Normalización Prof. Gloria Toro Oñate

Presentación del tema: "Normalización Prof. Gloria Toro Oñate"— Transcripción de la presentación:

1 Normalización Prof. Gloria Toro Oñate
© Pearson Education Limited 1995, 2005

2 Propósito de la Normalización
Es una técnica para producir un conjunto de relaciones con una serie de propiedades deseable, partiendo de los requisitos de datos de una organización © Pearson Education Limited 1995, 2005

3 Propósito de la Normalización
Características de un conjunto adecuado de relaciones incluyen: El número mínimo de atributos necesario para soportar los requisitos de datos de la organización; Los atributos con una relación lógica fuerte (lo que se describe como dependencia funcional) se encuentran en la misma relación; Una redundancia minima, estando cada atributo representado una sola vez, con la importante excepción de aquellos atributos que forman parte de claves foráneas © Pearson Education Limited 1995, 2005

4 Propósito de la Normalización
La ventaja de contar con una base de datos normalizada: Es más fácil para el usuario accesar la BD y mantenerla; Ocupará un espacio de almacenamiento mínimo en la computadora. © Pearson Education Limited 1995, 2005

5 Cómo ayuda la normalización al diseño de BD
Utilización de una técnica top-down como el modelado ER Fuentes de Datos Usuarios El modelado ER se hace corresponder con un conjunto de relaciones Especificación de requerimientos de usuario Utilización de la normalización como técnica de validación para comprobar la estructura de las relaciones Conjunto de relaciones bien diseñadas Formularios/informes utilizados o generados por la organización Técnica 2 Técnica 1 Fuentes que describen la organización, como el diccionario de datos y el modelo de datos corporativo Utilización de la normalización como técnica top-down para crear un conjunto de relaciones © Pearson Education Limited 1995, 2005

6 Redundancia de los datos y anomalías de actualización
Uno de los objetivos principales del diseño de BD relacionales es agrupar los atributos en relaciones de modo que se minimice la redundancia de los datos. Diversas ventajas Las actualizaciones de los datos almacenados pueden llevarse a cabo con un número mínimo de operaciones, reduciendo la posibilidad de que aparezcan incoherencias Se reduce el espacio de almacenamiento de archivos requerido por las relaciones base, esto minimiza costo © Pearson Education Limited 1995, 2005

7 Redundancia de los datos y anomalías de actualización
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8 Redundancia de los datos y anomalías de actualización
Las relaciones que contienen información redundante pueden presentar problemas que se denominan ‘anomalías de actualización’. Tipos Inserción Borrado Modificación © Pearson Education Limited 1995, 2005

9 Redundancia de los datos y anomalías de actualización
Dos importantes propiedades en la descomposición. Propiedad si pérdidas garantiza que cualquier instancia de la relación original pueda ser identificada a partir de las instancías correspondientes de las relaciones mas pequeñas. Preservación de la dependencia garantiza que una restricción de la relación original pueda mantenerse simplemente imponiendo alguna restricción a cada una de las relaciones mas pequeñas. © Pearson Education Limited 1995, 2005

10 Dependencias Funcionales
Importante concepto con la normalización. Las dependencias funcionales describen las relaciones entre los atributos. Por ejemplo, si A y B son atributos de una relación R, B será funcionalmente dependiente de A (denotado como A  B), si cada valor de A está asociado con exactamente un valor de B in R. © Pearson Education Limited 1995, 2005

11 Características de las Dependencias funcionales
Es una propiedad del significado de los atributos de una relación. Representación: Determinante hace referencia al atributo o grupo de atributos en el lado izquierdo de la flecha que describe una dependencia funcional. © Pearson Education Limited 1995, 2005

12 Ejemplo de Dependencia Funcional
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13 Ejemplo de una dependencia funcional que se cumple en cualquier instante
Considere los valores mostrados para los atributos staffNo y sName de la relacion Staff (Diapositiva 7). Basada en la porción de datos, las siguientes se soportan las siguientes dependencias funcionales. staffNo → sName sName → staffNo © Pearson Education Limited 1995, 2005

14 Ejemplo de una dependencia funcional que se cumple en cualquier instante
La Dependencia Funcional que sigue siendo cierta después de considerar tdos los posibles valores de los atributos staffNo y sName en la relación Staff es: staffNo → sName © Pearson Education Limited 1995, 2005

15 Características de la Dependencias Funcionales
Los determinantes deben tener el número mínimo de atributos necesario para mantener la dependencia funcional de los atributos del lado derecho. Este requisito se denomina dependencia funcional completa. Indica que si A y B son atributos de una relación, B depende funcionalmente de manera completa de A si B depende funcionalmente de A pero no de ningún subconjunto propio de A © Pearson Education Limited 1995, 2005

16 Ejemplo de Dependencia Funcional completa
Existe en la relación Staff (Diapositiva 7). staffNo, sName → branchNo Verdadera – cada valor de (staffNo, sName) está asociado con un único valor de branchNo. Sin embargo, branchNo es también funcionalmente dependiente de un subconjunto (staffNo, sName), en concreto de staffNo. Lo que quiere decir que hay una dependencia parcial. © Pearson Education Limited 1995, 2005

17 Características de las Dependencias Funcionales
Las DF que utilizamos en el proceso de normalización tienen las siguientes características: Hay una relación uno-a-uno entre los atributos del lado izquierdo (determinante) y los del lado derecho de la dependencia funcional Se cumplen en todo instante del tiempo El determinante tiene el número mínimo de atributos necesarios para mantener la dependencia con los atributos del lado derecho. © Pearson Education Limited 1995, 2005

18 Dependencias Transitivas
Es importante reconocer las Dependencias Transitivas porque su existencia en una relación podría llegar a causar los tipos de anomalías de actualización. Dependencia Transitiva: Una condición en la que A, B, y C son atributos de una relación tales que si A → B y B → C, entonces C depende transitivamente de A a traves de B (supuesto que A no sea funcionalmente dependiente de B o C). © Pearson Education Limited 1995, 2005

19 Ejemplo de Dependencia Funcional Transitiva
Considere las siguientes dependencias funcionales en la relacion StaffBranch (Diapositiva 7). staffNo → sName, position, salary, branchNo, bAddress branchNo → bAddress La dependencia transitiva branchNo → bAddress existe en staffNo a través de branchNo. © Pearson Education Limited 1995, 2005

20 Identificación de Dependencias Funcionales
Las DF se identifican entre un conjunto de atributos comprendiendo bien el significado de cada uno y las relaciones existentes entre ellos. Sin embargo, si los usuarios no están disponibles para consultar y/o la información es incompleta, entonces puede ser necesario, dependiendo de la aplicación de BD, que el diseñador utilice su sentido común y/o experiencia para suplir la información que falta. © Pearson Education Limited 1995, 2005

21 Ejemplo – Identificación de un conjunto de DF para la relación StaffBranch
Examinando la semántica de los atributos de la relación StaffBranch (Diapositiva 7). Suponer que la categoría laboral (position) y la sucursal determinan el salario (salary) de cada empleado. Con la comprensión de los atributos de la relación StaffBranch , resulta: staffNo → sName, position, salary, branchNo, bAddress branchNo → bAddress bAddress → branchNo branchNo, position → salary bAddress, position → salary © Pearson Education Limited 1995, 2005

22 Ejemplo – Utilización de datos de ejemplo para identificar DF
Considere los datos para los atributos A, B, C, D, y E en la relación Sample (Diapositiva 24). Es importante comprobar primero que los valores de los datos mostrados en esta relación son representativos de todos los prosibles valores que puedan contener los atributos A, B, C, D, y E. © Pearson Education Limited 1995, 2005

23 Ejemplo – Utilización de datos de ejemplo para identificar DF
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24 Ejemplo – Utilización de datos de ejemplo para identificar DF
Dependencias Funcionales entre los atributos A a E de la relación Sample. A  C (fd1) C  A (fd2) B  D (fd3) A, B  E (fd4) © Pearson Education Limited 1995, 2005

25 Identificación de la PK de una relación utilizando DF
El objetivo principal de identificar un conjunto de DF para una relación es el de especificar el conjunto de restricciones de integridad que la relación debe satisfacer. Una restricción de integridad importante que hay que considerar en primer lugar es la identificación de las claves candidatas, una de las cuales será seleccionada como clave primaria de la relación. © Pearson Education Limited 1995, 2005

26 Ejemplo – Identificación de la clave primaria de la relación StaffBranch
La relación StaffBranch tiene cinco dependencias funcionales (diap. 22). Los determinantes son staffNo, branchNo, bAddress, (branchNo, position), y (bAddress, position). Para identificar todas las claves candidatas, se debe identificar el atributo (o grupo de atributos) que identifique univocamente cada tupla de esta relación. Todos los atributos que no formen parte de la PK deben depender funcionalmente de la clave La unica clave de la relación StaffBranch, por lo tanto es staffNo, ya que todos los demas atributos de la relación dependen funcionalmente de staffNo © Pearson Education Limited 1995, 2005

27 Ejemplo – Identificación de la clave primaria de la relación Sample
La relación Sample tiene cuatro DF (Dispositiva 25 ). Los determinantes de la relación son A, B, C, y (A, B). Sin embargo, el único determinante que determina funcionalmente todos los atributos de la relación es (A, B). (A, B) es identificado como la PK de esta relación. © Pearson Education Limited 1995, 2005

28 El Proceso de Normalización
La normalización es una técnica formal para analizar relaciones basandose en su clave principal y en las DF (Codd). Esta técnica implica una serie de reglas que pueden utilizarse para probar relaciones individuales. A medida que avanza el proceso de normalización, las relaciones tienen un formato cada vez mas restringido (mas fuerte) y son menos vulnerables a las anomalías de actualización. © Pearson Education Limited 1995, 2005

29 El Proceso de Normalización
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30 El Proceso de Normalización
Fuentes de datos Usuario Especificación de requisitos del usuario Formularios/informes utilizados o generados por la organización Fuentes que describen la organización, como el diccionario de datos y el modelo de datos corporativo Transferir los atributos a formatos de tabla Forma no normalizada (UNF) Eliminación de grupos repetidos Primera Forma Normal (1NF) Eliminación de dependencias parciales Segunda Forma Normal (2NF) Eliminación de dependencias transitivas Tercera Forma Normal (3NF) © Pearson Education Limited 1995, 2005

31 Forma No-normalizada (UNF)
Una tabla que contiene uno o mas grupos repetidos. Para crear una tabla desnormalizada Transformar los datos que provienen de las fuentes de información (p.e. formularios) en una tabla con columnas y filas. © Pearson Education Limited 1995, 2005

32 Primera Forma Normal (1NF)
Una relación en que la intersección de toda fila y columna contiene uno y sólo un valor. © Pearson Education Limited 1995, 2005

33 UNF a 1NF Un grupo repetitivo es un atributo, o grupo de atributos, dentro de una tabla que presentan múltiples valores para un mismo valor de los atributos designados como clave principal de esa tabla. El término ‘clave’ hace referencia al atributo(s) que identifican unívocamente cada fila de la tabla no normalizada. Tecnica para eliminar los grupos repetidos: Introduciendo datos apropiados en las columnas vacías de las filas que contienen los datos repetitivos. Colocando los datos repetitivos, junto con una copia de los atributos clave originales en una relación independiente © Pearson Education Limited 1995, 2005

34 Segunda Forma Normal(2NF)
Basada en el concepto de dependencia funcional completa. DF Completa indica que si: A y B son atributos de una relación, B es completamente dependiente de A si B es funcionalmente dependiente de A pero no de un subconjunto de A. © Pearson Education Limited 1995, 2005

35 Segunda Forma Normal (2NF)
Una relación A que está en 1NF y en la que todo atributo que no sea de clave primaria depende funcionalmente de manera completa de la PK. © Pearson Education Limited 1995, 2005

36 De 1NF a 2NF Identificar la Clave Primaria de la relación que está en 1NF. Identificar las dependencias funcionales en la relación. Si existen dependencias parciales sobre la PK, se eliminan de la relación los atributos parcialmente dependientes, situandolos en una nueva relación junto con una copia de sus determinantes. © Pearson Education Limited 1995, 2005

37 Tercera Forma Normal (3NF)
Basado en el concepto de dependencia transitiva. Dependencia Transitiva es un condición donde A, B y C son atributos de una relación tal que si A  B y B  C, Entonces C es transitivamente dependiente de A a través B. © Pearson Education Limited 1995, 2005

38 Tercera Forma Normal (3NF)
Una relación que está en 1NF y 2NF y en la que ningún atributo que no sea de la clave primaria depende transitivamente de la PK. © Pearson Education Limited 1995, 2005

39 De 2NF a 3NF Identificar la clave primaria de la relación en 2NF.
Identificar las dependencias funcionales de la relación. Si exite dependencia transitiva sobre la clave primaria, se elimina de la relación los atributos que dependen transitivamente, situandolos en una nueva relación junto con una copia del determinante. © Pearson Education Limited 1995, 2005

40 Definiciones Generales de las formas 2NF y 3NF
Segunda Forma Normal (2NF) Una relación que está en primera forma normal y en la que todo atributo que sea de calve candidata dependen funcionalmente de modo completo de cualquier clave candidata Tercera Forma Normal (3NF) Una relación que se encuentra en primera y segunda formas normales y en la que ningún atributo que no sea de clave candidata depende transitivamente de ninguna clave candidata. © Pearson Education Limited 1995, 2005