1. Repetición de la información (redundancia de datos):
* Qué es: Esto significa que la misma pieza de datos se almacena en múltiples lugares dentro de la base de datos. Por ejemplo, si almacena la dirección de un cliente tanto en una tabla de 'clientes' como en una tabla de 'pedidos', tiene redundancia.
* Por qué es malo:
* Actualizar anomalías: Si necesita actualizar la dirección del cliente, debe cambiarla en * cada * lugar que esté almacenado. Faltar incluso una actualización conduce a inconsistencias y corrupción de datos. Imagine actualizar la dirección en la tabla 'Orders' pero olvidarse de actualizarla en la tabla 'Clientes'; ahora sus datos no son confiables.
* Anomalías de inserción: No puede agregar un nuevo cliente a menos que haya realizado un pedido (porque la dirección debe ir a algún lado). Del mismo modo, no puede agregar un nuevo producto a menos que un cliente lo solicite. La base de datos lo obliga a crear datos innecesarios solo para almacenar hechos básicos.
* Anomalías de deleción: Si elimina un cliente, puede eliminar involuntariamente su historial de pedidos si la información de la dirección solo se almacena en el registro del pedido. O, si elimina un pedido, no está eliminando la información del cliente, lo que lleva a datos huérfanos.
* Residuos de almacenamiento: Los datos redundantes consumen un espacio de disco innecesario y aumenta el tamaño de la base de datos, haciendo que las copias de seguridad y las consultas sean más lentas.
2. Incapacidad para representar relaciones:
* Qué es: Esto se refiere a situaciones en las que la estructura de la base de datos no captura de manera efectiva las relaciones entre diferentes entidades (cosas). Por ejemplo, una base de datos podría tener dificultades para representar una relación de muchos a muchos (como estudiantes y cursos, donde un estudiante puede tomar muchos cursos y un curso puede tener muchos estudiantes) sin un diseño cuidadoso.
* Por qué es malo:
* Problemas de integridad de datos: Sin una forma adecuada de representar las relaciones, es más difícil hacer cumplir la integridad referencial (asegurarse de que las relaciones sean consistentes). Esto puede conducir a registros huérfanos (registros que hacen referencia a datos inexistentes) o inconsistencias en las relaciones.
* Consultas complejas: Extraer información significativa requiere una escritura consultas complejas e ineficientes para unir múltiples tablas y manejar las inconsistencias creadas por la mala representación de las relaciones.
* Funcionalidad limitada: Es posible que la base de datos no pueda realizar ciertas operaciones fácilmente porque las relaciones no están claramente definidas. Por ejemplo, podría ser difícil encontrar a todos los estudiantes inscritos en un curso específico si la relación no se modela correctamente.
* Mantenimiento difícil: Modificar o extender la base de datos se convierte en una pesadilla, ya que la falta de relaciones claras hace que sea difícil comprender la estructura de datos existente y sus implicaciones.
En resumen, tanto la redundancia de datos como la incapacidad para representar las relaciones conducen adecuadamente a una base de datos ineficiente, propensa a errores, difíciles de mantener y no respalda de manera efectiva la lógica comercial prevista. Un buen diseño de base de datos relacional tiene como objetivo minimizar la redundancia y las relaciones de modelos utilizando explícitamente técnicas como la normalización y el establecimiento de relaciones clave extranjeras.