La normalización elimina redundancias e inconsistencias en los datos. Por ejemplo, en una escuela, sería lógico mirar una tabla de estudiantes para actualizar las direcciones, pero sería redundante e improductivo enumerar también todas las clases de los estudiantes en esa misma tabla; esas deberían enumerarse en una tabla de clases separada. Esto permitiría a los maestros y administradores ver y analizar fácilmente los datos relacionados con los estudiantes.
Esencialmente, este es el poder de la normalización de datos, lo que significa que es fácil consumir y analizar datos al garantizar que todos los datos que ingresan a su sistema estén “limpios”, en el sentido de que no son redundantes ni no están estructurados. Si bien eso es más fácil de decir que de hacer en la era de la expansión de datos, hay cosas que puede hacer para ayudar a garantizar la normalización de los datos.
Veamos qué es la normalización de datos y por qué es importante, los formularios de normalización de datos, los beneficios de la normalización de datos y los desafíos de la normalización de datos.
¿Qué es la normalización de datos?
La normalización de datos, como se insinuó anteriormente, es simplemente el acto de “normalizar” sus datos al asegurarse de que no sean redundantes o no estructurados, lo que hace que sea mucho más difícil de administrar y usar porque es más difícil de organizar. El proceso de normalización implica dividir tablas grandes en tablas más pequeñas y relacionadas para reducir la duplicación de datos.
La normalización de los datos es una parte clave de la integridad y la higiene de los datos. Cuando se trata de la higiene de datos, piense en la normalización como el acto de cepillarse los dientes todas las mañanas y todas las noches para evitar tener que visitar al dentista. Cuanto más limpios estén sus dientes, menos dinero gastará en cuidarlos y más eficiente será con los diversos recursos que utiliza para limpiar sus dientes, como pasta de dientes, hilo dental y agua.
Formularios comunes de normalización
Los formularios de normalización de datos son esencialmente reglas categorizadas en niveles. Los datos deben cumplir con las reglas del primer nivel antes de que pueda aplicar las reglas del segundo nivel, y las reglas del segundo nivel antes de aplicar las reglas del tercer nivel, etc.
Hay varios formularios de normalización, cada uno con requisitos específicos:
Primera forma normal (1NF)
La forma más básica de normalización de datos, 1NF, garantiza que no haya entradas repetidas en un grupo. Esto significa que cada celda solo tiene un valor único y cada registro es único.
Segunda forma normal (2NF)
2NF se basa en las reglas de 1NF , lo que requiere que todas las entradas cumplan con todos los requisitos de 1NF y también tengan una clave primaria aplicada. La regla clave principal requiere que se cree una tabla separada para cada subconjunto de datos. Los datos de cada tabla se pueden vincular con etiquetas de claves externas.
Tercer formulario normal (3NF)
3NF exige que todas las entradas cumplan con todos los requisitos de 2NF y también requiere que, si se realizan cambios en la clave primaria, todos los datos afectados se coloquen en una nueva tabla.
Formulario normal Boyce-Codd (3.5NF)
El formulario normal de Boyce-Codd, también conocido como BCNF o 3.5NF, es una tabla de 3NF que no tiene claves candidatas superpuestas. Garantiza que cada determinante sea una clave candidata y elimine las redundancias relacionadas con las dependencias funcionales.
Cuarto formulario normal (4NF)
4NF requiere el cumplimiento de BCNF y aborda las dependencias de múltiples valores, lo que garantiza que los datos no se dupliquen en varias filas.
Quinta forma normal (5NF)
5NF se ocupa de los casos en los que existen varias relaciones superpuestas y garantiza que las relaciones superpuestas se representen en tablas separadas.
Beneficios de la normalización de datos
La normalización de datos ofrece numerosos beneficios, entre ellos:
Optimización del almacenamiento de datos
Uno de los principales beneficios de la normalización de datos es que libera espacio de almacenamiento, lo que significa que le permite refinar su análisis de datos a un conjunto de datos específico. Menos espacio significa una recuperación de datos más rápida. Su base de datos tiene menos fundamentos para cubrir sus sistemas de administración de datos, lo que hace que sea mucho más fácil para ellos encontrar información. Esto también significa que tiene más espacio para almacenar otros datos para los que desea guardar más adelante.
Por ejemplo, considere una situación típica de experiencia del cliente minorista: Alguien está en una tienda a punto de comprar un suéter y usted quiere ofrecerle a este cliente una oferta altamente personalizada en un par de pantalones para combinar con el suéter. Si su sistema de administración de datos tiene que tamizar un almacenamiento de datos con basura para encontrar la oferta utilizable adecuada según las preferencias de este cliente, para el momento en que realmente presente esa oferta, es probable que sea demasiado tarde y el cliente haya abandonado la tienda.
Mantenimiento más fácil
La normalización de datos también permite un mantenimiento y actualizaciones más fáciles. Por lo general, los cambios se localizan en tablas específicas, lo que reduce el riesgo de errores y facilita el mantenimiento y la actualización del esquema de la base de datos.
Flexibilidad
Las bases de datos normalizadas también son más flexibles y adaptables a los cambios en los requisitos comerciales. Agregar nuevos datos o modificar las estructuras existentes se puede hacer con menos impacto en el diseño general de la base de datos.
Consistencia
Con la normalización, los datos se almacenan de manera consistente en todas las tablas, lo que reduce la probabilidad de que haya información contradictoria. Esta consistencia mejora la calidad general de los datos.
Desafíos de la normalización de datos
Si bien la normalización proporciona muchos beneficios, existen algunas posibles compensaciones, entre ellas:
Complejidad
A medida que aumenta el nivel de normalización, el esquema de la base de datos se vuelve más complejo. Unir tablas normalizadas en las consultas puede ser más complejo, lo que puede provocar una mayor complejidad de las consultas y un mayor tiempo de ejecución.
Rendimiento de operaciones de lectura intensiva
En situaciones en las que prevalecen las operaciones de lectura intensiva, las bases de datos normalizadas podrían experimentar desafíos de rendimiento. Unir varias tablas para recuperar datos puede requerir muchos recursos, especialmente en bases de datos grandes.
Capacitación y educación
La normalización de datos puede ser bastante compleja, lo que significa que deberá tener ese conocimiento en algún lugar de su equipo o empresa. Si aún no lo tiene, deberá encontrar una forma de obtenerlo, lo que podría significar gastar dinero en un recurso de terceros.
Riesgo de sobrenormalización
La sobrenormalización, o la aplicación de la normalización más allá de lo necesario, puede provocar problemas innecesarios de complejidad y rendimiento. Es importante lograr un equilibrio y normalizar los datos en un grado adecuado según los requisitos específicos de la aplicación.
Actualizar anomalías
Si bien la normalización ayuda a eliminar ciertos tipos de anomalías, puede introducir anomalías de actualización. Por ejemplo, actualizar una información en una tabla puede requerir actualizaciones en varios lugares, lo que puede aumentar la probabilidad de errores e inconsistencias.
Mayores requisitos de almacenamiento
En algunos casos, la normalización puede llevar a mayores requisitos de almacenamiento. Esto se debe a que las tablas normalizadas pueden requerir almacenamiento adicional para las relaciones clave primarias y extrañas, y es posible que los beneficios de la optimización del espacio no se logren por completo en determinadas situaciones.
Impacto en el rendimiento de escritura
Si bien las operaciones de lectura pueden verse afectadas por la complejidad de las uniones, las operaciones de escritura, como los insertos y las actualizaciones, también pueden verse afectadas. Las tablas normalizadas pueden requerir varias operaciones para mantener la integridad referencial, lo que podría afectar el rendimiento de escritura.
Desafíos de optimización de consultas
Optimizar las consultas en bases de datos altamente normalizadas puede requerir una cuidadosa consideración y calibración. Es posible que los administradores de bases de datos deban crear índices adecuados y analizar los planes de ejecución de consultas para garantizar un rendimiento óptimo.
Desnormalización
Una alternativa a la normalización de datos es la desnormalización de datos. Cuando la normalización de datos implica dividir tablas más grandes en tablas más pequeñas, la desnormalización combina los datos en una sola tabla que se puede consultar más rápido.
Por lo general, la normalización de datos es mejor en escenarios con muchas uniones costosas de tablas, mientras que la desnormalización es más útil cuando hay muchas consultas costosas de uniones. La normalización proporciona una mejor integridad de los datos y un espacio en disco optimizado, y generalmente es mejor para la consistencia de los datos y una inserción y eliminación más rápidas de los datos. La desnormalización suele ser una mejor opción cuando necesita una búsqueda más rápida y desea optimizar el rendimiento de lectura. La desnormalización también puede reducir los costos generales creados por datos sobrenormalizados o uniones de tablas complicadas.
Es importante lograr el equilibrio adecuado entre la normalización y la desnormalización. El nivel de normalización debe adaptarse a los requisitos específicos de la aplicación y a los patrones esperados de recuperación y modificación de datos. Es muy común ver aplicaciones comerciales en 3NF, ya que eso logra un equilibrio en el rendimiento para lecturas, escrituras e índices de bases de datos relacionales. En muchos casos, más no es mejor. La normalización adicional en realidad puede ralentizar un sistema al causar lecturas y escrituras excesivas, crear retrasos y bloqueo excesivo al realizar uniones en las mesas.
Conclusión
La normalización de datos mejora la integridad, la capacidad de búsqueda y el análisis de los datos al aplicar un conjunto específico de reglas sobre cómo se ingresan los datos en las bases de datos. Los formularios de datos comunes, que son las reglas que se utilizan para determinar cómo se ingresan los datos, son 1NF, 2NF, 3NF, BCNF, 4NF y 5NF.
Si bien la normalización de datos ofrece beneficios claros, como flexibilidad, optimización del almacenamiento y mantenimiento más fácil, también tiene posibles desventajas, como complejidad y menor rendimiento de escritura.
Dicho esto, la normalización de datos es una parte clave del mantenimiento de una base de datos bien estructurada y eficiente, y es un paso importante de limpieza de datos en cualquier proceso de datos, lo que agrega eficiencia y reduce costos.
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