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La economía actual está gobernada por los datos. A través de ellos, podemos conocer a los clientes, prever tendencias y optimizar recursos, pero para ello es necesario saber gestionarlos.
La normalización de base de datos es un proceso complejo que permite sacar más partido a la información que recopilan las organizaciones. Los profesionales capaces de gestionar estas tareas están altamente demandados por las empresas. Si quieres ser uno de ellos, en la Universidad Europea podrás formarte con diferentes opciones: el Grado en Ingeniería Informática online, el Grado en Ingeniería Informática y el Máster en Big Data online o el Máster Big Data. En ellos, podrás aprender sobre bases de datos, descubrir para qué sirve un gestor de bases de datos y especializarte en un campo con muchas salidas laborales, entre muchas otras cosas.
La normalización de base de datos es el proceso de organizar los datos para reducir la redundancia y mejorar su integridad.
La redundancia hace referencia a la repetición innecesaria de datos, mientras que la integridad se refiere a que los datos sean precisos y coherentes. La normalización elimina los datos duplicados y establece relaciones entre ellos para asegurar su fiabilidad.
La normalización de base de datos se realiza con diferentes propósitos:
La normalización de base de datos se realiza mediante etapas conocidas como formas normales. Cada forma normal tiene reglas específicas que deben cumplirse para alcanzar ese nivel de normalización.
El principal objetivo de la 1NF es eliminar los grupos de repetición. Por ello, la regla que marca esta primera forma normal es que cada columna debe contener valores atómicos (indivisibles), todos los valores en una columna deben ser del mismo tipo de datos y cada registro en una tabla debe ser único.
Por ejemplo, una tabla que contiene una columna con una lista de teléfonos debe dividirse en varias filas, cada una con un solo número de teléfono.
El objetivo de la 2NF es eliminar dependencias parciales. Por ello, la segunda forma normal debe cumplir con la 1NF y añadir como regla que todos los atributos no clave dependan completamente de la clave primaria.
Por ejemplo, si una tabla tiene una clave primaria compuesta por dos columnas, cada atributo no clave debe depender de ambas columnas, no solo de una.
El objetivo de la 3NF es eliminar dependencias transitivas. Por ello, la tercera debe cumplir con la 2NF y añadir como regla que no debe haber dependencias transitivas. Es decir, los atributos no clave no deben depender de otros atributos no clave.
Por ejemplo, si en una tabla de empleados, el nombre del departamento depende del número del departamento, y el número del departamento depende de la clave primaria del empleado, se debe crear una tabla separada para los departamentos.
Existen formas normales más avanzadas (Normal de Boyce-Codd o BCNF, 4NF, 5NF, etc.), pero estas tres son las que más se aplican en el diseño de bases de datos.
La gestión de bases de datos en big data presenta desafíos debido a los grandes volúmenes de datos y la necesidad de procesamiento eficiente. Aunque los principios fundamentales de normalización pueden seguir siendo aplicables, el enfoque y las prioridades pueden diferir significativamente.
Mientras que la normalización en bases de datos tradicionales se centra en la estructura y la integridad de los datos, en entornos de big data se da prioridad al rendimiento, la escalabilidad y la eficiencia. Esto se consigue, a menudo, con la desnormalización.
La desnormalización controlada es una técnica que combina algunos de los datos normalizados en tablas más amplias para mejorar el rendimiento de las consultas. Esto es especialmente útil en sistemas distribuidos donde las uniones de tablas pueden ser costosas en términos de tiempo y recursos. Se suelen crear vistas materializadas o índices avanzados para agilizar el acceso a los datos desnormalizados sin perder completamente las ventajas de la normalización.
Así, mientras la escalabilidad en bases tradicionales es vertical, en big data es horizontal y, mientras los tipos de datos en bases tradicionales son estructurados, en bases de big data son mixtos.
En cuanto a la gestión de transacciones, se sigue el modelo ACID en bases tradicionales y el modelo BASE en big data.
Existen diversas herramientas que ayudan a normalizar bases de datos de manera más eficiente, en función de las necesidades específicas del entorno y del tipo de base de datos que se maneje
En bases de datos tradicionales, herramientas como MySQL Workbench, SSMS, Oracle SQL Developer, Toad o ER/Studio Data Architect ayudan a diseñar, modelar y gestionar bases de datos.
En entornos big data, Apache Hive, Hadoop HDFS, Cassandra, MongoDB o Talend facilitan el trabajo con grandes grupos de datos.
En cuanto al modelado de datos, las más usadas son PowerDesigner, ERwin Data Modeler y Visual Paradigm.
En resumen, la normalización de base de datos resulta indispensable para procesar miles de registros evitando repeticiones e incoherencias, y ahorrando tiempo y costes a las empresas.