{"id":16931,"date":"2025-02-28T12:42:35","date_gmt":"2025-02-28T20:42:35","guid":{"rendered":"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/?p=16931"},"modified":"2025-02-28T12:42:35","modified_gmt":"2025-02-28T20:42:35","slug":"normalization-vs-denormalization","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/es\/normalization-vs-denormalization\/","title":{"rendered":"Comparaci\u00f3n entre normalizaci\u00f3n y desnormalizaci\u00f3n de datos"},"content":{"rendered":"<h2>\u00bfQu\u00e9 es la normalizaci\u00f3n de datos?<\/h2>\n<p>La normalizaci\u00f3n de datos es el proceso de estructurar una base de datos para mejorar la eficacia, mantener la coherencia y eliminar los datos redundantes. La idea es sencilla: dividir los datos en tablas m\u00e1s peque\u00f1as y relacionadas entre s\u00ed para minimizar las repeticiones y simplificar las actualizaciones. Siguiendo una serie de reglas denominadas \"formas normales\", la normalizaci\u00f3n ayuda a evitar la redundancia y a mantener la coherencia en una base de datos.<\/p>\n<h3>Ejemplo de datos normalizados<\/h3>\n<p>Imagine que gestiona la base de datos de una universidad. Necesita hacer un seguimiento de los estudiantes, los cursos que realizan y sus matr\u00edculas. As\u00ed es como organizar\u00edas esos datos en una tabla normalizada:<\/p>\n<p><b>Estudiantes <\/b>mesa:<\/p>\n<table style=\"border: 1px solid Gainsboro;\">\n<thead>\n<tr style=\"background-color: transparent!important;\">\n<td>StudentID<\/td>\n<td>Nombre<\/td>\n<td>Correo electr\u00f3nico<\/td>\n<td>Mayor<\/td>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr style=\"background-color: transparent!important;\">\n<td>1<\/td>\n<td>Alice Johnson<\/td>\n<td>alice@univ.edu<\/td>\n<td>Inform\u00e1tica<\/td>\n<\/tr>\n<tr style=\"background-color: transparent!important;\">\n<td>2<\/td>\n<td>John Smith<\/td>\n<td>john@univ.edu<\/td>\n<td>Matem\u00e1ticas<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p><b>Cursos <\/b>mesa:<\/p>\n<table style=\"border: 1px solid Gainsboro;\">\n<thead>\n<tr style=\"background-color: transparent!important;\">\n<td>CourseID<\/td>\n<td>NombreCurso<\/td>\n<td>Cr\u00e9ditos<\/td>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr style=\"background-color: transparent!important;\">\n<td>CS101<\/td>\n<td>Introducci\u00f3n a la inform\u00e1tica<\/td>\n<td>3<\/td>\n<\/tr>\n<tr style=\"background-color: transparent!important;\">\n<td>MATH101<\/td>\n<td>C\u00e1lculo I<\/td>\n<td>4<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p><b>Inscripciones <\/b>tabla (vincula estudiantes y cursos):\u00a0<\/p>\n<table style=\"border: 1px solid Gainsboro;\">\n<thead>\n<tr style=\"background-color: transparent!important;\">\n<td>EnrollmentID<\/td>\n<td>StudentID<\/td>\n<td>CourseID<\/td>\n<td>Semestre<\/td>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr style=\"background-color: transparent!important;\">\n<td>1<\/td>\n<td>1<\/td>\n<td>CS101<\/td>\n<td>Oto\u00f1o 2025<\/td>\n<\/tr>\n<tr style=\"background-color: transparent!important;\">\n<td>2<\/td>\n<td>2<\/td>\n<td>MATH101<\/td>\n<td>Oto\u00f1o 2025<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p>Imagina que actualizas la direcci\u00f3n de correo electr\u00f3nico de Alicia en una base de datos. Sin normalizaci\u00f3n, tendr\u00edas que cambiar su direcci\u00f3n de correo electr\u00f3nico en todos los lugares en los que aparece, un proceso potencialmente propenso a errores. Con la normalizaci\u00f3n, los cambios aparecen en todas partes cuando Alice actualiza su direcci\u00f3n de correo electr\u00f3nico en la base de datos. <b>Estudiantes <\/b>tabla. Esto mantiene la coherencia de los datos en toda la base de datos.<\/p>\n<h2>\u00bfQu\u00e9 es la desnormalizaci\u00f3n de datos?<\/h2>\n<p>La desnormalizaci\u00f3n de datos introduce intencionadamente redundancia en una base de datos para mejorar el rendimiento de lectura, acelerar las consultas y reducir la carga computacional. A diferencia de la normalizaci\u00f3n, que estructura los datos para eliminar la duplicaci\u00f3n y mantener la coherencia, la desnormalizaci\u00f3n <a href=\"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/es\/sql-server\/\">reduce la necesidad de uniones complejas<\/a> almacenando los datos relacionados en una \u00fanica tabla o documento.<\/p>\n<h3>Ejemplo de datos desnormalizados<\/h3>\n<p>\u00bfRecuerdas la base de datos universitaria que hicimos antes? Aqu\u00ed tienes una versi\u00f3n desnormalizada de los datos:<\/p>\n<table style=\"border: 1px solid Gainsboro;\">\n<thead>\n<tr style=\"background-color: transparent!important;\">\n<td><b>EnrollmentID<\/b><\/td>\n<td><b>Estudiante<\/b><\/p>\n<p><b>ID<\/b><\/td>\n<td><b>Nombre<\/b><\/td>\n<td><b>Correo electr\u00f3nico<\/b><\/td>\n<td><b>Mayor<\/b><\/td>\n<td><b>CourseID<\/b><\/td>\n<td><b>NombreCurso<\/b><\/td>\n<td><b>Cr\u00e9ditos<\/b><\/td>\n<td><b>Semestre<\/b><\/td>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr style=\"background-color: transparent!important;\">\n<td>1<\/td>\n<td>1<\/td>\n<td>Alice Johnson<\/td>\n<td>alice@univ.edu<\/td>\n<td>Inform\u00e1tica<\/td>\n<td>CS101<\/td>\n<td>Introducci\u00f3n a la inform\u00e1tica<\/td>\n<td>3<\/td>\n<td>Oto\u00f1o 2025<\/td>\n<\/tr>\n<tr style=\"background-color: transparent!important;\">\n<td>2<\/td>\n<td>2<\/td>\n<td>John Smith<\/td>\n<td>john@univ.edu<\/td>\n<td>Matem\u00e1ticas<\/td>\n<td>MATH101<\/td>\n<td>C\u00e1lculo I<\/td>\n<td>4<\/td>\n<td>Oto\u00f1o 2025<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p>La informaci\u00f3n de Alice aparece junto a cada curso en el que est\u00e1 matriculada. Del mismo modo, los detalles del curso como CourseName y Credits se repiten para cada estudiante, lo que hace que este formulario sea adecuado para operaciones de lectura pesada como la visualizaci\u00f3n de las inscripciones de cursos para un estudiante en un tablero de instrumentos.<\/p>\n<h2>Datos normalizados frente a desnormalizados<\/h2>\n<p>He aqu\u00ed un desglose conciso de las diferencias entre datos normalizados y desnormalizados:<\/p>\n<table style=\"border: 1px solid Gainsboro;\">\n<thead>\n<tr style=\"background-color: transparent!important;\">\n<td><b>Aspecto<\/b><\/td>\n<td><b>Datos normalizados<\/b><\/td>\n<td><b>Datos desnormalizados<\/b><\/td>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr style=\"background-color: transparent!important;\">\n<td><b>Estructura<\/b><\/td>\n<td>Organizados en m\u00faltiples tablas relacionadas.<\/td>\n<td>Combinado en menos tablas con redundancia.<\/td>\n<\/tr>\n<tr style=\"background-color: transparent!important;\">\n<td><b>Redundancia<\/b><\/td>\n<td>Redundancia m\u00ednima.<\/td>\n<td>Alta redundancia.<\/td>\n<\/tr>\n<tr style=\"background-color: transparent!important;\">\n<td><b>Complejidad de la consulta<\/b><\/td>\n<td>Requiere JOINs para las consultas.<\/td>\n<td>Consultas simplificadas con menos uniones.<\/td>\n<\/tr>\n<tr style=\"background-color: transparent!important;\">\n<td><b>Almacenamiento<\/b><\/td>\n<td>Ahorra espacio al evitar duplicaciones.<\/td>\n<td>Requiere m\u00e1s almacenamiento debido a la redundancia.<\/td>\n<\/tr>\n<tr style=\"background-color: transparent!important;\">\n<td><b>Rendimiento<\/b><\/td>\n<td>Optimizado para operaciones de escritura.<\/td>\n<td>Optimizado para operaciones de lectura.<\/td>\n<\/tr>\n<tr style=\"background-color: transparent!important;\">\n<td><b>Coherencia<\/b><\/td>\n<td>Mayor facilidad para mantener la integridad de los datos.<\/td>\n<td>Mayor riesgo de incoherencias en los datos.<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<h2>C\u00f3mo normalizar los datos<\/h2>\n<p>Supongamos que eres responsable de dise\u00f1ar un esquema de base de datos para una empresa de reparto de pizzas. Tu dise\u00f1o inicial puede tener este aspecto:<\/p>\n<table style=\"border: 1px solid Gainsboro;\">\n<thead>\n<tr style=\"background-color: transparent!important;\">\n<td><b>OrderID<\/b><\/td>\n<td><b>NombreCliente<\/b><\/td>\n<td><b>Direcci\u00f3n<\/b><\/td>\n<td><b>Tel\u00e9fono<\/b><\/td>\n<td><b>DetallesPizza<\/b><\/td>\n<td><b>PrecioTotal<\/b><\/td>\n<td><b>FechaEntrega<\/b><\/td>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr style=\"background-color: transparent!important;\">\n<td>1<\/td>\n<td>John Smith<\/td>\n<td>123 Elm St.<\/td>\n<td>123-456-7892<\/td>\n<td>Pepperoni, grande; Margherita, mediano<\/td>\n<td>$25.00<\/td>\n<td>2025-01-15<\/td>\n<\/tr>\n<tr style=\"background-color: transparent!important;\">\n<td>2<\/td>\n<td>Alice Johnson<\/td>\n<td>456 Oak St.<\/td>\n<td>987-654-3211<\/td>\n<td>Veggie, Peque\u00f1o<\/td>\n<td>$12.00<\/td>\n<td>2025-01-15<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p>Repasemos c\u00f3mo normalizar este esquema paso a paso haci\u00e9ndolo pasar por varias formas de normalizaci\u00f3n.<\/p>\n<h3>Formularios de normalizaci\u00f3n de bases de datos<\/h3>\n<h4>Primera forma normal (1NF)<\/h4>\n<p>Para que una base de datos est\u00e9 en primera forma normal, cada valor de cada columna de cada tabla debe ser at\u00f3mico, es decir, cada valor s\u00f3lo debe representar una cosa. Si modificamos el esquema de nuestro servicio de reparto de pizzas para que se ajuste a 1NF, tendr\u00e1 el siguiente aspecto:<\/p>\n<table style=\"border: 1px solid Gainsboro;\">\n<thead>\n<tr style=\"background-color: transparent!important;\">\n<td><b>OrderID<\/b><\/td>\n<td><b>NombreCliente<\/b><\/td>\n<td><b>Direcci\u00f3n<\/b><\/td>\n<td><b>Tel\u00e9fono<\/b><\/td>\n<td><b>TipoPizza<\/b><\/td>\n<td><b>Talla<\/b><\/td>\n<td><b>Precio<\/b><\/td>\n<td><b>FechaEntrega<\/b><\/td>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr style=\"background-color: transparent!important;\">\n<td>1<\/td>\n<td>John Smith<\/td>\n<td>123 Elm St.<\/td>\n<td>123-456-7892<\/td>\n<td>Pepperoni<\/td>\n<td>Grande<\/td>\n<td>15.00<\/td>\n<td>2025-01-15<\/td>\n<\/tr>\n<tr style=\"background-color: transparent!important;\">\n<td>1<\/td>\n<td>John Smith<\/td>\n<td>123 Elm St.<\/td>\n<td>123-456-7892<\/td>\n<td>Margherita<\/td>\n<td>Medio<\/td>\n<td>10.00<\/td>\n<td>2025-01-15<\/td>\n<\/tr>\n<tr style=\"background-color: transparent!important;\">\n<td>2<\/td>\n<td>Alice Johnson<\/td>\n<td>456 Oak St.<\/td>\n<td>987-654-3211<\/td>\n<td>Veggie<\/td>\n<td>Peque\u00f1o<\/td>\n<td>12.00<\/td>\n<td>2025-01-15<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p>Observe que hemos dividido la columna PizzaDetails en dos columnas separadas: TipoPizza y Tama\u00f1o. Esto garantiza que todas las columnas almacenan valores at\u00f3micos.<\/p>\n<h4>Segunda forma normal (2NF)<\/h4>\n<p>Una tabla est\u00e1 en segunda forma normal si cada atributo no clave depende de la clave primaria, eliminando las dependencias parciales. Para asegurarnos de que nuestro esquema de pizza se ajusta a la 2NF, tenemos que dividir la tabla en dos para eliminarlas.<\/p>\n<p><b>Clientes y pedidos<\/b> mesa:<\/p>\n<table style=\"border: 1px solid Gainsboro;\">\n<thead>\n<tr style=\"background-color: transparent!important;\">\n<td><b>OrderID<\/b><\/td>\n<td><b>NombreCliente<\/b><\/td>\n<td><b>Direcci\u00f3n<\/b><\/td>\n<td><b>Tel\u00e9fono<\/b><\/td>\n<td><b>FechaEntrega<\/b><\/td>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr style=\"background-color: transparent!important;\">\n<td>1<\/td>\n<td>John Smith<\/td>\n<td>123 Elm St.<\/td>\n<td>123-456-7892<\/td>\n<td>2025-01-15<\/td>\n<\/tr>\n<tr style=\"background-color: transparent!important;\">\n<td>2<\/td>\n<td>Alice Johnson<\/td>\n<td>456 Oak St.<\/td>\n<td>987-654-3211<\/td>\n<td>2025-01-15<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p><b>Detalles de la pizza<\/b> mesa:<\/p>\n<table style=\"border: 1px solid Gainsboro;\">\n<thead>\n<tr style=\"background-color: transparent!important;\">\n<th><b>PizzaID<\/b><\/th>\n<th><b>OrderID<\/b><\/th>\n<th><b>TipoPizza<\/b><\/th>\n<th><b>Talla<\/b><\/th>\n<th><b>Precio<\/b><\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr style=\"background-color: transparent!important;\">\n<td>1<\/td>\n<td>1<\/td>\n<td>Pepperoni<\/td>\n<td>Grande<\/td>\n<td>15.00<\/td>\n<\/tr>\n<tr style=\"background-color: transparent!important;\">\n<td>2<\/td>\n<td>1<\/td>\n<td>Margherita<\/td>\n<td>Medio<\/td>\n<td>10.00<\/td>\n<\/tr>\n<tr style=\"background-color: transparent!important;\">\n<td>3<\/td>\n<td>2<\/td>\n<td>Veggie<\/td>\n<td>Peque\u00f1o<\/td>\n<td>12.00<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<h4>Tercera forma normal (3NF)<\/h4>\n<p>Se dice que una tabla est\u00e1 en tercera forma normal si ya est\u00e1 en 2NF y todos los atributos no clave dependen s\u00f3lo de la clave primaria, no de otros atributos no clave. La 3NF elimina las relaciones indirectas para garantizar que la tabla est\u00e9 bien estructurada y evitar la redundancia.<\/p>\n<p>Para convertir nuestro esquema de pizza a la tercera forma normal, necesitamos:<\/p>\n<ul>\n<li style=\"list-style-type: none;\">\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Traslade los datos reutilizables a tablas separadas.<\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Crear un <b>Tipos de pizza<\/b> tabla para informaci\u00f3n sobre pizzas, como tipo y tama\u00f1o.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><b>Clientes y pedidos<\/b> mesa:<\/p>\n<table style=\"border: 1px solid Gainsboro;\">\n<thead>\n<tr style=\"background-color: transparent!important;\">\n<td><b>OrderID<\/b><\/td>\n<td><b>CustomerID<\/b><\/td>\n<td><b>FechaEntrega<\/b><\/td>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr style=\"background-color: transparent!important;\">\n<td>1<\/td>\n<td>1<\/td>\n<td>2025-01-15<\/td>\n<\/tr>\n<tr style=\"background-color: transparent!important;\">\n<td>2<\/td>\n<td>2<\/td>\n<td>2025-01-15<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p><b>Clientes<\/b> mesa:<\/p>\n<table style=\"border: 1px solid Gainsboro;\">\n<thead>\n<tr style=\"background-color: transparent!important;\">\n<td><b>CustomerID<\/b><\/td>\n<td><b>NombreCliente<\/b><\/td>\n<td><b>Direcci\u00f3n<\/b><\/td>\n<td><b>Tel\u00e9fono<\/b><\/td>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr style=\"background-color: transparent!important;\">\n<td>1<\/td>\n<td>John Smith<\/td>\n<td>123 Elm St.<\/td>\n<td>123-456-7892<\/td>\n<\/tr>\n<tr style=\"background-color: transparent!important;\">\n<td>2<\/td>\n<td>Alice Johnson<\/td>\n<td>456 Oak St.<\/td>\n<td>987-654-3211<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p><b>Detalles del pedido<\/b> mesa:<\/p>\n<table style=\"border: 1px solid Gainsboro;\">\n<thead>\n<tr style=\"background-color: transparent!important;\">\n<td><b>OrderDetailID<\/b><\/td>\n<td><b>OrderID<\/b><\/td>\n<td><b>PizzaID<\/b><\/td>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr style=\"background-color: transparent!important;\">\n<td>1<\/td>\n<td>1<\/td>\n<td>1<\/td>\n<\/tr>\n<tr style=\"background-color: transparent!important;\">\n<td>2<\/td>\n<td>1<\/td>\n<td>2<\/td>\n<\/tr>\n<tr style=\"background-color: transparent!important;\">\n<td>3<\/td>\n<td>2<\/td>\n<td>3<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p><b>Tipos de pizza<\/b> mesa:<\/p>\n<table style=\"border: 1px solid Gainsboro;\">\n<thead>\n<tr style=\"background-color: transparent!important;\">\n<td><b>PizzaID<\/b><\/td>\n<td><b>TipoPizza<\/b><\/td>\n<td><b>Talla<\/b><\/td>\n<td><b>Precio<\/b><\/td>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr style=\"background-color: transparent!important;\">\n<td>1<\/td>\n<td>Pepperoni<\/td>\n<td>Grande<\/td>\n<td>15.00<\/td>\n<\/tr>\n<tr style=\"background-color: transparent!important;\">\n<td>2<\/td>\n<td>Margherita<\/td>\n<td>Medio<\/td>\n<td>10.00<\/td>\n<\/tr>\n<tr style=\"background-color: transparent!important;\">\n<td>3<\/td>\n<td>Veggie<\/td>\n<td>Peque\u00f1o<\/td>\n<td>12.00<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p>En <a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Third_normal_form#%22Nothing_but_the_key%22\">Juramento 3NF<\/a> es tambi\u00e9n un buen resumen de las tres primeras formas normales:<\/p>\n<p style=\"text-align: center;\"><i>\"Cada atributo no clave debe proporcionar un hecho sobre la clave, toda la clave, y nada m\u00e1s que la clave, as\u00ed que ay\u00fadame Codd\".<\/i><\/p>\n<h2>C\u00f3mo desnormalizar los datos<\/h2>\n<p>La desnormalizaci\u00f3n de datos suele implicar la duplicaci\u00f3n de datos en varias tablas o bases de datos. Este enfoque puede aplicarse mediante:<\/p>\n<ol>\n<li><b> Identificaci\u00f3n de cuellos de botella en el rendimiento<\/b><\/li>\n<\/ol>\n<ul>\n<li style=\"list-style-type: none;\">\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Analizar las consultas lentas que implican m\u00faltiples uniones.<\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Identificar las tablas que se unen con frecuencia en operaciones de lectura intensiva.<\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Utilice herramientas de creaci\u00f3n de perfiles de consulta para medir el impacto en el rendimiento.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<ol start=\"2\">\n<li><b> A\u00f1adir datos redundantes<\/b><\/li>\n<\/ol>\n<ul>\n<li style=\"list-style-type: none;\">\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Duplique columnas de acceso frecuente de tablas relacionadas en una \u00fanica tabla.<\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Almacene los valores calculados (por ejemplo, las ventas totales y el \u00faltimo inicio de sesi\u00f3n) en lugar de calcularlos sobre la marcha.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<ol start=\"3\">\n<li><b> Fusi\u00f3n de tablas (datos pre-join)<\/b><\/li>\n<\/ol>\n<ul>\n<li style=\"list-style-type: none;\">\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Combine tablas normalizadas que se unen con frecuencia para reducir los tiempos de b\u00fasqueda.<\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Por ejemplo:<\/b> En lugar de almacenar <b>Clientes<\/b> y <b>Detalles del pedido<\/b> por separado y uni\u00e9ndolos, almacenar los datos de los clientes directamente en el <b>Detalles del pedido<\/b> mesa.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<ol start=\"4\">\n<li><b> Creaci\u00f3n de tablas agregadas<\/b><\/li>\n<\/ol>\n<ul>\n<li style=\"list-style-type: none;\">\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Almacene res\u00famenes o rollups precalculados para evitar c\u00e1lculos costosos.<\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Por ejemplo:<\/b> En lugar de calcular las ventas totales por mes de forma din\u00e1mica, mantenga un <b>Ventas mensuales<\/b> mesa.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<ol start=\"5\">\n<li><b> Utilizar almacenes de valores clave o de documentos<\/b><\/li>\n<\/ol>\n<ul>\n<li style=\"list-style-type: none;\">\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Si eres <a href=\"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/es\/resources\/why-nosql\/\">utilizando una base de datos NoSQL<\/a>, incrustar datos relacionados dentro de un mismo documento en lugar de normalizarlos en colecciones separadas.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<ol start=\"6\">\n<li><b> Desnormalizaci\u00f3n selectiva<\/b><\/li>\n<\/ol>\n<ul>\n<li style=\"list-style-type: none;\">\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Equilibrio entre redundancia y mantenibilidad.<\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">S\u00f3lo desnormalice cuando las ganancias de rendimiento justifiquen la complejidad potencial.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<ol start=\"7\">\n<li><b> Implementaci\u00f3n de disparadores o actualizaciones por lotes<\/b><\/li>\n<\/ol>\n<ul>\n<li style=\"list-style-type: none;\">\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Utilice <a href=\"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/es\/resources\/concepts\/batch-processing\/\">disparadores de bases de datos o trabajos programados<\/a> para mantener actualizados los datos desnormalizados cuando cambian los datos de origen.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h3>Ejemplo de desnormalizaci\u00f3n<\/h3>\n<h4>Antes (datos normalizados)<\/h4>\n<p><b>Clientes<\/b> mesa:<\/p>\n<table style=\"border: 1px solid Gainsboro;\">\n<thead>\n<tr style=\"background-color: transparent!important;\">\n<td><b>CustomerID<\/b><\/td>\n<td><b>NombreCliente<\/b><\/td>\n<td><b>Tel\u00e9fono<\/b><\/td>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr style=\"background-color: transparent!important;\">\n<td>1<\/td>\n<td>John Smith<\/td>\n<td>123-456-7892<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p><b>Detalles del pedido<\/b> mesa:<\/p>\n<table style=\"border: 1px solid Gainsboro;\">\n<thead>\n<tr style=\"background-color: transparent!important;\">\n<td><b>OrderID<\/b><\/td>\n<td><b>CustomerID<\/b><\/td>\n<td><b>Precio<\/b><\/td>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr style=\"background-color: transparent!important;\">\n<td>1<\/td>\n<td>1<\/td>\n<td>25.00<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<h4>Despu\u00e9s (datos desnormalizados)<\/h4>\n<p><b>Detalles del pedido<\/b> tabla (incluye datos del cliente):<\/p>\n<table style=\"border: 1px solid Gainsboro;\">\n<thead>\n<tr style=\"background-color: transparent!important;\">\n<td><b>OrderID<\/b><\/td>\n<td><b>CustomerID<\/b><\/td>\n<td><b>NombreCliente<\/b><\/td>\n<td><b>Tel\u00e9fono<\/b><\/td>\n<td><b>Precio<\/b><\/td>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr style=\"background-color: transparent!important;\">\n<td>1<\/td>\n<td>1<\/td>\n<td>John Smith<\/td>\n<td>123-456-7892<\/td>\n<td>$25.00<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p>Esto elimina la necesidad de una uni\u00f3n al recuperar la informaci\u00f3n de los clientes con sus pedidos.<\/p>\n<h2>Casos pr\u00e1cticos<\/h2>\n<h3>Normalizaci\u00f3n de datos<\/h3>\n<p><b>Sistemas bancarios:<\/b><\/p>\n<ul>\n<li style=\"list-style-type: none;\">\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Se utiliza para almacenar cuentas de clientes, transacciones y detalles de pr\u00e9stamos para mantener la precisi\u00f3n.<\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Los sistemas bancarios utilizan la normalizaci\u00f3n para evitar la duplicaci\u00f3n de datos financieros sensibles y garantizar que las actualizaciones (por ejemplo, el cambio de direcci\u00f3n de los clientes) se propaguen correctamente.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><b>Sistemas sanitarios:<\/b><\/p>\n<ul>\n<li style=\"list-style-type: none;\">\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Se utiliza para almacenar datos de pacientes, historiales m\u00e9dicos y citas en tablas independientes.<\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Los sistemas sanitarios conf\u00edan en la normalizaci\u00f3n para reducir la duplicaci\u00f3n de datos y garantizar la exactitud de la informaci\u00f3n de los pacientes, lo que resulta esencial para mantener el cumplimiento de la HIPAA.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><b>Aplicaciones de comercio electr\u00f3nico:<\/b><\/p>\n<ul>\n<li style=\"list-style-type: none;\">\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Se utiliza para almacenar productos, pedidos, clientes e inventario.<\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Las aplicaciones de comercio electr\u00f3nico utilizan la normalizaci\u00f3n para garantizar el correcto seguimiento del inventario y la exactitud de los pedidos de los clientes.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h3>Desnormalizaci\u00f3n de datos<\/h3>\n<p><b>Datos <\/b><a href=\"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/es\/database-vs-data-warehouse\/\"><b>almacenamiento<\/b><\/a>:<\/p>\n<ul>\n<li style=\"list-style-type: none;\">\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Se utiliza en sistemas de inteligencia empresarial para consolidar datos de ventas, marketing y operaciones.<\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Los almacenes de datos utilizan la desnormalizaci\u00f3n para agilizar la generaci\u00f3n de informes y la presentaci\u00f3n de cuadros de mando, ya que los datos agregados reducen la necesidad de realizar uniones en tiempo de ejecuci\u00f3n.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><b>Plataformas de medios sociales<\/b>:<\/p>\n<ul>\n<li style=\"list-style-type: none;\">\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Se utiliza para almacenar las publicaciones de los usuarios, los \"me gusta\", los comentarios y los datos de los seguidores.<\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Las plataformas de medios sociales utilizan la desnormalizaci\u00f3n para mejorar el rendimiento de la generaci\u00f3n de feeds almacenando datos preagregados o redundantes, lo que reduce la complejidad de las consultas.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><b>Sistemas de distribuci\u00f3n de contenidos (CDN)<\/b>:<\/p>\n<ul>\n<li style=\"list-style-type: none;\">\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Utilizado por los servicios de streaming para almacenar metadatos de v\u00eddeo e historial de visionado de los usuarios.<\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Las CDN se basan en la desnormalizaci\u00f3n para garantizar una r\u00e1pida recuperaci\u00f3n de las recomendaciones y el historial de visitas. <a href=\"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/es\/use-cases\/media-and-entertainment\/\">durante los picos de carga<\/a>.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><b>Aplicaciones de juego<\/b>:<\/p>\n<ul>\n<li style=\"list-style-type: none;\">\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Se utiliza para almacenar perfiles de jugadores, logros y eventos del juego en estructuras simplificadas.<\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><a href=\"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/es\/use-cases\/gaming\/\">Sistemas de juego<\/a> utilizan la desnormalizaci\u00f3n para recuperar datos de baja latencia y mejorar la experiencia de juego en tiempo real.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h2>Ventajas y retos\u00a0<\/h2>\n<h3>Ventajas de la normalizaci\u00f3n de datos<\/h3>\n<ul>\n<li style=\"list-style-type: none;\">\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Elimina la redundancia de datos:<\/b> La normalizaci\u00f3n reduce la duplicaci\u00f3n de datos, lo que permite un uso eficiente del almacenamiento y minimiza las incoherencias.<\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Garantiza la integridad y coherencia de los datos:<\/b> Como los datos se almacenan de forma estructurada y las relaciones se mantienen mediante claves, las actualizaciones y eliminaciones son m\u00e1s coherentes en toda la base de datos.<\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Reduce las anomal\u00edas de actualizaci\u00f3n:<\/b> Con menos datos redundantes, los cambios (como la actualizaci\u00f3n de una direcci\u00f3n) s\u00f3lo tienen que hacerse en un lugar, lo que reduce el riesgo de actualizaciones incoherentes.<\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Mejora la seguridad de los datos:<\/b> La informaci\u00f3n sensible puede almacenarse en tablas separadas con acceso restringido, lo que mejora las medidas de seguridad.<\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Mejora la mantenibilidad:<\/b> Una base de datos bien estructurada es m\u00e1s f\u00e1cil de modificar, ampliar y escalar con el tiempo, ya que los cambios se localizan en tablas espec\u00edficas en lugar de repartirse entre datos redundantes.<\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Optimiza el rendimiento transaccional:<\/b> Las bases de datos normalizadas garantizan una gesti\u00f3n eficaz de las transacciones en los sistemas que requieren inserciones, actualizaciones y supresiones frecuentes (sistemas OLTP).<\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Aplica la integridad referencial:<\/b> Las claves for\u00e1neas garantizan que las relaciones entre tablas se mantengan correctamente, evitando registros hu\u00e9rfanos o no v\u00e1lidos.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h3>Retos de la normalizaci\u00f3n de datos<\/h3>\n<ul>\n<li style=\"list-style-type: none;\">\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Consultas de lectura lenta:<\/b> Las bases de datos normalizadas suelen requerir m\u00faltiples uniones para recuperar datos relacionados, lo que ralentiza el rendimiento, especialmente en aplicaciones de lectura intensiva.<\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Mayor complejidad de las consultas:<\/b> La recuperaci\u00f3n de datos requiere escribir consultas SQL complejas con m\u00faltiples uniones.<\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Mayor uso de CPU y memoria:<\/b> Cada operaci\u00f3n de uni\u00f3n requiere un procesamiento adicional, lo que puede sobrecargar los recursos de la base de datos.<\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>M\u00e1s dif\u00edcil de escalar horizontalmente:<\/b> Las bases de datos normalizadas funcionan bien en entornos de un solo nodo, pero pueden no ser eficientes en entornos de un solo nodo. <a href=\"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/es\/distributed-applications\/\">arquitecturas distribuidas<\/a>.<\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Mayor esfuerzo de desarrollo y mantenimiento:<\/b> Dise\u00f1ar un esquema bien normalizado requiere una planificaci\u00f3n cuidadosa y experiencia (sobre todo para aplicaciones de gran tama\u00f1o).<\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Retos en materia de informes y an\u00e1lisis: <\/b>Las bases de datos normalizadas no son ideales para los sistemas de procesamiento anal\u00edtico en l\u00ednea (OLAP) porque la agregaci\u00f3n de datos para los informes suele requerir uniones y c\u00e1lculos costosos.<\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Restricciones de integridad de los datos: <\/b>La aplicaci\u00f3n de restricciones de clave externa y reglas de normalizaci\u00f3n a veces puede ralentizar las inserciones y actualizaciones masivas.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h3>Ventajas de la desnormalizaci\u00f3n de datos<\/h3>\n<ul>\n<li style=\"list-style-type: none;\">\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Mejora del rendimiento de lectura:<\/b> La desnormalizaci\u00f3n acelera las consultas de lectura al reducir el n\u00famero de uniones necesarias para recuperar datos, lo que resulta especialmente \u00fatil en aplicaciones de lectura intensiva.<\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Reducci\u00f3n de la complejidad de las consultas:<\/b> Al estar los datos preunidos o duplicados, las consultas se simplifican, lo que facilita a los desarrolladores la escritura y el mantenimiento de las consultas.<\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Informes y agregaci\u00f3n m\u00e1s r\u00e1pidos:<\/b> Las estructuras desnormalizadas son muy adecuadas para tareas anal\u00edticas y de elaboraci\u00f3n de informes, en las que es necesario acceder r\u00e1pidamente a los datos de forma masiva.<\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Mejor rendimiento de la cach\u00e9:<\/b> Almacenando datos redundantes en un \u00fanico documento o tabla, <a href=\"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/es\/caching-comparison\/\">cach\u00e9s<\/a> puede servir con mayor eficacia registros completos y reducir la carga de la base de datos.<\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Junta inferior por encima:<\/b> La desnormalizaci\u00f3n minimiza el uso de CPU y memoria al reducir la necesidad de uniones.<\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Escalabilidad:<\/b> Los datos desnormalizados suelen ser m\u00e1s adecuados para bases de datos distribuidas (por ejemplo, bases de datos NoSQL) que priorizan <a href=\"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/es\/resources\/concepts\/database-scalability\/\">escala horizontal<\/a> y r\u00e1pida recuperaci\u00f3n de datos.<\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Indexaci\u00f3n m\u00e1s r\u00e1pida:<\/b> Como los datos relacionados se almacenan juntos, los \u00edndices pueden ser m\u00e1s eficaces y agilizar las b\u00fasquedas.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h3>Desaf\u00edos de la desnormalizaci\u00f3n de datos<\/h3>\n<ul>\n<li style=\"list-style-type: none;\">\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Mayor redundancia de datos:<\/b> Los datos se duplican en varias tablas o documentos, lo que aumenta las necesidades de almacenamiento.<\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Riesgos de incoherencia de los datos:<\/b> Dado que la desnormalizaci\u00f3n implica datos redundantes, es crucial acordarse de aplicar los cambios en todas las copias de forma coherente.<\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Mayor sobrecarga de actualizaci\u00f3n y eliminaci\u00f3n:<\/b> Para actualizar o eliminar registros es necesario modificar varias instancias de los mismos datos.<\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>M\u00e1s dif\u00edcil de mantener y escalar:<\/b> Los cambios de esquema requieren la actualizaci\u00f3n de varias ubicaciones, lo que aumenta el esfuerzo de mantenimiento.<\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Operaciones de escritura m\u00e1s complejas:<\/b> Las escrituras se encarecen porque las actualizaciones deben aplicarse a varios lugares.<\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Aumento de los costes de almacenamiento:<\/b> Almacenar datos redundantes conlleva un mayor uso del disco, lo que puede resultar costoso para aplicaciones de gran tama\u00f1o.<\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Resulta m\u00e1s dif\u00edcil imponer restricciones:<\/b> La desnormalizaci\u00f3n suele reducir el uso de claves externas, lo que dificulta el cumplimiento de la integridad referencial.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h2>Principales conclusiones y recursos<\/h2>\n<p>El uso de la normalizaci\u00f3n o desnormalizaci\u00f3n de datos depende de las necesidades espec\u00edficas de su aplicaci\u00f3n. La normalizaci\u00f3n garantiza la integridad de los datos, su coherencia y la eficacia de las actualizaciones, por lo que es ideal para sistemas transaccionales (OLTP) en los que es crucial minimizar la redundancia. Por otro lado, la desnormalizaci\u00f3n mejora el rendimiento de las consultas y la eficiencia de la lectura, por lo que es muy adecuada para cargas de trabajo anal\u00edticas (OLAP), informes y bases de datos NoSQL. En \u00faltima instancia, entender su <a href=\"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/es\/resources\/concepts\/types-of-databases\/\">patrones de uso de la base de datos<\/a>La mejor manera de determinar cu\u00e1l es el mejor enfoque para su sistema es tener en cuenta sus necesidades de escalabilidad y sus objetivos de rendimiento.<\/p>\n<p>Para saber m\u00e1s sobre la gesti\u00f3n de datos, consulte los recursos siguientes:<\/p>\n<ul>\n<li style=\"list-style-type: none;\">\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/es\/denormalize-imported-documents-rdbms-to-couchbase-using-n1ql\/\">C\u00f3mo desnormalizar documentos importados de tablas RDBMS utilizando SQL++<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/es\/resources\/concepts\/write-back-cache\/\">Cach\u00e9 de escritura en retroceso - Conceptos<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/es\/resources\/concepts\/what-is-data-management\/\">\u00bfQu\u00e9 es la gesti\u00f3n de datos? - Conceptos<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><br style=\"font-weight: 400;\" \/><br style=\"font-weight: 400;\" \/><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>What is data normalization? 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