Normalización de Bases de Datos

Normalización en Bases de Datos

• Normalizar organiza los datos en una base de datos para reducir redundancia, eliminar inconsistencias, y mejorar integridad y eficiencia.
• Asegura que los datos estén estructurados correctamente, evitando repetición innecesaria.
• Es crucial porque evita redundancia, previene inconsistencias al modificar datos, facilita el mantenimiento simplificando la estructura, optimiza el almacenamiento eliminando duplicados, y mejora el rendimiento.

Clave Primaria

• Es un identificador único para cada fila en una tabla.
• En una tabla de clientes, el ID_Cliente identifica de forma única a cada cliente.

Dependencia Funcional

• Un atributo depende funcionalmente de otro cuando su valor está determinado por éste.
• En una tabla de pedidos, el atributo Nombre Cliente depende funcionalmente de ID_Cliente.

Dependencia Parcial

• Ocurre cuando un atributo depende solo de parte de una clave compuesta.
• En una tabla con clave compuesta ID_Pedido y ID_Cliente, el Nombre Cliente depende solo de ID_Cliente.

Dependencia Transitiva

• Se da cuando un atributo no clave depende de otro atributo no clave.
• Si Ciudad determina Código Postal en una tabla, existe.

Formas Normales

• Las formas normales son las reglas o pasos que se siguen para normalizar una base de datos; existen varias formas, pero las tres primeras son más comunes.

Primera Forma Normal (1FN)

• Una tabla está en 1FN si todos los valores de las columnas son atómicos y cada fila tiene un identificador único (clave primaria).
• Ejemplo de tabla no normalizada:
  • Id_Cliente 1, Nombre Juan Pérez, Teléfonos 809-123-4567, 849-452-7894
  • Id_Cliente 2, Nombre María López, Teléfonos 829-458-7531
• Problema: Los números de teléfono están almacenados en un solo campo como una lista.
• Solución (1FN): Separar cada número de teléfono en filas individuales.
  • Id_Cliente 1, Nombre Juan Pérez, Teléfono 809-123-4567
  • Id_Cliente 1, Nombre Juan Pérez, Teléfono 849-452-7894
  • Id_Cliente 2, Nombre María López, Teléfono 829-458-7531

Segunda Forma Normal (2FN)

• Una tabla está en 2FN si cumple con 1FN y todos los atributos dependen completamente de la clave primaria (elimina dependencias parciales).
• Ejemplo de tabla en 1FN pero no en 2FN:
  • Id_Pedido 1, Producto Lápiz, Precio 10.00, ID_Cliente 101, Nombre_Cliente Juan Pérez
  • Id_Pedido 2, Producto Cuaderno, Precio 20.00, ID_Cliente 102, Nombre_Cliente María López
• Problema: El nombre del cliente depende solo de ID_Cliente, no de ID_Pedido.
• Solución (2FN): Dividir la tabla en dos, eliminando la dependencia parcial.
• Tabla Clientes:
  • ID_Cliente 101, Nombre Juan Pérez
  • ID_Cliente 102, Nombre María López
• Tabla Pedidos:
  • Id_Pedido 1, Producto Lápiz, Precio 10.00, ID_Cliente 101
  • Id_Pedido 2, Producto Cuaderno, Precio 20.00, ID_Cliente 102

Tercera Forma Normal (3FN)

• Una tabla está en 3FN si cumple con 2FN y no hay dependencias transitivas.
• Ejemplo de tabla en 2FN pero no en 3FN:
  • ID_Cliente 101, Nombre_Cliente Juan Pérez, Ciudad Santo Domingo, Código_Postal 10101
  • ID_Cliente 102, Nombre_Cliente María López, Ciudad Santiago, Código_Postal 51000
• Problema: El Código_Postal depende de Ciudad, no de ID_Cliente.
• Solución (3FN): Dividir en dos tablas:
• Tabla Clientes:
  • ID_Cliente 101, Nombre_Cliente Juan Pérez, Ciudad Santo Domingo
  • ID_Cliente 102, Nombre_Cliente María López, Ciudad Santiago
• Tabla Ciudades:
  • Ciudad Santo Domingo, Código_Postal 10101
  • Ciudad Santiago, Código_Postal 51000

Diccionario de Datos

• Describe todos los elementos de una base de datos, incluyendo nombres de las tablas, nombres y tipos de datos de los campos, tamaños y restricciones, relaciones entre tablas, y reglas de validación.
• Es un repositorio centralizado que almacena información sobre los datos de una base de datos.
• Contiene metadatos, es decir, datos sobre los datos.
• Facilita la documentación, ayuda a entender la estructura, permite a desarrolladores conocer los detalles, evita errores, y permite trabajar en equipo.

Componentes de un Diccionario de Datos

• Nombre de la tabla y de la columna
• Tipo de dato que almacena la columna
• Longitud máxima de los datos que puede almacenar la columna
• Restricciones que se aplican a los datos
• Descripción del propósito de la tabla o columna

Ejemplo de Diccionario de Datos para una tabla de EMPLEADOS

• Id_empleado (INT, 4, Primary Key) - Identificador único del empleado
• Nombre (Varchar, 50) - Nombre completo del empleado
• Cargo (Varchar, 30) - Puesto de trabajo del empleado
• Salario (Decimal, 10, 2) - Salario mensual
• Fecha_ingreso (DATE) - Fecha en la que fue contratado

Cómo Crear un Diccionario de Datos Paso a Paso

• Identificar las tablas de la base de datos.
• Listar todos los campos que pertenecen a cada tabla.
• Definir el tipo de dato de cada campo.
• Especificar el tamaño de cada campo.
• Indicar las claves primarias y foráneas.
• Agregar una descripción breve sobre el uso de cada campo.
• Un sistema de ventas en el diccionario de datos podría incluir las tablas Clientes, Productos y Ventas.

Identificar Errores en un Diccionario de Datos

• El ID_Producto debe ser un entero, el Nombre no puede ser un número, y el Precio debe ser un decimal.

Álgebra Relacional

• Es un lenguaje formal para manipular y consultar datos en bases de datos relacionales.
• Las operaciones del álgebra relacional toman tablas como entrada y producen una nueva tabla.
• El resultado de una operación siempre es otra relación (tabla).
• Las consultas SQL se traducen internamente a operaciones de álgebra relacional.
• Utiliza conceptos de teoría de conjuntos y lógica.

Conceptos Básicos del Álgebra Relacional

• Relación (Tabla): Estructura que representa una entidad. Ejemplo: tabla "Estudiantes" (ID, Nombre, Edad, Curso).
• Atributo (Columna): Representa una característica de la entidad. Ejemplo: En la tabla "Estudiantes", "Nombre" es un atributo.
• Tupla (Fila): Instancia de la entidad. Ejemplo: (1, "Juan", 16, "Informática").
• Dominio: Conjunto de valores válidos. Ejemplo: El dominio de "Edad" podría ser números enteros positivos.
• Esquema de Relación: Define la estructura de la relación. Ejemplo: "Estudiantes" (ID: entero, Nombre: texto, Edad: entero, Curso: texto).

Operaciones Básicas del Álgebra Relacional

• Operaciones fundamentales: Selección (σ), Proyección (π), Unión (∪), Diferencia (-), Producto cartesiano (×), Renombramiento (ρ).
• Operaciones adicionales: Intersección (∩), Join (⨝), División (÷).

Selección (σ)

• Filtra las tuplas que cumplen una condición específica.
• Sintaxis: σ condición (Relación)
• Ejemplo:
  • σ Edad > 16 (Estudiantes)

Proyección (π)

• Selecciona columnas específicas para eliminar atributos innecesarios.
• Sintaxis: πAtributo1, Atributo2,...,AtributoN (Relación)
• Elimina atributos innecesarios, no altera los datos originales, y no repite tuplas idénticas.

Operador de Unión (∪)

• Combina los registros de dos tablas, eliminando duplicados.

Operador de Intersección (∩)

• Devuelve solo los registros que existen en ambas tablas

Operador de Diferencia (-)

• Devuelve los registros que están en una tabla pero no en la otra.

SQL

• SQL (Structured Query Language) es un lenguaje para gestionar y manipular bases de datos relacionales, usado para insertar, actualizar, eliminar y recuperar datos.
• Desarrollado en los 70 por IBM, adoptado como estándar por ANSI e ISO, e incluye JSON, XML, y optimizaciones de rendimiento.
• Es fundamental en bases de datos relacionales, utilizado en sistemas como MySQL, PostgreSQL, SQL Server y Oracle.

Comandos Principales en SQL

• DDL (Data Definition Language): CREATE, ALTER, DROP
• DML (Data Manipulation Language): INSERT, UPDATE, DELETE
• DQL (Data Query Language): SELECT
• DCL (Data Control Language): GRANT, REVOKE

Consultas Básicas en SQL

• SELECT: Para consultar datos.
• WHERE: Filtra registros.
• ORDER BY: Ordena resultados.
• GROUP BY y HAVING: Agrupan registros según condiciones.
• JOIN:
  • INNER JOIN: Une registros comunes en dos tablas.
  • LEFT JOIN: Incluye todos los registros de la tabla izquierda.
  • RIGHT JOIN: Incluye todos los registros de la tabla derecha.
• Subconsultas y funciones agregadas: COUNT, SUM, AVG, MAX / MIN

Aplicaciones de SQL

• Sistemas de información (ERP, CRM), integración con lenguajes de programación, Big Data y análisis de datos.

XML

• Es un lenguaje de marcado flexible para estructurar datos.
• HTML está diseñado para mostrar información, mientras que XML almacena y transporta datos.
• XML se usa para intercambio de datos, configuración de aplicaciones y Web Services.

Sintaxis de XML

• Comienza con .
• Elementos: content
• Atributos: Juan
• Etiquetas anidadas

Reglas de Sintaxis

• Cada etiqueta debe cerrarse, es sensible a mayúsculas y minúsculas, y debe tener un único elemento raíz.

Uso de XML en Bases de Datos

• Permite almacenar datos en formato estructurado y legible.
• Puede usarse en bases de datos relacionales y no relacionales.
• SQL Server permite trabajar con XML nativamente.

Ejemplo XML

• • Juan
  • [email protected]

Validación

• DTD (Document Type Definition): Define la estructura de un documento XML.
• XML Schema (XSD): Valida estructura y tipos de datos.

Aplicaciones

• Web Services (SOAP, REST), integración con bases de datos y aplicaciones empresariales.
• Comparación con JSON (JSON es más ligero, XML es más estructurado y versátil).