Normalización de bases de datos:

El proceso de normalización de bases de datos consiste en designar y 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.
• Disminuir problemas de actualización de los datos en las tablas.
• Proteger la integridad de los datos.

En el modelo relacional es frecuente llamar tabla a una relación, aunque para que una tabla sea considerada como una relación tiene que cumplir con algunas restricciones:

• Cada tabla debe tener su nombre único.
• No puede haber dos filas iguales. No se permiten los duplicados.
• Todos los datos en una columna deben ser del mismo tipo.

Tercera Forma Normal (3FN)

 La regla de la Tercera Forma Normal establece que todas las dependencias parciales se deben eliminar y separar dentro de sus propias tablas. Una dependencia parcial es un término que describe a aquellos datos que no dependen de la llave primaria de la tabla para identificarlos.

Una tabla está normalizada en esta forma si todas las columnas que no son llave son funcionalmente dependientes por completo de la llave primaria y no hay dependencias transitivas. Una dependencia transitiva es aquella en la cual existen columnas que no son llave que dependen de otras columnas que tampoco son llave.

Cuando las tablas están en la Tercera Forma Normal se previenen errores de lógica cuando se insertan o borran registros. Cada columna en una tabla está identificada de manera única por la llave primaria y no debe haber datos repetidos. Esto provee un esquema limpio y elegante, que es fácil de trabajar y expandir.

Segunda Forma Normal (2FN)

La 2FN resuelve el problema de la 1FN. En otra palabras, cada atributo no clave de la relación tiene dependencia funcional completa (DFC) con su clave primaria (PK). Como en la 1FN no todos los atributos no clave tenían DFC con la PK, entonces la 2FN busca separar esos atributos en otra relaciones para que estén en DFC con su respectiva PK. El fallo de la 2FN se debe a que existen atributos no claves con dependencia transitiva con la clave primaria.

Ejemplo 1: 

De la tabla anterior aplicamos la 2FN y obtenemos las siguientes relaciones:


Cine (C_Cine, N_Cine, $_Precio, Q_Salas, C_Pelicula, N_Pelicula)


Ahora todos los atributos no clave estan en DFC con su respectiva PK. Sin embargo, a pesar de estar en 2FN existe una dependencia transitiva:


 C_Cine → C_Pelicula → N_Pelicula

Primera Forma Normal (1FN)

La 1FN no dice que todos los atributos de cada fila contiene un solo valor tomando de sus dominios respectivos. En otras palabras, los valores deben estar atomizados y no deben repetirse en las relaciones. Esta FN se aplica para un universo de relaciones normalizadas y no normalizadas donde existen valores repetidos y resulta difícil la actualización de los datos. El fallo de la 1FN es que no todos los atributos no clave tienen dependencia funcional completa con la clave primaria.

Ejemplo 1: 
         

Aplicando la 1FN obtenemos la siguiente tabla

Ahora los datos se encuentran atomizados

DISEÑO:

                                                  DISEÑO LOGICO DE DATOS:
Este diseño consiste en identificar las relaciones que hay entre las entidades que se representaron en el modelo conceptual, esto constituiría en un modelo relacional, a este modelo relacional se lo valida con la normalización y se verifica si cumple todas las transacciones que desea el usuario, además se requiere verificar las restricciones de integridad por ejemplo que datos siempre son requeridos, cual es el dominio de los atributos de las entidades que se han definido, la multiplicidad, una clave principal nunca pude ser nula y una clave externa debe hacer referencia a una padre existente. 

MODELO RELACIONAL:

                                                MODELO RELACIONAL:

El modelo relacional, para el modelado y la gestión de bases de datos, es un modelo de datos basado en la lógica de predicados y en la teoría de conjuntos.

Tras ser postuladas sus bases en 1970 por Edgar Frank Codd, de los laboratorios IBM en San José (California), no tardó en consolidarse como un nuevo paradigma en los modelos de base de datos.

Su idea fundamental es el uso de relaciones. Estas relaciones podrían considerarse en forma lógica como conjuntos de datos llamados tuplas. Pese a que esta es la teoría de las bases de datos relacionales creadas por Codd, la mayoría de las veces se conceptualiza de una manera más fácil de imaginar, pensando en cada relación como si fuese una tabla que está compuesta por registros (cada fila de la tabla sería un registro o "tupla") y columnas (también llamadas "campos").

Es el modelo más utilizado en la actualidad para modelar problemas reales y administrar datos dinámicamente.

MODELO:

                                            MODELOS LÓGICOS JERÁRQUICOS
 @ APARECIO A MEDIADOS DE LOS AÑOS SESENTA Y DOMINO EL MERCADO HASTA MEDIADOS DE LOS OCHENTA. @ ES UN MODELO DE DATOS ORIENTADO A REGISTRO (VE A LA BASE DE DATOS COMO UNA COLECCIÓN DE REGISTROS ORGANIZADOS JERARQUICAMENTE) @ SÓLO SE PUEDEN REPRESENTAR RELACIONES DEL TIPO.


DIFERENCIAS Y SIMILITUDES ENTRE LOS MODELOS JERÁRQUICO Y DE RED

■ El modelo jerárquico es similar al modelo de red en el sentido de que los datos y las relaciones entre los datos se representan mediante registros y enlaces, respectivamente.

 ■ Se diferencia del modelo de red en que los registros están organizados como colecciones de árboles en vez de grafos arbitrarios.