Microsoft PowerPoint 13 normalizacja id 299070

Rozdział 13

Normalizacja

Chapter 13 - Objectives



The purpose of normalization.



How normalization can be used when

designing a relational database.



The potential problems associated with

redundant data in base relations.



The concept of functional dependency, which

describes the relationship between

attributes.



The characteristics of functional

dependencies used in normalization.

Chapter 13 - Objectives



How to identify functional dependencies for

a given relation.



How functional dependencies identify the

primary key for a relation.



How to undertake the process of

normalization.



How normalization uses functional

dependencies to group attributes into

relations that are in a known normal form.

Chapter 13 - Objectives



How to identify the most commonly used

normal forms, namely First Normal Form

(1NF), Second Normal Form (2NF), and Third

Normal Form (3NF).



The problems associated with relations that

break the rules of 1NF, 2NF, or 3NF.



How to represent attributes shown on a form

as 3NF relations using normalization.

Cel normalizacji



Normalizacja to technika wyznaczania zbioru

relacji o pożądanych cechach na podstawie

wymagań względem danych przedsiębiorstwa.

Cel normalizacji



Cechy charakterystyczne odpowiedniego

zbioru relacji to:



minimalna liczba atrybutów niezbędnych do

spełnienia wymagań danych danego

przedsiębiorstwa;



atrybuty blisko ze sobą logicznie związane są w tej

samej relacji;



minimalna redundancja, wyrażająca się tym, że

każdy atrybut występuje tylko raz, z wyjątkiem

tych, które stanowią część lub całość klucza

obcego.

Cel normalizacji



Korzystanie z odpowiedniego zbioru relacji

sprawia, że baza danych:



Cechuje się łatwością dostępu do danych i ich

aktualizacji;



Zajmuje minimalną objętość pamięci komputera.

Redundancja danych i anomalie

aktualizacji



Główne zadanie w projektowaniu relacyjnej

bazy danych to pogrupowanie atrybutMajor

aim ów w relacje w sposób, który minimalizuje

redundancję danych.

Redundancja danych i anomalie

aktualizacji



Potencjalne korzyści dla bazy danych to:



Aktualizację danych zapisanych w bazie danych

można przeprowadzić wykonując minimalną liczbę

operacji, co zmniejsza możliwość wystąpienia

niespójności danych.



Zmniejszenie rozmiaru plików z danymi pozwala

na minimalizację kosztów.

Redundancja danych i anomalie

aktualizacji



Problemy związane z redundancją danych

ilustruje porównanie relacji Pracownicy

(Staff) i Biura (Branch) z relacją

PracownicyBiura (StaffBranch).

Redundancja danych i anomalie

aktualizacji

Redundancja danych i anomalie

aktualizacji



Relacja StaffBranch zawiera redundantne

dane; informacje o biurze są powtarzane dla

każdego pracownika.



Dla odmiany, w relacji Branch dane dotyczące

każdego biura pojawiają się tylko raz, a jedyną

informacją powtarzającą się w relacji Staff jest

tylko numer biura wskazujący miejsce pracy

poszczególnych pracowników.

Redundancja danych i anomalie

aktualizacji



Relacje zawierające redundantne dane mogą

potencjalnie podlegać anomaliom aktualizacji.



Typy anomalii:



Anomalie wstawiania



Anomalie usuwania



Anomalie modyfikacji

Własności bezstratnego złączenia

i zachowania zależności



Istotnymi cechami są:



Bezstratne złączenie pozwala na odtworzenie

każdego stanu oryginalnej relacji z odpowiednich

stanów mniejszych relacji.



Zachowanie zależności gwarantuje, że więzy na

oryginalnej relacji mogą być utrzymane przez

proste wymuszenie pewnych więzów na każdej z

mniejszych relacji.

Zależności funkcyjne



Istotne pojęcie związane z normalizacją.



Zależność funkcyjna opisuje związek pomiędzy

atrybutami.



Na przykład, jeżeli A i B są atrybutami relacji R,

to B jest funkcyjnie zależny od A (oznaczane

przez A  B), jeżeli każda wartość A w R jest

powiązana z dokładnie jedną wartością B (A i

B mogą składać się z jednego lub z większej

liczby atrybutów).

Charakterystyki zależności

funkcyjnych



Zależność funkcyjna jest własnością

znaczenia lub semantyki atrybutów w relacji.



Diagram zależności funkcyjnej.



Wyznacznik określa atrybut lub grupę

atrybutów, które występują po lewej stronie

strzałki oznaczającej zależność funkcyjną.

Przykład zależności funkcyjnej

zawsze prawdziwej



Z danych w tabeli wynika,

że prawdziwe są

następujące zależności:

staffNo → sName
sName → staffNo

Rozważmy wartości atrybutów staffNo i sName

relacji Staff.

Przykład zależności funkcyjnej

zawsze prawdziwej



Zauważyć jednak trzeba, że jedyną zależnością

funkcyjną, która pozostaje prawdziwa dla

wszystkich możliwych wartości atrybutów

staffNo i sName relacji Staff jest:

staffNo → sName

Charakterystyki zależności

funkcyjnych



Wyznaczniki powinny mieć minimalną liczbę

atrybutów niezbędnych do określenia zależności

funkcyjnej atrybutu(ów) po prawej stronie.



To wymaganie nosi nazwę pełnej zależności

funkcyjnej:



Atrybuty B są w pełni zależne funkcyjnie od

atrybutów A, jeśli B jest funkcyjnie zależny od A, ale

nie jest zależny od żadnego właściwego podzbioru A.

Charakterystyki zależności

funkcyjnych



Pełna zależność funkcyjna oznacza, że jeżeli A i

B są atrybutami relacji, to B jest w pełni

funkcyjnie zależne od A, jeżeli B jest funkcyjnie

zależne od A, ale nie od żadnego podzbioru A.

Przykład częściowej zależności

funkcyjnej



W relacji Staff występuje następująca

zależność funkcyjna:
staffNo, sName → branchNo



Poprawne jest stwierdzenie, że każda para

(staffNo, sName) wyznacza jednoznacznie

wartość branchNo.



Tym niemniej branchNo jest także funkcyjnie

zależne od podzbioru (staffNo, sName), a

mianowicie staffNo.

Główne cechy zależności

funkcyjnych



Związek pomiędzy atrybutami z lewej i prawej

strony zależności jest jednoznaczny.



Zależność zachodzi zawsze.



Zależność jest nietrywialna. Trywialna to taka,

gdy nie jest możliwe, by nie zachodziła – gdy

jej prawa strona jest podzbiorem jej lewej

strony (wyznacznika).

Zależności przechodnie

(tranzytywne)



Wykrycie zależności przechodnich jest

istotne, bo ich zachodzenie w relacji może

spowodować anomalie aktualizacji.



Zależność przechodnia występuje w

sytuacji, gdy A, B i C są atrybutami relacji,

takimi że A → B i B → C. Wtedy C jest

przechodnio (tranzytywnie) zależne od A

poprzez B (pod warunkiem, że A nie jest

zależne funkcyjnie od B lub C).

Przykład zależności przechodniej

staffNo → sName, position, salary, branchNo,

bAddress

branchNo → bAddress



Zależność przechodnia staffNo → bAddress

występuje poprzez atrybut branchNo.

Proces normalizacji



Technika służąca do wyznaczenia zbioru relacji

o pożądanych cechach na podstawie

wymagań względem danych przedsiębiorstwa.



Często prowadzona w szeregu etapów. Każdy

etap odpowiada konkretnej postaci normalnej

o znanych własnościach.

Określanie zależności funkcyjnych



Zidentyfikowanie wszystkich zależności

funkcyjnych w obrębie zbioru atrybutów jest

względnie łatwe jeżeli znaczenie każdego

atrybutu i zależności pomiędzy nimi są dobrze

zrozumiane.



Takie informacje powinny być udostępnione

przez przedsiębiorstwo w toku dyskusji

użytkownikami oraz/lub dokumentacji, takie

jak specyfikacja wymagań użytkowników.



W przypadku, gdy nie można przeprowadzić

konsultacji z użytkownikami oraz/lub

dokumentacja jest niekompletna, to może

okazać się konieczne pozyskanie brakujących

informacji w oparciu o zdroworozsądkową

analizę popartą doświadczeniem projektanta

bazy danych.

Określanie zależności funkcyjnych

Przykład – Identyfikacja zbioru

zależności funkcyjnych dla relacji

StaffBranch



Załóżmy, że piastowane stanowisko i biuro

(oddział) określają płacę pracownika.



Dysponując wystarczającymi informacjami

określimy następujące zależności funkcyjne dla

relacji StaffBranch:

staffNo → sName, position, salary, branchNo, bAddress
branchNo → bAddress
bAddress → branchNo
branchNo, position → salary
bAddress, position → salary

Przykład – Identyfikacja zbioru

zależności funkcyjnych dla relacji

StaffBranch



Rozważmy dane dla atrybutów oznaczonych

A, B, C, D, oraz E w przykładowej relacji.



Ważne, by przykładowe wartości danych były

reprezentatywne dla wszystkich możliwych

wartości, jakie mogą przyjmować atrybuty A,

B, C, D, oraz E. Wystarczy przeanalizowanie

niewielkiej takiej próbki danych.

Przykład – Identyfikacja zbioru

zależności funkcyjnych dla relacji

Przykład – określanie zależności

funkcyjnych



Zależności funkcyjne pomiędzy atrybutami

A – E w powyższej relacji:

A  C

(fd1)

C  A

(fd2)

B  D

(fd3)

A, B  E

(fd4)

Przykład – określanie zależności

funkcyjnych

Określanie klucza głównego dla relacji

w oparciu o zależności funkcyjne



Głównym celem identyfikowania zbioru

zależności funkcyjnych relacji jest określenie

zbioru więzów integralności, które relacja

musi spełniać.



Do istotnych więzów integralności, które

trzeba rozważyć, należy identyfikacja kluczy

kandydujących, z których jeden wybiera się na

klucz główny relacji.

Example - Identify Primary Key for

StaffBranch Relation



StaffBranch relation has five functional

dependencies (see Slide 31).



The determinants are staffNo, branchNo,

bAddress, (branchNo, position), and

(bAddress, position).



To identify all candidate key(s), identify the

attribute (or group of attributes) that

uniquely identifies each tuple in this relation.

Example - Identifying Primary Key

for StaffBranch Relation



All attributes that are not part of a candidate

key should be functionally dependent on the

key.



The only candidate key and therefore

primary key for StaffBranch relation, is

staffNo, as all other attributes of the relation

are functionally dependent on staffNo.

Example - Identifying Primary Key

for Sample Relation



Sample relation has four functional

dependencies (see Slide 31).



The determinants in the Sample relation

are A, B, C, and (A, B). However, the only

determinant that functionally determines

all the other attributes of the relation is

(A, B).



(A, B) is identified as the primary key for

this relation.

Proces normalizacji



As normalization proceeds, the relations

become progressively more restricted

(stronger) in format and also less vulnerable

to update anomalies.

Proces normalizacji

Użytkownicy

Specyfikacja

wymagań

Formularze/raporty

wykorzystywane przez

zleceniodawcę

Źródła: słownik

danych, model

przedsiębiorstwa

Postać

nieznormalizowana

(UNF)

Pierwsza postać

normalna

(1NF)

Druga postać

normalna(2NF)

Trzecia postać

normalna(3NF)

Źródła danych

Zapisz atrybuty w tabeli

Usuń grupy powtórzeniowe

Usuń zależności

częściowe

Usuń zależności

przechodnie

Postać nieznormalizowana (UNF)



Tabela zawierająca jedną lub więcej grup

powtórzeniowych.



Tworzenie tabeli nieznormalizowanej:



Przekształć dane ze źródła informacji (np.

formularza) do postaci tabelarycznej – ze

wierszami i kolumnami.

Dokumenty źródłowe

Zawartość dokumentów w postaci tabeli

nieznormalizowanej

Pierwsza postać normalna (1NF)



Relacja, w której na przecięciu każdego

wiersza i każdej kolumny znajduje się tylko

wartość elementarna.

UNF → 1NF



Wskaż atrybut lub grupę atrybutów jako klucz

tabeli nieznormalizowanej.



Zidentyfikuj grupę (grupy) powtórzeniową w

tabeli nieznormalizowanej, która powtarza się

dla atrybutów kluczowych.



Usuń grupę powtórzeniową przez:



Wprowadzenie odpowiednich danych do pustych

kolumn wierszy zawierających powtarzające się

dane .



Albo przez



Przeniesienie powtarzających się danych wraz z

kopią atrybutów klucza do nowej relacji.

UNF → 1NF

Pierwsza postać normalna – 1NF

Wersja A

Wersja B

Pierwsza postać normalna – 1NF

Druga postać normalna (2NF)



Based on the concept of full functional

dependency.



Full functional dependency indicates that if



A and B are attributes of a relation,



B is fully dependent on A if B is functionally

dependent on A but not on any proper subset of



Jest to relacja, która jest w 1NF i każdy jej

atrybut niewchodzący w skład klucza

głównego jest w pełni funkcyjnie zależny od

klucza głównego.

Druga postać normalna (2NF)

1NF →2NF



Zidentyfikuj klucz główny relacji w 1NF.



Zidentyfikuj zależności funkcyjne w relacji.



Jeżeli istnieją zależności cząstkowe od klucza

głównego, to usuń je przez umieszczenie w

nowej relacji wraz z kopią ich wyznacznika.

Analiza zależności funkcyjnych relacji

Schemat zależności funkcyjnych relacji

Wynik normalizacji do 2NF

Trzecia postać normalna (3NF)



Postać ta jest oparta na pojęciu przechodniej

zależności funkcyjnej.



Zależność przechodnia to stan, w którym:



A, B i C są atrybutami relacji takimi, że jeżeli A  B i

B  C,



to wtedy C jest przechodnio zależne od A poprzez B

(przy założeniu, że A nie jest funkcyjnie zależne od

B lub od C).



Relacja, która jest w 1NF oraz w 2NF i w

której żaden atrybut nie należący do klucza

głównego nie jest przechodnio zależny od

klucza głównego.

Trzecia postać normalna (3NF)

2NF → 3NF



Zidentyfikuj klucz główny w relacji w 2NF.



Zidentyfikuj zależności funkcyjne w relacji.



Jeżeli występują zależności funkcyjne od

klucza głównego, to usuń je przez

przeniesienie tych atrybutów wraz z kopią ich

wyznacznika do nowej relacji.

Analiza zależności funkcyjnych relacji

Wynik normalizacji do 3NF

Przebieg normalizacji - podsumowanie

Dokumenty źródłowe – jeszcze raz …

Ostateczny schemat relacyjny w 3NF

Definicje 2NF i 3NF



Druga postać normalna (2NF)



Relacja, która jest w pierwszej postaci normalnej i

każdy jej atrybut nie wchodzący w skład klucza

głównego jest w pełni funkcyjnie zależny od każdego

klucza kandydującego.



Trzecia postać normalna (3NF)



Relacja, która jest w pierwszej i drugiej postaci

normalnej, i w której żaden z atrybutów nie

wchodzących w skład klucza głównego nie jest

przechodnio funkcyjnie zależny od żadnego klucza

kandydującego.