A apresentação está carregando. Por favor, espere

A apresentação está carregando. Por favor, espere

MODELAGEM EM BANCO DE DADOS NORMALIZAÇÃO Prof. Marcos Alexandruk UNINOVE.

Apresentações semelhantes


Apresentação em tema: "MODELAGEM EM BANCO DE DADOS NORMALIZAÇÃO Prof. Marcos Alexandruk UNINOVE."— Transcrição da apresentação:

1 MODELAGEM EM BANCO DE DADOS NORMALIZAÇÃO Prof. Marcos Alexandruk UNINOVE

2 MODELAGEM EM BANCO DE DADOS - NORMALIZAÇÃO © PROF. MARCOS ALEXANDRUK NORMALIZAÇÃO Conceito introduzido em 1970 por E. F. Codd (1FN) Processo matemático formal fundamentado na teoria dos conjuntos Aplica uma série de regras sobre as tabelas de um banco de dados para verificar se estas foram corretamente projetadas

3 MODELAGEM EM BANCO DE DADOS - NORMALIZAÇÃO © PROF. MARCOS ALEXANDRUK OBJETIVOS PRINCIPAIS Garantir a integridade dos dados, evitando que informações sem sentido sejam inseridas Organizar e dividir as tabelas da forma mais eficiente possível, diminuindo a redundância e permitindo a evolução do banco de dados

4 NORMALIZAÇÃO PARTE 1: CONCEITOS ÚTEIS Chaves Dependência Funcional (DF) Trivialidade Transitividade D F Irredutível à Esquerda Dependência Multivalorada

5 MODELAGEM EM BANCO DE DADOS - NORMALIZAÇÃO © PROF. MARCOS ALEXANDRUK CHAVES Chave candidata: atributo ou conjunto de atributos que são únicos para cada registro. Cada tabela pode ter uma ou várias chaves deste tipo. Exemplos: CODIGO, CPF, RG

6 MODELAGEM EM BANCO DE DADOS - NORMALIZAÇÃO © PROF. MARCOS ALEXANDRUK CHAVES Chave primária: Escolhida entre as chaves candidatas para ser o identificador principal da tabela. (PK – Primary Key)

7 MODELAGEM EM BANCO DE DADOS - NORMALIZAÇÃO © PROF. MARCOS ALEXANDRUK CHAVES Chaves alternativas: São as chaves candidatas que não foram definidas como chaves primárias.

8 MODELAGEM EM BANCO DE DADOS - NORMALIZAÇÃO © PROF. MARCOS ALEXANDRUK CHAVES Chave estrangeira: Atributo ou conjunto de atributos que faz a ligação com a chave primária de outra tabela. (FK – Foreign Key)

9 MODELAGEM EM BANCO DE DADOS - NORMALIZAÇÃO © PROF. MARCOS ALEXANDRUK DEPENDÊNCIA FUNCIONAL (DF) Sempre que um atributo X identifica um atributo Y há entre eles uma dependência funcional. X é o determinante e Y é o dependente. Representação: X  Y (lê-se: X determina Y ou Y é dependente de X) cidade  estado (estado é dependente de cidade) estado  país (país é dependente de estado)

10 MODELAGEM EM BANCO DE DADOS - NORMALIZAÇÃO © PROF. MARCOS ALEXANDRUK TRIVIALIDADE A dependência funcional trivial indica que um determinante com mais de um atributo pode determinar seus próprios membros quando isolados. {banco,agencia}  banco {banco,agencia}  agencia A dependência funcional não trivial * indica que um determinante identifica outro atributo qualquer. {banco,agencia}  cidade (cidade não faz parte do determinante) * Esta DF é a que nos interessa no processo de normalização.

11 MODELAGEM EM BANCO DE DADOS - NORMALIZAÇÃO © PROF. MARCOS ALEXANDRUK TRANSITIVIDADE Se um atributo X determina Y e se Y determina Z, Podemos dizer que X determina Z de forma transitiva, Isto é, existe uma dependência funcional transitiva X para Z. cidade  estado estado  país cidade  país (cidade determina país de forma transitiva)

12 MODELAGEM EM BANCO DE DADOS - NORMALIZAÇÃO © PROF. MARCOS ALEXANDRUK D F IRREDUTÍVEL À ESQUERDA O lado esquerdo de uma dependência funcional é irredutível à esquerda quando o determinante está na sua forma mínima, não é possível reduzir a quantidade de atributos determinantes sem perder a dependência funcional. {cidade,estado}  país (Não está na forma irredutível à esquerda*) * podemos ter somente o estado como determinante estado  país (Está na forma irredutível à esquerda) NOTA: Nem sempre estar na forma irredutível à esquerda significa possuir um determinante com apenas um atributo!

13 MODELAGEM EM BANCO DE DADOS - NORMALIZAÇÃO © PROF. MARCOS ALEXANDRUK DEPENDÊNCIA MULTIVALORADA O valor de um atributo determina um conjunto de valores de um outro atributo. {CPF}  {nome} (um nome para cada CPF) {CPF}  {dependente} (vários dependentes para cada CPF) Uma dependência multivalorada é representada por: X  Y (X multidetermina Y ou Y é multidependente de X)

14 MODELAGEM EM BANCO DE DADOS - NORMALIZAÇÃO © PROF. MARCOS ALEXANDRUK PARTE 1 – EXERCÍCIOS: 1.Uma escola deseja cadastrar os alunos (idade de 7 a 12 anos). Tomando como base o seguinte conjunto {codigo,CPF,RG}, qual atributo você escolheria como Chave Primária? Por que? 2.Como seriam chamadas as outras chaves que NÃO foram definidas como chave primária?

15 NORMALIZAÇÃO PARTE 2: FORMAS NORMAIS 1FN – 1ª Forma Normal 2FN – 2ª Forma Normal 3FN – 3ª Forma Normal FNBC – Forma Normal de Boyce e Codd 4FN – 4ª Forma Normal 5FN – 5ª Forma Normal

16 MODELAGEM EM BANCO DE DADOS - NORMALIZAÇÃO 1FN – Primeira Forma Normal: Os atributos da tabela não contêm grupos de repetição (tabelas aninhadas). Passando para a 1FN: Projeto CodProjDescProjCodFuncNomeFuncCargoFuncSalFuncDtInicio 11Alfa 1001AntonioAnalista Sr180002/01/ DanielaAnalista Pl120005/01/ Beta1003ClaudioAnalista Sr180010/02/2005 ProjFunc CodProjCodFuncNomeFuncCargoFuncSalFuncDtInicio AntonioAnalista Sr180002/01/ DanielaAnalista Pl120005/01/ ClaudioAnalista Sr180010/02/2005 Projeto CodProjDescProj 11Alfa 12Beta A tabela a seguir NÃO está na 1FN: D F MULTIVALORADA

17 MODELAGEM EM BANCO DE DADOS - NORMALIZAÇÃO 2FN – Segunda Forma Normal: Condição: Chave Primária (PK) composta por mais de uma coluna. ProjFunc CodProjCodFuncNomeFuncCargoFuncSalFuncDtInicio AntonioAnalista Sr180002/01/ DanielaAnalista Pl120005/01/ ClaudioAnalista Sr180010/02/2005 Todas as colunas que não fazem parte da PK dependem de todas as colunas que compõem a PK. ProjFunc CodProjCodFuncDtInicio /01/ /01/ /02/2005 Funcionario CodFuncNomeFuncCargoFuncSalFunc 1001AntonioAnalista Sr DanielaAnalista Pl ClaudioAnalista Sr1800 A tabela a seguir NÃO está na 2FN: Passando para a 2FN: D F IRREDUTÍVEL À ESQUERDA

18 MODELAGEM EM BANCO DE DADOS - NORMALIZAÇÃO 3FN – Terceira Forma Normal: Não há dependências funcionais transitivas. Cada coluna não PK depende DIRETAMENTE da PK. Funcionario CodFuncNomeFuncCargoFuncSalFunc 1001AntonioAnalista Sr DanielaAnalista Pl ClaudioAnalista Sr1800 A tabela a seguir NÃO está na 3FN: Passando para a 3FN: Funcionario CodFuncNomeFuncCargoFunc 1001AntonioAnalista Sr 1004DanielaAnalista Pl 1003ClaudioAnalista Sr CargoSalario CargoFuncSalFunc Analista Sr1800 Analista Pl1200 CodFunc  CargoFunc  SalFunc Dependência Funcional Transitiva D F TRANSITIVA

19 MODELAGEM EM BANCO DE DADOS - NORMALIZAÇÃO FNBC – F N Boyce e Codd: Condição: Aplica-se a FNBC quando: D F NÃO TRIVIAL E IRRED. À ESQ. 1.Encontramos duas ou mais chaves candidatas 2.As chaves candidatas apresentam mais de um atributo (são compostas) 3.Todas as chaves candidatas têm um atributo em comum Vamos assumir que um professor está associado a mais de uma escola e uma sala. Aluno(NomeAluno,EndAluno,NomeEscola,NrSala,NomeProf) Exemplo: Chaves Candidatas: NomeAluno + EndAluno NomeAluno + NrSala NomeAluno + NomeProf Neste exemplo: 1.Encontramos três chaves candidatas 2.Todas são compostas 3.Todas compartilham um mesmo atributo Aplicando a FNBC: A tabela Aluno será dividida em duas tabelas: uma que contêm todos os atributos que descrevem o aluno e outra que contêm os atributos que designam um professor em uma determinada escola e número de sala. Aluno(NomeAluno,EndAluno,NomeEscola,NrSala) Professor(NomeEscola,NrSala,NomeProf)

20 MODELAGEM EM BANCO DE DADOS - NORMALIZAÇÃO 4FN – Quarta Forma Normal: Uma tabela não deve possuir mais de uma D F Multivalorada. Passando para a 4FN: A tabela a seguir NÃO está na 4FN: D F MULTIVALORADA ProjFuncEquip CodProjCodFuncCodEquip A A A A A A20 ProjFunc CodProjCodFunc ProjEquip CodProjCodEquip 11A10 11A20 12A10 12A20 CodProj  CodFunc CodProj  CodEquip

21 MODELAGEM EM BANCO DE DADOS - NORMALIZAÇÃO 5FN – Quinta Forma Normal: Condição: Relacionamentos multiplos (ternários... n-ários). NÃO está na 5FN: MatPedReq MatPedReq MatPed MatPed PedReq PedReq MatReq MatReq Está na 5FN: A tabela está na 5FN quando o seu conteúdo NÃO puder ser reconstruído Através da junção das tabelas secundárias. 1º passo: Decompor a tabela através da operação de projeção. 2º passo: Reconstruir a tabela através da junção.


Carregar ppt "MODELAGEM EM BANCO DE DADOS NORMALIZAÇÃO Prof. Marcos Alexandruk UNINOVE."

Apresentações semelhantes


Anúncios Google