BD - Aula02 - Normalização de Dados

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Normalização de DadosNormalização de Dados
Prof. Rogério Vassoler
Projetos “Limpos”Projetos “Limpos”
• Um projeto “limpo” de uma tabela ou arquivo só contém 
dados sobre uma classe de entidades;
• Estes projetos são fáceis de entender, fáceis de usar e fáceis 
de expandir quando houver necessidade de adicionar 
informações (ou atributos) à classe de entidades;
• Se o projeto agrupasse em uma só tabela informações sobre 
diversas classes de entidades estas facilidades seriam 
reduzidas substancialmente .
Projetos “Limpos”Projetos “Limpos”
• Um projeto ‘limpo” é um projeto no qual cada fato tem seu
lugar;
• Pode-se dizer que cada atributo representa um fato a respeito 
da chave (ou sobre a entidade identificada pela chave 
primária da tabela que contém o atributo);
• Projetos ‘limpos” são estáveis e tem melhores possibilidades 
de expansão.
Problemas práticosProblemas práticos
• O processamento de sistemas de informações requer a 
interação de diversas classes de entidades;
• Mesmo que o projeto das tabelas representando cada uma 
dessas classes de entidades seja “limpo”, existem informações 
relevantes que não são características de nenhuma delas em 
particular;
• Existem atributos que pertencem não a uma classe de 
entidades primitiva e sim a uma classe de entidades gerada 
pelo relacionamento entre duas classes de entidades 
“naturais”.
Anomalias de AtualizaçãoAnomalias de Atualização
• Um sistema integrado de tabelas ou arquivos pode apresentar 
anomalias de atualização quando ocorrerem inclusões, 
exclusões ou modificações de registros em algumas tabelas 
individuais;
• Estas anomalias devem ser evitadas porque violam a 
semântica da informação representada pelos itens de dados 
das entidades;
• As anomalias podem ser minimizadas por meio de uma 
judiciosa partição de atributos entre as tabelas.
Tipos de Anomalias de AtualizaçãoTipos de Anomalias de Atualização
• Anomalias de Atualização de Tabelas, Arquivos 
ou Relações:
– De modificação
– De exclusão
– De inclusão
Anomalias de modificaçãoAnomalias de modificação
• Ocorrem quando existirem valores 
redundantes de dados para um mesmo 
atributo em tabelas distintas
Anomalias de exclusãoAnomalias de exclusão
• Oriundas do fato de a exclusão de uma 
informação causar a eventual perda de outra 
informação.
Anomalias de inclusãoAnomalias de inclusão
• Oriundas da inclusão de registros em tabela 
contendo informações incompletas, 
informações essas que devem ser parte de 
entidades ainda não definidas e que estejam 
se abrigando na tabela de outra classe de 
entidades.
NormalizaçãoNormalização
• É um processo que consiste em estruturar as tabelas e 
os atributos na forma mais adequada, do ponto de vista 
das operações a executar sobre a informação registrada 
na base de dados, tendo em vista eliminar 
redundâncias desnecessárias e evitar problemas com a 
inserção, eliminação e atualização de dados.
NormalizaçãoNormalização
• Processo utilizado para:
– evitar a ocorrência das anomalias de atualização
– otimizar o processo de armazenamento de informações
reduzindo a redundância e aumentando a confiabilidade
do sistema
• Este processo de projeto transforma um conjunto de
especificações de entidades em outro conjunto,
sendo que:
– Semântica original é preservada
– Dependências parciais, transitivas e de junção são
eliminadas
– Redundância de dados é minimizada
NormalizaçãoNormalização
• Processo iterativo;
• Processo decomposto em vários níveis de normalização,
chamados de segunda forma normal, terceira forma normal e
assim por diante;
• Cada forma normal é mais restritiva que a anterior;
• A forma normal de ordem N + 1 está na forma normal de
ordem N e não possui uma característica “não desejável” que
a forma normal anterior de ordem N possui;
• A forma normal de ordem N + 1 é mais desejável do que a
forma normal de ordem N;
• O processo de normalização é um processo de redução da
redundância.
Exemplo de AnomaliasExemplo de Anomalias
• Anomalia de inclusão: quando se desejar incluir um
aluno que ainda não tenha se matriculado em nenhuma
disciplina
• Anomalia de exclusão: quando se desejar excluir uma
tupla que seja a única que contenha uma dada
disciplina. Isto significa que se o único aluno matriculado
em uma disciplina cancelar a matrícula perder-se-á a
informação referente a essa disciplina
• Anomalias de atualização: quando houver troca de
código de disciplina, o que exigirá a varredura de toda a
relação buscando as tuplas que contenham a disciplina
recém atualizada.
Relacionamentos e chavesRelacionamentos e chaves
• Chaves primária (Primary key – PK): Um conjunto de 
atributos únicos e não nulos com característica de 
minimalidade, que identificam unicamente uma tupla.
• Chave estrangeira (Foreign Key – FK): Um atributo ou uma
combinação de atributos, cujos valores aparecem
necessariamente na chave primária de uma outra relação ou
da mesma relação.
Relacionamentos e chavesRelacionamentos e chaves
• Relacionamentos
– Ligações entre tabelas.
• Chave Primária (Primary Key, PK)
– Coluna com valores únicos.
• Chave Composta
– Composição de duas ou mais colunas para gerar uma combinação 
única.
• Chave Estrangeira (Foreign Key, FK)
– Coluna que armazena a chave primária de outra tabela.
Tipos de Relacionamentos (1:1)Tipos de Relacionamentos (1:1)
• Relacionamento 1 para 1 (1:1)
– Para cada registro da primeira tabela existe no máximo um 
correspondente na segunda tabela, e vice-versa.
Tipos de Relacionamentos (1:*)Tipos de Relacionamentos (1:*)
• Relacionamento 1 para muitos (1:*)
– Para cada registro da primeira tabela existe um ou mais 
correspondentes na segunda tabela, e para cada registro na segunda 
tabela existe apenas um registro correspondente na primeira tabela.
Tipos de Relacionamentos (*:*)Tipos de Relacionamentos (*:*)
• Relacionamento muitos para muitos (*:*)
– Para cada registro da primeira tabela pode existir um ou mais 
correspondentes na segunda tabela, e vice-versa.
Boas práticas no uso de chavesBoas práticas no uso de chaves
• Quanto menor, melhor
• Transparente para o usuário
Diagrama de modelo de dadosDiagrama de modelo de dados
• Um dos padrões de modelagem de dados
• Relacionamento 1:1
• Relacionamento 1:*
• Relacionamento *:*
Anomalia dos dadosAnomalia dos dados
• Tabelas “fazem tudo” geram anomalias
• Anomalia de inserção
– Impede a inclusão de registros devido à falta de dados.
• Anomalia de exclusão
– Impede a exclusão de registros devido ao relacionamento com outra 
tabela.
• Anomalia de alteração
– Impede a alteração de registros devido ao relacionamento com outra 
tabela.
Normalização de dadosNormalização de dados
• Evitar anomalias
• Facilitar a manutenção
• Maximizar a performance
• Manter a integridade dos dados
• Normalização de dados
– Criada em 1970;
– 5 Formas Normais (FNs);
– Na prática a normalização é feita por intuição;
– Resulta em um número maior de tabelas no banco;
– Mais tabelas podem aumentar a manutenção e diminuir a 
performance;
– Deve ser utilizado com bom senso.
Primeira Forma Normal (1FN)Primeira Forma Normal (1FN)
• Cada linha de tabela deve representar um registro
• Cada célula de tabela deve conter um único valor
1FN
Tabela
Original
Segunda Forma Normal (2FN)Segunda Forma Normal (2FN)
• Obrigatoriamente estar na 1FN
• Atributos não chave da tabela devem depender de alguma 
das chaves da tabela
1FN
2FN
Terceira Forma Normal (3FN)Terceira Forma Normal (3FN)
• Obrigatoriamente estar na 2FN
• Atributos não chave da tabela devem depender exclusivamente 
da chave primária da tabela
2FN
3FN
4FN e 5FN4FN e 5FN
• Separam em novas tabelas valores que ainda estejam 
redundantes em uma mesma coluna
3FN
4FN 
e
5FN
ExercícioExercício
• Baseado na especificação de um sistema fictício apresentada a seguir, organize e desenhe 
manualmente em um papel as tabelas que fornecem uma solução adequada para a situação, 
normalizando o que achar necessário, indicando no desenho aschaves primárias e 
relacionamentos caso existam.
• Especificação fictícia: 
• A Unifacs está contratando você como DBA para que você crie um banco de dados para 
gerenciar as matrículas dos alunos da Unifacs. Neste banco de dados deverá estar 
armazenado as informações dos cursos disponibilizados pela Unifacs, como nome, tipo, preço 
e os dados do professor ou instrutor responsável pelo curso (nome e telefone).
• Neste mesmo banco de dados deve ser armazenado as informações dos alunos da Unifacs
(nome, endereço e e-mail) bem como todos os cursos que o aluno já se matriculou. Assim 
como no site Unifacs, deve ser possível comprar dois ou mais cursos em um mesmo pedido, 
armazenando data e hora da compra. 
• Leve em consideração que todas as informações dos alunos, cursos e instrutores poderão ser 
alteradas a qualquer tempo. Popule as tabelas criadas com alguns exemplos fictícios.
• Todas as chaves estrangeiras apresentadas neste exemplo são consideradas índices.
ExercícioExercício
• Segue “Tabelão Geral” criado para atender a solução. Realize as normalizações necessárias 
para atender corretamente a demanda.
Exercício (Solução)Exercício (Solução)
• Mais de uma solução pode ser considerada adequada para este exercício, 
de acordo com o bom senso de cada DBA.
A tabela TIPO foi criada separadamente pois um mesmo tipo de curso poderá ser
utilizado em dezenas de cursos. Para poupar recursos de armazenamento na tabela
CURSO – pois armazenar um número (campo CODIGO) ocupa menos espaço do que
armazenar textos (campo TIPO) - e também para disponibilizar os tipos de cursos
sem depender do cadastro de outros cursos, esta informação deve ser gerenciada
por esta tabela.
Exercício (Solução)Exercício (Solução)
• A tabela PROFESSOR foi criada separadamente dos cursos pois um mesmo
professor pode ser o responsável por um ou mais cursos disponibilizados
pela Unifacs. Para não haver redundância de dados, gerar economia de
espaço de armazenamento e facilidade de manutenção (alteração de
dados do instrutor), estas informações devem ser gerenciadas por esta
tabela.
Exercício (Solução)Exercício (Solução)
• A tabela CURSO é criada com as colunas TIPO e PROFESSOR como chaves
estrangeiras (FK), pois representam o código dos registros das outras
tabelas as quais fazem referência. Desta forma, se o professor mudar o
seu telefone, será necessário alterar apenas na tabela PROFESSOR, além
da economia em espaço de armazenamento por não repetir informações.
Exercício (Solução)Exercício (Solução)
• A tabela ALUNO é criada sem nenhuma informação sobre as matrículas já
realizadas por este aluno, para evitar que seus dados pessoais sejam repetidos em
mais de um registro de matrícula. Nesta tabela uma possibilidade seria não criar a
coluna CODIGO e em seu lugar utilizar a coluna EMAIL como chave primária.
Contudo, para prevenir anomalias de alteração (pois e-mail é algo que uma pessoa
pode mudar e criar outro, e neste caso seria necessário alterar em outras tabelas
que fizessem referências), bem como para poupar espaço de armazenamento ao
utilizar a chave primária em outras tabelas, é recomendável utilizar códigos únicos
internos como chave primária.
Exercício (Solução)Exercício (Solução)
• A tabela PEDIDO representa o momento em que o aluno realizou o seu pedido,
como um caixa de mercado. Ela apresenta as informações do aluno e do momento
das matrículas, mas como cada aluno pode estar se matriculando em um ou mais
cursos no mesmo pedido, a tabela PEDIDO deve ser referenciada pela tabela
PEDIDO_DETALHE, onde consta cada curso que o aluno está se matriculando.
• Observe que não consta o valor total do pedido nesta tabela, pois este valor pode
ser obtido com a soma dos itens que fazem parte deste pedido, gerenciados pela
tabela PEDIDO_DETALHE.
Exercício (Solução)Exercício (Solução)
• A tabela PEDIDO_DETALHE informa quais cursos fazem parte de cada pedido realizado na Unifacs.
Observe que a chave primária neste exemplo é formada pelas chaves estrangeiras PEDIDO e CURSO.
Isto ocorre pois em nosso modelo podemos assumir que não é possível comprar dois ou mais cursos
iguais em um mesmo pedido.
• Observe que existe uma coluna VALOR, que pode parecer redundante com a coluna VALOR já
existente na tabela CURSO, contudo ela será encarregada de armazenar o valor do curso no
momento da matrícula, já que futuramente o preço na tabela CURSO poderá ser corrigido, devido a
novos preços praticados pela Unifacs.
• Como a coluna VALOR desta tabela e a coluna VALOR de CURSOS possivelmente terão valores que
poderão se repetir em vários registros, seria possível ainda normalizar esta coluna em uma tabela
chamada PRECO formada por um código (PK) e o valor em questão, e apenas referenciar este código
nas tabelas citadas. Contudo, por ser um campo numérico e significativamente ocupar menos
espaço que outros campos de texto, este campo não será normalizado em tabela própria.
Obrigado e até a próxima aulaObrigado e até a próxima aula