TERCERA FORMA DE NORMALIZACION

La nacionalización es el proceso mediante el cual se transforman datos complejos a un conjunto de estructuras de datos mas pequeñas, que ademas de ser mas simples y mas estables, son mas fáciles de mantener.

 También se puede entender  la nacionalización como una serie de reglas que sirven para ayudar a los diseñadores de bases de datos a desarrollar un esquema que minimice los problemas de lógica. cada regla esta basad en la que le antecede. La nacionalización se adopto porque el viejo estilo de poner todos lo datos en un solo lugar, como un archivo o una tabla de la base de datos, era ineficientes y conducía a errores de lógica cuando se trataban de manipular los datos.

Grado de nacionalización
existen básicamente tres niveles e nacionalización:

• Primera forma normal: la regla de la primera forma normal establece que las columnas repetidas deben eliminarse y colocarse en tablas separadas.
• Segunda forma normal: La regla establece que todas las dependencia parciales se deben eliminar y separar dentro de sus propias tablas. una dependencia parcial es un termino que describe a aquellos datos que no dependen de la llave primaria de la tabla para identificarlos
• Tercera forma normal: Una tabla esta normalizada en esta forma si todas las columnas que no son llave son funcional mente 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
• Forma normal de boyce codd: es una forma normal utilizada en la nacionalización de bases de datos. Es una versión ligeramente mas fuerte de la 3FN. La forma normal de boyce codd requiere que no existan dependencias funcionales no triviales de los atributos que no sean un conjunto de la clave candidata.

SEGUNDA FORMA DE NORMALIZACION

La regla de la Segunda Forma Normal (2FN) 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 clave de la tabla para identificarlos. 

Una de las mayores desventajas de la nacionalización 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 una tabla sin afectar a las demás tablas. 
• Lo mismo aplica para las otras tabla
• Alcanzar este nivel de normalización permite que los datos se acomoden de una manera natural dentro de los límites esperados. 

Ejemplos:

 

Como ya habíamos utilizado este ejemplo en la entrada anterior, ahora podemos utilizar la 2FN para poder administrar mejor los datos.

 

Esto denota la diferencia que existe entre la 1FN que incluía los datos del lector,en la tabla Libro sin que exista dependencia de código entre ellos.

Otro Ejemplo:

 

El primary key de la tabla alumnos es el N° de DNI por lo que en tabla asistencia para vincular al alumno con la asistencia, solo se necesitaría el N° de  DNI.

Ejemplos de Anomalias 2FN:

                                                  Ganadores del torneo

Torneo	Año	Ganador	Fecha de nacimiento del ganador
Des Moines Masters	1998	Chip Masterson	14 de marzo de 1977
Indiana Invitational	1998	Al Fredrickson	21 de julio de 1975
Cleveland Open	1999	Bob Albertson	28 de septiembre de 1968
Des Moines Masters	1999	Al Fredrickson	21 de julio de 1975
Indiana Invitational	1999	Chip Masterson	14 de marzo de 1977

Aunque el Ganador y la Fecha de nacimiento del ganador están determinadas por una clave completa {Torneo, Año} y no son partes de ella, particularmente las combinaciones Ganador / Fecha de nacimiento del ganador son mostradas repetidamente en múltiples registros. Este problema es tratado por la tercera forma normal (3NF).

Primera Forma Normal en Bases de Datos (1FN)

PRIMERA NORMALIZACION 

Primera Forma Normal en Bases de Datos (1FN)

El proceso de nacionalización de bases de datos consiste en 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.
• Evitar problemas de actualización de los datos en las tablas.
• Proteger la integridad de los datos.

La primera forma normal, requiere que los datos sean atómicos. En otras palabras, la 1FN prohíbe a un campo contener más de un valor de su dominio de columna. También exige que todas las tablas deben tener una clave primaria. Adicional mente, indica que una tabla no debe tener atributos que acepten valores nulos.

Cuando no existe nacionalización, se presentan anomalías en la base de datos. Que ocasionan problemas al momento de insertar, modificar o eliminar datos. 

Ejemplos:

• Multiples valores:

 La forma correcta sería:

• Redundancia de datos:

 La forma correcta de representar la tabla sería:

• Columnas que permiten valores nulos:

La forma correcta de representar esta tabla seria como en el ejemplo anterior

• Tabla sin llave principal:

La forma correcta sería agregando una llave principal

NORMALIZACION  DE UNA BASE  DE DATOS

El proceso de nacionalización 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.

MODELO EN RED

Se representan por medio de colecciones de registros y las relaciones entre los datos se representan por medio de enlaces que se pueden ver como apuntadores. Los registros se organizan como colecciones de grafos dirigidos. El modelo de red es un modelo de base de datos concebido como un modo flexible de representar objetos y su relación.

El inventor original del modelo de red fue Charles Bachman, y con ello fue desarrollado en una especificación estándar publicada en 1969 por la Conferencia de Lenguajes en Sistemas de Datos (CODASYL).

MODELO RELACIONAL

Se usa una colección de tablas para representar tanto los datos como las relaciones entre ellos. Cada tabla contiene varias columnas, y cada columna tienen un nombre único. El modelo relacional, para el modelado y la gestión de bases de datos, es un modelo de datos basado en lalógica 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").

MODELO JERARQUICO

  Es similar al modelo de redes, en el sentido en que los datos y relaciones entre los datos se representan mediante registros y enlaces. La diferencia es que en lugar de organizarse como grafos estos lo hacen como colecciones de árboles. Un modelo de datos jerárquico es un modelo de datos en el cual los datos son organizados en una estructura parecida a un árbol. La estructura permite a la información que repite y usa relaciones padre/Hijo: cada padre puede tener muchos hijos pero cada hijo sólo tiene un padre. Todos los atributos de un registro específico son catalogados bajo un tipo de entidad.

MODELOS  LÓGICOS DE DATOS

La parte esencial de la estructura de base de datos es el modelo de datos: una colección de herramientas conceptuales para describir los datos, las relaciones de datos, la semántica de los datos y las ligaduras de consistencia. Los diferentes modelos de datos que se han propuesto se clasifican en tres grupos diferentes: modelos lógicos basados en objetos, modelos lógicos basados en registros y modelos físicos.

 

PROTECCIÓN DE DATOS

Proteja en tiempo real las bases de datos esenciales para las empresas contra amenazas externas e internas, así como a las internas de las propias bases de datos, con soluciones que no requieran cambios de arquitectura, costoso hardware ni periodos de inactividad. Con el software de seguridad de Intel Security para bases de datos, podrá obtener una visión general de la seguridad de las bases de datos y la postura de seguridad correspondiente, adecuar todas las políticas de administración de la seguridad de las bases de datos y mantener el cumplimiento de las normativas de seguridad. Todas nuestras soluciones están integradas con la consola de administración de McAfee ePolicy Orchestrator para administrar la seguridad de las bases de datos de forma centralizada.

McAfee Data Center Security Suite for Databases

Mejore la seguridad de las bases de datos en ambientes físicos, virtuales y en la nube mediante una solución de seguridad fácil de desplegar y muy escalable. La suite incluye McAfee Database Activity Monitoring, McAfee Virtual Patching for Databases y McAfee Vulnerability Manager for Databases.

 EL ADMINISTRADOR DE BASE DE DATOS

Un administrador de bases de datos (también conocido como DBA, en inglés database administrator) es aquel profesional que administra las tecnologías de la información y la comunicación, siendo responsable de los aspectos técnicos, tecnológicos, científicos, inteligencia de negocios y legales de bases de datos.

Sus tareas incluyen las siguientes:

·         Implementar, dar soporte y gestionar bases de datos corporativas.

·         Crear y configurar bases de datos relacionales.

·         Ser responsables de la integridad de los datos y la disponibilidad.

·         Diseñar, desplegar y monitorizar servidores de bases de datos.

 EL DICCIONARIO  DE RECURSOS DE INFORMACIÓN

 

Un diccionario de datos es un conjunto de metadatos que contiene las características lógicas y puntuales de los datos que se van a utilizar en el sistema que se programa, incluyendo nombre, descripción, alias, contenido y organización.

Es un catálogo, un depósito, de los elementos en un sistema. Como su nombre lo sugiere, estos elementos se centran alrededor de los datos y la forma en que están estructurados para satisfacer los requerimientos de los usuarios y las necesidades de la organización. En un diccionario de datos se encuentra la lista de todos los elementos que forman parte del flujo de datos en todo el sistema. Los elementos más importantes son flujos de datos, almacenes de datos y procesos. El diccionario guarda los detalles y descripciones de todos estos elementos.

Si los analistas desean conocer cuántos caracteres abarca un determinado dato o qué otros nombres recibe en distintas partes del sistema, o dónde se utiliza, encontrarán las respuestas en un diccionario de datos desarrollado en forma apropiada.

BASE DE DATOS DISTRIBUIDAS

 Son la que almacenan datos que pertenecen lógicamente a un sólo sistema, pero se encuentra físicamente esparcido en varios “sitios” de la red. Un sistema de base de datos distribuidos se compone de un conjunto de sitios, conectados entre sí mediante algún tipo de red de comunicaciones, en el cual:

•  Cada sitio es un sistema de base de datos en sí mismo.•  Los sitios trabajan en conjunto si es necesario con el fin de que un usuario de cualquier sitio pueda obtener acceso a los datos de cualquier punto de la red tal como si todos los datos estuvieran almacenados en el sitio propio del usuario.