По какому принципу данные разбиваются на несколько таблиц?

Данные могут разбиваться на несколько таблиц по различным принципам, в зависимости от требований и целей анализа данных. Некоторые распространенные принципы разбиения данных на таблицы включают:

1. Нормализация данных: При нормализации данных таблицы разбиваются на более мелкие таблицы для устранения избыточности и повторений данных. Нормализация позволяет улучшить эффективность хранения и обработки данных и минимизировать избыточность информации.
2. Функциональные зависимости: Если в данных имеются функциональные зависимости между атрибутами, то таблицы могут разбиваться таким образом, чтобы каждая таблица содержала только независимые атрибуты. Это помогает упростить структуру данных и улучшить их анализ.
3. Типы данных: Разные типы данных могут быть разделены в разные таблицы. Например, числовые данные могут быть размещены в одной таблице, а текстовые данные — в другой. Это может быть полезно для более эффективной обработки и анализа данных.
4. Группировка по функциональности: Данные могут быть разбиты на таблицы в соответствии с определенными функциональными группами или категориями. Например, в базе данных интернет-магазина можно создать отдельные таблицы для клиентов, заказов, продуктов и т.д.
5. Принципы нормализации баз данных: Принципы нормализации баз данных, такие как первая, вторая и третья нормальные формы (1NF, 2NF и 3NF), могут быть использованы для разбиения данных на таблицы. Эти принципы помогают устранить избыточность данных и обеспечить целостность и эффективность базы данных.

В целом, выбор принципа разбиения данных на таблицы зависит от конкретного контекста и требований проекта.