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A Normalização ✨ é um processo formal e passo a passo para adequar as tabelas de um banco de dados a um conjunto de regras, conhecidas como Formas Normais. O objetivo é simplificar a estrutura das tabelas para criar um esquema de banco de dados bem projetado.

A principal importância da normalização é evitar problemas críticos como:

• Redundância 🔁: Repetição desnecessária de dados.
• Inconsistência 😵: Quando a mesma informação possui valores diferentes em locais distintos.
• Anomalias de Dados ⚠️: Erros que podem ocorrer durante a inserção, alteração ou exclusão de informações.

Anomalias de Dados

Esquemas de tabelas mal projetados podem sofrer com três tipos de anomalias:

1. Anomalia de Inserção 📥: Ocorre quando não é possível adicionar um registro sobre uma entidade sem que ele esteja associado a outra. Por exemplo, não seria possível cadastrar um novo produto se ele ainda não tiver sido vendido para nenhum cliente.
2. Anomalia de Alteração (Atualização) 📝: Acontece quando a alteração de um dado redundante exige a atualização de múltiplos registros. Se o nome de um produto que aparece em várias vendas for alterado, seria necessário modificar todas as linhas correspondentes, correndo o risco de deixar alguma inconsistente.
3. Anomalia de Exclusão 🗑️: Ocorre quando a exclusão de um registro leva à perda de outras informações que não deveriam ser eliminadas. Por exemplo, se o único cliente que comprou um determinado produto for removido, as informações sobre aquele produto também seriam perdidas.

A forma correta de evitar essas anomalias é através da definição de um bom modelo conceitual e sua correta transformação para o modelo lógico. Para bancos de dados já existentes, aplica-se o processo de normalização.

As Formas Normais (FN) 📜

As formas normais são um conjunto progressivo de regras. As três primeiras são as mais essenciais para a maioria dos sistemas.

Primeira Forma Normal (1FN) 1️⃣

A 1FN é a regra mais básica e é considerada parte da própria definição de uma tabela relacional.

• Regra: Todos os atributos (colunas) de uma tabela devem ser atômicos.
• Isso significa que:
  • Atributos Compostos são proibidos: Um campo não pode conter múltiplos valores que poderiam ser divididos (ex: “Uberlândia, MG, Brasil” deve ser separado em colunas cidade, estado, pais).
  • Atributos Multivalorados são proibidos: Um campo não pode conter uma lista de valores (ex: um único campo telefone com vários números). Para resolver isso, cria-se uma nova tabela para armazenar os múltiplos valores (ex: uma tabela telefone_cliente).
  • Relações Aninhadas são proibidas: Uma coluna não pode conter outra relação (uma tabela dentro de outra). Nesses casos, a relação aninhada deve ser extraída para uma nova tabela.

Dependência Funcional 🔗

Para entender a 2FN e a 3FN, é crucial o conceito de dependência funcional. Um atributo Y é funcionalmente dependente de um atributo X se, para cada valor de X, existe exatamente um único valor de Y. A notação é X -> Y (lê-se “X determina Y”). Por exemplo, CPF -> nomeC, pois um CPF determina um único nome de cliente.

Segunda Forma Normal (2FN) 2️⃣

A 2FN visa eliminar dependências parciais em chaves primárias compostas.

• Regras:
  1. A tabela deve estar na 1FN.
  2. Todos os atributos não-chave devem ser totalmente dependentes de toda a chave primária.
• Em outras palavras: Se a chave primária for composta por mais de uma coluna, nenhum atributo pode depender de apenas uma parte dessa chave. Caso isso ocorra, a dependência parcial deve ser extraída para uma nova tabela.

Terceira Forma Normal (3FN) 3️⃣

A 3FN visa eliminar dependências transitivas.

• Regras:
  1. A tabela deve estar na 2FN.
  2. Não deve existir dependência funcional entre atributos não-chave.
• Em outras palavras: Nenhum atributo que não faz parte da chave primária pode depender de outro atributo que também não faz parte da chave primária. Um atributo não-chave deve depender exclusivamente da chave. Se houver uma dependência transitiva (ex: CPF -> codDepto e codDepto -> nomeDepto), a dependência deve ser movida para uma nova tabela.

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