Essas ferramentas podem criar tabelas, definir relacionamentos e projetar o esquema de dados com eficiência sem qualquer necessidade de codificação, incorporando automaticamente regras de normalização ao aplicativo. Compreender a normalização em bancos de dados relacionais ajudará a melhorar a modelagem de dados e a projetar aplicativos mais eficientes, consistentes e confiáveis. Equilibrar os níveis de normalização e o desempenho é fundamental para construir um esquema de banco de dados eficaz e adaptado ao seu caso de uso específico. É raro encontrar-se casos de tabelas que estejam na 3FN, mas não na 4FN. A 4FN concerne em anomalias existentes na relação entre diferentes colunas da chave primária, e só se aplica em tabelas com chaves primárias compostas por três colunas ou mais. Às vezes, há mais do que um conjunto de colunas que poderia ser chave primária.
A redução da redundância através da divisão de dados em várias tabelas evita anomalias e inconsistências associadas às operações de atualização, inserção e exclusão. Como resultado, manter a consistência e a precisão dos dados torna-se mais fácil. Embora a https://lanexxto16150.blogdiloz.com/25952638/curso-cientista-de-dados-com-horário-flexível-plataforma-própria-e-garantia-de-emprego forneça uma maneira estruturada e organizada de armazenar dados, ela traz seu próprio conjunto de compensações.
Exemplos práticos de normalização de banco de dados
Esse seria um problema da anomalia de atualização, que é quando o nosso banco de dados não está bem projetado. Por exemplo, a Sarah tem três livros, portanto, temos que atualizar o e-mail dela em todos esses três registros. Se não fizermos essa atualização, nossos dados ficarão inconsistentes, pois teríamos dados divergentes de uma mesma autora. Vamos supor que precisamos alterar os dados de uma autora, como a Sarah, por exemplo. Ao realizar essa alteração de dados, não podemos atualizar em apenas um registro, mas em todos em que ela exista. Vamos conhecer sobre cada uma delas a partir de exemplos no nosso banco de dados.
Todas as colunas devem ter dependência funcional com a totalidade da chave primária e nada mais além da chave primária. Uma coluna está em dependência funcional com a chave primária quando ela é determinada no domínio da aplicação por meio da chave primária. Uma coluna não tem dependência funcional com a chave primária quando ela é definida de forma independente da chave primária ou quando ela é definida a partir de alguma outra coluna que não seja a chave primária. Na maioria dos casos por “cada chave candidata”, entenda-se por “com a chave primária”, exceto se houver mais do que uma chave candidata.
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É importante encontrar um equilíbrio entre a normalização e a praticidade no gerenciamento dos dados. Dado o exposto, a aplicação das regras de normalização de dados é altamente recomendada, pois os ganhos são consideravelmente relevantes. Investir um pouco mais de dedicação e tempo trabalhando com um número maior de tabelas trás mais benefícios do que um banco de dados sem a devida organização. A normalização é um passo importante para quem está modelando um banco de dados relacional, e certamente resulta em uma maior eficiência na hora de abstrair o banco e seus atributos. Esperamos que tenha desfrutado do conteúdo e incentivamos que pratique este assunto, para que possa trabalhar com dados de uma maneira mais desenvolvida e profissional.
- Depois da apresentação do projeto, a gestão questionou Marta sobre a quantidade de tabelas propostas, pois poderiam ocupar muito espaço em disco, causando um aumento substancial no custo de manutenção do banco de dados.
- Nesse caso, podemos identificar que as colunas “Nome_Departamento” e “Localizacao_Departamento” são funcionalmente dependentes do atributo “ID_Departamento”.
- Ao eliminar-se todas as colunas multivaloradas, o banco de dados atinge uma forma estrutural denominada de primeira forma normal – 1FN (first normal form – 1NF).
- Neste guia completo, vamos explorar tudo o que você precisa saber sobre a normalização de banco de dados, desde os conceitos básicos até técnicas avançadas e ferramentas úteis.
- As regras são usadas para identificar e eliminar as redundâncias e anomalias nos dados.
- A normalização é realizada aplicando regras formais de forma sintética (criando um novo design de banco de dados) ou por meio da decomposição (melhorando um design de banco de dados existente).
Uma das principais compensações a considerar é o equilíbrio entre desempenho e integridade dos dados. Uma anomalia de atualização ocorre quando alterações em um dado no banco de dados também exigem alterações em outras linhas ou colunas da mesma tabela. Isto pode levar a inconsistências e erros se os dados não forem atualizados corretamente em todos os locais afetados.
