Técnicas de Fabricação Avançadas
Técnicas Práticas de Normalização e Desnormalização em SQL
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Normalização e desnormalização são técnicas utilizadas no desenho de banco de dados para otimizar o armazenamento e recuperação de dados. Entender quando e como aplicar essas técnicas pode melhorar o desempenho e a manutenção do banco de dados.
Normalização em SQL
A normalização envolve organizar dados para reduzir a redundância e dependência. Ela normalmente envolve dividir tabelas grandes em tabelas menores e relacionadas. Este processo ajuda a manter a integridade dos dados e simplifica as atualizações.
Formas comuns de normalização incluem o primeiro formulário normal (1NF), o segundo formulário normal (2NF) e o terceiro formulário normal (3NF). Cada formulário impõe regras específicas para eliminar anomalias e garantir uma estrutura eficiente dos dados.
Técnicas de Normalização
- Use chaves primárias: Atribuir identificadores únicos a cada tabela para estabelecer relações.
- Eliminar dados redundantes: Armazenar dados repetidos em tabelas separadas.
- Estabeleça chaves estrangeiras: Tabelas relacionadas com links para manter a integridade referencial.
- Aplicar regras de normalização: Siga as etapas de formas de normalização para estruturar os dados corretamente.
Desnormalização no SQL
A desnormalização envolve a introdução intencional de redundância em um banco de dados para melhorar o desempenho de leitura. É frequentemente usado em armazenamento de dados e relatórios de cenários onde a recuperação rápida de dados é essencial.
Embora a desnormalização possa acelerar as consultas, pode aumentar a complexidade das atualizações de dados e a inconsistência dos dados de risco. Portanto, deve ser aplicada de forma cuidadosa e seletiva.
Técnicas de desnormalização
- Combinar tabelas: Juntar tabelas relacionadas para reduzir as operações de junção.
- Dúplicar dados: Armazenar cópias de dados frequentemente acessados em vários locais.
- Use tabelas de resumo: Criar tabelas agregadas para relatórios mais rápidos.
- Ativadores de implementação: Garantir a consistência dos dados quando os dados redundantes são atualizados.