A normalização de dados é um conceito fundamental para qualquer profissional que trabalhe com bancos de dados. Seu objetivo é garantir que as informações sejam armazenadas de forma eficiente, evitando a duplicidade e garantindo a integridade.
Em outras palavras, trata-se de estruturar as tabelas e relações para que os dados sejam consistentes e acessíveis, facilitando tanto a manutenção quanto a consulta.
Neste artigo, exploraremos os conceitos básicos da normalização de dados, passando pelos seus diferentes níveis, conhecidos como Formas Normais, e destacando os benefícios práticos dessa técnica. Também vamos abordar exemplos práticos e discutir situações em que a desnormalização pode ser uma abordagem mais apropriada, dependendo dos requisitos de performance e contexto do sistema.
O Problema da Redundância
Imagine que você gerencia um banco de dados transacional de uma loja de produtos eletrônicos. Sem normalização, cada vez que você registra uma venda, é preciso inserir manualmente os dados do cliente, como nome, endereço e telefone.
Agora, imagine isso acontecendo dezenas ou centenas de vezes por dia. É fácil ver como esses dados duplicados não só ocupam mais espaço desnecessariamente, mas também estão sujeitos a erros. Se um cliente mudar o endereço, você precisaria atualizar essa informação em todas as linhas em que ela aparece, e qualquer erro resultaria em inconsistência. Aí entra a normalização.
Quando o banco de dados é normalizado, os dados dos clientes ficam armazenados em uma tabela separada. Assim, a cada nova venda, você apenas referencia o cliente através de um identificador único – como uma chave primária. Se o endereço de um cliente mudar, você atualiza essa informação em um único lugar.
Isso não é apenas mais eficiente, mas também garante que não haja divergências entre as entradas de dados.
O que é Normalização de Dados?
Normalizar um banco de dados significa reorganizar as tabelas e as relações entre seus dados de modo a reduzir a redundância e melhorar a integridade dos dados. Em outras palavras, trata-se de um processo que visa organizar a bagunça, mantendo tudo em seu lugar certo para facilitar o trabalho dos profissionais de dados.
Isso significa dividir os dados em tabelas menores e interligá-las de maneira lógica, assegurando que cada dado seja armazenado apenas uma vez.
Abaixo, um exemplo de normalização de dados com uma tabela de registros de horas de funcionários em projetos e tabelas auxiliares com a relação dos valores reais com os identificadores únicos.
Imagem retirada do site hashtag treinamentos.
As 3 Formas Normais e Seus Níveis
Normalizar um banco de dados envolve seguir algumas regras ou, como é comum no jargão da área, atingir “Formas Normais”. As Formas Normais são etapas que ajudam a guiar o processo de organização dos dados, e cada uma delas corrige um conjunto específico de problemas.
Primeira Forma Normal (1FN)
A primeira etapa exige que todos os atributos em uma tabela contenham apenas valores indivisíveis. Ou seja, se uma coluna tem o endereço completo de um cliente, a 1FN sugere que é melhor dividi-lo em componentes, como rua, cidade e CEP. Isso facilita consultas e atualizações.
Segunda Forma Normal (2FN)
Aqui, eliminamos os atributos que não dependem diretamente da chave primária. Imagine uma tabela de vendas que também inclua o nome do representante de vendas. O nome do representante depende da venda? Não. Portanto, ele deve ser movido para outra tabela, ligada à tabela principal por um identificador.
Terceira Forma Normal (3FN)
Na 3FN, nós garantimos que todos os atributos dependam somente da chave primária. Se uma tabela contiver dados de produto e fornecedor, o contato do fornecedor deve ficar em outra tabela, pois não depende do produto, mas sim do fornecedor.
Benefícios da Normalização
Agora que compreendemos um pouco mais sobre o processo de normalização, é importante refletir sobre os benefícios práticos desse processo. Um dos maiores pontos positivos é a redução da redundância. Como mencionado anteriormente, a duplicidade de dados é um dos principais problemas em bancos de dados não normalizados.
Além disso, a normalização melhora a integridade dos dados. Quando cada dado está armazenado apenas uma vez, o risco de inconsistência é drasticamente reduzido. Isso é particularmente relevante quando falamos de informações sensíveis, como registros financeiros ou dados de clientes. A integridade é essencial para assegurar que todas as decisões baseadas nesses dados sejam corretas.
Outro benefício é a flexibilidade nas consultas. Com dados organizados de maneira mais modular, realizar consultas complexas torna-se mais eficiente. Por exemplo, ao usar a linguagem SQL para buscar dados de clientes que compraram um determinado produto, você consegue elaborar consultas que buscam informações apenas nas tabelas pertinentes, ao invés de percorrer enormes volumes de dados duplicados.
Quando Normalizar Pode Não Ser a Melhor Opção
Embora a normalização ofereça muitos benefícios, há situações em que não é vantajoso seguir à risca todas as Formas Normais. Um exemplo clássico é o uso de bancos de dados para aplicações de Business Intelligence (BI). Nesses casos, a desnormalização é utilizada para melhorar a performance de leitura, permitindo que as consultas sejam mais rápidas ao sacrificar, em parte, a integridade dos dados.
Em sistemas onde a performance de leitura é crítica, como relatórios gerenciais, a desnormalização pode fazer sentido. Por exemplo, se você possui um relatório mensal de vendas, não quer esperar minutos enquanto o sistema realiza várias junções complexas entre tabelas. Nestes cenários, é común criar tabelas desnormalizadas, mantendo algumas redundâncias para acelerar a geração de relatórios.
Em minha experiência gerenciando projetos de BI de alta complexidade, que envolvem a estruturação de data warehouses para analisar grandes volumes de dados, tanto a normalização como a desnormalização são atividades úteis e que melhoram a performance das análises.
Conclusão
Resumindo, a normalização de dados é uma prática essencial para garantir a qualidade e a consistência das informações armazenadas em um banco de dados. Ela organiza, reduz a redundância e facilita as consultas, promovendo integridade e eficiência. Por outro lado, existem situações em que a desnormalização é mais adequada, especialmente quando a prioridade é a performance de leitura.
A chave para um bom design de banco de dados é entender quando aplicar a normalização e quando, por motivos específicos, optar por desnormalizar alguns dados. Assim como em qualquer área da tecnologia, não existe uma solução única e definitiva. Tudo depende das necessidades do projeto e dos objetivos do negócio.
