Em bancos de dados relacionais, a normalização é uma técnica sistemática usada para organizar a estrutura do esquema de um banco de dados de maneira ideal. Seu objetivo é minimizar a redundância, inconsistência e repetitividade dos dados, ao mesmo tempo que garante a integridade dos dados e impõe restrições de integridade referencial. A normalização adequada garante que cada dado seja armazenado exatamente em um local, reduzindo assim erros e ambiguidades. Também torna o banco de dados mais eficiente, sustentável e flexível, eliminando dados redundantes, consolidando elementos de dados relacionados e fornecendo relacionamentos claros entre entidades.
A normalização foi introduzida pela primeira vez por EF Codd, o mesmo cientista da computação que inventou o próprio modelo relacional. O principal objetivo da normalização é evitar vários problemas que podem surgir de um design de banco de dados mal estruturado, como anomalias e problemas de dependência. Anomalias são inconsistências que podem ocorrer quando dados são adicionados, modificados ou excluídos, enquanto problemas de dependência tornam a manutenção do banco de dados mais difícil e sujeita a erros.
A normalização é realizada em vários estágios denominados “formas normais” (NF), desde a Primeira Forma Normal (1NF) até a Quinta Forma Normal (5NF). Cada forma normal representa um nível específico de normalização e cada forma normal subsequente fornece um nível adicional de otimização, como segue:
1. Primeira Forma Normal (1NF): Na 1NF, uma tabela deve ter uma chave primária e cada atributo deve conter apenas valores atômicos, o que significa que os valores não devem ser repetidos ou divididos em múltiplas partes. Atributos compostos e de vários valores são removidos e a tabela é dividida em diversas tabelas, se necessário. Esta etapa garante que cada linha da tabela represente um único fato sobre uma única entidade.
2. Segunda Forma Normal (2NF): Para atingir a 2NF, as tabelas devem estar na 1NF e todos os atributos não-chave devem ser totalmente dependentes da chave primária. As dependências parciais, que ocorrem quando um atributo não-chave depende apenas de parte da chave primária, são removidas dividindo a tabela em novas tabelas com chaves adequadas.
3. Terceira Forma Normal (3NF): Para que uma tabela esteja na 3FN, ela deve estar na 2FN e não ter dependências transitivas, o que significa que atributos não-chave não devem depender de outros atributos não-chave. As dependências transitivas são eliminadas criando tabelas separadas para atributos indiretamente relacionados e vinculando-as por meio de chaves estrangeiras.
4. Forma Normal Boyce-Codd (BCNF): BCNF é uma versão mais estrita de 3NF que elimina toda a redundância restante, garantindo que cada determinante (um conjunto de atributos que determina outro atributo) seja uma chave candidata. As tabelas que atendem aos requisitos da BCNF também estão na 3NF, mas o inverso nem sempre é verdadeiro.
5. Quarta Forma Normal (4NF): Uma tabela na 4NF deve estar em BCNF e não ter dependências de valores múltiplos (quando vários conjuntos independentes de atributos dependem da chave primária). Essas tabelas são divididas em tabelas menores para eliminar dependências com vários valores.
6. Quinta Forma Normal (5NF): Para atingir a 5NF, uma tabela deve estar na 4NF e não ter dependências de junção (quando uma tabela pode ser reconstruída juntando-se a outras tabelas). As tabelas que possuem dependências de junção são decompostas em tabelas menores sem qualquer perda de informações.
Embora essas sejam as principais formas normais, existem formas normais superiores, como a Sexta Forma Normal (6NF) e a Forma Normal de Chave de Domínio (DKNF), que abordam problemas específicos em bancos de dados. No entanto, a maioria das aplicações práticas requer apenas normalização até 3NF ou BCNF.
Aplicar a normalização no contexto da plataforma AppMaster é de grande importância, pois fornece uma base para a geração de backends de servidor padronizados e eficientes para o Sistema de Gerenciamento de Banco de Dados Relacional (RDBMS) utilizado na plataforma. AppMaster utiliza o banco de dados compatível com Postgresql como seu armazenamento de dados principal, necessitando da implementação de esquemas normalizados para compatibilidade, escalabilidade e alto desempenho.
Por exemplo, se um usuário projeta um aplicativo que possui um modelo de dados complexo com múltiplos relacionamentos, o processo de normalização do AppMaster otimizaria o modelo para evitar redundâncias e inconsistências, alcançando uma estrutura mais sustentável. Ao empregar a normalização durante a fase de design, AppMaster garante que os aplicativos gerados sejam robustos, escaláveis e de fácil manutenção, aderindo às práticas aceitas pelo setor no design de banco de dados.
Concluindo, a normalização é um processo crucial no projeto de esquemas de bancos de dados relacionais, garantindo escalabilidade, capacidade de manutenção e desempenho. Como a plataforma no-code AppMaster permite o desenvolvimento de aplicativos para vários casos de uso, de pequenas empresas a empresas, a normalização desempenha um papel crítico na geração de back-ends de servidor estruturalmente sólidos e eficientes, garantindo que os aplicativos produzidos atendam às expectativas de nível empresarial e requisitos.
