Fique por dentro – Concurso de TI! Compreendendo as Formas Normais para Concursos

A normalização de banco de dados é um conceito essencial para quem deseja se destacar em concursos públicos que cobram Banco de Dados. Trata-se de um processo que visa reduzir redundâncias e melhorar a integridade dos dados. Abaixo, explicamos as formas normais até a 4FN, garantindo que você esteja preparado para qualquer questão sobre o tema.

Exemplo Progressivo de Normalização

Tabela original (Sem Normalização)

ID_Aluno	Nome	Curso	Idiomas	Telefones	Cidade	CEP
1	João	Matemática	Inglês, Espanhol	9999-1111, 9999-2222	São Paulo	01000-000
2	Maria	Física	Francês	8888-3333	Rio de Janeiro	22000-000

1FN – Eliminando Grupos Repetitivos

Na 1FN, precisamos garantir que cada campo contenha apenas um valor atômico. Aqui, a separação dos valores compostos ainda mantém redundância, mas já evita múltiplos valores em uma única célula.

ID_Aluno	Nome	Curso	Idioma	Telefone	Cidade	CEP
1	João	Matemática	Inglês	9999-1111	São Paulo	01000-000
1	João	Matemática	Inglês	9999-2222	São Paulo	01000-000
1	João	Matemática	Espanhol	9999-1111	São Paulo	01000-000
1	João	Matemática	Espanhol	9999-2222	São Paulo	01000-000
2	Maria	Física	Francês	8888-3333	Rio de Janeiro	22000-000

🔹 Dica: Apenas dividir os valores compostos em múltiplas linhas não resolve completamente o problema, pois ainda há repetição.

2FN – Eliminando Dependências Parciais

A 2FN exige que cada atributo dependa totalmente da chave primária. No exemplo, “Telefone” e “Idioma” não dependem do “Curso”, então precisam ser colocados em tabelas separadas.

Tabela de Alunos

ID_Aluno	Nome	ID_Cidade
1	João	10
2	Maria	20

Tabela de Telefones

ID_Telefone	ID_Aluno	Telefone
1	1	9999-1111
2	1	9999-2222
3	2	8888-3333

Tabela de Idiomas

ID_Aluno	Idioma
1	Inglês
1	Espanhol
2	Francês

🔹 Dica: Separe os atributos que não dependem totalmente da chave primária em tabelas específicas.

3FN – Eliminando Dependências Transitivas

A 3FN elimina dependências transitivas, ou seja, um campo que depende de outro atributo não-chave.

Tabela de Cidades

ID_Cidade	Nome_Cidade	CEP
10	São Paulo	01000-000
20	Rio de Janeiro	22000-000

🔹 Exemplo com Idade: Se tivermos a seguinte tabela:

ID_Aluno	Nome	Data_Nascimento	Idade
1	João	2000-05-15	24

O campo “Idade” pode ser calculado a partir da “Data_Nascimento” e, portanto, deve ser removido.

🔹 Dica: Evite armazenar atributos que possam ser derivados de outros.

FNBC – Eliminando Dependências Funcionais Indevidas

A FNBC garante que todas as dependências sejam impostas por superchaves.

Tabela de Disciplinas e Professores

ID_Professor	Disciplina
1	Matemática
2	Física

Tabela de Disciplinas e Salas

Disciplina	Sala
Matemática	A101
Física	A102

🔹 Dica: Se houver atributos que dependem de uma chave alternativa, divida a tabela para manter apenas dependências diretas.

4FN – Eliminando Dependências Multivaloradas

A 4FN elimina dependências multivaloradas, garantindo que atributos independentes sejam armazenados corretamente.

Tabela de Cursos Separada

ID_Aluno	Curso
1	Matemática
2	Física

🔹 Dica: Sempre que um atributo puder ter múltiplos valores independentes, crie uma tabela separada para ele.

Resumo das Formas Normais

1. 1FN: Elimina grupos repetitivos e garante atomicidade.
2. 2FN: Elimina dependências parciais, garantindo que todos os atributos dependam totalmente da chave primária.
3. 3FN: Elimina dependências transitivas, garantindo que os atributos não deriváveis estejam diretamente relacionados à chave primária.
4. FNBC: Resolve situações onde a 3FN ainda permite dependências indevidas, garantindo que todas as dependências sejam impostas por superchaves.
5. 4FN: Elimina dependências multivaloradas, garantindo que atributos que podem assumir múltiplos valores sejam tratados corretamente.

E a 5FN?

A 5ª Forma Normal (5FN), também chamada de Forma Normal de Projeção e Junção, elimina dependências de junção, garantindo que uma tabela não possa ser decomposta sem perda de dados. Embora rara na prática, é útil para modelagens mais avançadas.

Conclusão

A normalização é um processo essencial para a organização dos dados, garantindo consistência e evitando redundâncias. Em concursos, conhecer até a 4FN é um diferencial importante para resolver questões com precisão. Para modelagens mais avançadas, a 5FN pode ser aplicada para evitar dependências de junção.

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