Gestion de Datos - Unidad VII - 2019 - Parte 1

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Gestión	de	Datos
Mg. Ing. Gustavo E. Juárez
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Gestión	de	Datos 

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Facultad	Regional	Tucumán

Universidad	Tecnológica	Nacional
PARTE I - Formas Normales
Mg. Ing. Gustavo E. Juárez
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Normalización 
La	teoría	del	modelo	relacional	y	el	proceso	de	normalización	de	las	Bases	de	Datos,	fue	
desarrollado	por	Edgar	Frank	Codd	en	sus	papers:	
• 	“A	relational	model	for	large	shared	data	banks”	–	ACM	–	1970. 
• 	“Further	normalization	of	the	data	base	relational	model”	–	RUSTIN	–	1972.	
En	 estos	 papers	 investiga,	 identifica	 las	 causas	 y	 define	 las	 primeras	 tres	 “formas	
normales”.	 
Comentario:	 
Una	 relación	 es	 una	 forma	 normal	 específica	 si	 satisface	 el	 conjunto	 de	 requisitos	 o	
restricciones	para	dicha	forma.	
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Normalización 
Introducción: 
Con el fin de corregir algunas redundancias y anomalías, EF Codd (1972) propuso tres 
formas normales, 1FN, 2FN y 3FN, logrado pérdida menores a causa del proceso de 
descomposición, (preservación de la dependencia) de la relación inicial universal 
en relaciones más pequeñas, sobre la base de las dependencias funcionales (FDS). 
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Normalización 
Poco después, Heath y Boyce y Codd (1974) identificaron algunas insuficiencias de la 
definición de 3FN, por lo que redefinieron la 3FN y se le cambió el nombre Forma 
Normal de BoyceCodd - FNBC. 
Ronald Fagin (1977) fue el primero en describir la cuarta forma normal, 4NF, basado 
en las dependencias multivaluadas - MVDS (Zaniolo, Fagin, Delobel), así como la quinta 
forma normal, 5NF (Fagin, 1979) o forma normal de proyección-enlace (PJ / NF), la 
cual se basa en unir dependencias (JDS).
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Normalización	–	Tipos	y	Modelado	de	Datos		 
Dependencias Funcionales 
Es un tipo de relación entre atributos
Dependencias Multivaluadas 
Dos tuplas (A,m) donde A es un conjunto 
y m es una Función de A
Inclusión 
Es la existencia de atributos en una tabla R, cuyos valores 
deben ser un subconjunto de valores de los atributos 
correspondientes en la otra tabla S
Enlace / Join 
Una tabla de T está sujeta a una condición de 
 enlace (JOIN) si T siempre se puede recrear al 
unirse varias Tablas, cada una con un 
subconjunto de los atributos de T
Problemas
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Normalización	-	Objetivos 
• Desarrollar una “buena” descripción de los datos, sus relaciones y sus 
restricciones. 
• Identificar	un	conjunto	“adecuado”	de	relaciones. 
• Mejorar	el	Diseño	Lógico.	 
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Normalización	-	Propósitos	 
• Producir	 un	 conjunto	 estable	 de	 relaciones	 que	 sea	 un	 modelo	 fiel	 de	 las	
operaciones	de	la	empresa.		
• Lograr	 un	diseño	 flexible	 que	 permita	 extender	 el	modelo	 cuando	 se	 necesite	
representar	nuevos	atributos,	conjuntos	de	entidades	y	relaciones. 
• Diseñar	 la	 base	 de	 datos	 fortaleciendo	 ciertos	 tipos	 de	 restricciones	 de	
integridad. 
• Reducir	 la	redundancia	en	 las	bases	de	datos,	para	ahorrar	espacio	y	en	pos	de	
evitar	inconsistencias	en	los	datos.	
ABSTRACCION
ESCALABILIDAD
ANOMALIA
COMPLETITUD
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Anomalías 
Definición: 
“Una anomalía es un estado inconsistente, incompleto o contradictorio de la base de 
datos“	(Ricardo).	 
Una	 tabla	 que	 cumple	 con	 una	 mínima	 definición	 de	 relación	 puede	 no	 tener	 una	
estructura	eficaz	u	apropiada.	 
Si hubiera anomalías presentes en la relación, esta sería incapaz de representar cierta 
información, pudiendo perder información a partir de procesar actualizaciones, 
corriendo el riesgo de que los datos se vuelvan inconsistentes. 
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Tipificación	de	las	Anomalías	
1. Anomalías	de	Inserción:	ocurre	cuando	no	se	puede	ingresar	una	ocurrencia	
hasta	que	se	tenga	un	hecho	adicional	acerca	de	otra	entidad.		
2. Anomalías	de	Modificación:	ocurre	cuando	se	modifica	un	valor,	y	no	se	
verifican	 los	valores	 ingresados,	 los	que	finalmente	son	consolidados	en	 la	
base	de	datos.	Una	Solución	a	este	problema	posible	es	dividir	la	relación	en	
dos	relaciones.	
3. Anomalías	 de	 Eliminación:	 ocurre	 cuando	 se	 elimina	 una	 tupla	 o	 un	
valor	especifico,	y	este	hecho	afecta	a	otras	entidades.	
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Anomalías	de	inserción,	actualización	y	borrado	
Considere	la	siguiente	relación: 
NewClass (classNo, stuId, stuLastName, facId, schedule, room, grade) 
Aclaraciones:	 
• En	este	ejemplo	se	supone	que	solamente	existe	un	miembro	del	personal	docente	
para	cada	clase	(esto	es:	no	hay	enseñanza	en	equipo).		
• Se supone que cada clase siempre tiene asignado el mismo salón. 	
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Anomalías	de	inserción,	actualización	y	borrado	
La tabla NewClass
Anomalía de actualización. Suponga que quiere cambiar el horario de ART103A a MWF12. Es 
posible que pueda actualizar los dos primeros registros de la tabla NewClass, pero no el tercero, 
lo que resulta en un estado inconsistente en la base de datos. Entonces sería imposible decir el 
verdadero horario para dicha clase. Ésta es una anomalía de actualización.
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Anomalías	de	inserción,	actualización	y	borrado	
La tabla NewClass
Anomalía de inserción. Ocurre cuando intenta agregar información acerca de un curso para el cual todavía no 
hay estudiantes registrados. Por ejemplo, suponga que crea una nueva clase, con valores MTH110A, F110, 
MTuTh10, H225 para classNumber, facId, schedule y room. No es posible registrar la información del curso, aun 
cuando tenga los valores para estos atributos. Dado que la clave es {courseNo,stuId}, no tiene permiso para 
insertar un registro con un valor nulo para stuId. Puesto que no tiene posibilidad de representar esta 
información de clase, tiene una anomalía de inserción. 
				MTH110A
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Anomalías	de	inserción,	actualización	y	borrado	
La tabla NewClass
Anomalía de borrado. Cuando borra el registro del único estudiante que toma un curso 
particular, ocurre una anomalía de borrado. Por ejemplo, si el estudiante S1001 se retira de 
HST205A, perdería toda la información acerca de dicho curso. Sería deseable conservar la 
información del curso, pero no puede hacerlo sin un stuId correspondiente. De igual modo, si un 
estudiante abandona el único curso que toma, se pierde toda la información acerca de dicho 
estudiante.
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Formas	Normales 
Las	 relacionesse	 pueden	 clasificar	 por	 tipo	 de	 anomalías	 de	modificación	 a	 las	
cuales	son	vulnerables. 
En	la	Década	de	1970	los	teóricos	relacionales	investigaron	acerca	de	estos	tipos.	
Cuando	alguno	encontraba	una	anomalía,	la	clasificaba	y	pensaba	en	una	manera	
de	prevenirla,	las	cuales	con	el	tiempo	y	luego	de	estudiar	numerosas	ocurrencias,	
recibieron	el	nombre	de	Formas	Normales.	
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Formas	Normales 
Tanto	 para	 el	 Análisis	 Conceptual	 como	 para	 el	 desarrollo	 del	 Modelo	 Lógico,	 es	
necesario	considerar	ciertas	especificaciones	que	faciliten	el	trabajo	con	las	Tablas.	 
En	este	sentido,	Sommerville	(1988)	dijo	 
"	un	buen	diseño,	es	la	clave	de	una	eficiente	ingeniería	del	software.	Un	software	
bien	diseñado	es	fácil	de	aplicar	y	mantener,	además	de	ser	comprensible	y	fiable.	
Sistemas	mal	diseñados,	aunque	puedan	funcionar,	serán	costosos	de	mantener”. 


.	
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Formas	Normales	
		
Codd	mediante	 la	publicación	de	 trabajos	 como	“A	relational	model	 for	a	 large	 shared	
data	banks”,	y	“Further	normalization	of	the	data	base	relational	model”,	definió	las	1FN,	
2FN	y	3FN	(Primera,	Segunda	y	Tercera	Forma	Normal).	 
Más	 tarde,	 otros	 autores	 continuaron	 investigando	 los	 patrones	 de	 anomalías	 que	
ocurrían	en	las	Bases	de	Datos	y	especificaron	las	siguientes	formas	normales: 
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Restricciones 
Para	que	una	tabla	sea	una	relación	debe	cumplir	con		ciertas	restricciones: 
1. Las	celdas	deben	ser	de	un	valor	único.	No	se	puede	tener	ni	repetir	grupos	ni	
tener	series	en	calidad	de	valores.	
2. Todas	las	entradas	en	una	misma	columna	deben	ser	del	mismo	tipo.	
3. Cada	columna	tiene	un	nombre	único	y	el	orden	en	las	columnas	en	la	tabla	no	
es	importante.	
4. Dos	renglones	en	la	tabla	no	pueden	ser	idénticos	y	el	orden	de	los	renglones	
no	tiene	importancia.	
PRIMERA FORMA NORMAL (PFN o 1FN)
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MARCO	HISTORICO	DE	LAS	FORMAS	NORMALES	
Formas	Normales Definida	por	
Primera	Forma	Normal	(1NF)
E.F.	Codd	(1970)		
C.J.	Date	(2003)
Segunda	Forma	Normal	(2NF) E.F.	Codd	(1971)
Tercera	Forma	Normal		(3NF) E.F.	Codd	(1971)
Forma	Normal	de		
Boyce-Codd	(BCNF)
Raymond	F.	Boyce	and	E.F.	Codd	(1974)
Cuarta	Forma	Normal	(4NF) Ronald	Fagin(1977)
Quinta	Forma	Normal	(5NF) Ronald	Fagin	(1979)	
Forma	Normal	de	Dominio	Clave	
(DKNF)
Ronald	Fagin	(1981)	
Sexta	Forma	Normal	(6NF) C.J.	Date,	Hugh	Darwen	y	Nikos	Lorentzos	(2002)
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Formas	Normales	
		
Es	 posible	 entender	 mejor	 el	 proceso	 de	 normalización	 mediante	 la	 utilización	 de	
conjuntos	 incluidos	 unos	 de	 otros,	 en	 donde	 las	 formas	 normales	 se	 encuentran	
anidadas	con	un	mismo	centro.		
El	 objetivo	 del	 diseño	 debe	 ser	 poner	 el	
esquema	en	la	forma	normal	más	alta,	que	
es	 práctica	 y	 adecuada	 para	 los	 datos	 en	 la	
base	de	datos.	 
La	normalización	requiere	tener	en	claro	 la	
semántica	del	modelo.
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Formas	Normales	–	Dependencias	Funcionales 
Definición: 
“Si	R	es	un	esquema	de	relación,	y	A	y	B	son	conjuntos	de	atributos	no	vacíos	en	R,	
se	dice	que	B	es	funcionalmente	dependiente	en	A	si	y	sólo	si	cada	valor	de	A	en	R	
tiene	asociado	exactamente	un	valor	de	B	en	R” 
Esto	se	escribe	como 
A	→	B 
que	se	lee	como	“A	determina	funcionalmente	a	B”. 
Una	 dependencia	 funcional	 es	 en	 realidad	 una	 relación	 muchos	 a	 uno	 del	
conjunto	de	atributos	A	al	conjunto	de	atributos	B 
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Para describir la primera forma normal se usará un contraejemplo. Si supone que a un 
estudiante se le permite tener más de una especialidad, y se intenta almacenar 
especialidades múltiples en el mismo campo del registro del estudiante, la tabla NewStu 
puede parecerse a la que muestra la Figura. 
Este ejemplo viola la definición de la primera forma normal.
PRIMERA FORMA NORMAL (PFN o 1FN) 
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Definición 1FN: 
“Una relación está en la primera forma normal (1FN) si y sólo si cada 
 atributo tiene valor sencillo para cada tupla”. 
Esto significa que cada atributo en cada fila, o cada “celda” de la tabla, contiene sólo un 
valor. Una forma alternativa de describir la primera forma normal es decir que los 
dominios de los atributos de la relación son atómicos. 
Esto significa que en el dominio no se permiten conjuntos, 
listas, campos repetidos o grupos. 
PRIMERA FORMA NORMAL (PFN o 1FN)
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Los valores en el dominio deben ser valores únicos que no se puedan descomponer más. En 
la Figura se ve la violación de esta regla en los registros de los estudiantes S1006 y S1010, 
quienes ahora tienen dos valores mencionados para major. 
PRIMERA FORMA NORMAL (PFN o 1FN)
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PRIMERA FORMA NORMAL (PFN o 1FN)
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Definición Dependencia Funcional: 
“En una relación R, el atributo A de R es completamente dependiente funcional sobre 
un atributo o conjunto de atributos X de R si A es funcionalmente dependiente sobre X 
pero no funcionalmente dependiente sobre cualquier subconjunto propio de X". 
SEGUNDA FORMA NORMAL (SFN o 2FN)
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Dependencia	funcional	completa	y	Segunda	Forma	Normal	(SFN	o	2FN)	
Para la relación que se muestra en la Figura, se tienen las siguientes dependencias 
funcionales además de las triviales: 
 
SEGUNDA FORMA NORMAL (SFN o 2FN)
{courseNo, stuId} → {stuLastName} 
 {courseNo, stuId} → {facId}
 {courseNo, stuId} → {schedule} 
 {courseNo, stuId} → {room}
{courseNo, stuId} → {grade}
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Dado que no hay otra clave candidata, se elige {courseNo, stuId} para la clave primaria. 
De nuevo, al ignorar las dependencias funcionales triviales, también se tienen las 
dependencias funcionales 
courseNo → facId courseNo → schedule 
courseNo → room stuId → lastName 
De modo que se encuentran atributos que son funcionalmente dependientes en la 
combinación {courseNo, stuId}, pero también funcionalmente dependientes en un 
subconjunto de dicha combinación. 
Se dice que tales atributos no son por completo dependientes funcionales de la 
combinación.
SEGUNDA FORMA NORMAL (SFN o 2FN)
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Definición 2FN: 
“Una relación está en segunda forma normal (2FN) si y sólo si 
está en primeraforma normal y todos los atributos 
no clave son completamente dependen completamente de la clave”. 
Claro está, si una relación es 1FN y la clave consiste en un solo atributo, la relación es 
automáticamente 2FN. Tiene que preocuparse por 2FN sólo cuando la clave sea 
compuesta. 
SEGUNDA FORMA NORMAL (SFN o 2FN)
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Una relación 1FN que no es 2FN se puede transformar en un conjunto equivalente de 
relaciones 2FN. 
La transformación se efectúa al realizar proyecciones sobre la relación original en tal 
forma que es posible regresar al original al tomar la combinación de las proyecciones. 
SEGUNDA FORMA NORMAL (SFN o 2FN)
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Dependencia	funcional	completa	y	Segunda	Forma	Normal	(SFN	o	2FN) 
Es importante notar que, cuando se usa esta notación menos formal, los atributos a la 
derecha de la flecha se pueden “descomponer” y citar como DF separadas, pero los 
atributos en el lado izquierdo deben permanecer unidos, pues es su combinación la que 
es determinante. Las dependencias funcionales son 
 
SEGUNDA FORMA NORMAL (SFN o 2FN)
courseNo → facId, schedule, room 
 stuId → lastName 
 courseNo,stuId → grade 
facId, schedule, room, lastName
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Al usar proyección, se descompone la relación NewClass en el siguiente conjunto de 
relaciones: 
 Register (courseNo, stuId, grade) 
 Stu (stuId, stuLastName) 
 Class2 (courseNo, facId, schedule, room) 
 . 
SEGUNDA FORMA NORMAL (SFN o 2FN)
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Aunque las relaciones de la segunda forma normal son mejores que las de la primera 
forma normal, todavía pueden tener anomalías de actualización, inserción y borrado. 
Considere la siguiente relación: 
 NewStudent (stuId, lastName, major, credits, status) 
La Figura muestra una instancia de esta relación. Aquí, la única clave candidata es 
stuId y se usará como la clave primaria. Todo otro atributo de la relación es 
funcionalmente dependiente de la clave, así que se tiene la siguiente dependencia 
funcional, entre otras, 
 stuId → credits
TERCERA NORMAL (TFN o 3FN)
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Sin embargo, dado que el número de créditos determina el status, también se tiene 
 credits → status 
Por tanto, stuId de manera funcional determina status en dos formas, directa y 
transitivamente, a través del atributo no clave status. Al usar transitividad se tiene 
 (stuId → credits) ∧ (credits →status)⇒ (stuId → status) 
TERCERA NORMAL (TFN o 3FN)
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Definición Dependencia Transitiva: 
“Si A, B y C son atributos de la relación R, tales que A → B 
y B → C, entonces C es transitivamente dependiente de A”. 
Para la Tercera Forma Normal se quiere eliminar ciertas dependencias transitivas. Las 
dependencias transitivas causan anomalías de inserción, borrado y actualización.
TERCERA NORMAL (TFN o 3FN)
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Debido a estos problemas, es deseable remover las dependencias transitivas y crear un 
conjunto de relaciones que satisfagan la siguiente definición. 
Definición 3FN: 
“Una relación está en tercera forma normal (3FN) si, siempre que 
exista una dependencia funcional no trivial X → A, 
entonces o X es una superclave o A es un miembro 
de alguna clave candidata”. 
 
TERCERA NORMAL (TFN o 3FN)
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Las características de la tercera forma normal implican que cada atributo no clave debe 
depender de la clave, toda la clave y nada más que la clave. 
Al comprobar la tercera forma normal, se busca si algún atributo no clave candidata (o 
grupo de atributos) es funcionalmente dependiente de otro atributo no clave (o grupo). 
Si existe tal dependencia funcional, se remueve de la relación el atributo funcionalmente 
dependiente, y se le coloca en una nueva relación con su determinante. El determinante 
puede permanecer en la relación original. 
 
TERCERA NORMAL (TFN o 3FN)
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Dependencia		Transitiva	y	Tercera	Forma	Normal	(TFN	o	3FN) 
Para el ejemplo NewStudent, dado que la dependencia indeseable es 
credits → status, y status no es parte de alguna clave candidata, se forma el conjunto de 
relaciones: 
 NewStu2 (stuId, lastName, major, credits) Stats (credits, status)
TERCERA NORMAL (TFN o 3FN)
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De hecho, se puede decidir no almacenar status en la base de datos, y calcular el status 
para aquellas vistas que la necesiten. En este caso, simplemente se elimina la relación 
Status. 
Este ejemplo no involucra múltiples claves candidatas. Si en la relación original se tiene 
una segunda clave candidata, socialSecurityNumber, se tendría
socialSecurityNumber → status
TERCERA NORMAL (TFN o 3FN)
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Compendio de Formas Normales
Integración de conocimientos adquiridos 
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Definición 1FN: 
“Una relación está en la primera forma 
normal (1FN) si y sólo si cada 
 atributo tiene valor sencillo para cada 
tupla”.
Definición Dependencia Funcional: 
“En una relación R, el atributo A de R es 
completamente dependiente funcional sobre un atributo 
o conjunto de atributos X de R si A es funcionalmente 
dependiente sobre X pero no funcionalmente 
dependiente sobre cualquier subconjunto propio de X".
Definición 2FN: 
“Una relación está en segunda forma normal (2FN) si y sólo si 
está en primera forma normal y todos los atributos 
no clave son completamente dependientes funcionales sobre la clave”. 
Compendio de Formas Normales
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Definición Dependencia Transitiva: 
“Si A, B y C son atributos de la relación R, tales que A → B 
y B → C, entonces C es transitivamente dependiente de A”.
Definición 3FN: 
“Una relación está en tercera forma normal (3FN) si la relacion esta en 
Segunda Forma Normal (2FN), siempre que 
exista una dependencia funcional no trivial X → A, 
entonces o X es una superclave o A es un miembro 
de alguna clave candidata”.
Compendio de Formas Normales
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Referencias
• Paper “A relational model for a large shared data banks”, E. F. Codd. 
• Libro “Fundamentos de Bases de Datos”, Rovarini P., De La Vega H. 
• Libro “Sistemas de Bases de Datos. Conceptos Fundamentales”, R. Elmasrhi – S. 
Navathe. 2ª Edic. Edit . Addison – Wesley. 
• Faculta de Ingeniería. Universidadde Talca (CHI). 
 http://ing.utalca.cl/~jperez/bd/documentos/al.pdf 
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Apuntes del Mg. Ing. Gustavo E. Juárez
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