Questão de Banco de Dados — Formas normais — Quadrix 2025
Banco de Dados›Formas normais
Código
qg594919
Banca
Quadrix
Órgão
CFO
Ano
2025
Nível
Superior
Cargo
Analista de Desenvolvimento
Bancos de dados armazenam o maior valor intangível das empresas: seus dados. Para isso, utilizam‑se sistemas de gerenciamento de banco de dados e metodologias de análise para dar qualidade a esse armazenamento. Com base nessa informação, julgue o item seguinte.Desnormalização, embora aumente a redundância, é uma estratégia válida para melhorar o desempenho em bancos de dados com alto volume de leitura.
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GabaritoC — Certo
Comentário gerado por IA. É um apoio ao estudo, ancorado em fontes, mas pode conter imprecisões — confira sempre na fonte oficial (lei, súmula, edital e gabarito da banca). Encontrou um erro? Use “Reportar”.
Desnormalização: o trade-off entre desempenho e redundância
Gabarito: CERTO (letra C). A desnormalização, ao introduzir redundância deliberada, reduz a necessidade de junções (joins) entre tabelas e, por isso, é uma estratégia válida para melhorar o desempenho de leitura em bancos de dados com alto volume de consultas — exatamente o que a assertiva afirma. Esse é um trade-off clássico em modelagem de dados, especialmente em ambientes analíticos como data warehouses e OLAP.
A normalização é o processo de organizar os dados em tabelas para reduzir redundância e evitar anomalias de inserção, atualização e exclusão. Ela divide tabelas grandes em tabelas menores e relacionadas, garantindo integridade e consistência. Porém, essa organização tem um custo: consultas que precisam de dados de várias tabelas exigem operações de junção (JOIN), que podem ser lentas em bancos com milhões de registros.
A desnormalização é exatamente o oposto: é a introdução deliberada de redundância, combinando dados de várias tabelas em uma só, ou adicionando colunas duplicadas, para que as consultas de leitura sejam mais rápidas, pois evitam os joins. Em sistemas com alto volume de leitura (como data warehouses, OLAP, relatórios analíticos), essa estratégia é amplamente utilizada e aceita, pois o ganho de desempenho supera o custo do armazenamento extra e o risco de inconsistência.
A tabela abaixo resume o contraste entre os dois processos:
Critério
Normalização
Desnormalização
Objetivo principal
Reduzir redundância e garantir integridade
Melhorar desempenho de leitura
Efeito na redundância
Minimiza
Aumenta deliberadamente
Efeito nas consultas
Mais joins, potencialmente mais lentas
Menos joins, potencialmente mais rápidas
Uso típico
Sistemas transacionais (OLTP)
Sistemas analíticos (OLAP, data warehouse)
Risco
Anomalias de inserção/atualização/exclusão
Inconsistência de dados
Guarde a fronteira entre os dois: a normalização prioriza a integridade, enquanto a desnormalização prioriza a velocidade de leitura — é exatamente nessa fronteira que a assertiva se apoia.
Item — ✅ CERTO ⟵ GABARITO
A assertiva está correta. A desnormalização é uma técnica reconhecida em modelagem de dados para melhorar o desempenho de leitura em bancos com alto volume de consultas, pois reduz a necessidade de joins. O aumento da redundância é o custo aceito em troca da velocidade, especialmente em ambientes analíticos como data warehouses e OLAP, onde a prioridade é a agilidade nas consultas. O material de apoio confirma: "A desnormalização — isto é, a introdução deliberada de redundância nos dados — só deve ser adotada em projetos de banco de dados quando houver uma necessidade clara de desempenho, como em ambientes de data warehouse, onde a prioridade é a agilidade nas consultas analíticas." Portanto, a afirmação do enunciado está em conformidade com o conceito técnico.
NÃO CAIA NESSA!
A banca explora a confusão entre normalização e desnormalização. Muitos candidatos marcam "errado" por associarem redundância a algo sempre negativo, mas a desnormalização é uma estratégia legítima quando o objetivo é desempenho de leitura. Lembre-se: normalização = integridade; desnormalização = velocidade.
PEGA ESSA DICA!
Em questões sobre modelagem, identifique o contexto: se o enunciado fala em "alto volume de leitura", "consultas analíticas", "data warehouse" ou "OLAP", a desnormalização é a resposta esperada. Se fala em "integridade", "evitar anomalias" ou "reduzir redundância", a normalização é o foco.