Tópico 6 - Normalização de Dados

🎯 Objetivos de Aprendizagem

Compreender o conceito e importância da normalização
Identificar problemas de design em tabelas
Aplicar as formas normais (1FN, 2FN, 3FN)
Reconhecer dependências funcionais
Praticar normalização com exemplos reais

📊 1. Conceito de Normalização

Segundo Elmasri & Navathe (2017), a normalização é um processo de decomposição de tabelas para eliminar redundâncias e inconsistências, organizando os dados de forma eficiente.

Definição Acadêmica

"A normalização é o processo de decomposição de tabelas para eliminar redundâncias e dependências indesejáveis" - Date (2003)

🎯 Objetivos da Normalização:

Eliminar Redundância: Evitar duplicação de dados
Reduzir Inconsistência: Manter dados consistentes
Facilitar Manutenção: Simplificar atualizações

Melhorar Performance: Otimizar consultas
Garantir Integridade: Manter consistência
Economizar Espaço: Reduzir armazenamento

❌ 2. Problemas sem Normalização

🔴 Anomalias de Dados:

🔹 Anomalia de Inserção

Dificuldade para inserir novos dados

Ex: Inserir funcionário sem departamento

🔸 Anomalia de Atualização

Dificuldade para atualizar dados

Ex: Atualizar nome do departamento

🔹 Anomalia de Exclusão

Perda acidental de dados

Ex: Excluir funcionário e perder departamento

📋 Exemplo Prático - Tabela Não Normalizada:

ID_Funcionário	Nome	Departamento	Gerente	Projeto	Data_Início
1	João Silva	TI	Maria Santos	Projeto A	2024-01-15
1	João Silva	TI	Maria Santos	Projeto B	2024-02-01
2	Ana Costa	TI	Maria Santos	Projeto A	2024-01-20

🔗 3. Dependências Funcionais

Conforme Date (2003), uma dependência funcional é uma restrição entre dois conjuntos de atributos em uma relação.

📋 Definição Formal:

Dependência Funcional

Seja R uma relação e X, Y conjuntos de atributos. Y é funcionalmente dependente de X (X → Y) se, para cada valor de X, existe exatamente um valor de Y.

🔍 Exemplos de Dependências Funcionais:

CPF → Nome: CPF determina nome
ID_Departamento → Nome_Departamento: ID determina nome
ISBN → Título: ISBN determina título

Matrícula → Curso: Matrícula determina curso
ID_Produto → Preço: ID determina preço
CEP → Cidade: CEP determina cidade

📊 4. Formas Normais

🔹 1ª Forma Normal (1FN)

Todos os atributos são atômicos (indivisíveis)

Sem grupos repetitivos
Valores únicos por célula
Estrutura tabular

🔸 2ª Forma Normal (2FN)

1FN + dependências parciais eliminadas

Atributos não-chave dependem da chave completa
Elimina dependências parciais
Reduz redundância

🔹 3ª Forma Normal (3FN)

2FN + dependências transitivas eliminadas

Atributos não-chave dependem apenas da chave
Elimina dependências transitivas
Máxima normalização prática

🔄 5. Processo de Normalização

📋 Passos para Normalização:

🔹 Passo 1: Identificar Dependências

Mapear dependências funcionais
Identificar chaves primárias
Reconhecer dependências parciais
Detectar dependências transitivas

🔸 Passo 2: Aplicar Formas Normais

Verificar 1FN (atributos atômicos)
Aplicar 2FN (eliminar dependências parciais)
Implementar 3FN (eliminar dependências transitivas)
Validar resultado

🎯 Exemplo Prático - Normalização:

Tabela Normalizada

Após normalização, temos tabelas separadas para Funcionário, Departamento e Projeto, eliminando redundâncias e inconsistências.

⚖️ 6. Vantagens e Desvantagens da Normalização

✅ Vantagens

Elimina Redundância: Dados únicos
Reduz Inconsistência: Dados consistentes
Facilita Manutenção: Atualizações simples
Melhora Integridade: Dados válidos
Economiza Espaço: Menos armazenamento

⚠️ Desvantagens

Consultas Complexas: Múltiplos JOINs
Performance: Pode ser mais lento
Complexidade: Estrutura mais complexa
Overhead: Mais tabelas
Manutenção: Mais tabelas para gerenciar

🧪 Exercícios Práticos

📝 Exercício 1: Identificação de Problemas

Analise uma tabela não normalizada e identifique:

Quais anomalias existem?
Quais dependências funcionais?
Como normalizar para 3FN?
Quais tabelas resultantes?

🎯 Exercício 2: Normalização Prática

Normalize tabelas para:

Sistema de biblioteca
Controle de estoque
Gestão de funcionários
Sistema de vendas

📚 Referências Bibliográficas

📖 Livros Fundamentais:

• ELMASRI, R.; NAVATHE, S. Sistemas de Banco de Dados. 6ª ed. São Paulo: Pearson, 2017.
• DATE, C. J. An Introduction to Database Systems. 8ª ed. Boston: Addison-Wesley, 2003.
• CONNOLLY, T.; BEGG, C. Database Systems: A Practical Approach to Design, Implementation, and Management. 6ª ed. Boston: Pearson, 2015.

📄 Artigos Científicos:

• CODD, E. F. A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks. Communications of the ACM, v. 13, n. 6, p. 377-387, 1970.
• KORTH, H. F.; SILBERSCHATZ, A.; SUDARSHAN, S. Database System Concepts. 6ª ed. New York: McGraw-Hill, 2010.