Vantagens e desvantagens de normalizar uma base de dados

As bases de dados são uma parte importante dos sistemas computacionais modernos

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As bases de dados de computadores estão em toda parte, desde bancos (para registrar as contas dos clientes) até sites (para armazenar conteúdo). As bases de dados funcionam melhor quando estão bem desenhadas. Normalizar uma base de dados significa desenhar uma estrutura que guarde os dados em uma forma lógica e relacionada. O mais comum é normalizar todas as bases de dados e esse processo tem suas vantagens e desvantagens.

Reduz a duplicação de dados

As bases de dados podem ter uma quantidade significativa de informação, talvez milhões ou bilhões de fragmentos de dados. Normalizar uma base de dados reduz seu tamanho e evita a duplicação de dados, certificando que cada dado é guardado apenas uma vez.

Agrupa os dados logicamente

Os desenvolvedores de aplicativos, que fazem programas que "falam" com uma base de dados, consideram que é mais fácil lidar com uma base normalizada. Os dados acessados estão organizados mais logicamente, da mesma forma que os objetos do mundo real representados por eles. Isso facilita na hora de projetar, escrever e alterar os aplicativos.

Assegura a integridade referencial nos dados

A integridade referencial é a imposição de relações entre dados em tabelas unidas. Sem ela, os dados em uma tabela podem perder as conexões com outras tabelas onde há dados relacionados. Isso leva a dados órfãos e inconsistentes. Uma base de dados normalizada, com uniões entre tabelas, pode evitar que isso aconteça.

Diminui o desempenho da base de dados

Uma base de dados altamente normalizada, com muitas tabelas e uniões entre elas, é mais lenta que outra sem esses atributos. Se muitas pessoas a usarem ao mesmo tempo, a velocidade será reduzida. Em alguns casos, é requerida uma certa quantidade de "desnormalização" para melhorar o desempenho.

Requer análise e design detalhados

Normalizar uma base de dados é uma tarefa complexa e difícil. Bases de dados grandes com quantidades consideráveis de informação, tais como as vistas em bancos, precisam de análises e design cuidadosos antes de serem normalizadas. Conhecer o uso de uma base de dados, como, por exemplo, se deveria ser otimizada para ler dados, escrevê-los ou ambos, também afeta o processo de normalização. Uma base de dados pobremente normalizada pode ter um desempenho ruim e armazenar dados de forma ineficiente.

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