BASES DE DATOS
Definir los siguientes conceptos:
1: Base de datos:
Una base de datos o banco de datos (en ocasiones abreviada con la sigla BD o con la abreviatura b. d.) es un conjunto de datos pertenecientes a un mismo contexto y almacenados sistemáticamente para su posterior uso. En este sentido, una biblioteca puede considerarse una base de datos compuesta en su mayoría por documentos y textos impresos en papel e indexados para su consulta. En la actualidad, y debido al desarrollo tecnológico de campos como la informática y la electrónica, la mayoría de las bases de datos están en formato digital (electrónico), que ofrece un amplio rango de soluciones al problema de almacenar datos.
Existen programas denominados sistemas gestores de bases de datos, abreviado SGBD, que permiten almacenar y posteriormente acceder a los datos de forma rápida y estructurada. Las propiedades de estos SGBD, así como su utilización y administración, se estudian dentro del ámbito de la informática.
2: Indice:El índice de una base de datos es una estructura de datos que mejora la velocidad de las operaciones, permitiendo un rápido acceso a los registros de una tabla en una base de datos sencilla. Al aumentar drásticamente la velocidad de acceso, se suelen usar sobre aquellos campos sobre los cuales se hagan frecuentes búsquedas.
El índice tiene un funcionamiento similar al índice de un libro, guardando parejas de elementos: el elemento que se desea indexar y su posición en la base de datos. Para buscar un elemento que esté indexado, sólo hay que buscar en el índice dicho elemento para, una vez encontrado, devolver el registro que se encuentre en la posición marcada por el índice.
Los índices pueden ser creados usando una o más columnas, proporcionando la base tanto para búsquedas rápidas al azar como de un ordenado acceso a registros eficiente.
Los índices son construidos sobre árboles B, B+, B* o sobre una mezcla de ellos, funciones de cálculo u otros métodos.
El espacio en disco requerido para almacenar el índice es típicamente menor que el espacio de almacenamiento de la tabla (puesto que los índices generalmente contienen solamente los campos clave de acuerdo con los que la tabla será ordenada, y excluyen el resto de los detalles de la tabla), lo que da la posibilidad de almacenar en memoria los índices de tablas que no cabrían en ella. En una base de datos relacional un índice es una copia de parte de una tabla.
Algunas bases de datos amplían la potencia del indexado al permitir que los índices sean creados de funciones o expresiones. Por ejemplo, un índice puede ser creado sobre la función upper(apellido), que almacenaría en el índice solamente las versiones mayúsculas del campo apellido. Otra opción a veces soportada, es el uso de índices "filtrados", donde las entradas del índice son creadas solamente para los registros que satisfagan una cierta expresión condicional. Un aspecto adicional de flexibilidad es permitir la indexación en funciones definidas por el usuario, también como expresiones formadas de un surtido de funciones incorporadas. Todos estos refinamientos de la indexación son soportados en Visual FoxPro, por ejemplo.[1]
Los índices pueden ser definidos como únicos o no únicos. Un índice único actúa como una restricción en la tabla previniendo filas idénticas en el índice.
3: clave: Una clave, palabra clave o clave criptográfica es una pieza de información que controla la operación de un algoritmo de criptografía. Habitualmente, esta información es una secuencia de números o letras mediante la cual, en criptografía, se especifica la transformación del texto plano en texto cifrado, o viceversa. En sistemas informáticos, la clave sirve para verificar que alguien está autorizado para acceder a un servicio o un sistema. Las claves también se utilizan en otros algoritmos criptográficos, como los sistemas de firma digital y las funciones de hash con clave (asimismo llamadas códigos de autentificación de mensajes).
Un algoritmo bien diseñado debe producir, a partir del mismo texto plano, dos textos cifrados completamente diferentes si se usa una clave distinta. Similarmente, descifrar un texto cifrado con una clave errónea debería producir un galimatías aparentemente caótico. (En la criptografía denegable, dos claves pueden producir dos textos planos muy diferentes pero aparentemente normales.) Si la clave se pierde, los datos cifrados deberían ser irrecuperables en la práctica.
Los sistemas de cifrado que emplean la misma clave para el cifrado y el descifrado son conocidos como algoritmos de clave simétrica. En los años 70 se descubrieron nuevos métodos que usan un par de claves relacionadas, una para cifrar y otra para descifrar información. Estos métodos, llamados de criptografía asimétrica, permiten que una de las dos claves sea hecha pública, posibilitando así que cualquiera pueda mandar al poseedor de la clave privada un mensaje cifrado que sólo esta persona puede descifrar.
4: Modelo Entidad Relacion:Un diagrama o modelo entidad-relación (a veces denominado por su siglas, E-R "Entityrelationship", o, "DER" Diagrama de Entidad Relación) es una herramienta para el modelado de datos de un sistema de información. Estos modelos expresan entidades relevantes para un sistema de información así como sus interrelaciones y propiedades.
5: constrains: La cláusula CONSTRAINT
Se utiliza la cláusula CONSTRAINT en las instrucciones ALTER TABLE y CREATE TABLE para crear o eliminar índices. Existen dos sintaxis para esta cláusula dependiendo si desea Crear ó Eliminar un índice de un único campo o si se trata de un campo multiíndice. Si se utiliza el motor de datos de Microsoft, sólo podrá utilizar esta cláusula con las bases de datos propias de dicho motor. Para los índices de campos únicos:
CONSTRAINT nombre {PRIMARY KEY | UNIQUE | REFERENCES tabla externa
[(campo externo1, campo externo2)]}
Para los índices de campos múltiples:
CONSTRAINT nombre {PRIMARY KEY (primario1 [, primario2 [,...]]) |
UNIQUE (único1[, único2 [, ...]]) |
FOREIGN KEY (ref1[, ref2 [,...]]) REFERENCES table externa
[(campo externo1 ,campo externo2 [,...])]}
6: tabla: Tabla en las bases de datos, se refiere al tipo de modelado de datos, donde se guardan los datos recogidos por un programa. Su estructura general se asemeja a la vista general de un programa de Hoja de cálculo.
Las tablas se componen de dos estructuras:
Registro: es cada una de las filas en que se divide la tabla. Cada registro contiene datos de los mismos tipos que los demás registros. Ejemplo: en una tabla de nombres y direcciones, cada fila contendrá un nombre y una dirección.
Campo: es cada una de las columnas que forman la tabla. Contienen datos de tipo diferente a los de otros campos. En el ejemplo anterior, un campo contendrá un tipo de datos único, como una dirección, o un número de teléfono, un nombre, etc.
A los campos se les puede asignar, además, propiedades especiales que afectan a los registros insertados. El campo puede ser definido como índice o autoincrementable, lo cual permite que los datos de ese campo cambien solos o sean el principal indicar a la hora de ordenar los datos contenidos.
Cada tabla creada debe tener un nombre único en la cada Base de Datos, haciéndola accesible mediante su nombre o su seudónimo (Alias) (dependiendo del tipo de base de datos elegida).
7: registro: En informática, y concretamente en el contexto de una base de datos relacional, un registro (también llamado fila o tupla) representa un objeto único de datos implícitamente estructurados en una tabla. En términos simples, una tabla de una base de datos puede imaginarse formada de filas y columnas o campos. Cada fila de una tabla representa un conjunto de datos relacionados, y todas las filas de la misma tabla tienen la misma estructura.
Un registro es un conjunto de campos que contienen los datos que pertenecen a una misma repetición de entidad. Se le asigna automáticamente un número consecutivo (número de registro) que en ocasiones es usado como índice aunque lo normal y práctico es asignarle a cada registro un campo clave para su búsqueda.
La estructura implícita de un registro y el significado de los valores de sus campos exige que dicho registro sea entendido como una sucesión de datos, uno en cada columna de la tabla. La fila se interpreta entonces como una variable relacional compuesta por un conjunto de tuplas, cada una de las cuales consta de dos ítems: el nombre de la columna relevante y el valor que esta fila provee para dicha columna.
8: tupla: Es la representación de una fila en una de las tablas que se esta almacenando datos. Y las cuales serán llamadas por los administradores de Base de Datos en el tiempo de ejecución de un sistema.
9: select (ejemplos): Utilizado para consultar registros de la base de datos que satisfagan un criterio determinado. ej: nombre, apellido
10: update (ejemplos): Utilizado para modificar los valores de los campos y registros especificados.ej:UPDATEMy_table SET field1 = 'updatedvalue' WHERE field2 = 'N';
11: delete (ejemplos): Una sentencia DELETE de SQL borra uno o más registros existentes en una tabla. ej:DELETE FROM My_table WHERE field2 = 'N';
12: drop (ejemplos): Este comando elimina un objeto de la base de datos. Puede ser una tabla, vista, índice, trigger, función, procedimiento o cualquier otro objeto que el motor de la base de datos soporte. Se puede combinar con la sentencia ALTER.
ej: ALTER TABLE ''TABLA_NOMBRE''
(
DROP COLUMN ''CAMPO_NOMBRE1''
13: funciones de grupo (todas): Las funciones para grupos permiten seleccionar información a partir de grupos de líneas o registros. Por ejemplo, pueden agruparse todos los empleados que pertenezcan al mismo departamento y entonces calcular el salario máximo en cada grupo de departamentos:
SELECT DEPTNO,MAX(SAL)
FROM EMP GROUP BY DEPTNO;
Headers(); PrintAll;
En una búsqueda de grupos, cada línea en el resultado de la búsqueda, corresponde a un grupo de líneas de nuestra tabla, la columna que se pone a continuación de groupby es aquella por la que queremos agrupar las líneas de la tabla. En el ejemplo anterior cada línea de la tabla EMP se incluye en uno de los tres grupos, uno para cada departamento, dependiendo de su valor en el campo DEPTO: todas las líneas de su mismo grupo tienen el mismo número de departamento.
Podemos combinar las funciones de grupo con las búsquedas relacionales. Además, hay tres funciones que pueden utilizarse con los grupos:
* SUM : Para sumar los valores de los campos, dentro de los grupos definidos por GROUP BY.
* COUNT: Para contar el número de líneas que entran en cada uno de esos grupos.
* AVG: Para saber la medida de los valores de campos específicos en cada grupo.
El siguiente ejemplo tiene como objetivo saber cuantos empleados están trabajando en cada categoría en cada departamento, cuantos secretarios hay en el departamento de ventas y, en esos grupos, cuál es la suma y media de los salarios:
SELECT DNAME,JOB,SUM(SAL),
COUNT(*),
AVG(SAL)
FROM EMP,DEPT
WHERE EMP.DEPTNO=DEPT.DEPTNO
GROUP BY DNAME,JOB;
Headers(); PrintAll;
14: myIsan: MyISAM es la tecnología de almacenamiento de datos usada por defecto por el sistema administrador de bases de datos relacionales MySQL. Este tipo de tablas están basadas en el formato ISAM pero con nuevas extensiones. En las últimas versiones de MySQL, el motor InnoDB está empezando a reemplazar a este tipo de tablas por su capacidad de ejecutar transacciones de tipo ACID y bloqueo de registros e integridad referencial.
Cada tabla de tipo MyISAM se guarda en tres archivos. Los archivos tienen el nombre de la tabla y una extensión que indica el tipo de archivo,
.frm almacena la definición de la tabla
.MYD (MyData) contiene los registros de la tabla
.MYI (MyIndex) contiene los índices de la tabla
Para : especificar que deseas usar el tipo de tablas MyISAM, se indica con la opción ENGINE al crear la tabla o modificarla, por ejemplo: CREATE TABLE t (i INT) ENGINE = MYISAM;
15: innodb: Inno DB es una tecnología de almacenamiento de datos de código abierto para la base de datos MySQL, incluido como formato de tabla estándar en todas las distribuciones de MySQL AB a partir de las versiones 4.0. Su característica principal es que soporta transacciones de tipo ACID y bloqueo de registros e integridad referencial. InnoDB ofrece una fiabilidad y consistencia muy superior a MyISAM, la anterior tecnología de tablas de MySQL, si bien el mejor rendimiento de uno u otro formato dependerá de la aplicación específica.
En octubre de 2005, Oracle Corp. adquirió a la finlandesa Innobase, compañía que desarrolla InnoDB.
16: insert (ejemplos): Utilizado para cargar lotes de datos en la base de datos en una única operación.Las cantidades de columnas y valores deben ser iguales. Si una columna no se especifica, le será asignado el valor por omisión. Los valores especificados (o implícitos) por la sentencia INSERT deberán satisfacer todas las restricciones aplicables. Si ocurre un error de sintaxis o si alguna de las restricciones es violada, no se agrega la fila y se devuelve un error.
ej: INSERT INTO agenda_telefonica (nombre, numero) VALUES ('Roberto Jeldrez', 4886850);
17: where (ejemplos): Utilizada para especificar las condiciones que deben reunir los registros que se van a seleccionar.
18: para que sirven las bases de datos: Una base de datos es un “almacén” que nos permite guardar grandes cantidades de información de forma organizada para que luego podamos encontrar y utilizar fácilmente.
una base de datos es un sistemadeinformacion que permite realizar los siguientes procesos:
1:creacion de las estructuras de informacion:TABLAS
2:busqueda de informacion en las tablas:CONSULTAS
3:captura de datos para las tablas:FORMULARIOS
4:resumen de informacion :INFORMES
5:ejecucion de lista de acciones:MACROS:ydescripcion de procesos complejos:MODULOS
19: bases de datos relacionales:es una base de datos que cumple con el modelo relacional, el cual es el modelo más utilizado en la actualidad para implementar bases de datos ya planificadas. Permiten establecer interconexiones (relaciones) entre los datos (que están guardados en tablas), y a través de dichas conexiones relacionar los datos de ambas tablas, de ahí proviene su nombre: "Modelo Relacional".
20: backup de una base de datos:Gran cantidad de datos importantes se guarda en bases de datos habitualmente porque bases de datos dan un enfoque más estructurado y estandartizado al almacenamiento de datos y permiten recuperar la información necesaria pronto con esfuerzos mínimos.
Sin embargo backup de bases de datos puede plantear unos problemas. Para empezar, no todas las bases de datos tienen la característica de backup incorporada. Por ejemplo, MySQL no la tiene. Por eso Usted necesita utilizar un software especial de backup para hacer la copia de seguridad de MySQL.
21: Realizar una tabla en Excel con todos los tipos de datos de mysql:
TIPOS DE DATOS
22: hacer un ejemplo de un modelo entidad relación
Qué es la normalización
Normalización es un conjunto de reglas que sirven para ayudar a los diseñadores a desarrollar un esquema que minimice los problemas de lógica. Cada regla está basada en la que le antecede. La normalización se adoptó porque el viejo estilo de poner todos los datos en un solo lugar, como un archivo o una tabla de la base de datos, era ineficiente y conducía a errores de lógica cuando se trataba de manipular los datos. Por ejemplo, vea la base de datos MiTienda. Si almacena todos los datos en la tabla Clientes, ésta podría verse como se muestra a continuación:
Clientes
ID_Cliente Nombre
Apellidos
Nombre_Producto1 Costo_Producto1
Imagen_Producto1 Nombre_Producto2 Costo_Producto2
Imagen_Producto2 Fecha_Pedido
Cantidad_Pedido
Nombre_Cia_Envios
La tabla se ha descrito de manera abreviada pero aun así representa la idea general.
¿Cómo podría añadir un nuevo cliente en su tabla Clientes? Debería añadir un producto y un pedido también. ¿Qué tal si quisiera emitir un informe de todos los productos que vende? No podría separar fácilmente los productos de los clientes con una simple instrucción SQL. Lo bello de las bases de datos relacionales, si están bien diseñadas, es que puede hacer esto fácilmente.
La nomlalización también hace las cosas fáciles de entender. Los seres humanos tenemos la tendencia de simplificar las cosas al máximo. Lo hacemos con casi todo desde los animales hasta con los automóviles. Vemos una imagen de gran tamaño y la hacemos menos compleja agrupando cosas similares juntas. Las guías que la nomlalización provee crean el marco de referencia para simplificar la estructura. En su base de datos de muestra es fácil detectar que usted tiene tres diferentes grupos: clientes, productos y pedidos. Si sigue las guías de la nomlalización, podría crear las tablas basándose en estos grupos.
El proceso de nomlalización tiene un nombre y una serie de reglas para cada fase. Esto puede parecer un poco confuso al principio, pero poco a poco irá entendiendo el proceso, así como las razones para hacerlo de esta manera. A la mayoría de la gente le encantan las hojas de cálculo por la forma en la que manejan sus datos. El tiempo que le lleve reconfigurar su esquema para ajustarlo al proceso de nomlalización, siempre será bien Iinvertido. Al fin y al cabo, esto le tomará menos tiempo que el que tendría que invertir , para cortar y pegar sus columnas de datos para generar el informe que quiere su jefe.
Otra ventaja de la normalización de su base de datos es el consumo de espacio. Una base de datos normalizada puede ocupar menos espacio en disco que una no normalizada. 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 (1NF), Segunda Forma Normal (2NF) y Tercera Forma Normal (3NF). Cada una de estas formas tiene sus propias reglas. Cuando una base de datos se conforma a un nivel, se considera normalizada a esa forma de normalización. Por ejemplo, supongamos que su
base de datos cumple con todas las reglas del segundo nivel de normalización. Se considera que está en la Segunda Forma Normal. No siempre es una buena idea tener una base de datos conformada en el nivel más alto de normalización. Puede llevar aun nivel de complejidad que pudiera ser evitado si estuviera en un nivel más bajo 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.
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Clientes
ID Cliente
Nombre
Apellidos
Nombre_Producto1
Costo_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_Productos
Nombre Costo_Producto
Apellidos Imagen_Producto
Direccion
Numero_Pedido
Fecha_Pedido
Cantidad_Pedido
Clave_Cia_Envios
Nombre_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_Productos
ID_Clientes Nombre_Productos
Nombre 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_Producto
ID_Clientes Nombre_Productos Fecha_Compra
Nombre Cantidad_Pedido Costos_Productos
Apellidos 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_Envios
ID_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
Nombre
Apellidos
Direccion
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_Cliente
Nombre
Apellidos
Direccion1
Direccion2
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_Direccion
Nombre ID_Cliente
Apellidos 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.
Normalización es un conjunto de reglas que sirven para ayudar a los diseñadores a desarrollar un esquema que minimice los problemas de lógica. Cada regla está basada en la que le antecede. La normalización se adoptó porque el viejo estilo de poner todos los datos en un solo lugar, como un archivo o una tabla de la base de datos, era ineficiente y conducía a errores de lógica cuando se trataba de manipular los datos. Por ejemplo, vea la base de datos MiTienda. Si almacena todos los datos en la tabla Clientes, ésta podría verse como se muestra a continuación:
Clientes
ID_Cliente Nombre
Apellidos
Nombre_Producto1 Costo_Producto1
Imagen_Producto1 Nombre_Producto2 Costo_Producto2
Imagen_Producto2 Fecha_Pedido
Cantidad_Pedido
Nombre_Cia_Envios
La tabla se ha descrito de manera abreviada pero aun así representa la idea general.
¿Cómo podría añadir un nuevo cliente en su tabla Clientes? Debería añadir un producto y un pedido también. ¿Qué tal si quisiera emitir un informe de todos los productos que vende? No podría separar fácilmente los productos de los clientes con una simple instrucción SQL. Lo bello de las bases de datos relacionales, si están bien diseñadas, es que puede hacer esto fácilmente.
La nomlalización también hace las cosas fáciles de entender. Los seres humanos tenemos la tendencia de simplificar las cosas al máximo. Lo hacemos con casi todo desde los animales hasta con los automóviles. Vemos una imagen de gran tamaño y la hacemos menos compleja agrupando cosas similares juntas. Las guías que la nomlalización provee crean el marco de referencia para simplificar la estructura. En su base de datos de muestra es fácil detectar que usted tiene tres diferentes grupos: clientes, productos y pedidos. Si sigue las guías de la nomlalización, podría crear las tablas basándose en estos grupos.
El proceso de nomlalización tiene un nombre y una serie de reglas para cada fase. Esto puede parecer un poco confuso al principio, pero poco a poco irá entendiendo el proceso, así como las razones para hacerlo de esta manera. A la mayoría de la gente le encantan las hojas de cálculo por la forma en la que manejan sus datos. El tiempo que le lleve reconfigurar su esquema para ajustarlo al proceso de nomlalización, siempre será bien Iinvertido. Al fin y al cabo, esto le tomará menos tiempo que el que tendría que invertir , para cortar y pegar sus columnas de datos para generar el informe que quiere su jefe.
Otra ventaja de la normalización de su base de datos es el consumo de espacio. Una base de datos normalizada puede ocupar menos espacio en disco que una no normalizada. 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 (1NF), Segunda Forma Normal (2NF) y Tercera Forma Normal (3NF). Cada una de estas formas tiene sus propias reglas. Cuando una base de datos se conforma a un nivel, se considera normalizada a esa forma de normalización. Por ejemplo, supongamos que su
base de datos cumple con todas las reglas del segundo nivel de normalización. Se considera que está en la Segunda Forma Normal. No siempre es una buena idea tener una base de datos conformada en el nivel más alto de normalización. Puede llevar aun nivel de complejidad que pudiera ser evitado si estuviera en un nivel más bajo 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.
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Clientes
ID Cliente
Nombre
Apellidos
Nombre_Producto1
Costo_Producto1
Imagen_Producto1
Nombre_Producto2
Costo_Producto2
Imagen_Producto2
Fecha_Pedido
Cantidad_Pedido
Nombre Cia Envios
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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_Productos
Nombre Costo_Producto
Apellidos Imagen_Producto
Direccion
Numero_Pedido
Fecha_Pedido
Cantidad_Pedido
Clave_Cia_Envios
Nombre_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_Productos
ID_Clientes Nombre_Productos
Nombre 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_Producto
ID_Clientes Nombre_Productos Fecha_Compra
Nombre Cantidad_Pedido Costos_Productos
Apellidos 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_Envios
ID_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
Nombre
Apellidos
Direccion
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_Cliente
Nombre
Apellidos
Direccion1
Direccion2
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_Direccion
Nombre ID_Cliente
Apellidos 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.
23: hacer un ejemplo de un diccionario de datos:
DICCIONARIO DE DATOS | |
ORD- NO | Numero de orden de compra venta |
ORD- DATE | Fecha de compra venta |
CLIENT-NAME | Nombre del cliente |
CLIENT- DIR | Dirección del cliente |
CLIENT-NIT | Cedula o nit del cliente |
CLIENT-NO | Teléfono de cliente |
CATEGORIA | Nombre del memorias o monitores |
CODIGO | Código de las memorias o monitores |
DESCRIPCION | Descripción- Dim PC 133- 256mg |
CANT | Cantidad de memorias a pedir |
VR-UNIT | Valor unitario |
Análisis ARD:
PRIMERA FORMA NORMAL:
Grupo No Repetitivo
ORD- NO |
ORD- DATE |
CLIENT-NAME |
CLIENT- DIR |
CLIENT-NIT |
CLIENT NO |
Grupo repetitivo
CATEGORIA | |
CODIGO | |
DESCRIPCION | |
CANT | |
VR-UNIT |
GRUPO 1
ORD- NO |
ORD- DATE |
CLIENT-NAME |
CLIENT- DIR |
CLIENT-NIT |
CLIENT-NO |
GRUPO 2
CATEGORIA |
CODIGO |
DESCRIPCION |
CANT |
VR-UNIT |
SEGUNDA FORMA NORMAL
GRUPO 1
ORD- NO | Numero de orden de compra venta |
ORD- DATE | |
CLIENT NAME | |
CLIENT- DIR- CLIENT-NIT | |
CLIENT- NO |
GRUPO 2
ORD- NO | |
CODIGO |
TERCERA FORMA NORMAL
GRUPO 1
ORD- NO | |
ORD- DATE | |
CLIENT- NO | |
GRUPO 2
ORD- NO | |
CODIGO | |
CANT |
GRUPO 3
CODIGO | |
DESCRIPCION | |
VR-UNIT |
GRUPO 4
CLIENT-NO | |
CLIENT-NAME | |
CLIENT- DIR | |
CLIENT-NIT |
RESUMEN DE LA NORMALIZACION
UNF- FORMA NO NORMALIZADA
Diccionario de datos
INF-PRIMERA FORMA NORMAL
Separar el grupo repetitivo
2NF- SEGUNDA FORMA NORMAL
Separar dependencia de llaves compuestas
3NT TERCERA FORMA NORMAL
Separar dependencia de los campos no llaves
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