Guia Completo de Desnormalização

Introdução

A desnormalização é uma estratégia deliberada de otimização que introduz redundância controlada em um banco de dados normalizado para melhorar a performance de leitura e simplificar consultas.

Fundamentos

1. Conceitos Básicos

2. Pré-requisitos

Compreensão das formas normais
Análise de performance atual
Identificação de gargalos
Métricas de baseline

Técnicas de Desnormalização

1. Duplicação de Dados

-- Antes (Normalizado)
CREATE TABLE Cliente (
    id INT PRIMARY KEY,
    nome VARCHAR(100),
    endereco VARCHAR(200)
);

CREATE TABLE Pedido (
    id INT PRIMARY KEY,
    cliente_id INT,
    data_pedido DATE,
    FOREIGN KEY (cliente_id) REFERENCES Cliente(id)
);

-- Depois (Desnormalizado)
CREATE TABLE Pedido (
    id INT PRIMARY KEY,
    cliente_id INT,
    cliente_nome VARCHAR(100),
    cliente_endereco VARCHAR(200),
    data_pedido DATE,
    FOREIGN KEY (cliente_id) REFERENCES Cliente(id)
);

2. Tabelas Agregadas

-- Antes (Normalizado)
CREATE TABLE Venda (
    id INT PRIMARY KEY,
    produto_id INT,
    quantidade INT,
    valor DECIMAL(10,2),
    data_venda DATE
);

-- Depois (Desnormalizado)
CREATE TABLE Venda_Diaria (
    data DATE PRIMARY KEY,
    total_vendas INT,
    valor_total DECIMAL(10,2),
    media_valor DECIMAL(10,2)
);

3. Campos Calculados

-- Antes (Normalizado)
CREATE TABLE Pedido_Item (
    pedido_id INT,
    produto_id INT,
    quantidade INT,
    valor_unitario DECIMAL(10,2)
);

-- Depois (Desnormalizado)
CREATE TABLE Pedido_Item (
    pedido_id INT,
    produto_id INT,
    quantidade INT,
    valor_unitario DECIMAL(10,2),
    valor_total DECIMAL(10,2),
    percentual_pedido DECIMAL(5,2)
);

Estratégias de Implementação

1. Análise de Requisitos

Identificar padrões de acesso
Avaliar frequência de leituras vs escritas
Mapear consultas críticas
Definir métricas de sucesso

2. Planejamento

3. Implementação Gradual

Começar com mudanças pequenas
Testar extensivamente
Medir impacto
Ajustar conforme necessário

Casos de Uso

1. E-Commerce

-- Desnormalização para catálogo de produtos
CREATE TABLE Produto_Catalogo (
    id INT PRIMARY KEY,
    nome VARCHAR(100),
    preco DECIMAL(10,2),
    categoria_nome VARCHAR(50),
    marca_nome VARCHAR(50),
    qtd_estoque INT,
    media_avaliacoes DECIMAL(3,2),
    total_vendas INT
);

2. Business Intelligence

-- Tabela desnormalizada para relatórios
CREATE TABLE Vendas_Analitico (
    data DATE,
    vendedor_nome VARCHAR(100),
    regiao VARCHAR(50),
    produto_categoria VARCHAR(50),
    total_vendas DECIMAL(10,2),
    qtd_itens INT,
    margem_lucro DECIMAL(5,2)
);

Manutenção e Monitoramento

1. Sincronização de Dados

-- Trigger para manter dados sincronizados
CREATE TRIGGER atualiza_pedido_cliente
AFTER UPDATE ON Cliente
FOR EACH ROW
BEGIN
    UPDATE Pedido
    SET cliente_nome = NEW.nome,
        cliente_endereco = NEW.endereco
    WHERE cliente_id = NEW.id;
END;

2. Monitoramento

Performance de queries
Uso de espaço em disco
Consistência de dados
Tempo de processamento

Boas Práticas

1. Documentação

Justificativa para desnormalização
Mapeamento de dependências
Procedimentos de manutenção
Impacto nas aplicações

2. Testes

-- Exemplo de validação de consistência
CREATE PROCEDURE validar_consistencia()
BEGIN
    SELECT p.cliente_nome, c.nome,
           CASE 
               WHEN p.cliente_nome <> c.nome THEN 'Inconsistente'
               ELSE 'OK'
           END as status
    FROM Pedido p
    JOIN Cliente c ON p.cliente_id = c.id;
END;

Riscos e Mitigações

1. Riscos Comuns

Inconsistência de dados
Aumento do espaço em disco
Complexidade de manutenção
Performance de escritas

2. Estratégias de Mitigação

Conclusão

1. Quando Desnormalizar

Alta carga de leitura
Relatórios complexos
Dados históricos
Performance crítica

2. Quando Evitar

Dados altamente voláteis
Consistência crítica
Recursos limitados
Manutenção complexa

Checklist de Implementação

1. Preparação

[ ] Análise de requisitos completa
[ ] Métricas baseline estabelecidas
[ ] Plano de implementação definido
[ ] Estratégia de rollback preparada

2. Execução

[ ] Testes de performance realizados
[ ] Procedimentos de sincronização implementados
[ ] Documentação atualizada
[ ] Monitoramento configurado

3. Pós-Implementação

[ ] Validação de consistência
[ ] Verificação de performance
[ ] Treinamento da equipe
[ ] Revisão de procedimentos

26 abril 2025