Normalización de bases de datos: qué es, para qué sirve y cómo aplicarla

La mejora en la eficiencia operativa que se consigue gracias a la normalización en bases de datos es funcional para almacenar la información. En el siguiente artículo veremos en que consiste este diseño lógico, con una introducción a la definición: ¡comenzamos!

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¿Qué es la normalización en bases de datos?

La normalización en bases de datos es un proceso fundamental en el diseño de sistemas relacionales. Consiste en aplicar una serie de reglas o formas normales para organizar los datos en tablas, con el objetivo de minimizar la redundancia y evitar inconsistencias. Al normalizar, se crean relaciones lógicas entre las tablas, lo que facilita la gestión y el mantenimiento de la información almacenada.

Este conjunto de reglas siguen un diseño lógico que optimiza la información estructurada

Vamos a conocer más sobre sus utilidades. En el siguiente punto veremos los objetivos que cumple la normalización de datos: ¡continuamos!

Objetivos de la normalización: eficiencia y consistencia

En general, los principales objetivos de la normalización son los siguientes:

• Reducir la duplicidad de datos, evitando que la misma información se almacene en varios lugares.
• Mejorar la integridad y consistencia de los datos, asegurando que la información sea precisa y esté actualizada.
• Facilitar el mantenimiento y las actualizaciones, ya que los cambios se realizan en un solo punto.
• Proteger la integridad de las relaciones entre los datos, evitando dependencias incoherentes o erróneas.

El principal objetivo es seguir un diseño lógico que se ajuste a una gestión de los datos que utilizamos, que cumpla la teoría de la normalización.

Las formas normales: de la primera a la tercera (1FN, 2FN, 3FN) 

La normalización se estructura en diferentes niveles, conocidos como formas normales: 

Ejemplo paso a paso de normalización 

Supongamos una tabla de facturas sin normalizar, donde se repite información de los clientes de la empresa y los artículos en cada fila 

• 1FN: Se eliminan los grupos repetidos y cada celda contiene un solo valor.
• 2FN: Se separan los datos en tablas distintas para clientes, facturas y artículos, asegurando que cada tabla tenga una clave primaria y que los datos dependan completamente de ella.
• 3FN: Se eliminan dependencias transitivas, por ejemplo, asegurando que la dirección del cliente solo dependa del cliente y no de la factura.

Ventajas y desventajas de normalizar una base de datos

Esta metodología nos interesa porque si observamos datos repetitivos, el diseño se optimiza, entre otros beneficios.

Las principales ventajas se pueden resumir en tres:

• Elimina la redundancia y mejora la integridad de los datos.
• Facilita el mantenimiento y la actualización de las bases de datos.
• Mejora la estructura lógica y el diseño de la base de datos.

Sin embargo, también serían destacables algunas otras desventajas, que enumeramos a continuación:

• Puede aumentar la complejidad de las consultas (más JOINs).
• En bases de datos muy grandes, puede reducir el rendimiento en operaciones de lectura y escritura.
• Requiere mayor conocimiento y planificación para su implementación.

Cuándo es recomendable aplicar normalización (y cuándo no)

La normalización es recomendable cuando se busca la simplicidad de las tablas:

• Mantener la integridad y consistencia de los datos.
• Facilitar el mantenimiento y la escalabilidad del sistema.
• Evitar duplicidades y errores en la información.

Sin embargo, en sistemas donde el rendimiento es crítico y se realizan muchas consultas complejas o agregadas, puede ser conveniente desnormalizar algunas tablas para optimizar la velocidad de acceso, aunque esto suponga cierta redundancia.

Diferencia entre normalización y desnormalización

Por supuesto, tenemos que analizar en el artículo la descripción de la normalización y comprobar que es la desnormalización:

• Normalización: organiza los datos para reducir la redundancia y mejorar la integridad, dividiendo la información en varias tablas relacionadas.
• Desnormalización: consiste en combinar tablas o agregar redundancia intencionalmente para mejorar el rendimiento en consultas específicas, a costa de una mayor complejidad en el mantenimiento y posibles inconsistencias.

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