lunes, 5 de septiembre de 2011
Cuarta Forma Normal
La forma Normal de Boyce/Codd (FNBC) consiste en que todas las determinantes sean claves candidatas.
La dependencia multivalor de da cuando un atributo de una entidad puede tomar varios valores independientes a los otros atributos.
La cuarta Forma Normal (4FN), entonces, se da cuando los datos están en FNBC y además, no tienen dependencia multivalor.
Las fallas de la 4FN radican en la redundancia de datos relacionales que guardan hechos multi-valores aislando semánticamente relaciones múltiples relacionadas.
Las fallas de la 4FN radican en la redundancia de datos relacionales que guardan hechos multi-valores aislando semánticamente relaciones múltiples relacionadas.
Tercera Forma Normal
Primero, los datos ya deben estar en 2FN.
La tercera Forma Normal (3FN) se encarga de que ninguno de los atributos no-clave en la relación esté en DF con algún otro atributo no-clave.
Las fallas de la 3FN se dan por la posible existencia de un mismo atributo con muchos valores.
Segunda Forma Normal
Primero, los datos ya deben estar en 1FN.
La segunda Forma Normal (2FN) se encarga de que cada atributo no clave de la relación esté en DFC con la clave primaria. Para ello se deben hacer tablas separadas.
Las fallas de la 2FN se dan por la dependencia transitiva de atributos no-clave con la clave primaria.
La segunda Forma Normal (2FN) se encarga de que cada atributo no clave de la relación esté en DFC con la clave primaria. Para ello se deben hacer tablas separadas.
Las fallas de la 2FN se dan por la dependencia transitiva de atributos no-clave con la clave primaria.
Diferencia entre Datos Normalizados en 1FN y Datos no Normalizados
UNIVERSO DE DATOS NO NORMALIZADOS
La primera Forma Normalizada (1FN) consiste en evitar grupos repetitivos. Para esto se deben separar los datos en distintas tablas, de manera que a cada una se le pueda asignar una clave única (que no se repita). Además, se debe cumplir la atomicidad (que los datos no se puedan dividir).
Los datos no normalizados son los que no cumplen con ciertas reglas establecidas para un correcto manejo de la Base de Datos, ya que pueden existir distintas anomalías, como las de inserción, actualización y borrado.
♦ Anomalía de Inserción: Si se quisiera agregar un nuevo departamento que aún no tiene trabajadores, los campos C_Trabajador, N_Trabajador y Q_Anios estarían vacíos.
♦ Anomalía de Actualización: Si se quisiera cambiar el código de un departamento por otro, había que cambiarlo por cada uno de los trabajadores que pertenecen a este, lo cual ocasiona un desperdicio de tiempo y recursos.
♦ Anomalía de Borrado: Si se despide a todos los trabajadores de un departamento, se borrarían todos los registros y no quedaría ninguna prueba de la existencia de ese departamento.
DATOS NORMALIZADOS EN 1FN
Antes que nada, los datos deben ser atómicos (que no se puedan dividir).
Un ejemplo de datos no atómicos:
se puede separar en
donde C_Departamento y C_Trabajador son las claves de sus respectivas tablas.
Entonces si se juntan en una misma tabla, quedaría así:
donde la clave sería la combinación de C_Departamento y C_Trabajador.
EJEMPLOS:
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