Normalização de banco de dados - Banco de Dados Engenharia da Computação
Introdução
Olá, engenheiros de computação em formação! Hoje, vamos falar sobre normalização de banco de dados. Vamos começar com uma breve definição de normalização, e em seguida, discutiremos alguns exemplos de como ela é usada em bancos de dados.
Normalização de banco de dados
Normalização é um processo de organização de dados em um banco de dados relacional para reduzir a redundância de dados e garantir a integridade dos dados.
Objetivos da normalização
Os objetivos da normalização são:
- Reduzir a redundância de dados: A redundância de dados pode causar problemas de integridade de dados, como inconsistências e erros.
- Garantir a integridade dos dados: A integridade dos dados é a garantia de que os dados estão precisos, consistentes e completos.
Regras de normalização
Existem cinco regras de normalização, que são:
- Forma normal 1 (1NF): A 1NF garante que cada coluna de uma tabela tenha um valor único.
- Forma normal 2 (2NF): A 2NF garante que todas as dependências funcionais completas sejam dependências funcionais primárias.
- Forma normal 3 (3NF): A 3NF garante que todas as dependências transitivas não sejam dependências funcionais.
- Forma normal de Boyce-Codd (BCNF): A BCNF garante que todas as dependências funcionais sejam dependências funcionais candidatas.
- Forma normal de quarta ordem (4NF): A 4NF garante que todas as dependências transitivas não sejam dependências funcionais dependentes.
Exemplos de normalização
Aqui estão alguns exemplos de como a normalização é usada em bancos de dados:
- Um varejista pode usar a normalização para criar um banco de dados para armazenar informações sobre produtos, clientes e pedidos.
- Um banco pode usar a normalização para criar um banco de dados para armazenar informações sobre contas, clientes e transações.
- Um governo pode usar a normalização para criar um banco de dados para armazenar informações sobre cidadãos, empresas e serviços.
Conclusão
A normalização é uma parte essencial do desenvolvimento de um banco de dados relacional. Um banco de dados bem normalizado é mais eficiente, mais confiável e mais fácil de manter.
Aqui estão alguns exemplos adicionais de aplicações de normalização:
- Aplicativos móveis: A normalização pode ser usada para criar modelos de dados para aplicativos móveis.
- Big data: A normalização pode ser usada para criar modelos de dados para big data.
- Internet das coisas: A normalização pode ser usada para criar modelos de dados para internet das coisas.
Engenheiros de computação que trabalham com bancos de dados devem ter um conhecimento profundo de normalização. Ao entender como a normalização funciona, os engenheiros de computação podem projetar e implementar bancos de dados mais eficientes, confiáveis e fáceis de manter.
Exemplos de como a normalização pode ser usada para resolver problemas em bancos de dados:
- Para melhorar o desempenho: A normalização pode melhorar o desempenho de um banco de dados, reduzindo a redundância de dados.
- Para melhorar a segurança: A normalização pode melhorar a segurança de um banco de dados, garantindo a integridade dos dados.
- Para melhorar a confiabilidade: A normalização pode melhorar a confiabilidade de um banco de dados, tornando-o mais fácil de manter.
Aqui estão alguns exemplos específicos de como a normalização pode ser usada para resolver problemas em bancos de dados:
- Para resolver o problema de redundância de dados, a normalização pode ser usada para dividir uma tabela em várias tabelas. Por exemplo, uma tabela que contém informações sobre produtos e clientes pode ser dividida em duas tabelas, uma para produtos e outra para clientes.
- Para resolver o problema de inconsistência de dados, a normalização pode ser usada para garantir que os dados sejam precisos e consistentes. Por exemplo, uma tabela que contém informações sobre produtos pode ser dividida em duas tabelas, uma para produtos e outra para preços. Isso garantirá que o preço de um produto seja sempre consistente em ambas as tabelas.
A normalização é uma ferramenta poderosa que pode ser usada para melhorar a eficiência, a segurança e a confiabilidade de um banco de dados relacional.