- Visão Materializadas.
- Colunas redundantes quando apenas a coluna redundante que é freqüentemente usada nas junções é adicionada à tabela principal.
A normalização de dados é um processo de organização de dados em um banco de dados para minimizar a redundância e a dependência de dados. Ela envolve a divisão de tabelas em tabelas menores e mais gerenciáveis e a definição de relacionamentos entre elas. Este processo ajuda a eliminar inconsistências e anomalias nos dados, facilitando a manutenção e a actualização dos dados a longo prazo.
No entanto, há momentos em que a desnormalização de uma tabela é necessária. A desnormalização envolve a adição de dados redundantes a uma tabela para melhorar o desempenho ou simplificar a recuperação de dados. Isso pode ser feito combinando tabelas, adicionando colunas ou duplicando dados. Embora a desnormalização de uma tabela possa melhorar o desempenho, ela também pode levar a inconsistências e anomalias de dados se não for feita corretamente.
A redundância controlada de dados é uma técnica usada na desnormalização para adicionar intencionalmente dados redundantes a uma tabela. Esta técnica envolve a duplicação de dados de uma tabela para outra para melhorar o desempenho ou simplificar a recuperação de dados. No entanto, é essencial garantir que os dados duplicados são consistentes e actualizados sempre que os dados originais são alterados para evitar inconsistências de dados.
A normalização é necessária para eliminar as anomalias dos dados, como as anomalias de inserção, eliminação e actualização, que ocorrem quando os dados não estão correctamente organizados. Envolve a divisão das tabelas em tabelas mais pequenas e a definição de relações entre elas para minimizar a redundância e a dependência dos dados. A normalização é efectuada em três fases: primeira forma normal (1NF), segunda forma normal (2NF) e terceira forma normal (3NF).
A 1NF consiste em garantir que cada coluna de uma tabela contém valores atómicos, o que significa que cada valor é indivisível. 2NF envolve garantir que cada coluna não-chave numa tabela é dependente da chave primária. 3NF envolve garantir que cada coluna não-chave em uma tabela seja dependente da chave primária e não de outras colunas não-chave.
A desnormalização deve ser feita com cuidado para evitar inconsistências e anomalias nos dados. É essencial considerar o objectivo da desnormalização, as potenciais vantagens e desvantagens e o impacto que terá no desempenho e na capacidade de manutenção da base de dados. A redundância controlada de dados deve ser usada para garantir que os dados duplicados sejam consistentes e atualizados sempre que os dados originais forem alterados.
A desnormalização é feita para melhorar o desempenho das consultas de banco de dados, reduzindo o número de junções necessárias para recuperar os dados necessários. Embora a normalização permita o armazenamento e a recuperação eficientes de dados, ela pode resultar em um modelo de dados complexo com várias tabelas e junções que podem tornar as consultas mais lentas. A desnormalização reduz o número de junções necessárias através da duplicação de dados entre tabelas, melhorando assim o desempenho da consulta. No entanto, a desnormalização deve ser feita com cuidado, pois pode aumentar o risco de inconsistências e anomalias nos dados.
O objetivo das normas é estabelecer um conjunto comum de diretrizes e regras que garantam consistência, precisão e eficiência em várias áreas, como gerenciamento de dados, fabricação e comunicação. No contexto da normalização de dados, as normas têm como objectivo organizar e estruturar os dados de forma a minimizar a redundância e maximizar a integridade dos dados, facilitando assim a sua recuperação, análise e manutenção. Ao aderir aos princípios da normalização, os programadores podem criar bases de dados robustas e escaláveis que são menos propensas a erros, inconsistências e problemas de desempenho.
O objectivo da normalização dos dados relacionais é eliminar a redundância e as inconsistências dos dados. Isto ajuda a manter a integridade e a consistência dos dados e reduz as hipóteses de anomalias nos dados, tais como anomalias de actualização, inserção e eliminação. A normalização dos dados também ajuda a melhorar o desempenho e a escalabilidade da base de dados, reduzindo a quantidade de dados redundantes que têm de ser armazenados e processados.