Normalização de banco de dados: modelo de estruturação de informações

Você já deve ter ouvido por aí que ciência de dados é pura estatística. Mas, claro, há todo um aparato técnico por trás de tanta matemática. Afinal, sem um modelo bem treinado e eficiente, haja análise para conseguir achados valiosos em um monte de números confusos.

Considerando toda a importância deste trabalho na estratégia das empresas de qualquer setor econômico, neste artigo, vamos falar sobre a normalização de banco de dados, o modelo de forma normal, além das vantagens e os riscos de não aplicar essa estrutura de dados.

Logo de cara, o nome não é estranho, mas o conceito por trás da normalização de banco de dados é bem profundo. Afinal, este é um método capaz de reduzir a repetição e qualquer anomalia que um sistema possa apresentar. Então, entre os principais objetivos, podemos citar:

• Eliminar redundância de dados

• Evitar anomalias

• Melhorar integridade das informações

E para chegar neste ponto, o modelo consegue compilar os dados de tabelas gigantes e desorganizadas para grupos menores e de fácil leitura. Com isso, ela consegue não só representar melhor as informações que precisam ser analisadas, como também facilita a integração entre diferentes bancos de dados. 

Feito isso, qualquer inserção, atualização ou exclusão de dados ficam bem mais seguras e livres daquele “miss-click” ou qualquer outro erro humano.

A organização de dados por meio da normalização parece ser complexo tecnologicamente falando, mas simples se olharmos para algo tão “óbvio”. E talvez seja isso mesmo. Não à toa, a concepção aconteceu nem tão recente, mas tampouco distante.

Foi lá na década de 1970 e 1980, que a normalização foi sendo explorada, aprimorada e refinada até a gente chegar no que hoje chama-se de “forma normal”. É ela que enfrenta os diferentes desafios e aspectos de um banco de dados. Mas os detalhes disso ficam para os próximos tópicos!

Antes de avançar em aspectos mais técnicos, vamos ainda nos manter no básico e entender os principais conceitos do modelo. Afinal, são eles que dão o pontapé inicial para uma gestão e manutenção do banco de dados. Então, se liga aqui com a gente:

Organização de dados: É importante entender que a normalização passa por uma reestruturação das tabelas de um banco de dados. Tudo isso para que o cientista consiga focar em aspectos específicos do que é importante naquele momento. Então, em vez de você gerir dados de clientes, produtos e valores em um único ambiente, a normalização separa essas informações em três tabelas diferentes. Isso reduz muito a complexidade das informações, sem perder a integração entre esses dados.

Redução de ruídos: Uma baita dor de cabeça é não saber se as informações estão completas ou se há duplicações dentro de um banco de dados. Então, a normalização garante que cada informação está sendo gravada de forma única. Com isso, você não impede o uso indevido do armazenamento do banco de dados, mas também torna o fluxo de informações muito mais simples e de qualidade.

Integridade de dados: Mesmo em tabelas separadas, a normalização consegue manter a conexão e segurança entre elas a partir de “chaves estrangeiras”. Ou seja, o sistema ainda é capaz de manter a consistência de todo o banco de dados.

Se a gente olhar para essas características, elas acabam se revertendo em vantagens bem interessantes para os bancos de dados.

Logo de cara, a normalização permite que a atualização do banco de dados seja muito simples. Afinal, a integração permite que ao atualizar uma tabela, a outra seja influenciada de forma positiva, o que reduz o esforço do usuário ou cientista.

A escalabilidade e manutenção do banco de dados também ganha um baita aliado, por conta da estrutura da normalização. É ela que consegue fazer a implementação de qualquer alteração ou até mesmo a expansão do banco de dados de forma tranquila, já que novas tabelas não necessariamente impactam as operações das outras.

Por fim, é possível eliminar e prevenir quaisquer anomalias que possam estar impactando o sistema. Com isso, você sabe que vai ter um banco de dados SQL acessível e, principalmente, com informações confiáveis e sem duplicidades.

Já os riscos da não-normalização são bem grandes. Afinal, ao ignorar este processo, você está abrindo lacunas de segurança, acesso e confiabilidade sobre todas as informações do seu banco de dados.

Com isso, você vai dar de cara com uma série de informações inúteis, duplicadas ou confusas. E se você precisar de um backup estruturado disso tudo. Bom, boa sorte! Então, no final do dia, o que vamos ver é um banco de dados totalmente inconsistente e cheio de retrabalhos.

Na parte mais prática da situação, o seu desempenho de leitura vai ser extremamente comprometido. Da mesma forma, o banco de dados vai te dar uma bela dor de cabeça na hora de tentar fazer qualquer integração ou escalabilidade do sistema.

No tópico anterior, a gente falou sobre as anomalias de dados. E aqui, a gente quer abrir um espaço para falar sobre elas, já que há três tipos específicos que parecem “bobos” em uma primeira vista, mas merecem uma atenção.

Anomalias de inserção: Aqui é quando falta uma informação prévia para adicionar outra, como adicionar um pedido, mesmo sem ter o nome do cliente. Então, para quem será entregue?

Anomalias de atualização: Este tipo é quando alguém tenta arrumar um dado duplicado, mas acaba criando informações conflitantes dentro do banco de dados SQL.

Anomalias de exclusão: O simples deleter de um registro pode levar a uma perda em cadeia de outras informações e inviabilizar o acesso a um cadastro, por exemplo.

Esses são os três principais tipos de anomalias e a normalização de banco de dados ajuda para que a integração entre os sistemas seja bem amarrada e impeça que essas falhas aconteçam e comprometam partes ou até mesmo todo o sistema.

Enfim, chegamos a um conceito mais avançado. E aqui, vamos falar da Forma Normal. Este é o nome dado ao modelo de normalização, pois é estruturado em diferentes níveis, por exemplo: primeira forma, segunda forma terceira forma, quarta forma e quinta forma.

A primeira forma normal (1NF) é o passo mais básico da normalização. Aqui, ela considera tabelas em que apenas valores atômicos são considerados. Ou seja, cada coluna precisa ter um valor único e indivisível. A primeira forma também não computa dois registros iguais. Por isso, ela ajuda a eliminar duplicatas do sistema.

Em um passo mais avançado à primeira forma, temos a segunda forma. Na segunda forma, os atributos não críticos são vinculados à uma chave primária. Ou seja, a segunda forma elimina a dependência parcial dos dados. Então, a segunda forma acaba ajudando muito a integridade do sistema.

Ao irmos para a terceira forma, os atributos não críticos só podem ser dependentes da chave primária. Isso não só impede a redundância que resta dos dados, mas também garante a escalabilidade das informações.

Depois da terceira forma temos a… Quarta forma! Pode parecer estranho, mas este modelo – e também a quinta – não são das mais comuns, pois esse modelo de forma normal é usado para trabalhar em situações bem específicas.

A quarta forma, por exemplo, vai tratar de relações multivaloradas. Isso quer dizer que elas não passam pelo crivo da primeira forma, nem da segunda forma ou terceira forma. Enquanto isso, a quinta forma vai operar com junções complexas e garantir que elas não percam informações durante a decomposição.

Dentro de qualquer empresa, o papel do cientista e analista de dados, hoje, se tornou fundamental. Justamente porque não há qualquer estruturação adequada sobre as informações corporativas. E não é que isso impede a realização de estratégia. A leitura que é praticamente impossível de ser feita!

Por isso, ter acesso a conhecimentos mais específicos e profundos de normalização – da primeira forma à quarta – vão dar vantagem a você e a todos os profissionais da área não apenas na hora hora de buscar os achados que realmente sejam relevantes aos líderes da instituição, mas também na automatização e facilitação da rotina de trabalho.