「正規化と非正規化ってどっちが良いの？」
応用情報技術者試験でもデータベース分野で頻出ですが、

正規化はなぜ必要？
非正規化は悪いこと？
パフォーマンスとの関係は？
実務ではどちらを使う？

で混乱する人がかなり多いテーマです。

この記事では、

正規化とは？
非正規化とは？
違い
メリット・デメリット
試験での頻出ポイント

を分かりやすく解説します！

まず結論

正規化

「データの重複をなくして整合性を高める」

非正規化

「あえて重複を許して処理速度を高める」

超簡単にいうと

方式	目的
正規化	整合性重視
非正規化	性能重視

正規化とは？

超頻出！

目的

データ重複の排除

なぜ必要？

例えば：

注文ID | 商品名 | 商品価格

1 | PC | 100000
2 | PC | 100000
3 | PC | 100000

問題

価格変更時

100000
↓
120000

全行修正必要

ミス発生しやすい。

正規化後

商品テーブル

商品ID | 商品名 | 価格

A001 | PC | 100000

注文テーブル

注文ID | 商品ID

1 | A001
2 | A001

効果

重複削減
更新ミス防止
整合性向上

非正規化とは？

超重要！

目的

処理高速化

特徴

あえて重複を持たせる。

イメージ

注文ID | 商品名 | 価格

1 | PC | 100000
2 | PC | 100000

なぜ使う？

JOINが減るため。

JOINとは？

複数テーブル結合。

問題

正規化しすぎると

テーブル増加
↓
JOIN増加
↓
遅くなる

非正規化なら

テーブル少ない
↓
高速検索

正規化と非正規化の違い

比較	正規化	非正規化
重複	少ない	多い
整合性	高い	低下しやすい
更新	簡単	ミスしやすい
検索性能	やや低い	高い
JOIN	多い	少ない

実務では？

重要！

OLTP

取引処理システム

↓

正規化

例

銀行
ECサイト
販売管理

DWH

分析システム

↓

非正規化

例

BIツール
売上分析
データ分析基盤

応用情報で超頻出

かなり狙われる👇

データ重複
整合性
JOIN
性能向上
正規化目的

よくあるひっかけ

「非正規化は間違った設計」

→ ❌違う！

非正規化は：

性能向上のための設計

1分で復習！

正規化

重複排除

非正規化

性能向上

正規化

整合性重視

非正規化

検索速度重視

練習問題

問題

非正規化を行う主な目的はどれか。

ア

データ整合性向上

イ

データ圧縮

ウ

検索性能向上

エ

暗号化

解答

正解：ウ

解説

非正規化は、JOIN回数を減らし検索性能を向上させるために行われます。

まとめ

正規化とは

「重複をなくす」

非正規化とは

「あえて重複を持つ」

超重要

正規化＝整合性重視
非正規化＝性能重視
JOIN回数
データ重複

まずは、

「正規化＝きれいに整理」

「非正規化＝速さ優先」

このイメージを持つとかなり理解しやすくなります！

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