Bancos de dados de computador estão em todo lugar, desde os usados por bancos para rastrear contas de clientes até os usados por sites para armazenar conteúdo. Bancos de dados funcionam melhor quando são bem projetados. Normalizar um banco de dados significa projetar a estrutura do banco de dados para armazenar dados de forma lógica e relacionada. É usual que todos os bancos de dados sejam normalizados, e normalizar um banco de dados tem vantagens e desvantagens.
Bancos de dados podem armazenar uma quantidade significativa de informações, talvez milhões ou bilhões de peças de dados. Normalizar um banco de dados reduz seu tamanho e previne duplicação de dados. Garante que cada peça de dado seja armazenada apenas uma vez.
Desenvolvedores de aplicativos que criam aplicações para "conversar" com um banco de dados acham mais fácil lidar com um banco de dados normalizado. Os dados que eles acessam são organizados de forma mais lógica em um banco de dados normalizado, frequentemente semelhante à forma como os objetos do mundo real que os dados representam são organizados. Isso torna as aplicações dos desenvolvedores mais fáceis de projetar, escrever e alterar.
Integridade referencial é a imposição de relacionamentos entre dados em tabelas unidas. Sem integridade referencial, dados em uma tabela podem perder seu link para outras tabelas onde dados relacionados são mantidos. Isso leva a dados órfãos e inconsistentes em tabelas. Um banco de dados normalizado, com junções entre tabelas, pode prevenir isso.
Um banco de dados altamente normalizado com muitas tabelas e junções entre as tabelas é mais lento que um banco de dados sem esses atributos. Muitas pessoas usando um banco de dados normalizado ao mesmo tempo também podem reduzir a velocidade do banco de dados. Em alguns casos, uma certa quantidade de desnormalização do banco de dados pode ser necessária para melhorar a velocidade do banco de dados.
Normalizar um banco de dados é uma tarefa complexa e difícil. Bancos de dados grandes com quantidades consideráveis de informações, como os geridos por bancos, requerem análise e design cuidadosos antes de serem normalizados. Conhecer o uso pretendido de um banco de dados, como se deve ser otimizado para leitura de dados, escrita de dados ou ambos, também afeta como ele é normalizado. Um banco de dados mal normalizado pode ter desempenho ruim e armazenar dados de forma ineficiente.
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