NORMALIZAÇÃO DE DADOS

A normalização de dados é uma forma de “refinar” as tabelas antes de elas irem para o modelo físico ou lógico. É uma maneira de manter a consistência e integridade dos dados, evitando as assustadoras redundâncias, que podem estragar o seu banco! Ela possui algumas regras (chamadas de forma normal) que devem ser seguidas numa espécie de passo a passo: para ir para a norma 2, é necessário que o banco tenha passado pelo passo 1. Para os desenvolvedores, é essencial que se saiba até a terceira forma normal. Caso exista algum interesse em ser DBA, existem ainda mais formas normais!

Formas normais: Quais são?

1. 1FN: cada dado é atômico e devem ser indivisíveis
2. 2FN: remoção das dependências parciais
3. 3FN: remoção das dependências transitivas

A parte assustadora dessa matéria é seguir corretamente a ordem das Normas, não pulando nem um passo e, principalmente, sem esquecer de deixar tudo totalmente preparado para a normalização seguinte.

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1FN: dados indivisíveis

Na primeira parte da normalização, a ideia é um tanto quanto simples: tem algum atributo multivalorado? Pois dê tchau a ele!

Falando sério agora, a ideia é que cada valor da tupla deve ser identificável pela chave primária. Por exemplo, observe a tabela abaixo:

ID	Comida	Temperos
1	Coxinha	Sal, pimenta
2	Pastel	Sal, manjericão

Essa tabela é, no olhar da primeira forma normal, um CRIME. Existe mais de um dado dentro da parte de temperos e isso pode corromper a base de dados. Como lidar com esses múltiplos valores? A regra é clara: um valor para representar um grupo de informações.

Mas tudo tem uma solução! Para eliminar campos multivalorados, a principal solução é criar uma nova tabela ou coluna, a depender do caso. Por exemplo:

Comidas

ID	Comida
1	Coxinha
2	Pastel

Temperos

ID	Tempero
1	Sal
2	Pimenta
3	Manjericão

ComidasTemperadas

ID	ID_comida	ID_tempero
1	1	1
2	1	2

Agora, temos uma tabela que faz a junção das comidas com os temperos, criando a tabela de ComidasTemperadas. O importante da 1FN é desmembrar campos que recebem múltiplos valores de forma que cada valor desses possa ser atrelado de fato a uma tupla.

2FN: sem dependências parciais

Depois da primeira forma, as tabelas já estão prontinhas para serem criadas! Só que não rs. É importante procurar agora as dependências parciais. São as colunas que não dependem da chave primária, afinal, o que não é chave precisa ser dependente da primary key. Se não for, aí teremos que fazer uma limpeza. Por exemplo, observe essa tabela.

Pacientes(Id, Nome, IdEndereco, NomeConvenio, IdConvenio, MensalidadeConvenio)

Agora, você me responde: convênio tem alguma a ver com paciente? Até que tem. Mas todas essas colunas? Definitivamente não. Elas não dependem do identificador do paciente. Desse jeito, a tabela fica recheada de informações que podem se tornar confusas em algum momento crítico. Existem múltiplos valores de convênio para alguns pacientes. Estranho, não? Para resolver, o passo a passo é:

1. Fazer a 1FN
2. Identificar as não-chaves
3. “essa não-chave depende total ou parcialmente da chave?”
4. criar uma tabela ligando a tabela anterior com uma nova tabela com os valores dependentes parciais

3FN: sem dependências transitivas

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