第三正規形・とは？初心者にもわかる丁寧解説共起語・同意語・対義語も併せて解説！

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岡田康介

名前：岡田康介（おかだこうすけ）ニックネーム：コウ、または「こうちゃん」年齢：28歳性別：男性職業：ブロガー（SEOやライフスタイル系を中心に活動）居住地：東京都（都心のワンルームマンション）出身地：千葉県船橋市身長：175cm 血液型：O型誕生日：1997年4月3日趣味：カフェ巡り、写真撮影、ランニング、読書（自己啓発やエッセイ）、映画鑑賞、ガジェット収集性格：ポジティブでフランク、人見知りはしないタイプ。好奇心旺盛で新しいものにすぐ飛びつく性格。計画性がある一方で、思いついたらすぐ行動するフットワークの軽さもある。 1日（平日）のタイムスケジュール 7:00 起床：軽くストレッチして朝のニュースをチェック。ブラックコーヒーで目を覚ます。 7:30 朝ラン：近所の公園を30分ほどランニング。頭をリセットして新しいアイデアを考える時間。 8:30 朝食＆SNSチェック：トーストやヨーグルトを食べながら、TwitterやInstagramでトレンドを確認。 9:30 ブログ執筆スタート：カフェに移動してノートPCで記事を書いたり、リサーチを進める。 12:30 昼食：お気に入りのカフェや定食屋でランチ。食事をしながら読書やネタ探し。 14:00 取材・撮影・リサーチ：街歩きをしながら写真を撮ったり、新しいお店を開拓してネタにする。 16:00 執筆＆編集作業：帰宅して集中モードで記事を仕上げ、SEOチェックやアイキャッチ作成も行う。 19:00 夕食：自炊か外食。たまに友人と飲みに行って情報交換。 21:00 ブログのアクセス解析・改善点チェック：Googleアナリティクスやサーチコンソールを見て数字を分析。 22:00 映画鑑賞や趣味の時間：Amazonプライムで映画やドラマを楽しむ。 24:00 就寝：明日のアイデアをメモしてから眠りにつく。

第三正規形とは？データをきれいに整理する考え方

データベースの設計では、データを重複なく整理することが大切です。第三正規形(3NF)はそのうちの重要な考え方で、データの依存関係をできるだけシンプルに保つためのルールです。

1NF, 2NF, 3NFの流れ

まず、1NFは「すべての列が原子値」である状態、2NFは「主キーの全ての部分に関して部分関数従属性を取り除く」状態、3NFは「非キー属性同士の依存関係を取り除く」状態という風に覚えると分かりやすいです。

この流れを頭の中に置くと、データの更新時に矛盾が減り、検索も分かりやすくなります。

第三正規形の定義

第三正規形 (3NF) とは、テーブルの候補キーに対して 非キー属性が互いに依存しない ように分解した状態のことです。要点は「推移的従属性をなくす」点です。

具体的な例

例を使って説明します。ある会社の従業員データを扱う表を考えます。

able> 表の状態説明従業員表 1NF従業員ID, 氏名, 部署ID, 部署名問題点部署名は部署IDに依存しています。従業員が所属する部署が変わると部署名も変わる可能性があり、更新時に矛盾が起きやすいです。ble>

この状態では 推移的従属性 が混ざっており、3NFには達していません。

3NFにするには、データを分解します。代表的な分解は次のとおりです。

分解結果	説明
従業員テーブル	従業員ID, 氏名, 部署ID
部署テーブル	部署ID, 部署名

このように分解すると、非キー属性同士の依存関係がなくなり、更新時の矛盾が起きにくくなります。

実務でのポイント

ポイント1: 候補キーをしっかり決めること。

ポイント2: 部分関数従属性は2NFで対応、推移的従属性は3NFで対応します。

ポイント3: 実務では過剰な分割を避けつつ、検索性能とのバランスを取ることが大切です。

まとめ

第三正規形は、データの重複を減らし、更新時の矛盾を減らすための設計指針です。1NF・2NFを経て、非キー属性の依存を取り除くことで、長期的に安定したデータベースを作る手助けになります。

第三正規形の同意語

第三正規形: データベース設計における正規化の第3段階。非主属性が候補キーに対して推移的依存を持たない状態で、データの重複を減らすことを目的とします。
第3正規形: 同じ意味の別表現。第三正規形の略称で、非主属性の推移的依存を排除する正規形です。
3NF: Third Normal Form の英語略称。データの一貫性を保つための正規化の3番目の段階を指します。
3rd Normal Form: 3NF の英語表記の一つ。第三正規形と同義です。
三正規形: 第三正規形を指す別称。非主属性が主キー以外の属性に依存しすぎない形を意味します。
三正規化形: 第三正規形の別表現。データの重複を減らす正規化の1つの形です。
第三正規化: 3NF の正規化プロセスを指す表現。非主属性が他の非主属性を介さず主キーに直接依存することを目指します。
第3正規化形: 3NF の別表現。データの整合性を高めるための正規化の段階の一つです。
第三正規化形: 第三正規化を指す日本語表現。非主属性の推移的依存を排除することを意味します。

第三正規形の対義語・反対語

非正規化（Denormalization/UNF）: 正規形の概念に反対する、データを冗長に保持する設計。更新や整合性の管理が難しくなる一方で、検索や挿入のパフォーマンスを向上させる場合がある。3NFの性質とは反対方向の状態。
第一正規形（1NF）: データ項目が原子値で、列に複数値が入らない最低限の正規形。3NFと比べて依存関係の整理が不十分で、冗長性が高い状態。
第二正規形（2NF）: 主キーの全属性が完全従属していることを要求する正規形。3NFより前の段階で、推移従属性を含む可能性がある状態。
推移従属性を含む状態: 非キー属性が別の非キー属性に従属している状態。3NFの目的はこれを排除することなので、含む状態は3NFの反対概念に近い。
部分従属性を含む状態: 主キーの一部に従属する属性がある状態。2NF未満の特徴で、3NFの整理が不十分な状態を指す。
冗長性が高いデータ設計: 同じ情報が複数箇所に重複して保存され、更新時の整合性維持が難しくなる設計。3NFの利点とは反対の特徴。
更新異常が発生しやすい設計: データの挿入・更新・削除時に矛盾が生じやすい設計。3NFの目的であるデータ整合性の確保とは逆の状態。

第三正規形の共起語

関数従属性: ある属性集合Xが決まれば、別の属性集合Yが一意に決定される関係。X → Y の形で表され、第三正規形の判定では X がスーパーキーか、Y が素属性かどうかを判断のポイントにします。
推移的従属性: A → B、B → C という従属性の連鎖により A → C が成り立つ関係のこと。3NFでは、非主属性が推移的に従属しないよう、分解の対象となる場合があります。
部分従属性: 候補キーの一部の属性だけに従属する従属性。3NFを目指す際には、これによる冗長性を排除するための分解が検討されます。
候補キー: テーブルの中で最小の属性の組で、主キーとして選ばれる可能性のある集合のこと。複数存在することがあります。
主キー: テーブルの各行を一意に識別する属性または属性の組。参照整合性の基盤となる重要なキーです。
非主属性: 候補キーに含まれない属性のこと。3NFの設計ではこれらの従属性の適切な扱いが重要です。
結合分解: 3NFへ適合させるために、テーブルを複数のテーブルへ分割する操作。分解後も情報が失われないよう設計します。
無損失結合: 分解後のテーブルを結合してもデータが失われず、元の情報を再現できる性質。正規化設計の重要な要件です。
正規化: データの冗長性を減らし、データ整合性を高める設計手法。1NFから段階的に適用していきます。
データ冗長性: 同じデータが複数箇所に保存される状態。3NFの目的はこの冗長性を低減することです。
依存関係の保存: 分解後も従属性が適切に保たれ、データの整合性が維持される性質。分解設計の評価基準になります。
リレーショナルデータベース: 表と列でデータを管理するデータベースの基本モデル。正規形はこの設計思想に基づきます。
テーブル設計: データをテーブルとして整理する設計作業。3NFを意識した分解と属性選択が含まれます。
スキーマ: データベースの構造を定義する設計図。テーブル名、列、鍵、制約などを含みます。
4正規形: 4NF。多値従属性を排除する正規形で、3NFの次の段階として扱われることが多い概念です。
4NF: 4正規形の略。複数の独立した多値従属性が同一テーブル内に現れる場合、分解してデータの一貫性を保ちます。
5正規形: 5NF。結合従属性を分解して結合の冗長性を極力排除する正規形です。
5NF: 5正規形の略。結合依存を完全に満たすよう分解を進め、細粒度の整合性を確保します。