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September 3, 2015
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Projeto Correto de um Banco de Dados

Em uma aplicação pequena, criar um conjunto de tabelas sem dar muita atenção a possíveis ambiguidades entre colunas de tabelas ou numa melhor forma de armazenar os dados não causa muitos problemas.

Porém, em aplicações não muito pequenas, seja para dispositivos móveis ou servidores, é muito importante planejar minuciosamente como esses dados serão armazenados, de forma a evitar redundâncias, inconsistências e desperdício no espaço de armazenamento.

Para isso, é importantíssimo se fazer a modelagem conceitual do banco de dados, começando por uma modelagem de entidade-relacionamento e fazer seu correto mapeamento para a modelagem relacional, quando se terá a estrutura das tabelas. 

Mais ainda, isso não deve ser feito apenas quando a aplicação está sendo desenvolvida inicialmente. Também deve ser feito durante a manutenção da aplicação, quando novas informações podem ser necessárias à aplicação. 

Fazendo isso, terá uma aplicação sem dados redundantes e com pequena chance de ter tabelas com um número excessivo de colunas, algo que acontece quando não se dá a devida atenção à modelagem dos dados que serão armazenados.

Um exemplo de redundância típica é ter uma tabela de item de pedido contendo detalhes do produto adicionado ao pedido, quando esses detalhes devem estar apenas na tabela de produto. O ideal é a tabela de item de pedido ter uma coluna que referencia o produto incluído. 

Outro exemplo é uma tabela grande com dados de pessoas contendo CEP, logradouro, bairro, município e UF, quando é possível ter várias pessoas possuindo o mesmo CEP. Afinal, sabe-se que cada CEP determina as outras colunas citadas unicamente. Nesse caso, deve-se ter duas tabelas, onde a coluna CEP da tabela de pessoas referencia unicamente as informações de endereço que o CEP consegue resolver.

Em ambos os casos, tem-se uma diminuição no número de colunas nas tabelas. Esses foram exemplos simples, mas não é difícil achar tabelas em aplicações reais com cem e até com duzentas colunas que poderiam ser quebradas em várias tabelas, reduzindo redundâncias e, consequentemente, a quantidade de dados armazenados e possíveis inconsistências.

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