Tipos de normalización de los datos y cuándo usar cada uno

Los que trabajan gestionando bases de datos probablemente se encuentran familiarizados con el término “normalizar datos”. Lo cierto es que existen diversos tipos de normalización que merece la pena conocer. De hecho, abordar esta cuestión es hablar a su vez de data cleansing, limpieza de datos o datos normalizados.

En este artículo te hablamos acerca de los tipos de normalización que existen para bases de datos. Por otro lado, te explicamos por qué es importante normalizar datos y cuándo usar cada una de las técnicas de data cleansing. ¡Vamos a ello!

Tipos de normalización: qué son y para qué sirven

Los diferentes tipos de normalización son técnicas que permiten organizar de un modo más eficiente la información que se almacena en una base de datos. Por lo general, este proceso se pone en práctica en bases de datos relacionales. De hecho, la normalización de bases de datos fue propuesta por primera vez por Edgar F. Codd, un trabajador de IBM que inventó el modelo relacional para las bases de datos.

Y, ¿para qué sirve la normalización de bases de datos? Esencialmente, se trata de un método que organizar las columnas y las tablas dentro de una base de datos para establecer correctamente las restricciones de integridad. Estas reglas, que se convierten en la acción de normalizar datos, logran dos objetivos primordiales.

• Eliminar redundancias. Con esto se aplica una limpieza de datos o data cleansing con el fin de que no haya información idéntica en más de una tabla de la base de datos.
• Garantizar la coherencia en las dependencias de los datos. Se logra almacenar información relacionada en una tabla.
• Reducir el peso de la base de datos. Al fin y al cabo, la normalización ayuda a eliminar la mayoría de los datos que no son necesarios. Luego, el tamaño de la base de datos disminuye notablemente.
• Garantía de almacenamiento lógico. Normalizar datos tiene un beneficio claro, y este es que los datos se almacenan de manera lógica.
• Reducir el tiempo de consultas. Una base de datos limpia de redundancias es más fácil de consultar, lo cual reduce la cantidad de tiempo invertida por parte del usuario.
• Corrección de errores. Debido a que se aplica una limpieza de datos, la información que contiene la base de datos contiene menos errores.

Tal y como has podido comprobar, poner en marcha este proceso tiene muchos beneficios. Ahora bien, ¿qué tipos de normalización existen? Echemos un vistazo a las múltiples posibilidades para obtener datos normalizados.

Tipos de normalización según sus niveles

Los tipos de normalización están clasificados en diversos niveles que reciben el nombre de forma normal. Repasemos brevemente qué implicaciones tiene cada uno de ellos.

1NF o primera forma normal

La 1NF o primera forma normal establece algunas reglas básicas para mantener una base de datos bien organizada. Son las siguientes:

• Eliminar columnas duplicadas de la misma tabla.
• Crear tablas separadas para cada grupo de datos relacionados.
• Identificar cada fila con una columna o un conjunto de columnas único. Esta es la clave principal.

Con la 1NF se logra borrar los valores repetidos que puedan existir en una base de datos.

2NF o segunda forma normal

La 2NF o segunda forma normal agrega al anterior nivel la limpieza de datos duplicados:

• Elimina los subconjuntos de datos que se aplican a varias filas de una tabla y los envía a tablas separadas.
• Se vale de claves foráneas para establecer relaciones entre las nuevas tablas y las precedentes.

Este nivel de normalización cumple con todas las reglas que establece la 1NF.

3NF o tercera forma normal

3NF o tercera forma normal es aquella que cumple con todas las reglas anteriores y que agrega las siguientes normas:

• Elimina todas las columnas que no dependan de la clave principal.

BCNF o forma normal Boyce-Codd

BCNF o forma normal Boyce-Codd es conocido también como la forma normal 3.5. Como seguramente ya te esperas, este cumple con todas las reglas establecidas hasta la 3NF. Pero, además, agrega la siguiente norma:

• Cada determinante debe ser una clave candidata.

4NF o cuarta forma normal

Llegamos a la última forma normal, la cuarta o 4NF. En este nivel se cumplen todos los requisitos de la tercera forma normal y además se añade este:

• Se considera que una relación está en el nivel 4NF si no tiene dependencias multivalor.

5NF o quinta forma normal

Por último, llevamos al nivel más alto. Se trata de 5NF o quinta forma normal. Cumple con todas las reglas establecidas hasta la 4NF, pero además añade las siguientes normas:

• Cada dependencia de unión está implicada por las claves candidatas.

¿Debería normalizar una base de datos?

Si has llegado hasta aquí, quizá te preguntes si realmente es necesario normalizar los datos. Es verdad que no se trata de una tarea imprescindible, pero sí muy recomendable. En nuestra guía sobre la importancia de tener bases de datos normalizadas te explicamos a fondo cuáles son los beneficios asociados a esta técnica y cómo contribuye enormemente al data cleansing.

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Conocer los tipos de normalización es un paso clave para encaminarnos hacia la calidad de datos

Los diferentes tipos de normalización de bases de datos que hemos incluido aquí permiten a las empresas disfrutar de una mayor limpieza de datos o data cleansing. No cabe duda que la calidad de la información es una pieza fundamental en los negocios de la actualidad. En DEYDE somos especialistas en calidad de datos o data quality. Contacta con nosotros para que te asesoremos sobre cuál es el mejor camino en tu caso para aplicar los tipos de normalización que existen y cómo sacarle más partido a tus datos.