Como fazer a correção da estrutura de um banco de dados? Hoje vamos responder a esta pergunta com um exemplo prático!
Caso prefira esse conteúdo no formato de vídeo-aula, assista ao vídeo abaixo ou acesse o nosso canal do YouTube!
Por que devemos fazer a correção da Estrutura de um Banco de Dados?
Vou te mostrar que temos problemas ao ter bancos de dados mal estruturados e como podemos resolvemos estes problemas.
Vamos ter algumas anomalias nos bancos de dados, são anomalias de inserção, anomalias de exclusão e anomalias de atualização.
Elas nada mais são do que problemas que podemos ter dentro do banco de dados.
Então quando não temos um banco de dados estruturado, tanto a manutenção quanto a utilização e a performance do banco de dados acabam prejudicados.
Por isso eu quero te mostrar como ajustar a estrutura do banco de dados para que tudo fique correto e sem problemas na hora de utilizar.
E aí, quer aprender a fazer esses ajustes? Então vem comigo que eu te ensino!
Vamos começar com um exemplo de banco de dados mal estruturado:
Banco de dados mal estruturados resultam em uma série de problemas de atualização, inclusão e exclusão de dados.
Basicamente as anomalias em bancos de dados são classificadas em 3 categorias.
De forma resumida:
Essas anomalias são problemas que geram inconsistência na hora de incluir ou excluir os dados.
Exemplo:
Uma anomalia de inserção acontece quando precisamos acrescentar um dado e para incluir este novo dado teremos que repetir vários e vários outros dados desnecessários.
Isso pode causar erros de digitação, retrabalho e o uso desnecessário da memória.
Nesta tabela podemos observar que os funcionários Ana e Caio tem o mesmo número de agência, endereço e telefone.
Ficar repetindo essas informações é desnecessário e aumenta a chance de erro, se o banco de dados fosse projetado de outra forma não seria necessário repetir estes dados.
Uma anomalia de exclusão acontece quando ao excluir um dado geramos uma inconsistência no banco de dados.
Na tabela acima, se excluirmos o funcionário 103, excluímos também os dados da agência 003, que deixa de existir no nosso banco de dados.
Uma anomalia de atualização acontece quando ao atualizar um dado geremos uma inconsistência no banco de dados.
Na tabela acima, se atualizarmos o endereço da agência 002, precisaremos atualizar o endereço de todas as linhas em que a agências 002 aparece.
Caso contrário, vamos ter funcionários da mesma agência com endereços diferentes.
Corrigindo a estrutura do banco de dados.
O principal problema que identificamos na tabela é que existem dois tipos de informação que não possuem dependência entre si, mas a estrutura da tabela acabou criando essa dependência.
Essas duas informações são as informações dos Funcionários e as informações das Agências.
Como podemos corrigir essa dependência?
O ideal aqui seria separar essa tabela em duas, uma para armazenar as informações dos funcionários e outra para as informações das agências.
Por exemplo, o endereço e o telefone são informações da agência que não dependem do código do funcionário ou o nome do funcionário, concorda?
Para esta divisão ficar correta falta apenas um detalhe:
Separando as tabelas dessa forma nós vamos eliminar a relação que os dados tinham entre si.
Como vamos saber qual é a agência de cada funcionário, por exemplo?
Certo, então o que podemos fazer para manter as duas tabelas separadas sem perder a relação entre o funcionário e a agência?
Podemos incluir na tabela de funcionários uma coluna com o número da agência que o funcionário trabalha, dessa forma recuperamos a relação sem gerar anomalias.
Fazendo isso não corrigimos apenas 1 problema do nosso banco de dados, corrigimos os 3 problemas que tínhamos:
Anomalia de inserção:
Não vamos mais precisar a cada novo cadastro repetir informações de endereço e telefone da agência.
Anomalia de atualização:
Se nós precisarmos atualizar o telefone da agência só precisamos atualizar uma vez, porque a informação de telefone está apenas na tabela de agência, depois, cruzando as tabelas, todos ficam com a mesma informação.
Anomalia de exclusão:
Se eu excluir a Diana da nossa lista de funcionários não excluirei junto a agência 003.
Embora a solução tenha sido simples, quando melhoramos a estrutura nós corrigimos todos esses erros e tornamos o banco de dados mais bem estruturado.
Temos também uma aula com 8 etapas detalhadas para modelagem de dados, clique no link!
Nesta aula nós aplicamos um processo de normalização.
Normalização é uma série de verificações e correções que fazemos no banco de dados para eliminar problemas.
Sem perceber fizemos uma série de etapas para corrigir erros.
Essas etapas são necessárias para estruturar bem o banco de dados eliminando dependências desnecessárias, como foi o caso desta aula.
Eu fico por aqui. Espero que tenham gostado! Até mais,
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