Base de DatosProfesor:MSC Luis Serna Jherry
NormalizaciónProceso de Normalización.Forma No mal Bo ce/CoddFo ma Normal Boyce/Codd.Dependencia Multivalor y Cuarta Forma...
Resumen de 1FN 2FN y 3FN              1FN,Primera Forma Normal (1FN) Todos los atributos de cada tupla contienen un solo v...
Forma Normal Boyce/CoddClave Candidata: Es un atributo o conjunto de atributos que pueden representar de forma única a cad...
Forma Normal Boyce/Codd             N Estudiante   N Curso   N Asesor             Gómez             Gó             Mate   ...
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Dependencia Multivalor       Curso        Profesor            Texto   Química           Moreno        Química Orgánica    ...
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Tratamiento de las DMVLa redundancia de datos causada por la DMV, sepuede eliminar siguiendo uno de los siguientesmétodos:...
Tratamiento de las DMVReemplazar un atributo DMV con atributosfuncionalmente dependientes DF.  Curso         (Texto1, Text...
Tratamiento de las T t i t d l DMVCrear una nueva relación para cada atributo DMV. Curso          Profesor   Curso        ...
Tratamiento de las T t i t d l DMV Reemplazar un atributo DMV con atributos R      l        t ib t             t ib t func...
Cuarta Forma NC t F        Normal                  l Una relación está en cuarta formanormal (4FN) si es BCFN y no contien...
Cuarta Forma Normal - Ejemplo    ACTIVIDADES   C_Alumno   C Alumno       N_Deporte                  N Deporte   N_Arte    ...
4 FN - EjemploSi el número de valores repetidos en DMV es grande•Se crea una nueva relación para el atributo DMV y suclave...
4 FN - EjemploSi el número de valores repetidos en DMV es pequeñoy específico   • c/u de los valores del atributo DMV se r...
4 FN - Ejemplo   ActividadesC_Alumno     N_Arte_1        N_Arte_2        N_Arte_3Z502010          Teatro       CantoZ51039...
Cuarta Forma Normal - Ejemplo  NACIMIENTOS  • En un nacimiento nace un niño (los mellizos se    consideran dos nacimientos...
Cuarta Forma Normal - Ejemplo   NACIMIENTOS • Normalizando:               R1 = (b b madre)                    (bebe, d )  ...
Cuarta Forma Normal - Ejemplo  NACIMIENTOSR1 = (bebe, madre) R2 = (bebe, enfermera, médico)BEBE   MADRE       BEBE    ENFE...
Cuarta Forma Normal - Ejemplo  NACIMIENTOS Procedimientos alternativos: #Crear una nueva relación para cada atributo DMV. ...
Cuarta Forma Normal - Ejemplo      NACIMIENTOS #Reemplazar un atributo DMV con atributos funcionalmente dependientes DF.  ...
Normalización - Ob  N    li ió      Observaciones                          i   Universidad (N-universidad, Director,      ...
Normalización - Ob    N    li ió      Observaciones                            i  Universidad (N-universidad, Director, As...
Normalización - Ob    N    li ió      Observaciones                            i  Alternativa 2:     Universidad’’ = (N-un...
Normalización                 Datos almacenados redundantemente enSin Normalizar   archivo no plano                       ...
Reglas de Inferencia para       Dependencias Funcionales  Regla reflexiva            RI1: Si X ⊇Y, entonces X        Y  Re...
Resumen del Análisis de lasDependencias FuncionalesD    d   i F      i   lDados dos atributos A y B, puede ocurrir que:  A...
Resumen del Análisis de lasDependencias FuncionalesD    d   i F      i   l                Uno a uno     Muchos a uno   Muc...
Proceso Total de Normalización(Diagrama(Diag ama de Dependencias)Elaborar el diagrama que muestre las dependenciasfunciona...
Proceso Total de Normalización  (Diagrama  (Diag ama de Dependencias)  PASO 1 Construir diagrama de dependencias según    ...
Proceso Total de Normalización  (Diagrama  (Diag ama de Dependencias)       PASO 2. Separar las relaciones DMV:       A   ...
Proceso Total de Normalización(Diagrama(Diag ama de Dependencias) PASO 3 Separar no claves que no son totalmente      3.  ...
Proceso Total de Normalización(Diagrama(Diag ama de Dependencias)  PASO 4. Eliminar dependencia transitiva en R5:   A     ...
Proceso con Diagrama de DependenciasCLIENTE          C Cliente                              PK:          N Cliente        ...
Proceso con Diagrama de DependenciasPaso 2: Tratamiento de las DMVC Cliente  Cli t           N dirección_envío            ...
Proceso con Diagrama de DependenciasPaso 3: tratamiento de las DFC(C Cliente, N Tipo_Credito)         $ Tipo_CreditoDeuda ...
Proceso con Diagrama de DependenciasPaso 4: tratamiento de las DTC Tipo_cliente  Ti    li t            N TipoCliente      ...
Proceso con Diagrama de DependenciasConjunto resultante de relaciones:Cliente: ( Cliente, N Cliente, N Tipo_documento, # D...
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Normalizacion boyce codd_4_fn

  1. 1. Base de DatosProfesor:MSC Luis Serna Jherry
  2. 2. NormalizaciónProceso de Normalización.Forma No mal Bo ce/CoddFo ma Normal Boyce/Codd.Dependencia Multivalor y Cuarta FormaNormalProceso Total
  3. 3. Resumen de 1FN 2FN y 3FN 1FN,Primera Forma Normal (1FN) Todos los atributos de cada tupla contienen un solo valor p tomado de sus dominios respectivos (valores atómicos).Segunda Forma Normal (2FN) Es 1FN y cada atributo no clave de la relación es total y funcionalmente dependiente (DFC) de su clave primaria.Tercera Forma NT F Normal (3FN) l Es 2FN y ningún atributo no-clave en la relación esta en DF con algún otro atributo no-clave. no clave.
  4. 4. Forma Normal Boyce/CoddClave Candidata: Es un atributo o conjunto de atributos que pueden representar de forma única a cada registro de una entidad o relación. Cuando en una relación hay más de una clave candidata, una se designa como clave primaria.
  5. 5. Forma Normal Boyce/Codd N Estudiante N Curso N Asesor Gómez Gó Mate M t I Arias Ai Gómez Física Flores ASESORIA Pérez Mate I Arias Pérez Álgebra Sánchez Ramos Física Flores Ramos Mate I GarcíaRestricciones: Para d P cada curso (C) cada estudiante(E), tiene un solo (C), d t di t (E) ti l asesor (A) Cada curso tiene varios asesores (A), pero cada (A) profesor asesora en un solo curso
  6. 6. Forma N F Normal B l Boyce/Codd /C ddPara cada curso, cada estudiante tiene un soloasesor (E, C) ACadaC d profesor asesora en un solo curso (pero cada f l ( dcurso tiene varios asesores) (E, A) C
  7. 7. Forma N F Normal B l Boyce/Codd /C ddExisten dos clave candidatas que se traslapan oestán sobrepuestas ( , ) y ( , ) p (E,C) (E,A).Tenemos además la dependencia funcional: A C
  8. 8. Forma NF Normal B l Boyce/Codd /C ddAnomalías de eliminación(Identifique alguna)El problema existe porque hay un atributo que esdeterminante pero no clave candidata: N Asesord t i t l did t AEs conveniente crear dos relaciones nuevas: ESTUDIANTE_ASESOR (E, A) y ASESOR_CURSO (A,C) ASESOR CURSO (A C)
  9. 9. Forma Normal Boyce/Codd ASESORIA NEstudiante NCurso NAsesor Gómez Mate I Arias Gómez Física Flores Pérez Mate I Arias Pérez Álgebra g Sánchez Ramos Física FloresASESOR- Ramos Mate I GarcíaESTUDIANTE NEstudiante N Asesor ASESOR_CURSO Gómez Arias N Asesor Curso Gómez Gó Flores Fl Pérez Arias Arias Mate I Pérez Sánchez Flores Física Ramos Flores Sánchez Álgebra Á Ramos García García Mate I
  10. 10. Forma Normal Boyce/Codd l / ddUna relación está en forma normal BoyceCodd (BCFN) si y solo si todo determinante es una clave candidata.
  11. 11. Forma N F Normal B l Boyce/Codd /C dd PROYECTO_TAREA_EMPLEADO PROYECTO TAREA EMPLEADO Proyecto Tarea Empleado P01 análisis Juana Paz P01 calidad Mario Gómez P15 diseño Ana Llanos P20 análisis áli i Juana Paz J P P30 análisis Ramón DíazREGLAS:• Para cada proyecto, una tarea es encomendada a un solo empleado, aún cuando el empleado esté en varios proyectos,• Un proyecto está asociado a distintas tareas,• Un empleado se especializa en un tipo de tarea,• Una misma tarea puede ser desarrollada por distintos empleados en distintos proyectos.
  12. 12. Forma N F Normal B l Boyce/Codd /C ddEsta relación tiene dos claves candidatassobrepuestas: (Proyecto, Tarea) y (Proyecto, Empleado),Existe un determinante de Tarea que esEmpleado, pero Empleado no es clave candidata. Empleado Tarea
  13. 13. Forma N F Normal B l Boyce/Codd /C ddAnomalías de inserción. ¿Cuáles?Anomalías de eliminación ¿Cuáles? eliminación.El problema existe porque hay un atributo que esdeterminante pero no clave candidata: EmpleadoCreamos dos relaciones nuevas: PROYECTO_EMPLEADO PROYECTO EMPLEADO y EMPLEADO_TAREA
  14. 14. Forma Normal Boyce/Codd PROYECTO_TAREA_EMPLEADO Proyecto y Tarea Empleado p P01 análisis Juana Paz P01 calidad Mario Gómez P15 diseño Ana Llanos P20 análisis Juana Paz P30 análisis Ramón DíazPROYECTO_EMPLEADO EMPLEADO_TAREA Proyecto Empleado Empleado Tarea P01 Juana Paz Juana Paz análisis P01 Mario Gómez Mario Gómez calidad P15 Ana Llanos Ana Llanos Diseño P20 Juana Paz Ramón Díaz análisis P30 Ramón Díaz
  15. 15. Forma N F Normal B l Boyce/Codd /C dd EXAMEN Materia Estudiante Posición Lengua Pérez 5 Matemática Pérez 1 Lengua Gómez 1 Matemática Gómez 3 Historia Pérez 2 Historia Gómez 1REGLAS:•No hay empates; es decir, dos estudiantes no puedenocupar la misma posición en la misma materia.
  16. 16. Forma N F Normal B l Boyce/Codd /C dd Esta relación tiene dos claves candidatas sobrepuestas, de acuerdo con las reglas dadas: (Estudiante, Materia) y (Materia, Posición),Sin embargo, esta relación si está en BCFNporque estas claves candidatas son los únicosdeterminantes.
  17. 17. Dependencia Multivalor y Cuarta pForma Normal Dependencia Multivalor Dada una relación R se dice que un atributo R.y es R, Ry dependiente multivalor (DMV) de un atributo R.x, si un rango específico de valores de y está determinado por un valor específico de x, con i d l ífi d independencia del resto de d i d l d atributos de R Se lee: “R y es multivalor de Rx o “Rx multidetermina a R.y Rx” Rx R.y”. Rx R.y Ry
  18. 18. Dependencia Multivalor Curso Profesor Texto Química Moreno Química Orgánica Mora Físico Química Matemáticas Merino Análisis Vectorial Álgebra TrigonometríaCada Curso tiene un conjunto definido de Profesores y un j fconjunto de Textos.Los profesores son independientes de los textos.Un profesor puede dictar varios cursos, y un texto podríaemplearse para más de una materia
  19. 19. Dependencia Multivalor CURSO_PROFESOR_TEXTO Curso Profesor Texto Química Moreno Físico Química Química Moreno Química Orgánica Química Mora Físico Química Química Mora Química Orgánica Matemáticas Merino Análisis Vectorial Matemáticas Merino Álgebra Matemáticas Merino Trigonometría Esta relación especifica que: el curso impartido puede ser dictado por varios profesores utilizando varios textos”. Existen dos DMV: Curso Profesor y Curso Texto
  20. 20. Tratamiento de las DMVLa redundancia de datos causada por la DMV, sepuede eliminar siguiendo uno de los siguientesmétodos: Crear una nueva relación para cada atributo DMV. Curso Profesor Curso Texto R1 = (Curso, Profesor) R2 = (Curso, Texto)
  21. 21. Tratamiento de las DMVReemplazar un atributo DMV con atributosfuncionalmente dependientes DF. Curso (Texto1, Texto2 (Texto1 Texto2, Texto3) R3 = (Curso, texto1, texto2, texto3) (C , , , )
  22. 22. Tratamiento de las T t i t d l DMVCrear una nueva relación para cada atributo DMV. Curso Profesor Curso Texto Curso Profesor Curso Texto Química Moreno Química Físico Química Química Mora Química Química Orgánica Matemáticas Merino Matemática Análisis Vectorial Matemática Algebra Matemática Trigonometría
  23. 23. Tratamiento de las T t i t d l DMV Reemplazar un atributo DMV con atributos R l t ib t t ib t funcionalmente dependientes DF. Curso (Texto1, Texto2 (Texto1 Texto2, Texto3)Curso Texto 1 Texto 2 Texto 3Química Físico Química Química OrgánicaQuímica Química Orgánica Físico QuímicaMatemáticas Análisis Vectorial Algebra Trigonometría
  24. 24. Cuarta Forma NC t F Normal l Una relación está en cuarta formanormal (4FN) si es BCFN y no contiene dependencias multivalor multivalor.
  25. 25. Cuarta Forma Normal - Ejemplo ACTIVIDADES C_Alumno C Alumno N_Deporte N Deporte N_Arte N Arte Z502010 Basquet Teatro Z502010 Basquet Canto Z502010 Gimnasia Teatro Z502010 Gimnasia Canto Z510394 Atletismo Danza Z510394 Atletismo Teatro Z510394 Atletismo Mimo Z510394 Basquet Danza Z510394 q Basquet Teatro Z510394 Basquet Mimo
  26. 26. 4 FN - EjemploSi el número de valores repetidos en DMV es grande•Se crea una nueva relación para el atributo DMV y suclave principal C_Alumno N_Deporte N Depo te N_Arte Deporte (C_Alumno, N_Deporte) (C Alumno N Deporte)
  27. 27. 4 FN - EjemploSi el número de valores repetidos en DMV es pequeñoy específico • c/u de los valores del atributo DMV se representa como un atributo dentro del mismo registroArte(C_Alumno, N_Arte_1, N_Arte_2, N_Arte_3) Deporte (C_Alumno, N_Deporte) (C Al mno N Depo te)
  28. 28. 4 FN - Ejemplo ActividadesC_Alumno N_Arte_1 N_Arte_2 N_Arte_3Z502010 Teatro CantoZ510394 Danza Teatro MimoDeporte C_Alumno N_Deporte Z502010 Basquet Z502010 Gimnasia Gi i Z510394 Atletismo Z510394 Basquet
  29. 29. Cuarta Forma Normal - Ejemplo NACIMIENTOS • En un nacimiento nace un niño (los mellizos se consideran dos nacimientos). • En un nacimiento hay una sola madre, y pueden y , p atender el parto una o más enfermeras y uno o más médicos. R = (bebe, madre, enfermera, médico)
  30. 30. Cuarta Forma Normal - Ejemplo NACIMIENTOS • Normalizando: R1 = (b b madre) (bebe, d ) R2 = (bebe, enfermera, médico) • No hay DT, y está en FNBC pero en R2 tenemos las dependencias multivaloradas: p bebe médico bebe enfermera
  31. 31. Cuarta Forma Normal - Ejemplo NACIMIENTOSR1 = (bebe, madre) R2 = (bebe, enfermera, médico)BEBE MADRE BEBE ENFERMERA MÉDICOBebe1 Sra. López Bebe1 Silva Zapata Bebe1 Silva Fuentes Bebe1 Silva García Bebe1 Gómez Zapata Bebe1 Gómez Fuentes Bebe1 Gómez García
  32. 32. Cuarta Forma Normal - Ejemplo NACIMIENTOS Procedimientos alternativos: #Crear una nueva relación para cada atributo DMV. R3 = (bebe, médico) R4 = (bebe, enfermera) Bebe Médico Bebe ebe Enfermera e ea Bebe 1 Zapata Bebe 1 Silva Bebe 1 Fuentes Bebe 1 Gómez Bebe 1 García
  33. 33. Cuarta Forma Normal - Ejemplo NACIMIENTOS #Reemplazar un atributo DMV con atributos funcionalmente dependientes DF. R5 = (bebe médico1 médico2 médico3) (bebe, médico1, médico2, R6 = (bebe, enfermera1, enfermera2) R5 Bebe Médico1 Médico2 Médico3 Bebe 1 Zapata Fuentes García R6 Bebe Enfermera1 Enfermera2 Bebe 1 Silva Gómez
  34. 34. Normalización - Ob N li ió Observaciones i Universidad (N-universidad, Director, ) Asistente)Una universidad tiene un director y de uno a tresasistentes del director. Luego: PK(Universidad) = (N_universidad, Asistente)Director depende únicamente de N_universidad p(no está en DFC). Por lo tanto, Universidad no es2FN.
  35. 35. Normalización - Ob N li ió Observaciones i Universidad (N-universidad, Director, Asistente)Normalizando: Alternativa 1: Universidad Universidad’ = (N-universidad, Director) (N universidad, Asistente = (N-universidad, Asistente)Si se desea conocer los datos de una universidad debe accederse por lo menos a dos registros registros.
  36. 36. Normalización - Ob N li ió Observaciones i Alternativa 2: Universidad’’ = (N-universidad, Director, ( , , Asistente1, Asistente2, Asistente3)Consultas más complejas de elaborar que con la alternativa # 1.
  37. 37. Normalización Datos almacenados redundantemente enSin Normalizar archivo no plano p 1FN La relación tiene registros por separado para cada valor en cada campo del registro, o cada campo de un registro contiene un solo valor 2FN Cada atributo depende total y funcionalmente de su clave principal Ningún atributo no-clave depende 3FN transitivamente de su clave principal Todo determinante existente en la relación es BCFN clave candidata La relación no contiene dependencias 4FN multivaloradas
  38. 38. Reglas de Inferencia para Dependencias Funcionales Regla reflexiva RI1: Si X ⊇Y, entonces X Y Regla de aumento RI2: {X Y}| Y}|= XZ YZ Regla transitiva RI3: {X Y, Y Z}|= X Z Regla d d R l de descomposición o i ió RI4: RI4 {X YZ}|= YZ}| X Z proyectiva Regla de unión o aditiva RI5: {X Y, X Z}|= X YZ Regla pseudotransitiva RI6: {X Y, WY Z}|= WX ZRI1, RI2 y RI3 se conocen como los Axiomas de Armstrong
  39. 39. Resumen del Análisis de lasDependencias FuncionalesD d i F i lDados dos atributos A y B, puede ocurrir que: A ByB A Se determinan entre sí, en una relación de uno a uno. A B, B pero B no A Uno determina al otro, por lo que tienen una relación de muchos a uno A no B, y B no A No están relacionados funcionalmente, por lo que tienen una relación de atributos de muchos a muchos.
  40. 40. Resumen del Análisis de lasDependencias FuncionalesD d i F i l Uno a uno Muchos a uno Muchos a muchosDefinición dela l iól relación R(A,B) R(A B) S(C, S(C D) T(E, T(E F) A B C D F EDependencias p B A D C E FClave AoB C (E, F)Regla paraagregar otro g g AoB C C E ( (E, F) ) Gatributo
  41. 41. Proceso Total de Normalización(Diagrama(Diag ama de Dependencias)Elaborar el diagrama que muestre las dependenciasfuncionales y multivaloradas entre los atributos.Separar las relaciones DMV de un atributo y sudeterminante en otra nueva relación.Eliminar atributos no-clave para que todos los no-clave p qen las relaciones divididas sean total y funcionalmentedependientes de la clave principal.Separar las no claves transitivamente dependientes no-claves
  42. 42. Proceso Total de Normalización (Diagrama (Diag ama de Dependencias) PASO 1 Construir diagrama de dependencias según 1. la semántica de los datos:Sea la relación R1 (A, B, C, D, E, F, G, H, I), con ( , , , , , , , , ),las siguientes dependencias: A •H es DF de (A, B) B C •I y C son DFC de A D E •D es DMV de A F •E y F son DF de B G H •G es DF de F y DT de B I Como D es DMV de A, PK(R1) = (A, B, D)
  43. 43. Proceso Total de Normalización (Diagrama (Diag ama de Dependencias) PASO 2. Separar las relaciones DMV: A B C A E F D G H R3: (A, D) IR2: (A, B, C, E, F, G, H, I)
  44. 44. Proceso Total de Normalización(Diagrama(Diag ama de Dependencias) PASO 3 Separar no claves que no son totalmente 3. no-claves dependientes de la clave principal: A D B A E IR3: (A, D) F C G A R6: (A, I, C) B R5: (B, E, F, G) HR4: (A, B H) (A B,
  45. 45. Proceso Total de Normalización(Diagrama(Diag ama de Dependencias) PASO 4. Eliminar dependencia transitiva en R5: A B E D F A IR3: (A, D) R7: (B, E, F) C A R6: (A, I, C) B F H GR4: (A, B, H) R8: (F, G)
  46. 46. Proceso con Diagrama de DependenciasCLIENTE C Cliente PK: N Cliente (Conjunto mínimo de N Ti d Tipo_documentot atributos # documento determinantes + N Dirección_e v o ecc ó envío Atributos en DMV) = $ Linea_Credito (C Cliente, C Tipo_cliente Ndirección_envío, NTipo_Credito) NTipo Credito) N Tipo_cliente C Clasificación N Tipo Credito Tipo_Credito $ Tipo_credito
  47. 47. Proceso con Diagrama de DependenciasPaso 2: Tratamiento de las DMVC Cliente Cli t N dirección_envío di ió íDirección de Cliente: (C Cliente, N Dirección_envío)
  48. 48. Proceso con Diagrama de DependenciasPaso 3: tratamiento de las DFC(C Cliente, N Tipo_Credito) $ Tipo_CreditoDeuda de Cliente: (C Cliente, N Tipo_credito, $ Tipo_Credito)C Cli Cliente (N Cliente, N Tipo_documento, # Documento, $_Linea_credito, Cli Ti d D $ Li di CTipo_cliente, Ntipo_cliente, C_Clasificación)Cliente: (C Cliente, N Cliente, N Tipo_documento, # Documento, $_Linea_credito, C Tipo_cliente, Ntipo_cliente, C_Clasificación) C Clasificación)
  49. 49. Proceso con Diagrama de DependenciasPaso 4: tratamiento de las DTC Tipo_cliente Ti li t N TipoCliente Ti Cli tTipo de Cliente: (C Tipo_cliente, N TipoCliente)
  50. 50. Proceso con Diagrama de DependenciasConjunto resultante de relaciones:Cliente: ( Cliente, N Cliente, N Tipo_documento, # Documento, l (C li li i d $_Linea_credito, C Tipo_cliente, C_Clasificación)Dirección d Cli t (C Cli t N DiDi ió de Cliente: Cliente, Dirección_envío) ió í )Deuda de Cliente: (C Cliente, N Tipo_credito, $ Tipo_Credito)Tipo de Cliente: (C Tipo_cliente, N TipoCliente)
  51. 51. Objetivos Generales de laNormalizaciónEliminar ciertos tipos de redundancia.Evitar ciertas anomalías en la actualización de datos. datosProducir un diseño que sea una “buena”representación del mundo real: que sea fácil de ió d l d l fá il dentender intuitivamente y constituya una buena basepara un crecimiento futuro. futuroSimplificar la imposición de ciertas reglas deintegridad.i t id d

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