花子 {編み物,釣り} リレーション社員趣味の集合の冪集合となっている → 単一の値になっていない →第１正規形ではない

社員名趣味 1000 山田太郎 {ギター,釣り} 1001 田中花子 {編み物,釣り} リレーション社員社員番号社員名趣味 1000 山田太郎ギター 1000 山田太郎釣り 1001 田中花子編み物 1001 田中花子釣り

各カラムの値が複数の値の集まりなどではなく常に単一の値であるリレーションを第１正規形であるという • 第１正規形の条件を満たすようにリレーションを修正することを第１正規化という • 複雑性の回避のために第１正規化のステップが必要第１正規形とは

理想的な分解 

© 2022 for LANCERS, Inc. All Rights Reserved 42 第２正規化の紹介の前に
リレーションをどのように分解するのが理想かを追ってみる

© 2022 for LANCERS, Inc. All Rights Reserved 43 そもそも
リレーションを分解しないとどうなってしまう？

更新時異状とは行を更新・挿入する際に起こる不都合な状況を指す ◦ タプル挿入時異状 ◦ タプル削除時異状 ◦ タプル修正時異状更新時異状

© 2022 for LANCERS, Inc. All Rights Reserved 45 顧客名
商品名商品番号数量単価金額 A企業テレビ 1 3 200,000 600,000 B企業テレビ 1 10 200,000 2,000,000 B企業洗濯機 2 5 70,000 350.000 リレーション注文

商品名商品番号数量単価金額 A企業テレビ 1 3 200,000 600,000 B企業テレビ 1 10 200,000 2,000,000 B企業洗濯機 2 5 70,000 350.000 • タプル挿入時異状 →新しい商品を追加しようとしても、顧客名が定まらないと挿入できない • タプル削除時異状 →B企業の洗濯機の注文行を消すと、洗濯機の単価情報を抹消される • タプル修正時異状 →テレビの単価が変更になったとすると、2行分更新する必要があるリレーション注文

商品名商品番号数量単価金額 A企業テレビ 1 3 200,000 600,000 B企業テレビ 1 10 200,000 2,000,000 B企業洗濯機 2 5 70,000 350.000 リレーション注文 - 掃除機 3 - 90000 - 掃除機を新たに売り出すことになったので以下のようなレコードを追加したい

商品名商品番号数量単価金額 A企業テレビ 1 3 200,000 600,000 B企業テレビ 1 10 200,000 2,000,000 B企業洗濯機 2 5 70,000 350.000 リレーション注文 - 掃除機 3 - 90000 - 主キー

商品名商品番号数量単価金額 A企業テレビ 1 3 200,000 600,000 B企業テレビ 1 10 200,000 2,000,000 B企業洗濯機 2 5 70,000 350.000 リレーション注文 - 掃除機 3 - 90000 - 主キー主キーはNULLを許さないので、挿入できない

© 2022 for LANCERS, Inc. All Rights Reserved 53 リレーション
注文注文内容について商品内容について１つのリレーションに２つの異なる事象が混在している！顧客名商品名商品番号数量単価金額 A企業テレビ 1 3 200,000 600,000 B企業テレビ 1 10 200,000 2,000,000 B企業洗濯機 2 5 70,000 350.000

© 2022 for LANCERS, Inc. All Rights Reserved 54 ということは
各事象毎に分解すれば良さそう

更新時異状を避けるためには、各事象ごとに分解すれば良い →各事象ごとにひたすら分解すればOK？ →「各事象ごとに分解」は人によって解釈が違ったりしない？

リレーションRがR1とR2に分解されたとする。以下を満たす時、その分解が情報無損失分解であるという ◦ R = R1 ＊ R2 (ここで＊は自然結合) → 分解した結果を結合したら元のリレーションが手に入る情報無損失分解

注文顧客名商品名商品番号数量単価金額 A企業テレビ 1 3 200,000 600,000 B企業テレビ 1 10 200,000 2,000,000 B企業洗濯機 2 5 70,000 350.000

注文顧客名商品名商品番号数量単価金額 A企業テレビ 1 3 200,000 600,000 B企業テレビ 1 10 200,000 2,000,000 B企業洗濯機 2 5 70,000 350.000 商品番号カラムの前後で分解してみる

注文顧客名商品名商品番号数量単価金額 A企業テレビ 1 3 200,000 600,000 B企業テレビ 1 10 200,000 2,000,000 B企業洗濯機 2 5 70,000 350.000 顧客名商品名商品番号 A企業テレビ 1 B企業テレビ 1 B企業洗濯機 2 商品番号数量単価金額 1 3 200,000 600,000 1 10 200,000 2,000,000 2 5 70,000 350.000

© 2022 for LANCERS, Inc. All Rights Reserved 64 改めて商品番号で結合すると....?
顧客名商品名商品番号 A企業テレビ 1 B企業テレビ 1 B企業洗濯機 2 商品番号数量単価金額 1 3 200,000 600,000 1 10 200,000 2,000,000 2 5 70,000 350.000

商品名商品番号数量単価金額 A企業テレビ 1 3 200,000 600,000 A企業テレビ 1 10 200,000 2,000,000 B企業テレビ 1 3 200,000 600,000 B企業テレビ 1 10 200,000 2,000,000 B企業洗濯機 2 5 70,000 350.000 顧客名商品名商品番号 A企業テレビ 1 B企業テレビ 1 B企業洗濯機 2 商品番号数量単価金額 1 3 200,000 600,000 1 10 200,000 2,000,000 2 5 70,000 350.000

注文顧客名商品名商品番号数量単価金額 A企業テレビ 1 3 200,000 600,000 B企業テレビ 1 10 200,000 2,000,000 B企業洗濯機 2 5 70,000 350.000 ※元のリレーション

商品名商品番号数量単価金額 A企業テレビ 1 3 200,000 600,000 A企業テレビ 1 10 200,000 2,000,000 B企業テレビ 1 3 200,000 600,000 B企業テレビ 1 10 200,000 2,000,000 B企業洗濯機 2 5 70,000 350.000 顧客名商品名商品番号 A企業テレビ 1 B企業テレビ 1 B企業洗濯機 2 商品番号数量単価金額 1 3 200,000 600,000 1 10 200,000 2,000,000 2 5 70,000 350.000 余計な行が増えてしまった

更新時異状を避けるためには、各事象ごとに分解すれば良い →各事象ごとにひたすら分解すればOK？　情報無損失分解が理想的である →「各事象ごとに分解」は人によって解釈が違ったりしない？

リレーションの属性名の集合A,Bに対して関数従属性A→Bが存在するとは次を満たすことをいう ◦ リレーションの任意の行 t と sに対して tのAの値とsのAの値が一致すれば、 tのBの値とsのBの値が一致する → Aの値が決まれば、Bの値が一意に定まる関数従属性とは

年齢生年月日個人番号星座生年月日が決まれば年齢と星座が決まる例えば、2000年1月1日生まれならば22歳で山羊座であることが自動的にわかる →年齢と星座は生年月日に　関連する事象

© 2022 for LANCERS, Inc. All Rights Reserved 75 「各事象ごとの分解」
関数従属性

リレーションR(A,B,C)の属性名の集合A,Bに対して関数従属性A→Bが存在したとする。このとき、関数従属性に沿って分解するとはリレーションRを　A,Bの属性を持つリレーションR1(A,B) 　A,Cの属性を持つリレーションR2(A,C) に分解することとする関数従属性に沿った分解とは

姓名年齢住所生年月日性別郵便番号星座 00001 山田太郎 26 東京都墨田区押上１丁目１−２ 1996/01/01 男 1310045 山羊座 00002 田中花子 22 東京都港区芝公園４丁目２−８ 2000/01/01 女 1050011 山羊座

姓名住所生年月日性別郵便番号 00001 山田太郎東京都墨田区押上１丁目１−２ 1996/01/01 男 1310045 00002 田中花子東京都港区芝公園４丁目２−８ 2000/01/01 女 1050011 生年月日年齢星座 1996/01/01 26 山羊座 2000/01/01 22 山羊座

© 2022 for LANCERS, Inc. All Rights Reserved 80 「各事象ごとの分解」
関数従属性に沿った分解

更新時異状を避けるためには、各事象ごとに分解すれば良い →各事象ごとにひたすら分解すればOK？　情報無損失分解が理想的である →「各事象ごとに分解」は人によって解釈が違ったりしない？　リレーション内の関数従属性に沿って分解すれば良い

© 2022 for LANCERS, Inc. All Rights Reserved 83 関数従属性に沿った分解が
情報無損失分解かいちいち確認するの？

実は関数従属性に沿った分解は必ず情報無損失分解となっていることが知られている • 情報無損失分解の存在と多値従属性の存在が同値であることと関数従属性が多値従属性の特別な場合であることから従う • つまりリレーション内の関数従属性に沿って、適切に分解をしていけばよい →これが第２正規化・第３正規化のはじまり

第２正規化 

© 2022 for LANCERS, Inc. All Rights Reserved 86 関数従属性見つけて
ひたすら分解していけばいいのでは？

リレーションRがR1とR2に分解されたとする。以下を満たす時、その分解が関数従属性保存であるという ◦ R1とR2に存在する関数従属性を組み合わせると Rの全ての関数従属性を表現できる → 関数従属性が失われない分解であること　（カラム同士の関係性や意味が引き継がれていること）関数従属性保存

© 2022 for LANCERS, Inc. All Rights Reserved 89 学籍番号
学生名受講科目担当教員教員番号 100 田中世界史浜田 A1 100 田中数学松本 B2 101 遠藤数学松本 B2 102 山﨑数学松本 B2 102 山﨑世界史浜田 A1 リレーション受講 ※以下の関数従属性が存在しているとする・学籍番号→学生名　　　・受講科目→担当教員　　・受講科目 →教員番号・担当教員→教員番号　　・教員番号 →担当教員

学生名受講科目担当教員教員番号 100 田中世界史浜田 A1 100 田中数学松本 B2 101 遠藤数学松本 B2 102 山﨑数学松本 B2 102 山﨑世界史浜田 A1 リレーション受講この関数従属性にそって分解すると.....

学生名受講科目教員番号 100 田中世界史 A1 100 田中数学 B2 101 遠藤数学 B2 102 山﨑数学 B2 102 山﨑世界史 A1 受講科目担当教員世界史浜田数学松本

学生名受講科目教員番号 100 田中世界史 A1 100 田中数学 B2 101 遠藤数学 B2 102 山﨑数学 B2 102 山﨑世界史 A1 受講科目担当教員世界史浜田数学松本関数従属性を一つずつ確認すると.....

学生名受講科目教員番号 100 田中世界史 A1 100 田中数学 B2 101 遠藤数学 B2 102 山﨑数学 B2 102 山﨑世界史 A1 受講科目担当教員世界史浜田数学松本学籍番号→学生名

学生名受講科目教員番号 100 田中世界史 A1 100 田中数学 B2 101 遠藤数学 B2 102 山﨑数学 B2 102 山﨑世界史 A1 受講科目担当教員世界史浜田数学松本受講科目→教員番号

学生名受講科目教員番号 100 田中世界史 A1 100 田中数学 B2 101 遠藤数学 B2 102 山﨑数学 B2 102 山﨑世界史 A1 受講科目担当教員世界史浜田数学松本受講科目→担当教員

学生名受講科目教員番号 100 田中世界史 A1 100 田中数学 B2 101 遠藤数学 B2 102 山﨑数学 B2 102 山﨑世界史 A1 受講科目担当教員世界史浜田数学松本教員番号と担当教員の間の関数従属性が消えている

学生名受講科目担当教員教員番号 100 田中世界史浜田 A1 100 田中数学松本 B2 101 遠藤数学松本 B2 102 山﨑数学松本 B2 102 山﨑世界史浜田 A1 リレーション受講受講科目→担当教員に沿った分解は....

学生名受講科目担当教員教員番号 100 田中世界史浜田 A1 100 田中数学松本 B2 101 遠藤数学松本 B2 102 山﨑数学松本 B2 102 山﨑世界史浜田 A1 リレーション受講担当教員→教員番号の関数従属性の情報が漏れてしまっている

学生名受講科目担当教員教員番号 100 田中世界史浜田 A1 100 田中数学松本 B2 101 遠藤数学松本 B2 102 山﨑数学松本 B2 102 山﨑世界史浜田 A1 リレーション受講受講科目→(担当教員,教員番号) に沿って分解するべき

学生名受講科目担当教員教員番号 100 田中世界史浜田 A1 100 田中数学松本 B2 101 遠藤数学松本 B2 102 山﨑数学松本 B2 102 山﨑世界史浜田 A1 リレーション受講もしくは担当教員→教員番号に沿って分解するべき

関数従属性保存を満たすために各正規化の手順に沿って順番に分解していくべき ◦ 候補キーに直接的に関連した属性集合の関数従属性に沿って分解する（第２正規化） ◦ 候補キーに間接的に関連した属性集合の関数従属性に沿って分解する（第３正規化）関数従属性保存

リレーションRが第２正規形であるとは次を満たすことをいう ◦ Rが第１正規形である →値が全て単一であること ◦ Rの全ての非キー属性が各候補キーに対し完全関数従属している →候補キーの一部から非キー属性への関数従属性が存在しない第２正規形

関数従属性A→Bが存在し、Aのいかなる真部分集合A’に対しても関数従属性A’→Bが成り立たない時、 BはAに完全関数従属しているという → Aから属性を一つでも取り除いてしまうと、　関数従属性が失われてしまうということ　完全関数従属

商品名商品番号数量単価金額 A企業テレビ 1 3 200,000 600,000 B企業テレビ 1 10 200,000 2,000,000 B企業洗濯機 2 5 70,000 350.000 リレーション注文 ※以下の関数従属性が存在しているとする・商品番号→商品名　　　・商品名 →商品番号・商品番号→単価　　　　・数量＆単価 →金額・顧客＆商品番号→数量

商品名商品番号数量単価金額 A企業テレビ 1 3 200,000 600,000 B企業テレビ 1 10 200,000 2,000,000 B企業洗濯機 2 5 70,000 350.000 リレーション注文候補キー

商品名商品番号数量単価金額 A企業テレビ 1 3 200,000 600,000 B企業テレビ 1 10 200,000 2,000,000 B企業洗濯機 2 5 70,000 350.000 リレーション注文非キー属性

商品名商品番号数量単価金額 A企業テレビ 1 3 200,000 600,000 B企業テレビ 1 10 200,000 2,000,000 B企業洗濯機 2 5 70,000 350.000 リレーション注文候補キーが各非キー属性に対して完全関数従属しているかを調べていく →候補キーの一部から非キー属性への関数従属性　が存在するかを調べる

商品名商品番号数量単価金額 A企業テレビ 1 3 200,000 600,000 B企業テレビ 1 10 200,000 2,000,000 B企業洗濯機 2 5 70,000 350.000 「金額」は候補キーの片方だけでは決まらない

商品名商品番号数量単価金額 A企業テレビ 1 3 200,000 600,000 B企業テレビ 1 10 200,000 2,000,000 B企業洗濯機 2 5 70,000 350.000 「金額」は候補キーの片方だけでは決まらない ※仮定されている関数従属性・商品番号→商品名　　　・商品名 →商品番号・商品番号→単価　　　　・数量＆単価→金額・顧客＆商品番号→数量

商品名商品番号数量単価金額 A企業テレビ 1 3 200,000 600,000 B企業テレビ 1 10 200,000 2,000,000 B企業洗濯機 2 5 70,000 350.000 「数量」は候補キーの片方だけでは決まらない

商品名商品番号数量単価金額 A企業テレビ 1 3 200,000 600,000 B企業テレビ 1 10 200,000 2,000,000 B企業洗濯機 2 5 70,000 350.000 「数量」は候補キーの片方だけでは決まらない ※仮定されている関数従属性・商品番号→商品名　　　・商品名 →商品番号・商品番号→単価　　　　・数量＆単価 →金額・顧客＆商品番号→数量

商品名商品番号数量単価金額 A企業テレビ 1 3 200,000 600,000 B企業テレビ 1 10 200,000 2,000,000 B企業洗濯機 2 5 70,000 350.000 「商品名」と「単価」は候補キーの片方だけで決まる

商品名商品番号数量単価金額 A企業テレビ 1 3 200,000 600,000 B企業テレビ 1 10 200,000 2,000,000 B企業洗濯機 2 5 70,000 350.000 「商品名」と「単価」は候補キーの片方だけで決まる ※仮定されている関数従属性・商品番号→商品名　　　・商品名→商品番号・商品番号→単価　　　　・数量＆単価→金額・顧客＆商品番号→数量

商品名商品番号数量単価金額 A企業テレビ 1 3 200,000 600,000 B企業テレビ 1 10 200,000 2,000,000 B企業洗濯機 2 5 70,000 350.000 (顧客名,商品番号)→(商品名,単価)の関数従属性に対し　　　　商品番号→(商品名,単価)の関数従属性も成り立つので (顧客名,商品番号)は(商品名,単価)に完全関数従属していない

商品名商品番号数量単価金額 A企業テレビ 1 3 200,000 600,000 B企業テレビ 1 10 200,000 2,000,000 B企業洗濯機 2 5 70,000 350.000 (顧客名,商品番号)→(商品名,単価)の関数従属性に対し　　　　商品番号→(商品名,単価)の関数従属性も成り立つので (顧客名,商品番号)は(商品名,単価)に完全関数従属していない部分関数従属性

商品名商品番号数量単価金額 A企業テレビ 1 3 200,000 600,000 B企業テレビ 1 10 200,000 2,000,000 B企業洗濯機 2 5 70,000 350.000

商品名商品番号数量単価金額 A企業テレビ 1 3 200,000 600,000 B企業テレビ 1 10 200,000 2,000,000 B企業洗濯機 2 5 70,000 350.000 顧客名商品番号数量金額 A企業 1 3 600,000 B企業 1 10 2,000,000 B企業 2 5 350.000 商品番号商品名単価 1 テレビ 200,000 2 洗濯機 70,000

商品名商品番号数量単価金額 A企業テレビ 1 3 200,000 600,000 B企業テレビ 1 10 200,000 2,000,000 B企業洗濯機 2 5 70,000 350.000 顧客名商品番号数量金額 A企業 1 3 600,000 B企業 1 10 2,000,000 B企業 2 5 350.000 商品番号商品名単価 1 テレビ 200,000 2 洗濯機 70,000 第２正規化

最後に 

第１正規化とは、複雑性の回避のためにカラムの値を単一の値になるよに修正すること • リレーションの理想的な分解は、情報無損失分解であり関数従属性保存であること • 関数従属性に沿って分解すれば情報無損失分解になる • 第２正規化は、部分関数従属性に沿って分解することであり、それは関数従属性保存となっている今日持ち帰っていただきたいこと

参考文献・増永良文. リレーショナルデータベース入門[第3版] . サイエンス社, 2017 ・R. Elmasri and S. B. Navathe. Fundamentals of Database Systems. Addison-Wesley, 2000

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