Vamos Relacionar um banco de dados?

Vamos para a parte avançada de banco de dados?

Se você já sabe criar tabelas, inserir e consultar dados, chegou a hora de dar um passo importante: estruturar bancos mais inteligentes, eficientes e escaláveis.

📚 Relacionamentos entre tabelas

Quando seu sistema cresce, uma única tabela já não dá conta do recado. É aí que entram os relacionamentos, que evitam dados repetidos e melhoram a organização.

Exemplo prático: clientes e pedidos

CREATE TABLE clientes (
  id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
  nome VARCHAR(100)
);

CREATE TABLE pedidos (
  id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
  cliente_id INT,
  produto VARCHAR(100),
  FOREIGN KEY (cliente_id) REFERENCES clientes(id)
);

🧠 O que acontece aqui?
Cada pedido está ligado a um cliente. Esse é um relacionamento 1:N (um cliente → muitos pedidos).
(Você aprenderá mais a frente dos posts)

🎯 Normalização

A normalização ajuda a evitar redundância e garantir integridade.

Exemplo de má prática (sem normalização):

nome_cliente	nome_produto	preco
João	Notebook Acer	3200
João	Mouse Logitech	150

🔁 Nome do cliente se repete! Isso é ruim.

Corrigido com tabelas separadas (normalizado):

clientes: armazena dados dos clientes
produtos: armazena os produtos
pedidos: relaciona os dois

🔐 Resultado: menos repetição, mais performance e controle.

⚙️ Procedures e Views

🔧 Procedure (procedimento armazenado):

Trechos de SQL que ficam salvos no banco e são reutilizáveis.

DELIMITER //
CREATE PROCEDURE listar_pedidos()
BEGIN
  SELECT * FROM pedidos;
END //
DELIMITER ;

CALL listar_pedidos();

👀 View (visão):

Uma consulta salva, como se fosse uma “tabela virtual”.

CREATE VIEW resumo_pedidos AS
SELECT c.nome, p.produto
FROM clientes c
JOIN pedidos p ON c.id = p.cliente_id;

🔚 Conclusão

Se você chegou até aqui, parabéns: já entende como bancos de dados funcionam de forma profissional. Agora você pode:

Modelar relacionamentos complexos
Garantir integridade e performance
Automatizar e otimizar processos