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📐 Normalização

Organizando os dados para reduzir a redundância e melhorar a integridade.

Normalização

A normalização organiza os dados para reduzir a redundância e melhorar a integridade. O objetivo é armazenar cada informação apenas uma vez. Se o endereço de um cliente aparecer em todos os registos de encomendas, uma alteração de endereço necessita de ser atualizada em centenas de locais. Se um deles for esquecido, os dados tornam-se inconsistentes. A normalização move o endereço para uma tabela de clientes. Os pedidos referenciam o cliente por ID. O endereço é armazenado apenas uma vez. Ao alterá-lo nesta tabela, todos os pedidos refletem o novo valor.

O processo segue formas normais. A primeira forma normal elimina grupos repetidos. A segunda forma normal remove as dependências parciais. A terceira forma normal remove as dependências transitivas. Cada forma adiciona restrições que reduzem ainda mais a redundância. As formas superiores existem, mas raramente são utilizadas na prática. A maioria das bases de dados transacionais visa a terceira forma normal. A normalização tem as suas vantagens e desvantagens. Mais tabelas significam mais junções, o que pode tornar as consultas mais lentas. Para os sistemas transacionais, os benefícios de integridade compensam o custo de desempenho. Para os sistemas analíticos, o oposto é frequentemente verdadeiro. Os esquemas desnormalizados com tabelas largas e colunas redundantes realizam consultas mais rapidamente porque evitam junções. É por isso que os data warehouses utilizam esquemas em estrela e em floco de neve que desnormalizam deliberadamente. O nível correto de normalização depende da carga de trabalho. Os sistemas transacionais normalizam. Os sistemas analíticos desnormalizam. Ambos são adequados para os seus respetivos fins.

Formas normais

A normalização tem a ver com integridade. Armazene cada facto uma única vez e os dados permanecerão consistentes. Armazene-o várias vezes e a inconsistência será inevitável.

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