Relación = tabla o archivo

Tupla = registro, fila o renglón

Atributo = campo o columna

Clave = llave o código de identificación

Clave Candidata = superclave mínima

Clave Primaria = clave candidata elegida

Clave Ajena = clave externa o clave foránea

¿Qué es normalización?

Normalización es un proceso que clasifica relaciones, objetos, formas de relación y demás elementos en grupos, en base a las características que cada uno posee.

Normalización de bases de datosEl proceso de normalización de bases de datos consiste en aplicar una serie de reglas a las relaciones obtenidas tras el paso del modelo entidad-relación al modelo relacional.

Las bases de datos relacionales se normalizan para:

Evitar la redundancia de los datos. Evitar problemas de actualización de los datos en las tablas.

Proteger la integridad de los datos.

El creador de estas 3 primeras formas normales (o reglas) fue Edgar F. Codd.1

Ejemplo:

Digamos que queremos crear una tabla con la información de usuarios, y los datos a guardar son el nombre, la empresa, la dirección de la empresa y algun e-mail, o bien URL .

Primer nivel de Formalización/Normalización. (F/N)

1. Eliminar los grupos repetitivos de la tablas individuales.2. Crear una tabla separada por cada grupo de datos relacionados.3. Identificar cada grupo de datos relacionados con una clave primaria.

Formalización CERO

Usuarios

Nombre empresa direccion_empresa url1 url2

Joe ABC 1 Work Lane abc.com xyz.com

Jill XYZ 1 Job Street abc.com xyz.com

¿ Ves que estamos rompiendo la primera regla cuando repetimos los campos url1 y url2 ?

¿ Y que pasa con la tercera regla, la clave primaria ?  La regla tres básicamente significa que tenemos que poner campo tipo contador autoincrementable para cada registro. De otra forma, ¿ Qué pasaria si tuvieramos dos usuarios llamados Joe y queremos diferenciarlos.

Una vez que aplicaramos el primer nivel de F/N nos encontrariamos con la siguiente tabla:

Usuarios

userId nombre Empresa direccion_empresa url

1 Joe ABC 1 Work Lane abc.com

1 Joe ABC 1 Work Lane xyz.com

2 Jill XYZ 1 Job Street abc.com

2 Jill XYZ 1 Job Street xyz.com

Hemos solucionado el problema de la limitación del campo url. Pero sin embargo vemos otros problemas....Cada vez que introducimos un nuevo registro en la tabla usuarios, tenemos que duplicar el nombre de la empresa y del usuario. No sólo nuestra BD crecerá muchísimo, sino que será muy facil que la BD se corrompa  si escribimos mal alguno de los datos redundantes.

Segundo nivel de F/N

1. Crear tablas separadas para aquellos grupos de datos que se aplican a varios registros.

2. Relacionar estas tablas mediante una clave externa.

Hemos separado el campo url en otra tabla, de forma que podemos añadir más en el futuro si tener que duplicar los demás datos. Tambien vamos a  usar nuestra clave primaria para relacionar estos campos:

Usuarios

userId nombre empresa direccion_empresa

1 Joe ABC 1 Work Lane

2 Jill XYZ 1 Job Street

Urls

urlId relUserId url

1 1 abc.com

2 1 xyz.com

3 2 abc.com

4 2 xyz.com

Hemos creado tablas separadas y la clave primaria en la tabla usuarios, userId, esta relacionada ahora con la clave externa

En la tabla urls, relUserId. Esto esta  mejor.  ¿ Pero que ocurre cuando queremos añadir otro empleado a la empresa ABC ?  ¿ o 200 empleados ? Ahora tenemos el nombre de la empresa y su dirección duplicandose, otra situación que puede inducirnos a introducir errores en nuestros datos.

Así que tendrémos que aplicar el tercer nivel de F/N:

tercer nivel de F/N.

1Eliminar aquellos campos que no dependan de la clave.n uestro nombre de empresa y su dirección no tienen nada que ver con el campo userId, asi que tienen que tener su propio empresaId:

Usuarios

userId nombre relEmpresaId

1 Joe 1

2 Jill 2

empresas

emprId empresa direccion_empresa

1 ABC 1 Work Lane

2 XYZ 1 Job Street

urls

urlId RelUserId url

1 1 abc.com

2 1 xyz.com

3 2 abc.com

4 2 xyz.com

Ahora tenemos la clave primaria emprId en la tabla empresas relacionada con la clave externa recEmpresaId en la tabla usuarios, y podemos añadir 200 usuarios mientras que sólo tenemos que insertar el nombre 'ABC' una vez. Nuestras tablas de usuarios y urls pueden crecer todo lo que quieran sin duplicación ni corrupción de datos. Pero hechemos un vistazo a nuestro campo urls - ¿ Ves duplicación de datos ? Esto es perfectamente aceptable si la entrada de datos de este campo es solicitada al usuario en nuestra apliación para que teclee libremente su url, y por lo tanto es sólo una coincidencia que Joe y Jill teclearon la misma url. ¿ Pero que pasa si en lugar de entrada libre de texto usáramos un menú desplegable con 20 o incluso más urls predefinidas ? Entonces tendríamos que llevar nuestro diseño de BD al siguiente nivel de F/N, el cuarto, muchos desarrolladores lo pasan por alto porque depende mucho de un tipo muy específico de relación, la relación  'varios-con-varios', la cual aún no hemos encontrado en nuestra aplicación.

Relaciones entre los Datos

Antes de definir el cuarto nivel de F/N,  veremos tres tipos de relaciones entre los datos: uno-a-uno, uno-con-varios y varios-con-varios. Mira la tabla usuarios en el Primer Nivel de F/N del ejemplo de arriba. Por un momento imaginámos que ponemos el campo url en una tabla separada, y cada vez que introducimos un registro en la tabla usuarios tambien introducimos una sola fila en la tabla urls. Entonces tendríamos una relacion uno-a-uno: cada fila en la tabla usuarios tendría exactamente una fila correspondiente en la tabla urls. Para los propósitos de nuestra aplicación no sería útil la normalización.

Ahora mira las tablas en el ejemplo del Segundo Nivel de F/N. Nuestras tablas permiten a un sólo usuario tener asociadas varias urls. Esta es una relación uno-con-varios, el tipo de relación más común, y hasta que se nos presentó el dilema del Tercer Nivel de F/N. la única clase de relación que necesitamos.

La relación varios-con-varios, sin embargo, es ligeramente más compleja. Observa en nuestro ejemplo del Tercer Nivel  de F/N que tenemos a un usuario relacionado con varias urls. Como dijímos, vamos a cambiar la estructura para permitir que varios usuarios esten relacionados con varias urls y así tendremos una relación varios-con-varios. Veamos como quedarían nuestras tablas antes de seguir con este planteamiento:

usuarios

userId nombre relEmpresaId

1 Joe 1

2 Jill 2

empresas

emprId empresa direccion_empresa

1 ABC 1 Work Lane

2 XYZ 1 Job Street

urlId url

1 abc.com

2 xyz.com

url_relations

relationId relatedUrlId relatedUserId

1 1 1

2 1 2

3 2 1

4 2 2

Para disminuir la duplicación de los datos ( este proceso nos llevará al Cuarto Nivel de F/N), hemos creado una tabla que sólo tiene claves externas y primarias url_relations. Hemos sido capaces de remover la entradas duplicadas en la tabla urls creando la tabla url_relations. Ahora podemos expresar fielmente la relación que ambos Joe and Jill tienen entre cada uno de ellos, y entre ambos, las urls. Así que veamos exáctamente que es lo que el Cuarto Nivel de F/N. supone

Cuarto Nivel de F/N.

1. En las relaciones varios-con-varios, entidades independientes no pueden ser almacenadas en la misma tabla.

Ya que sólo se aplica a las relaciones varios-con-varios, la mayoria de los desarrolladores pueden ignorar esta regla de forma correcta. Pero es muy útil en ciertas situaciones, tal como esta. Hemos optimizado nuestra tabla urls eliminado duplicados y hemos puesto las relaciones en su propia tabla.

Os voy a poner un ejemplo prático, ahora podemos seleccionar todas las urls de Joe realizando la siguiente instrucción SQL:

SELECT nombre, url FROM usuarios, urls, url_relations WHERE url_relations.relatedUserId = 1 AND usuarios.userId = 1 AND urls.urlId = url_relations.relatedUrlId

Y si queremos recorrer todas las urls de cada uno de los usuarios, hariamos algo así:

SELECT nombre, url FROM usuarios, urls, url_relations WHERE usuarios.userId = url_relations.relatedUserId AND urls.urlId = url_relations.relatedUrlId

Quinto Nivel de F/N.

Existe otro nivel de normalización que se aplica a veces, pero es de hecho algo esotérico y en la mayoria de los casos no es necesario para obtener la mejor funcionalidad de nuestra estructura de datos o aplicación. Su principio sugiere:

1. La tabla original debe ser reconstruida desde las tablas resultantes en las cuales a sido troceada.

Los beneficios de aplicar esta regla aseguran que no has creado ninguna columna extraña en tus tablas y que la estructura de las tablas que has creado sea del tamaño justo que tiene que ser. Es una buena práctica aplicar este regla, pero a no ser que estes tratando con una extensa estructura de datos probablemente no la necesitarás.

Otra ventaja de la nomlalización de su base de datos es el consumo de espacio. Una base de datos nomlalizada puede ocupar menos espacio en disco que una no nomlalizada. Hay menos repetición de datos, lo que tiene como consecuencia un mucho menor uso de espacio en disco

.

 

 

 

Grados de normalización Existen básicamente tres niveles de normalización:

Primera Forma Normal

La regla de la Primera Forma Normal establece que las columnas repetidas deben eliminarse y colocarse en tablas separadas. Ésta es una regla muy fácil de seguir. Observe el esquema de la tabla Clientes de la base de datos.

. Clientes

ID Cliente NombreApellidos Nombre_Producto1Costo_Producto1 Imagen_Producto1 Nombre_Producto2 Costo_Producto2 Imagen_Producto2

Fecha_Pedido Cantidad_Pedido Nombre Cia Envios

La tabla tiene varias columnas repetidas. Éstas se refieren principalmente a los productos. De acuerdo con la regla, debe eliminar las columnas repetidas y crearles su propia tabla. Eliminación de datos repetidos en una base de datos

Clientes Pedidos

ID_Clientes Nombre_ProductosNombre Costo_Producto Apellidos Imagen_Producto Direccion Numero_Pedido Fecha_Pedido Cantidad_Pedido Clave_Cia_EnviosNombre_Ci_ Envios

Ahora tiene dos tablas. Pero todavía hay un problema. No hay forma de relacionar los datos de la tabla original con los de la nueva tabla. Para hacerlo, debe añadir un campo clave a la segunda tabla de forma que se establezca la relación. Añada a la tabla Productos una clave primaria que se llame ID_Producto y añada una clave a la tabla Clientes que la relacione con la tabla Productos. El campo ID_Producto es el candidato ideal.

Primera Forma Normal

Clientes Pedidos

ID_Productos ID_ProductosID_Clientes Nombre_ProductosNombre Costo_Producto Apellidos Imagen_Producto Direccion Numero_Pedido Fecha_Pedido Cantidad_Pedido Clave_Cia_Envios

Así, se ha establecido una relación uno a varios. Ésta representa lo que la base de datos estará haciendo en la vida real. El cliente tendrá muchos productos que podrá comprar, sin importar cuántos otros clientes quieran comprarlos también. Además, el cliente necesitará haber pedido un producto para ser un cliente. Usted ya no está obligado a añadir

un cliente cada vez que añade un nuevo producto a su inventario.

Poner la base de datos en la Primera Forma Normal resuelve el problema de los encabezados

de columna múltiples. Muy a menudo, los diseñadores de bases de datos inexpertos harán algo similar a la tabla no normalizada. Una y otra vez, crearán columnas que representen los mismos datos. En una empresa de servicios de electricidad, había una base de datos para el control de refacciones de una planta nuclear. La tabla de su base de datos, la cual contenía los números de parte de las refacciones, tenía una columna repetida más de treinta veces. Cada vez que una nueva parte se tenía que dar de alta, se creaba una nueva columna para almacenar la información. Obviamente, el diseño de la base de datos era bastante pobre y, por lo mismo, resultaba una pesadilla para sus programadores/administradores.

La normalización ayuda a clarificar la base de datos ya organizarla en partes más pequeñas y más fáciles de entender. En lugar de tener que entender una tabla gigantesca y monolítica que tiene muchos diferentes aspectos, usted sólo tiene que entender objetos pequeños y más tangibles, así como las relaciones que guardan con otros objetos también pequeños. No es necesario mencionar que un mejor entendimiento del funcionamiento de su base de datos conducirá aun mejor aprovechamiento de sus activos.

Segunda Forma Normal

La regla de la Segunda Forma Normal establece que todas las dependencias parciales se deben eliminar y separar dentro de sus propias tablas. Una depen dencia parcial es un término que describe a aquellos datos que no dependen de la clave de la tabla para identificarlos. En la base de datos de muestra, la información de pedidos está en cada uno de los registros. Sería mucho más simple utilizar únicamente el número del pedido. El resto de la información podría residir en su propia tabla. Una vez que haya organizado la información de pedidos.

Eliminación de las dependencias parciales -Segunda Forma Normal

Clientes Pedidos Productos

ID_Productos ID_Productos ID_ProductoID_Clientes Nombre_Productos Fecha_CompraNombre Cantidad_Pedido Costos_ProductosApellidos Imagen_Producto Direccion Numero_Pedido Nombre_Cia_Envios

De nuevo, al organizar el esquema de esta forma puede reflejar el mundo real en su base de datos. Tendría que hacer algunos cambios en sus reglas del negocio para que esto fuera aplicable, pero para ilustrar la normalización, así está bien.

Una de las mayores desventajas de la normalización es el tiempo que lleva hacerlo. La mayoría de la gente está demasiado ocupada, y emplear tiempo para asegurarse de que sus datos están normalizados cuando todo funciona más o menos bien, parece ser un desperdicio de tiempo. Pero no es así. Usted tendrá que emplear más tiempo arreglando una base de datos no normalizada que el que emplearía en una normalizada.

Al haber alcanzado la Segunda Forma Normal, usted puede disfrutar de algunas de las ventajas de las bases de datos relacionales. Por ejemplo, puede añadir nuevas columnas a la tabla Clientes sin afectar a las tablas Productos y Pedidos. Lo mismo aplica para las otras tablas. Alcanzar este nivel de normalización permite que los datos se acomoden de una manera natural dentro de los límites esperados.

Una vez que ha alcanzado el nivel de la Segunda Forma Normal, se han controlado la mayoría de los problemas de lógica. Puede insertar un registro sin un exceso de datos en la mayoría de las tablas. Observando un poco más de cerca la tabla Clientes, vemos la columna Nombre_Cia_Envios. Ésta no es dependiente del cliente. El siguiente nivel de normalización explicará cómo solucionar esto.

Tercera Forma Normal

La regla de la Tercera Forma Normal señala que hay que eliminar y separar cualquier dato que no sea clave. El valor de esta columna debe depender de la clave. Todos los valores deben identificarse únicamente por la clave. En la base de datos de muestra, la tabla Clientes contiene la columna Nombre_Cia_Envios, la cual no se identifica únicamente por la clave. Podría separar estos datos de la tabla y ponerlos en una tabla aparte.

Eliminación de los datos que no son claves para la Tercera Forma Normal

Clientes Productos PedidoMaestro PedidoDetallado Cias_Envios

ID_cliente ID_Producto ID_Pedido ID_PedidoDetallado ID_Cia_EnviosID_Producto Nombre_Producto Fecha_Pedido ID_Pedido Nombre_Cia_Envios.Numero_Pedido Costos_Productos Cantidad_Pedidos Fecha_Pedido ID_Cia_Envios Foto_Producto Cantidad_Pedido

NombreApellidosDireccion

Ahora todas sus tablas están en la Tercera Forma Normal. Esto le da más flexibilidad y previene errores de lógica cuando inserta o borra registros. Cada columna en la tabla está identificada de manera única por la clave, y no hay datos repetidos. Esto provee un esquema limpio y elegante, que es fácil de trabajar y expandir.

Qué tan lejos debe llevar la normalización

La siguiente decisión es ¿qué tan lejos debe llevar la normalización? La normalización es una ciencia subjetiva. Determinar las necesidades de simplificación depende de usted. Si su base de datos va a proveer información aun solo usuario para un propósito simple y existen pocas posibilidades de expansión, normalizar sus datos hasta la 3FN sea quizá algo extremoso. Las reglas de normalización existen como guías para crear tablas que sean fáciles de manejar, así como flexibles y eficientes.

A veces puede ocurrir que normalizar sus datos hasta el nivel más alto no tenga sentido. Por ejemplo, suponga que añade una columna extra para la dirección en su base de datos. Es muy normal tener dos líneas para la dirección. El esquema de la tabla podría verse como se muestra a continuación:

ID_ClienteNombreApellidosDireccion1Direccion2

De acuerdo con las reglas, si aplica la Primera Forma Normal, la columna de dirección debería sacarse de esta tabla y reemplazarse con la clave de una nueva tabla. El resultado de este esquema se muestra a continuación:

ID_Ciente ID_DireccionNombre ID_ClienteApellidos Direccion

La base de datos ahora cumple con la Primera Forma Normal. Los clientes pueden tener más de una dirección. El problema aquí es que usted ha complicado demasiado una idea simple, por tratar de seguir las reglas de normalización. En el ejemplo mostrado, la segunda dirección es totalmente opcional. Está ahí sólo para colectar información que pudiera utilizarse como información de contacto. No hay necesidad de partir la tabla en dos y forzar las reglas de la normalización. En esta instancia, el exceso de normalización frustra el propósito para el que se utilizan los datos. Añade, de manera innecesaria, un nivel más de complejidad. Una buena

forma de determinar si está llevando demasiado lejos su normalización, es ver el número de tablas que tiene. Un número grande de tablas pudiera indicar que está normalizando demasiado. Observe su esquema.

¿Está dividiendo tablas sólo para seguir las reglas o estas divisiones son en verdad prácticas? Éstas son el tipo de cosas que usted, el diseñador de la base de datos, necesita decidir. La experiencia y el sentido común lo pueden auxiliar para tomar la decisión correcta. La normalización no es una ciencia exacta. Es subjetiva.

Existen seis niveles más de normalización que no se han discutido aquí. Ellos son Forma Normal Boyce-Codd, Cuarta Forma Normal (4NF), Quinta Forma Normal (5NF) o

Forma Normal de Proyección-Unión, Forma Normal de Proyección-Unión Fuerte, Forma Normal de Proyección-Unión Extra Fuerte y Forma Normal de Clave de Dominio. Estas formas de normalización pueden llevar las cosas más allá de lo que necesita. Éstas existen para hacer una base de datos realmente relacional. Tienen que ver principalmente con dependencias múltiples y claves relacionales.

En resumen

La normalización es una técnica que se utiliza para crear relaciones lógicas apropiadas entre tablas de una base de datos.

Ayuda a prevenir errores lógicos en la manipulación de datos. La normalización facilita también agregar nuevas columnas sin romper el esquema actual ni las relaciones.

Existen varios niveles de normalización: Primera Forma Normal, Segunda Forma Normal, Tercera Forma Normal, Forma Normal Boyce-Codd, Cuarta Forma Normal, Quinta Forma Normal o Forma Normal de Proyección-Unión, Forma Normal de Proyección-Unión Fuerte, Forma Normal de Proyección-Unión Extra Fuerte y Forma

Normal de Clave de Dominio. Cada nuevo nivel o forma lo acerca más a hacer su base de datos verdaderamente relacional.

Se discutieron las primeras tres formas. Éstas proveen suficiente nivel de normalización para cumplir con las necesidades de la mayoría de las bases de datos.

Normalizar demasiado puede conducir a tener una base de datos ineficiente y hacer a su esquema demasiado complejo para trabajar. Un balance apropiado de sentido común y

práctico puede ayudarle a decidir cuándo normalizar.

BOYCE/CODD NORMAL FORM: Es una extensión de la definición original de la 3FN, la cual tiene problemas cuando

1. existen varias claves candidatas, donde 2. dichas claves son compuestas, y

3. tienen al menos un atributo en común( overlapped)

Por cada materia, cada estudiante de esa materia puede tomar clases de solamente un maestro

Cada maestro enseña una sola materia

Cada materia es enseñada por varios maestros

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: Trabajo (Código, Nombre, Posición, Salario), donde Código es la Clave Primaria

Relación = tabla o archivo Tupla = registro, fila o renglón

Atributo = campo o columna

Clave = llave o código de identificación

Clave Candidata = superclave mínima

Clave Primaria = clave candidata elegida

Clave Ajena = clave externa o clave foránea

Clave Alternativa = clave secundaria

Dependencia Multivaluada = dependencia multivalor

RDBMS = Del inglés Relational Data Base Manager System que significa, Sistema Gestor de Bases de Datos Relacionales.

1FN = Significa, Primera Forma Normal o 1NF del ingles First Normal Form.

Los términos Relación, Tupla y Atributo derivan de las matemáticas relacionales, que constituyen la fuente teórica del modelo de base de datos relacional.

Todo atributo en una tabla tiene un dominio, el cual representa el conjunto de valores que el mismo puede tomar. Una instancia de una tabla puede verse entonces como un subconjunto del producto cartesiano entre los dominios de los atributos. Sin embargo, suele haber algunas diferencias con la analogía matemática, dado que algunos RDBMS permiten filas duplicadas, entre otras cosas. Finalmente, una tupla puede razonarse matemáticamente como un elemento del producto cartesiano entre los dominios.

Dependencia [editar]

Dependencia funcional [editar]

B es funcionalmente dependiente de A.

Una dependencia funcional es una conexión entre uno o más atributos. Por ejemplo si conocemos el valor de FechaDeNacimiento podemos conocer el valor de Edad.

Las dependencias funcionales del sistema se escriben utilizando una flecha, de la siguiente manera:

FechaDeNacimiento Edad

Aquí a FechaDeNacimiento se le conoce como un determinante. Se puede leer de dos formas FechaDeNacimiento determina a Edad o Edad es funcionalmente dependiente de FechaDeNacimiento. De la normalización (lógica) a la implementación (física o real) puede ser sugerible tener éstas dependencias funcionales para lograr mayor eficiencia en las tablas.

Propiedades de la Dependencia funcional [editar]

Existen 3 axiomas de Armstong:

Dependencia funcional Reflexiva [editar]

Si y esta incluido en x entonces

Si la dirección o el nombre de una persona estan incluidos en el dni, entonces con el dni podemos determinar la dirección o su nombre.

Dependencia funcional Aumentativa [editar]

entonces

dni nombre

dni,dirección nombre,dirección

Si con el dni se determina el nombre de una persona, entonces con el dni más la dirección también se determina el nombre o su dirección.

Dependencia funcional transitiva [editar]

Dependencia funcional transitiva.

FechaDeNacimiento Edad

Edad Conducir

FechaDeNacimiento Edad Conducir

Entonces tenemos que FechaDeNacimiento determina a Edad y la Edad determina a Conducir, indirectamente podemos saber a través de FechaDeNacimiento a Conducir (En muchos paises , para una persona poder conducir un automovil la persona necesita ser mayor de X edad, por eso se utiliza este ejemplo).

Propiedades deducidas [editar]

Union [editar]

y entonces

Pseudo-transitiva [editar]

y entonces

Descomposición [editar]

y z esta incluido en y entonces

Claves [editar]

Una clave primaria es aquella columna (pueden ser también dos columnas o más) que identifica únicamente a esa fila. La clave primaria es un identificador que va a ser único para cada fila. Se acostumbra poner la clave primaria como la primera columna de la tabla pero esto no tiene que ser necesario, si no es más una conveniencia. Muchas veces la clave primaria es autonumérica.

En una tabla puede que tengamos más de una clave, en tal caso se puede escoger una para ser la clave primaria, las demas claves son las claves candidatas.ademas es la posible clave primaria.

Una clave foránea es aquella columna que existiendo como dependiente en una tabla, es a su vez clave primaria en otra tabla.

Una clave alternativa es aquella clave candidata que no ha sido seleccionada como clave primaria, pero que también puede identificar de forma unica a una fila dentro de una tabla.

Una clave compuesta es una clave que está compuesta por más de una columna.

Formas Normales [editar]

Las formas normales son aplicadas a las tablas de una base de datos. Decir que una base de datos está en la forma normal N es decir que todas sus tablas están en la forma normal N.

En general, las primeras tres formas normales son suficientes para cubrir las necesidades de la mayoría de las bases de datos. El creador de estas 3 primeras formas normales (o reglas) fue Edgar F. Codd.1

Primera Forma Normal (1FN) [editar]

Artículo principal: Primera forma normal

Una tabla está en Primera Forma Normal sólo si

Todos los atributos son atómicos. Un atributo es atómico si los elementos del dominio son indivisibles, mínimos.

La tabla contiene una clave primaria

La tabla no contiene atributos nulos

Una columna no puede tener múltiples valores. Los datos son atómicos. (Si a cada valor de X le pertenece un valor de Y, entonces a cada valor de Y le pertenece un valor de X)....

Segunda Forma Normal (2FN) [editar]

Artículo principal: Segunda forma normal

Dependencia Funcional. Una relación está en 2FN si está en 1FN y si los atributos que no forman parte de ninguna clave dependen de forma completa de la clave principal. Es decir que no existen dependencias parciales.

En otras palabras podríamos decir que la segunda forma normal está basada en el concepto de dependencia completamente funcional. Una dependencia funcional X -> Y es completamente funcional si al eliminar los atributos A de X significa que la dependencia no es mantenida, esto es que A Є X, (X – {A}) -x-> Y. Una dependencia funcional X-> Y es una dependencia parcial si hay algunos atributos A Є X que pueden ser removidos de X y la dependencia todavía se mantiene, esto es A Є X, (X – {A}) -> Y . Por ejemplo {SSN,PNUMBER} -> HOURS es completamente dependencia dado que ni SSN -> HOURS ni PNUMBER -> HOURS mantienen la dependencia. Sin

embargo {SSN,PNUMBER} -> ENAME es parcialmente dependiente dado que SSN->ENAME mantiene la dependencia

Tercera Forma Normal (3FN) [editar]

Artículo principal: Tercera forma normal

La tabla se encuentra en 3FN si es 2FN y cada atributo que no forma parte de ninguna clave, depende directamente y no transitivamente, de la clave primaria.

Un ejemplo de este concepto sería que, una dependencia funcional X->Y en un esquema de relación R es una dependencia transitiva si hay un conjunto de atributos Z que no es un subconjunto de alguna clave de R, donde se mantiene X->Z y Z->Y.. Por ejemplo, la dependencia SSN->DMGRSSN es una dependencia transitiva en EMP_DEPT de la siguiente figura. Decimos que la dependencia de DMGRSSN el atributo clave SSN es transitiva via DNUMBER porque las dependencias SSN->DNUMBER y DNUMBER->DMGRSSN son mantenidas, y DNUMBER no es un subconjunto de la clave de EMP_DEPT. Intuitivamente, podemos ver que la dependencia de DMGRSSN sobre DNUMBER es indeseable en EMP_DEPT dado que DNUMBER no es una clave de EMP_DEPT.

Forma Normal de Boyce-Codd (FNBC) [editar]

Artículo principal: Forma normal de Boyce-Codd

La tabla se encuentra en BCNF si cada determinante, atributo que determina completamente a otro, es clave candidata.

Cuarta Forma Normal (4FN) [editar]

Artículo principal: Cuarta forma normal

Una tabla se encuentra en 4FN si, y sólo si, para cada una de sus dependencias múltiples no funcionales X->->Y, siendo X una super-clave que, X es o una clave candidata o un conjunto de claves primarias.

Quinta Forma Normal (5FN) [editar]

Artículo principal: Quinta forma normal

Una tabla se encuentra en 5FN si:

La tabla esta en 4FN No existen relaciones de dependencias no triviales que no siguen los criterios de las

claves. Una tabla que se encuentra en la 4FN se dice que esta en la 5FN si, y sólo si, cada relación de dependencia se encuentra definida por las claves candidatas.

Reglas de Codd [editar]

Codd se percató de que existían bases de datos en el mercado las cuales decían ser relacionales, pero lo único que hacían era guardar la información en las tablas, sin estar estas tablas literalmente normalizadas; entonces éste publicó 12 reglas que un verdadero sistema relacional debería tener, en la práctica algunas de ellas son difíciles de realizar. Un sistema podrá considerarse "más relacional" cuanto más siga estas reglas.

Regla No. 1 - La Regla de la información [editar]

Toda la información en un RDBMS está explícitamente representada de una sola manera por valores en una tabla.

Cualquier cosa que no exista en una tabla no existe del todo. Toda la información, incluyendo nombres de tablas, nombres de vistas, nombres de columnas, y los datos de las columnas deben estar almacenados en tablas dentro de las bases de datos. Las tablas que contienen tal información constituyen el Diccionario de Datos. Esto significa que todo tiene que estar almacenado en las tablas.

Toda la información en una base de datos relacional se representa explícitamente en el nivel lógico exactamente de una manera: con valores en tablas. Por tanto los metadatos (diccionario, catálogo) se representan exactamente igual que los datos de usuario.

Y puede usarse el mismo lenguaje (ej. SQL) para acceder a los datos y a los metadatos (regla 4)

Regla No. 2 - La regla del acceso garantizado [editar]

Cada ítem de datos debe ser lógicamente accesible al ejecutar una búsqueda que combine el nombre de la tabla, su clave primaria, y el nombre de la columna.

Esto significa que dado un nombre de tabla, dado el valor de la clave primaria, y dado el nombre de la columna requerida, deberá encontrarse uno y solamente un valor. Por esta razón la definición de claves primarias para todas las tablas es prácticamente obligatoria.

Regla No. 3 - Tratamiento sistemático de los valores nulos [editar]

La información inaplicable o faltante puede ser representada a través de valores nulos.

Un RDBMS (Sistema Gestor de Bases de Datos Relacionales) debe ser capaz de soportar el uso de valores nulos en el lugar de columnas cuyos valores sean desconocidos o inaplicables.

Regla No. 4 - La regla de la descripción de la base de datos [editar]

La descripción de la base de datos es almacenada de la misma manera que los datos ordinarios, esto es, en tablas y columnas, y debe ser accesible a los usuarios autorizados.

La información de tablas, vistas, permisos de acceso de usuarios autorizados, etc, debe ser almacenada exactamente de la misma manera: En tablas. Estas tablas deben ser accesibles igual que todas las tablas, a través de sentencias de SQL.

Regla No. 5 - La regla del sub-lenguaje Integral [editar]

Debe haber al menos un lenguaje que sea integral para soportar la definición de datos, manipulación de datos, definición de vistas, restricciones de integridad, y control de autorizaciones y transacciones.

Esto significa que debe haber por lo menos un lenguaje con una sintaxis bien definida que pueda ser usado para administrar completamente la base de datos.

Regla No. 6 - La regla de la actualización de vistas [editar]

Todas las vistas que son teóricamente actualizables, deben ser actualizables por el sistema mismo.

La mayoría de las RDBMS permiten actualizar vistas simples, pero deshabilitan los intentos de actualizar vistas complejas.

Regla No. 7 - La regla de insertar y actualizar [editar]

La capacidad de manejar una base de datos con operandos simples aplica no sólo para la recuperación o consulta de datos, sino también para la inserción, actualización y borrado de datos'.

Esto significa que las cláusulas SELECT, UPDATE, DELETE e INSERT deben estar disponibles y operables sobre los registros, independientemente del tipo de relaciones y restricciones que haya entre las tablas.

Regla No. 8 - La regla de independencia física [editar]

El acceso de usuarios a la base de datos a través de terminales o programas de aplicación, debe permanecer consistente lógicamente cuando quiera que haya cambios en los datos almacenados, o sean cambiados los métodos de acceso a los datos.

El comportamiento de los programas de aplicación y de la actividad de usuarios vía terminales debería ser predecible basados en la definición lógica de la base de datos, y éste comportamiento debería permanecer inalterado, independientemente de los cambios en la definición física de ésta.

Regla No. 9 - La regla de independencia lógica [editar]

Los programas de aplicación y las actividades de acceso por terminal deben permanecer lógicamente inalteradas cuando quiera que se hagan cambios (según los permisos asignados) en las tablas de la base de datos.

La independencia lógica de los datos especifica que los programas de aplicación y las actividades de terminal deben ser independientes de la estructura lógica, por lo tanto los cambios en la estructura lógica no deben alterar o modificar estos programas de aplicación.

Regla No. 10 - La regla de la independencia de la integridad [editar]

Todas las restricciones de integridad deben ser definibles en los datos, y almacenables en el catalogo, no en el programa de aplicación.

Las reglas de integridad [editar]

1. Ningún componente de una clave primaria puede tener valores en blanco o nulos. (esta es la norma básica de integridad).

2. Para cada valor de clave foránea deberá existir un valor de clave primaria concordante. La combinación de estas reglas aseguran que haya Integridad referencial.

Regla No. 11 - La regla de la distribución [editar]

El sistema debe poseer un lenguaje de datos que pueda soportar que la base de datos esté distribuida físicamente en distintos lugares sin que esto afecte o altere a los programas de aplicación.

El soporte para bases de datos distribuidas significa que una colección arbitraria de relaciones, bases de datos corriendo en una mezcla de distintas máquinas y distintos sistemas operativos y que esté conectada por una variedad de redes, pueda funcionar como si estuviera disponible como en una única base de datos en una sola máquina.

Regla No. 12 - Regla de la no-subversión [editar]

Si sistema tiene lenguajes de bajo nivel, estos lenguajes de ninguna manera pueden ser usados para violar la integridad de las reglas y restricciones expresadas en un lenguaje de alto nivel (como SQL).

Algunos productos solamente construyen una interfaz relacional para sus bases de datos No relacionales, lo que hace posible la subversión (violación) de las restricciones de integridad. Esto no debe ser permitido.

Referencias [editar]

1. ↑ A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks Communications of the ACM, Vol. 13, No. 6, June 1970, pp. 377-387 [1]

E.F.Codd (junio 1970), "A Relational Model of Data for Large Shared Databanks", Communications of the ACM.

C.J.Date (1994), "An Introduction to Database Systems", Addison-Wesley.

Véase también [editar]

1NF - 2NF - 3NF - BCNF - 4NF - 5NF - DKNF - 6NF - Denormalización Edgar Frank Codd

Base de datos

Enlaces externos [editar]

Bases de Datos: Formas Normales. Optimizar Tablas. Normalización de bases de datos.

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