O que é a Terceira Forma Normal (3NF)?

Imagine trabalhar com um banco de dados massivo e não estruturado cheio de informações repetidas e redundantes. Cada atualização ou exclusão se torna um potencial desastre, correndo o risco de erros e inconsistências. A terceira forma normal (3NF) é um método comprovado de normalização de banco de dados para evitar esse caos. A implementação da 3NF limpa a estrutura dos seus dados, garantindo que seja eficiente, organizada e livre de redundâncias desnecessárias.

Neste artigo, exploraremos como a 3NF funciona, por que é valiosa e como você pode colocá-la em prática. Também compararemos a 3NF com outras formas e aprenderemos quando usar cada uma. Todos podem se beneficiar ao aprender mais sobre essas estruturas, mas esse conhecimento é especialmente valioso se você for um designer de banco de dados ou cientista de dados, pois pode simplificar significativamente o seu trabalho e manter seus bancos de dados confiáveis. Se você estiver interessado em design de banco de dados como um todo, dê uma olhada em nosso curso completo de Design de Banco de Dados.

Definição da Terceira Forma Normal (3NF)

A terceira forma normal é um conceito-chave de normalização de banco de dados que remove dependências indesejadas. A 3NF baseia-se na primeira forma normal (1NF) e na segunda forma normal (2NF), o que significa que herda suas regras: 1NF requer valores atômicos (indivisíveis) em cada célula e 2NF remove dependências parciais em uma chave primária composta. A 3NF leva isso adiante removendo dependências transitivas, uma situação em que atributos não chave dependem indiretamente da chave primária.

Ao focar nisso, a 3NF garante que cada coluna não chave em uma tabela está diretamente ligada à chave primária e a mais nada. Em termos mais práticos, a 3NF ajuda a minimizar a redundância e evitar anomalias ao inserir, atualizar ou excluir dados.

Nos anos 1970, Edgar F. Codd introduziu a 3NF para formalizar as condições para alcançar uma estrutura de banco de dados totalmente normalizada. Uma reformulação feita por Carlo Zaniolo alguns anos depois forneceu uma explicação mais clara da diferença entre a 3NF “clássica” e a forma normal de Boyce-Codd mais restritiva (BCNF). Não se preocupe muito com o BCNF por agora, vamos voltar a ele mais adiante.

Compreendendo as Condições para a Terceira Forma Normal

Então, o que exatamente é necessário para alcançar a 3NF? Para uma tabela se qualificar, ela precisa atender a algumas condições:

• Estar na 2NF: Isso significa que ela já é atômica, sem grupos repetidos e sem dependências parciais em quaisquer chaves compostas.

A 3NF inclui a 2NF e a 1NF. Imagem por Autor

• Sem dependências transitivas: Esta regra é fundamental. Em uma tabela 3NF, qualquer coluna não chave primária deve depender exclusivamente da chave primária, não indiretamente através de outra coluna não chave.

Vamos dar uma olhada em o que isso significa na prática.

Decompondo Tabelas para Alcançar a 3ª Forma Normal

Vamos seguir o processo de decomposição de tabelas para alcançar a 3ª Forma Normal. Usaremos alguns dados de exemplo dos cursos da DataCamp para ilustrar cada etapa.

Passo 1: Identificar dependências transitivas

Para começar, vamos procurar por quaisquer atributos em uma tabela que dependem indiretamente da chave primária. Como regra geral, se algum atributo depende de algo que não seja a chave primária, isso indica uma dependência transitiva. Isso é um sinal de que pode ser hora de dividir sua tabela.

Dê uma olhada nas três tabelas abaixo. Qual delas possui uma dependência transitiva?

Tabela 1: Curso

Tabela 2: Instrutor

Nesta tabela, Nome do Curso depende do ID do Curso, mas não diretamente do ID de Matrícula (a chave primária). Essa dependência indireta torna o Nome do Curso uma dependência transitiva.

Passo 2: Separar dados em novas tabelas

Para resolver a dependência transitiva, vamos dividir a Tabela 1 em duas tabelas. Cada tabela vai focar nos dados diretamente dependentes.

Tabela de matrículas revisada

Tabela de cursos

Com essa decomposição, as tabelas agora atendem aos requisitos da 3NF, eliminando a redundância e garantindo que cada tabela armazene apenas informações diretamente relevantes.

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Benefícios e Limitações do Uso da Terceira Forma Normal

Então, por que passar por todo esse esforço para alcançar a 3NF? Aqui estão as principais vantagens:

• Melhoria da Integridade dos Dados: Ao eliminar dependências transitivas, a 3NF ajuda a garantir que atualizações e exclusões não levem a dados conflitantes ou desatualizados em várias tabelas.
• Redução de Redundância: Menos redundância significa que seu banco de dados é mais fácil de manter e o uso de armazenamento é reduzido.
• Manutenção de Dados Mais Simples: Manter informações semelhantes em tabelas dedicadas facilita a atualização de registros sem precisar rastrear entradas redundantes.

Dito isso, enquanto as estruturas de 3NF suportam a precisão dos dados, também podem levar a dados mais segmentados, às vezes tornando consultas complexas mais lentas devido a junções de tabelas adicionais. Em casos em que a necessidade de velocidade supera a necessidade de normalização, BCNF ou 4NF podem ser opções mais práticas.

Comparação: Primeira, Segunda, Terceira e Formas Normais BC

Vamos dar uma olhada nas diferenças de formas.

Tabela de comparação: primeira, segunda e terceira formas normais

Aqui está uma tabela de comparação para ajudá-lo a entender os requisitos de 1NF, 2NF e 3NF.

O BCNF é uma forma “mais rigorosa” da 3NF que elimina ainda mais anomalias que surgem com chaves candidatas sobrepostas. Pode ser especialmente útil em casos complexos onde a 3NF sozinha não elimina completamente as dependências. O BCNF se aplica quando um atributo não-primo depende de um atributo que faz parte de uma chave candidata composta. Eu sei que isso parece complexo, então vamos explicar com um exemplo.

**Estrutura atual (em 3NF)**

Depois da decomposição para atingir a 3NF, tínhamos estas duas tabelas:

Tabela de Matrículas

Tabela de Cursos

Introdução de um novo requisito

Agora, vamos adicionar um novo atributo a Cursos: a Sala de Aula na qual cada curso é ministrado. Este novo atributo poderia resultar em um cenário que requer BCNF.

Tabela de cursos atualizada (3NF)

Isso significa que agora temos duas chaves candidatas:

1. ID do Curso
2. Nome do Curso

Com ambas as chaves candidatas, agora temos um problema que a 3NF não aborda: Sala de Aula depende de Nome do Curso em vez de apenas ID do Curso.

Aplicando a BCNF

Para eliminar este problema de dependência, precisaremos decompor ainda mais a Cursos tabela em duas tabelas separadas que se alinhem melhor com a BCNF:

1. Uma nova tabela de Cursos, que inclui apenas o ID do Curso e Nome do Curso.
2. Uma tabela CourseDetails, que armazena a Nome do Curso e associação com a Sala de Aula.

Aqui está como isso se parece:

Tabela de cursos revisada (BCNF)

Tabela de Detalhes do Curso (BCNF)

• N a tabela de Cursos, o ID do Curso é a chave primária, e todos os atributos dependem exclusivamente dele.
• No quadro CourseDetails, Nome do Curso é a chave primária, e Sala de Aula depende apenas do Nome do Curso.

Esta configuração remove quaisquer problemas de dependência causados por chaves candidatas sobrepostas, garantindo uma estrutura estritamente normalizada.

Conclusão

A terceira forma normal é uma ferramenta valiosa para os designers de banco de dados que visam manter os dados limpos, consistentes e livres de dependências problemáticas. Com a 3NF, a integridade dos dados é aprimorada, tornando a gestão mais suave e reduzindo a redundância. Lembre-se, enquanto a 3NF funciona bem na maioria das situações, bancos de dados mais complexos podem se beneficiar de formas adicionais como BCNF ou 4NF.

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