La redundancia de datos puede causar anomalías en los datos de una base de datos, generalmente errores de inserción, eliminación y actualización. El proceso de normalización de datos ayuda a eliminar la redundancia de datos y sus anomalías resultantes.
La redundancia de datos se produce cuando se puede encontrar un dato específico en más de un área de la base de datos. Un ejemplo común sería la base de datos de una universidad o colegio de inscripción actual en los cursos. Un estudiante puede estar inscrito en varios cursos diferentes, por lo que su registro individual del estudiante puede reproducirse varias veces. En un escenario de fabricación, se puede utilizar un solo proveedor para diversos proyectos y productos.
Es importante eliminar la ocurrencia de redundancia de datos mientras se mantiene la integridad de los datos a través del proceso de normalización de varios pasos. La redundancia generalmente resulta en tres anomalías de datos comunes, o instancias en las que los datos son inconsistentes.
- Anomalía de inserción: donde los datos no se pueden almacenar ni actualizar a menos que se almacene otra parte de datos al mismo tiempo. En el ejemplo de registros de estudiantes, esto puede ocurrir si no es posible ingresar un registro de estudiantes hasta que se hayan inscrito en un curso.
- Anomalía de actualización: donde una de las copias de un registro se actualiza mientras que la otra no; todas las copias deben actualizarse simultáneamente.
- Anomalía de eliminación: esto ocurre cuando la eliminación de un dato significa que también se pierde otra información. En los ejemplos de estudiantes, esto podría ocurrir si eliminar un curso también significa eliminar los registros de estudiantes relacionados.
