O que é normalização de dados?

A normalização remove redundâncias e inconsistências nos dados. Por exemplo, em uma escola, seria lógico olhar para uma tabela de alunos para atualizar os endereços, mas seria redundante e improdutivo também listar todas as aulas de alunos nessa mesma tabela; elas devem ser listadas em uma tabela de aulas separada. Isso permitiria que professores e administradores visualizassem e analisassem facilmente os dados relacionados aos alunos. 

Esse é essencialmente o poder da normalização de dados, o que significa facilitar o consumo e a análise de dados garantindo que todos os dados que entram no sistema estejam “limpos”, no sentido de que não são redundantes ou não estruturados. Embora isso seja mais fácil de dizer do que de fazer na era da expansão de dados, há coisas que você pode fazer para ajudar a garantir a normalização dos dados. 

Vejamos o que é normalização de dados e por que ela é importante, formulários de normalização de dados, benefícios da normalização de dados e desafios de normalização de dados.  

O que é normalização de dados?

A normalização de dados, conforme descrito acima, é simplesmente o ato de “normalizar” seus dados, garantindo que eles não sejam redundantes ou não estruturados, pois ambos dificultam muito o gerenciamento e o uso, pois são mais difíceis de organizar. O processo de normalização envolve dividir grandes tabelas em tabelas menores e relacionadas para reduzir a duplicação de dados.  

A normalização de dados é uma parte essencial da integridade e da higiene de dados. Quando se trata de higiene de dados, pense na normalização como o ato de escovar os dentes todas as manhãs e todas as noites para evitar ter que consultar o dentista. Quanto mais limpos os dentes, menos dinheiro você gasta para cuidar deles e mais eficiente você pode ser com os vários recursos que usa para limpar os dentes, como pasta de dente, fio dental e água. 

Formulários comuns de normalização

Os formulários de normalização de dados são essencialmente regras categorizadas em camadas. Os dados devem atender às regras da primeira camada antes que você possa aplicar as regras da segunda camada e as regras da segunda camada antes de aplicar as regras da terceira camada, e assim por diante. 

Há vários formulários de normalização, cada um com requisitos específicos:

Primeira forma normal (1NF)

A forma mais básica de normalização de dados, a 1NF garante que não haja entradas repetidas em um grupo. Isso significa que cada célula tem apenas um valor único e cada registro é único. 

Segunda forma normal (2NF)

A 2NF se baseia nas regras da 1NF, exigindo que todas as entradas cumpram todos os requisitos da 1NF e também tenham uma chave primária aplicada. A regra-chave principal exige que uma tabela separada seja criada para cada subconjunto de dados. Os dados em cada tabela podem ser vinculados a rótulos de chaves estrangeiras. 

Terceiro formulário normal (3NF)

A 3NF exige que todas as entradas cumpram todos os requisitos da 2NF e também exige que, se forem feitas alterações na chave primária, todos os dados afetados devem ser colocados em uma nova tabela. 

Formulário normal Boyce-Codd (3,5NF)

O Boyce-Codd Normal Form, também conhecido como BCNF ou 3.5NF, é uma tabela 3NF que não tem chaves candidatas sobrepostas. Ele garante que cada determinante seja uma chave candidata e elimina redundâncias relacionadas a dependências funcionais.

Quarta forma normal (4NF)

O 4NF exige adesão ao BCNF e lida com dependências de vários valores, garantindo que os dados não sejam duplicados em várias linhas.

Quinto formulário normal (5NF)

O 5NF lida com casos em que existem vários relacionamentos sobrepostos e garante que os relacionamentos sobrepostos sejam representados em tabelas separadas.

Benefícios da normalização de dados

A normalização de dados oferece vários benefícios, incluindo:

Otimização do armazenamento de dados

Um dos principais benefícios da normalização de dados é que ela libera espaço de armazenamento, o que significa que permite refinar sua análise de dados para um conjunto de dados específico. Menos espaço significa recuperação de dados mais rápida. Seu banco de dados tem menos espaço para seus sistemas de gerenciamento de dados cobrirem, tornando muito mais fácil para eles encontrar informações. Isso também significa que você tem mais espaço para armazenar outros dados que deseja salvar posteriormente. 

Como exemplo, considere um cenário típico de experiência do cliente de varejo: Alguém está em uma loja prestes a comprar um suéter e você quer dar a esse cliente uma oferta altamente personalizada em uma calça para acompanhar o suéter. Se o seu sistema de gerenciamento de dados precisar analisar um data warehouse repleto de lixo eletrônico para encontrar a melhor oferta utilizável com base nas preferências desse cliente, no momento em que ele realmente apresentar essa oferta, provavelmente será tarde demais e o cliente saiu da loja. 

Manutenção mais fácil 

A normalização de dados também facilita a manutenção e as atualizações. Normalmente, as alterações são localizadas em tabelas específicas, reduzindo o risco de erros e facilitando a manutenção e a atualização do esquema do banco de dados.

Flexibilidade

Bancos de dados normalizados também são mais flexíveis e adaptáveis às mudanças nos requisitos de negócios. Adicionar novos dados ou modificar estruturas existentes pode ser feito com menos impacto no design geral do banco de dados.

Consistência

Com a normalização, os dados são armazenados de maneira uniforme entre tabelas, reduzindo a probabilidade de informações conflitantes. Essa consistência melhora a qualidade geral dos dados.

Desafios da normalização de dados

Embora a normalização ofereça muitos benefícios, há algumas compensações potenciais, incluindo:

Complexidade

À medida que o nível de normalização aumenta, o esquema do banco de dados se torna mais complexo. Juntar tabelas normalizadas em consultas pode ser mais complexo, potencialmente levando ao aumento da complexidade da consulta e do tempo de execução.

Desempenho de operações de leitura intensiva

Em cenários em que as operações de leitura intensiva prevalecem, os bancos de dados normalizados podem enfrentar desafios de desempenho. Juntar várias tabelas para recuperar dados pode exigir muitos recursos, especialmente em grandes bancos de dados.

Treinamento e educação

A normalização de dados pode ser bastante complexa, o que significa que você precisará ter esse conhecimento em algum lugar da sua equipe ou da sua empresa. Se você ainda não tiver, precisará encontrar uma maneira de obtê-lo, o que pode significar gastar dinheiro em um recurso de terceiros. 

Risco de supernormalização

A supernormalização, ou a aplicação de normalização além do necessário, pode levar a problemas desnecessários de complexidade e desempenho. É importante encontrar um equilíbrio e normalizar os dados em um grau adequado com base nos requisitos específicos do aplicativo.

Atualizar anomalias

Embora a normalização ajude a eliminar certos tipos de anomalias, ela pode introduzir anomalias de atualização. Por exemplo, atualizar uma informação em uma tabela pode exigir atualizações em vários lugares, o que pode aumentar a probabilidade de erros e inconsistências.

Aumento dos requisitos de armazenamento

Em alguns casos, a normalização pode levar a maiores requisitos de armazenamento. Isso ocorre porque as tabelas normalizadas podem exigir armazenamento adicional para relacionamentos de chave primária e externa, e os benefícios da otimização de espaço podem não ser totalmente realizados em determinadas situações.

Impacto no desempenho de gravação

Embora as operações de leitura possam ser afetadas pela complexidade das junções, as operações de gravação, como inserções e atualizações, também podem ser afetadas. Tabelas normalizadas podem exigir várias operações para manter a integridade referencial, afetando potencialmente o desempenho de gravação.

Desafios da otimização de consultas

Otimizar consultas em bancos de dados altamente normalizados pode exigir consideração e ajuste cuidadosos. Os administradores de banco de dados podem precisar criar índices apropriados e analisar planos de execução de consultas para garantir o desempenho ideal.

Desnormalização

Uma alternativa à normalização de dados é a desnormalização de dados. Quando a normalização de dados envolve dividir tabelas maiores em tabelas menores, a desnormalização mescla dados em uma única tabela que pode ser consultada mais rapidamente. 

A normalização de dados geralmente é melhor em cenários com muitas junções de tabelas caras, enquanto a desnormalização é mais útil quando há muitas consultas de junções caras. A normalização oferece melhor integridade de dados e espaço em disco otimizado, além de ser geralmente melhor para consistência de dados e inserção e exclusão de dados mais rápidas. A desnormalização normalmente é uma escolha melhor quando você precisa de uma pesquisa mais rápida e quer otimizar o desempenho da leitura. A desnormalização também pode reduzir os custos gerais criados por dados sobrenormalizados ou junções complicadas de tabelas.

É importante encontrar o equilíbrio certo entre normalização e desnormalização. O nível de normalização deve ser adaptado aos requisitos específicos do aplicativo e aos padrões esperados de recuperação e modificação de dados. É muito comum ver aplicativos de negócios em 3NF, pois isso atinge um equilíbrio no desempenho para leituras, gravações e índices de bancos de dados relacionais. Em muitos casos, mais não é melhor. A normalização adicional pode, na verdade, retardar um sistema causando leituras e gravações excessivas, criando atrasos e bloqueio excessivo ao fazer junções em tabelas.

Conclusão 

A normalização de dados melhora a integridade, a capacidade de pesquisa e a análise dos dados aplicando um conjunto específico de regras sobre como os dados são inseridos nos bancos de dados. Os formulários de dados comuns, que são as regras usadas para determinar como os dados são inseridos, são 1NF, 2NF, 3NF, BCNF, 4NF e 5NF. 

Embora a normalização de dados ofereça benefícios claros, como flexibilidade, otimização de armazenamento e manutenção mais fácil, ela também tem possíveis desvantagens, como complexidade e desempenho de gravação reduzido. 

Dito isso, a normalização de dados é uma parte essencial da manutenção de um banco de dados bem estruturado e eficiente e é uma etapa importante de limpeza de dados em qualquer fluxo de dados, aumentando a eficiência e reduzindo custos. 

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