- Primeira Forma Normal (1FN)
- Segunda Forma Normal (2FN)
- Terceira Forma Normal (3FN)
A normalização é uma técnica de design de banco de dados que ajuda a organizar os dados de maneira estruturada e eficiente. Ela elimina a duplicação de dados e minimiza o risco de inconsistências de dados, o que pode levar a resultados imprecisos. Existem três formas principais de normalização: Primeira Forma Normal (1NF), Segunda Forma Normal (2NF) e Terceira Forma Normal (3NF). Cada forma tem seu próprio conjunto de regras que garantem que os dados sejam organizados corretamente.
Primeira Forma Normal (1NF)
A primeira forma normal define as regras básicas para organizar os dados numa base de dados. Estabelece que cada coluna de uma tabela deve conter valores atómicos, o que significa que cada valor deve ser indivisível e não pode ser dividido em componentes mais pequenos. Além disso, cada linha da tabela deve ser única. Esta forma de normalização elimina a duplicação de dados e garante que cada registo pode ser facilmente identificado por um identificador único, como uma chave primária.
Segunda forma normal (2NF)
A segunda forma normal baseia-se na primeira, eliminando dependências parciais. Uma dependência parcial ocorre quando um atributo não-chave em uma tabela é dependente apenas de parte da chave primária. Para atender à segunda forma normal, uma tabela deve primeiro atender aos requisitos da primeira forma normal. Deve também ter uma chave primária que consista em mais de um atributo. Cada atributo não-chave na tabela deve ser totalmente dependente de toda a chave primária.
Terceira forma normal (3NF) A terceira forma normal é a forma mais comum de normalização no projeto de banco de dados. Ela elimina dependências transitivas, que ocorrem quando atributos não-chave são dependentes de outros atributos não-chave em uma tabela. Para atender à terceira forma normal, uma tabela deve primeiro atender aos requisitos da primeira e da segunda forma normal. Todos os atributos não-chave da tabela devem ser dependentes apenas da chave primária e não de outros atributos não-chave.
O Excel é uma ferramenta poderosa para gerenciar dados, mas não possui recursos de normalização integrados. No entanto, é possível usar fórmulas e funções do Excel para normalizar dados. Para normalizar dados no Excel, primeiro é necessário identificar os atributos de chave primária e não-chave na tabela. Depois de identificar os atributos, é possível criar tabelas separadas para cada atributo e ligá-las usando a chave primária.
Então, o que é normalização de dados?
A normalização de dados é o processo de organização de dados de uma forma estruturada e eficiente. Envolve a divisão de tabelas grandes em tabelas mais pequenas, a eliminação de dados duplicados e a garantia de que cada registo pode ser facilmente identificado por um identificador único. A normalização dos dados é essencial para a concepção da base de dados, uma vez que ajuda a evitar inconsistências nos dados e melhora a sua precisão.
Características de uma base de dados normalizada
Uma base de dados normalizada tem várias características-chave. Elimina dados duplicados, minimiza inconsistências de dados e garante a precisão dos dados. Também permite uma fácil recuperação e manipulação de dados, uma vez que cada registo pode ser facilmente identificado por um identificador único. Uma base de dados normalizada é flexível e escalável, facilitando a adição ou remoção de dados conforme necessário.
Quando é que uma tabela de dados está na quinta forma normal (5NF)?
A quinta forma normal (5NF) é o nível mais alto de normalização no design de banco de dados. Uma tabela está na 5NF quando está livre de todas as anomalias, incluindo anomalias de actualização, anomalias de inserção e anomalias de eliminação. Uma tabela 5NF está totalmente normalizada e não pode ser mais dividida.
Como comparar dados de duas tabelas SQL?
Comparar dados de duas tabelas SQL é uma tarefa comum no gerenciamento de banco de dados. Você pode usar a instrução JOIN para combinar dados de duas tabelas em uma única tabela. Depois de os dados serem combinados, pode utilizar várias funções SQL para comparar os dados, como a função COUNT para contar o número de registos em cada tabela e a função SUM para calcular o valor total de uma coluna específica. Também pode utilizar a cláusula WHERE para filtrar os dados com base em critérios específicos.
Para comparar colunas SQL, pode utilizar operadores de comparação como “>”, “=”, “<=", "”, etc. Também pode utilizar o operador “BETWEEN” para comparar o valor de uma coluna dentro de um intervalo de valores. Outra forma de comparar colunas é utilizar o operador “LIKE” com caracteres curinga, como “%” ou “_”, que podem corresponder a padrões nos valores da coluna. Além disso, pode utilizar o operador “IN” para verificar se um valor de coluna se encontra numa lista de valores especificada.