Julgue o item seguinte, relativos à administração de banco de dados Oracle, à modelagem de dados relacional, à normalização de dados e ao data mining.
A normalização de dados é a estratégia de criação de índices compostos para melhorar a performance das consultas em grandes volumes de dados.
GabaritoE — Errado
Gabarito: Errado. A normalização de dados é o processo de organizar o esquema do banco de dados relacional para reduzir a redundância e evitar anomalias de inserção, atualização e exclusão, e não uma estratégia de criação de índices compostos para melhorar a performance de consultas. A criação de índices é uma técnica de otimização de desempenho, que pode ser aplicada em tabelas normalizadas ou desnormalizadas, mas não é o objetivo da normalização.
A normalização é um processo formal de análise de esquemas de relação com base em dependências funcionais e chaves primárias. Seu objetivo central é garantir que o banco de dados seja bem estruturado, eliminando dados redundantes e prevenindo inconsistências. Isso é alcançado por meio da aplicação de formas normais (1FN, 2FN, 3FN, FNBC, 4FN, 5FN), que impõem regras progressivas sobre a estrutura das tabelas. Por exemplo, a 1FN exige que todos os atributos sejam atômicos (indivisíveis), a 2FN elimina dependências parciais de atributos não-chave em relação à chave primária composta, e a 3FN elimina dependências transitivas.
Na prática, a normalização frequentemente envolve a decomposição de tabelas grandes em tabelas menores e mais especializadas, conectadas por chaves primárias e estrangeiras. Embora isso reduza a redundância e melhore a integridade, pode, em alguns casos, tornar as consultas mais complexas e lentas, pois exigem múltiplos joins para recompor os dados. Por outro lado, a desnormalização é uma estratégia que aumenta a redundância deliberadamente para melhorar a performance de leitura, reduzindo o número de joins. Portanto, a afirmação do enunciado inverte completamente o propósito da normalização, confundindo-a com técnicas de otimização de consultas, como a criação de índices.
A criação de índices, por sua vez, é uma técnica de otimização de performance que acelera a recuperação de dados em consultas, especialmente em grandes volumes. Índices podem ser simples (em uma coluna) ou compostos (em múltiplas colunas), e são estruturas auxiliares que o SGBD utiliza para localizar rapidamente as linhas que atendem a uma condição. A normalização não tem relação direta com a criação de índices; são conceitos distintos que atendem a objetivos diferentes no projeto e na administração de bancos de dados.
A pegadinha desta questão está em associar a normalização a um objetivo de performance, quando na verdade seu foco é a integridade e a redução de redundância. A banca explora a confusão comum entre normalização e otimização de consultas. O candidato que conhece a definição clássica de normalização, focada em dependências funcionais e formas normais, identifica imediatamente o erro.
Critério | Normalização | Criação de Índices Compostos |
|---|---|---|
Objetivo principal | Reduzir redundância e evitar anomalias de inserção, atualização e exclusão | Acelerar a recuperação de dados em consultas, melhorando a performance |
Natureza da técnica | Processo lógico de modelagem de dados (formas normais: 1FN, 2FN, 3FN, FNBC, etc.) | Estrutura física auxiliar do SGBD (otimização de performance) |
Efeito típico | Decomposição em tabelas menores e mais especializadas, com mais joins | Redução do custo de busca, sem alterar a estrutura lógica das tabelas |
Relação com o enunciado | Não é estratégia de criação de índices | Não é o propósito da normalização |
A afirmação está errada porque define a normalização como uma estratégia de criação de índices compostos para melhorar a performance. A normalização é um processo de organização lógica dos dados para reduzir redundância e evitar anomalias, enquanto a criação de índices é uma técnica física de otimização de consultas. São conceitos independentes e com objetivos distintos.
Gabarito: Errado.
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