Relacionar dados não é só conectar tabelas e pronto
A maioria das pessoas pensa que relacionar é uma questão de juntar duas tabelas com uma chave estrangeira e torcer para que o resultado faça sentido. Na prática, é bem mais chato do que isso. Relacionar significa estabelecer uma correspondência válida entre conjuntos de dados diferentes, de forma que cada linha de um lado tenha um equivalente reconhecível no outro. Se essa equivalência não existir, ou se for ambígua, você acaba com linhas duplicadas, campos nulos ou pior: resultados que parecem corretos mas estão errados. Já vi gente levar horas debugando um relatório porque o relacionamento entre tabelas de clientes e pedidos tinha sido feito por código interno, mas um lote de importação havia introduzido códigos com espaços em branco inconsistáves. "Maria da Silva" e "Maria da Silva " viravam entidades diferentes no join. A solução foi rodar uma função de trim e lower em ambos os lados antes de qualquer cruzamento, coisa que nenhum documentation básica te avisa.
O que significa relacionar na prática
No dia a dia, relacionar é definir como e onde dois ou mais blocos de informação se conectam. Pode ser um join em SQL, uma lookup em Excel, uma foreign key em um banco relacional ou até um mapeamento manual em planilhas. O conceito central é sempre o mesmo: identificar uma chave compartilhada e usar essa chave para vincular registros que, isoladamente, dizem pouco. O que todo mundo esquece é que o tipo de relacionamento importa tanto quanto a chave em si. Um relacionamento um-para-um é raro e geralmente indica desenho ruim de tabela. Um-para-muitos é o padrão do universo. Muitos-para-muitos exige uma tabela intermediária, senão você duplica dados ou perde informações. E claro, existe o caso patológico do relacionamento nulo: quando uma linha de referência simplesmente não existe no outro lado, e o join retorna vazio ou cria linhas órfãs.
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Uma coisa que pouca gente leva a sério na hora de relacionar dados é a consistência dos tipos. Tente fazer join entre uma coluna INTEGER e uma VARCHAR e o resultado depende inteiramente do motor que você está usando. Alguns convertem tacitamente, outros dão erro, e em alguns casos a conversão silenciosa gera perda de precisão. Sempre verifique os tipos antes de fechar o relacionamento. Outro ponto que ninguém comenta: relacionar é caro. Custo computacional e custo de manutenção. Quanto mais tabelas você conecta, mais frágil fica o todo. Uma mudança de esquema em uma tabela base pode quebrar três relatórios downstream sem aviso. Por isso, eu costumo recomendar que se relacione o mínimo necessário para responder à pergunta que você tem na mão, e não tudo o que existe disponível no data warehouse.
Se você está começando agora e quer praticar, existe material gratuito pela internet. Basta buscar por tutoriais de SQL básico com JOIN, ou por datasets abertos no Kaggle para fazer relações práticas. O importante é ir além do exemplo didático do "customers" e "orders". Experimente relacionar tabelas com campos desproporcionais, chaves compostas, dados faltantes. É ai que a coisa fica interessante.
