Normalização de um Banco de Dados

Em seguida, criamos uma nova tabela com a chave primária da tabela anterior e o grupo repetitivo. Cada tabela em 1FN tem uma chave primária única que identifica cada fila da tabela. A chave primária pode Estratégias para atualizar-se nas tendências de desenvolvimento web ser composta por uma ou mais colunas da tabela. Para entender os conceitos apresentados neste artigo, é necessário que você tenha as noções básicas de banco de dados relacionais, para não ficar perdido.

Normalização de banco de dados

Até onde normalizar?

Uma entidade está na quarta forma normal quando ela estiver na terceira forma normal e não existir dependências multivaloradas entre seus atributos, ou seja, campos que se repetem em relação a chave primária, gerando https://portalpalotina.com.br/principais-noticias/visao-geral-das-tendencias-e-tecnologias-em-desenvolvimento-web/ redundância nas tuplas da entidade. Devemos fragmentar essa relação com o objetivo de não termos mais essas dependências funcionais do gênero. Temos que garantir que não haja dependências transitivas nas tabelas.

Como a Normalização Afeta o Desempenho e Manutenção de Dados

Na tabela Detalhes do pedido, a coluna Produto não depende completamente da chave primária, já que vários pedidos podem conter o mesmo produto. Portanto, precisamos criar uma nova tabela para armazenar informação sobre os produtos. As regras são usadas para identificar e eliminar as redundâncias e anomalias nos dados. Cada regra transforma os dados em uma estrutura determinada, chamada de forma normal. Por esse motivo, não faz tanto sentido falar-se em normalização em bases NoSQL quanto se faz com SQL relacional, pois a ideia do NoSQL é aceitar, tolerar e saber lidar com eventuais anomalias e ser capaz de se virar mesmo se elas surgirem. Bases de dados NoSQL sacrificam consistência em troca de escalabilidade, e por esse motivo, anomalias têm que ser toleradas.

Devo normalizar meu BD?

Mas vale lembrar que estruturas de orientação a objetos e a estrutura de dados relacionais são metodologias completamente distintas. Qualquer número de dimensões pode ser adicionado à estrutura, tais como loja, caixa, ou do cliente por adição de uma coluna de chave estrangeira para a tabela fato. Isto permite que um analista veja as medidas ao longo de qualquer combinação das dimensões. Além disso, a normalização também contribui para a redução de problemas relacionados à inconsistência e à duplicidade de dados, promovendo a confiabilidade e a qualidade das informações armazenadas.

Para a tabela Detalhes do pedido, será uma combinação das chaves primárias das outras duas tabelas (ID_Cliente e ID_Pedido). Se você é um estudante universitário de ciências informáticas ou um profissional que trabalha no desenvolvimento de software, seguramente alguma vez deve ter escutado o termo “normalização de bases de dados”. A normalização é conhecida por melhorar a eficiência de uma base de dados para facilitar a gestão e a tomada de decisões. Neste artigo, vamos ver o que é a normalização de dados, por que ela é necessária e quais são seus benefícios.

Porém, ele também está associado a um código, tornando-o então um valor que não é totalmente dependente da chave primária da tabela. Se você quer aprender mais sobre bancos de dados e normalização de banco de dados, podemos te ajudar! Ao seguir essas melhores práticas, você estará no caminho certo para garantir a segurança e o desempenho do seu banco de dados. Lembre-se de que a otimização e a segurança são processos contínuos, portanto, esteja sempre atento às atualizações e melhorias que podem ser feitas no seu ambiente de banco de dados. Um dos motivos que critico os microsserviços é que destrói-se a normalização em nome de uma arquitetura quase sempre não é necessária. Em vez de ter um sistema com informações canônicas tem-se várias subsistemas cada um com sua informação canônica (possivelmente), mas no todo viola-se o DRY por completo e vira um pesadelo cuidar disso.

  • Em resumo, esta 1FN faz com que cada atributo (coluna) tenha uma relação atômica (trabalhar de forma indivisível), ou seja, cada coluna deve ter apenas um valor e cada registro tenha as mesmas colunas.
  • Esta técnica permite, entre outras coisas, evitar a duplicidade de informações, garantindo uma economia de espaço de armazenamento e também tornando o modelo de dados mais simples e fácil de gerenciar.
  • A próxima definição é a de relação na qual formaliza-se o teor de uma tabela como ele é definido no modelo relacional.
  • Todas as colunas devem ter dependência funcional com a totalidade de cada chave candidata e nada mais além do que essas chaves candidatas.
  • São dois artigos realmente interessantes que auxiliam muito no entendimento deste “bicho de sete cabeças” e me senti na obrigação de escrever este artigo, com base nestes dois, para compartilhar com o leitor estas pérolas que encontrei.

Os metadados do cubo são normalmente criados a partir de um esquema de estrela ou esquema floco de neve de tabelas em um banco de dados relacional. As medidas são derivadas dos registros na tabela de fatos e dimensões são derivadas das tabelas de dimensão. Neste artigo, exploraremos os conceitos fundamentais da normalização de banco de dados, abrangendo desde a Primeira Forma Normal (1FN) até a Terceira Forma Normal (3FN), e destacando a importância e aplicação de cada uma delas. Construir o banco de dados pautado nessas regras de normalização é muito melhor do que ter que voltar e corrigir o banco de dados sempre a cada atualização por não ter feito o melhor processo. Uma tabela encontra-se na segunda forma normal se ela atende todos os requisitos da primeira forma normal e se os registros na tabela, que não são chaves, dependam da chave primária em sua totalidade e não apenas parte dela. Na tabela original, identificamos como chave primária o atributo CPF, e como atributo multivalorado a coluna Telefone.


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