Wykład 5

Projektowanie baz danych - normalizacja i postacie normalne

Streszczenie

W wykładzie jest rozważany problem jakości tworzonego schematu bazy danych i powiązany z nim temat postaci normalnych relacji. Prezentacja materiału o postaciach normalnych (w drugiej części tego wykładu) jest oparta na matematycznym modelu relacji i zależności funkcyjnych - wymaga rozumienia pojęć matematyki dyskretnej takich jak zbiór, odwzorowanie i relacja.
 

Jakość schematu bazy danych
 

Pożądane cechy modelu danych

Następujące cechy modelu danych trzeba zapewnić na samym początku procesu projektowania, pozostając w ścisłym kontakcie z użytkownikami:

• poprawność modelu - to co jest w modelu jest zgodne z rzeczywistością;
• istotność każdego elementu modelu dla funkcjonowania firmy (organizacji);
• pełność modelu - gwarancja, że żaden element modelu danych - istotny dla funkcjonowania firmy (organizacji), nie został pominięty.

Po skonstruowaniu modelu danych:

• użytkownicy powinni rozumieć utworzony model danych i po dokładnym przeanalizowaniu wszystkich szczegółów, biorąc za to odpowiedzialność, zatwierdzić go;
• projektant bazy danych traktuje uzgodniony z użytkownikami model danych jako wierne odzwierciedlenie rzeczywistości i dla tego modelu buduje bazę danych i aplikację bazy danych.
  

Normalizacja

Postulat normalizacji daje się wyrazić w następujący sposób:

Każdy fakt przechowywany w bazie danych powinien być wyrażalny w niej tylko na jeden sposób.

• Informacja o przedmiocie powinna być zapisana tylko w jednym miejscu, a nie przy każdym studencie, który uczęszcza na zajęcia z tego przedmiotu.
• Jeśli w bazie danych zapisujemy informację o rodzicach każdej osoby, nie ma już potrzeby zapisywać informacji o dziadkach, gdyż ta informacja daje się wyprowadzić z informacji o rodzicach.
• Jeśli w modelu firmy lotniczej Pasażer i Pracownik to dwie odrębne encje, to jedna osoba może figurować w bazie danych - raz jako pasażer, a raz jako pracownik firmy lotniczej. Wówczas dane dotyczące takiej osoby (np. adres zamieszkania) będą zapisane w dwóch różnych miejscach.

Przedstawienie normalizacji wymaga zastosowania formalnego, matematycznego modelu relacji (w wersji uproszczonej zaprezentowanego w drugiej części tego wykładu). Zasady normalizacji wprowadzimy najpierw przez przykłady odwołując się do intuicji czytelnika.
 

Dlaczego niektóre schematy tabel są złe?

Problem złych schematów tabel zaprezentujemy na dwóch przykładach. Klucz główny tabel będzie zaznaczany pogrubioną czcionką.

Przykład 1

Dostawcy = {Nazwa_dostawcy, Adres, Nazwa_towaru, Cena}

Oto zestaw wad łatwych do zidentyfikowania w tym schemacie.

1. Redundancja: adres dostawcy powtarza się dla każdego dostarczanego towaru.

2. Anomalie przy modyfikacji: uaktualniony adres w jednym wierszu pozostaje niezmieniony w innych.

3. Anomalie przy wstawianiu: trudno wstawić dostawcę bez towarów; towar wchodzi w skład klucza - nie może być NULL.

4. Anomalie przy usuwaniu: usuwając informacje o wszystkich towarach dostarczanych przez dostawcę (który może zmienić profil produkcji) usuwamy informację o samym dostawcy.
   

Przyczyna: złączenie w jednej encji dwóch różnych rodzajów obiektów (encji):

• Dostawcy = {Nazwa_dostawcy, Adres}

• Towary = {Nazwa_dostawcy, Nazwa_towaru, Cena}

Poprawienie schematu polega na rozbiciu początkowego schematu na dwie tabele każda reprezentująca osobny typ obiektów czyli odpowiednio  dostawców i towary.

Przykład 2

Pracownicy = {Id_prac, Nazwisko, Nazwa_uczelni, Adres}

Znowu możemy zaobserwować podobne wady jak poprzednio mimo, że tym razem klucz główny jest jednoelementowy.

1. Redundancja: adres uczelni powtarza się dla każdego zatrudnionego w niej pracownika.

2. Anomalie przy modyfikacji: uaktualniony adres uczelni w jednym wierszu pozostaje niezmieniony w innych.

3. Anomalie przy wstawianiu: trudno wstawić uczelnię bez pracownika; Id_prac stanowi klucz i nie może być NULL.

4. Anomalie przy usuwaniu: usuwając wszystkich pracowników usuwamy uczelnię.
   

Przyczyna: złączenie w jednej encji dwóch różnych rodzajów obiektów (encji):

• Pracownicy = {Id_prac, Nazwisko, Nazwa_uczelni}

• Uczelnie = {Nazwa_uczelni, Adres}

Poprawienie schematu polega na rozbiciu początkowego schematu na dwie tabele każda reprezentująca osobny typ obiektów czyli odpowiednio  pracowników i uczelnie.

Wyjaśnienie złych schematów za pomocą pojęć zależności częściowych i przechodnich między atrybutami tabeli

(1) Dla schematu tabeli

Dostawcy = {Nazwa_dostawcy, Adres, Nazwa_towaru, Cena}

• kluczem jest para atrybutów: Nazwa_dostawcy i Nazwa_towaru,
• Adres zależy od części klucza mianowicie od atrybutu  Nazwa_dostawcy.

Mówimy, że wartość atrybutu Adres zależy częściowo od klucza:

          Nazwa_dostawcy -> Adres

a samą zależność nazywamy zależnością częściową. Po przeniesieniu atrybutów: Nazwa_dostawcy i Adres do osobnej encji, atrybut Nazwa_dostawcy staje się kluczem a zależność częściowa "Nazwa_dostawcy -> Adres" staje się zależnością od całego klucza.

(2) Dla schematu tabeli:

Pracownicy = {Id_prac, Nazwisko, Nazwa_uczelni, Adres}

• kluczem jest atrybut Id_prac, 

• Adres zależy od innego atrybutu Nazwa_uczelni, który nie jest kluczem.

Mówimy w takim przypadku, że wartość atrybutu Adres zależy przechodnio od klucza:

        Nazwa_uczelni -> Adres

a samą zależność nazywamy zależnością przechodnią. Po przeniesieniu atrybutów: Nazwa_uczelni i Adres do osobnej encji, atrybut Nazwa_uczelni staje się kluczem a zależność częściowa "Nazwa_uczelni-> Adres" staje się zależnością od całego klucza.

Reasumując, istnienie zależności częściowych i przechodnich wskazuje, że schemat tabel ma niepoprawne właściwości. Poprawne są tylko zależności funkcyjne od całego klucza.
 

Formalny model relacyjnych baz danych

• Relacja jest abstrakcyjnym, matematycznym pojęciem zawierającym w sobie istotę modelu relacyjnego. Relacyjna baza danych to zbiór relacji.
• Tabela jest konkretną reprezentacją relacji – jedna relacja ma wiele różnych reprezentacji za pomocą tabel.
• W relacji kolejność wierszy i kolejność kolumn są nieistotne.
• Dwa wiersze w tabeli zawierające te same wartości są uznawane za identyczne to znaczy za ten sam element relacji.

Przykład relacji - Loty

Moglibyśmy zmienić kolejność wierszy w tabeli. Moglibyśmy zmienić kolejność kolumn w tej tabeli. I nie miałoby to znaczenia dla relacji będącej zawartością obu tabel. Będzie to ciągle ta sama relacja.
 

Schematem relacji nazywamy listę

R = {A1, A2, ...., An}

Na przykład,

Loty = {Numer, Skąd, Dokąd, Odlot, Przylot}
Pracownik = {Idprac, Imie, Nazwisko, Iddept, Zarobki, Stanowisko}
Departament = {Iddept, Nazwa, Miejsce}

Dziedzina atrybutu

Każdemu atrybutowi A przyporządkowana jest dziedzina oznaczana przez Dom(A) - zbiór dopuszczalnych wartości. Np.

Dom(Numer) = NUMBER(3)
Dom(Skąd) = CHAR(15) 
Dom(Dokąd) = CHAR(15)
Dom(Odlot) = CHAR(5) 
Dom(Przylot) = CHAR(5)

Dziedzina relacji

Dziedziną relacji o schemacie R = {A1, A2,..., An} nazywamy sumę dziedzin wszystkich atrybutów relacji
     Dom(R) = Dom(A1) + Dom(A2) + .. + Dom(An)
gdzie + oznacza tutaj operację sumowania zbiorów.
 

Definicja relacji

Relacją o schemacie R = {A1, A2,..., An} nazywamy skończony zbiór r = {t1, t2,...,tm} odwzorowań
          ti: R -> Dom(R) 
takich, że dla każdego j, 1 <= j <= n,  
          ti(Aj) należy do dziedziny Dom(Aj)

Każde takie odwzorowanie t nazywa się krotką (lub wierszem).
 

Przykład krotki (elementu relacji)

Krotka odpowiada wierszowi (rekordowi) w tabeli. Można ją formalnie określić przez podanie wartości dla poszczególnych atrybutów np.

t(Numer) = 83, t(Skąd) = "Warszawa", t(Dokąd) = "Moskwa",
t(Odlot) = "11:30", t(Przylot) = "13:43"

Operacja ograniczenia krotki

Ograniczeniem krotki t relacji r o schemacie R do zbioru atrybutów X z R nazywamy odwzorowanie będące ograniczeniem t do zbioru atrybutów X
                           t|X: X -> Dom(R) 
to znaczy t|X(x)=t(x) dla x w X a dla x w R-X wartość t|X(x) jest nieokreślona. 

Na przykład, gdy
            X = {Skąd, Dokąd},
to dla krotki t z poprzedniego przykładu
            t|X (Skąd)="Warszawa", t|X (Dokąd) = "Moskwa"
Graficznie:

Skąd	Dokąd
Warszawa	Moskwa

Zależność funkcyjna

Relacja r o schemacie R = {A1, A2,..., An} spełnia zależność funkcyjną
         X -> Y     (X, Y - podzbiory R)
jeśli dla każdych dwóch krotek t, u relacji r zachodzi warunek:
         jeśli t|X = u|X to t|Y = u|Y

tzn. w ramach krotek relacji r wartości atrybutów zbioru X determinują jednoznacznie wartości atrybutów zbioru Y.

W przykładowej relacji Loty, wartości atrybutu Numer jednoznacznie identyfikują cały lot a więc w szczególności jednoznacznie identyfikują wartości wszystkich atrybutów tej relacji:
              Numer -> {Skąd, Dokąd, Odlot, Przylot}

Prześledźmy jeszcze jeden przykład relacji z zależnościami funkcyjnymi między jej atrybutami mianowicie relację Znaki Zodiaku o schemacie {Id, Imię, Nazwisko, DzienUrodzenia, ZnakZodiaku}.

Mamy do czynienia z zależnością funkcyjną
           DzieńUrodzenia -> ZnakZodiaku
to znaczy, temu samemu dniu urodzenia odpowiada zawsze ten sam znak zodiaku.

W rzeczywistości mamy tutaj do czynienia z czymś więcej, mianowicie ze znaną funkcją f: DzieńUrodzenia -> ZnakZodiaku przyporządkowującą dniu urodzenia znak zodiaku. Jednak ta funkcja nie daje się wyrazić za pomocą funkcyjnej zależności w sensie podanej powyżej definicji.
 

Identyfikacja zależności funkcyjnych

W procesie projektowania dla każdego schematu relacji identyfikujemy zbiór spełniających ją zależności funkcyjnych (zależny od konkretnego zastosowania).

Na przykład dla relacji Loty identyfikujemy następujący zbiór zależności funkcyjnych między jej atrybutami:
     Numer -> {Skąd, Dokąd, Odlot, Przylot}
    {Skąd, Dokąd, Odlot} -> {Numer, Przylot}
    {Skąd, Dokąd, Przylot} -> {Numer, Odlot}
Uwaga: często jest stosowana skrócona forma zapisu polegająca na opuszczaniu przecinków i nawiasów klamrowych:
     Numer -> Skąd Dokąd Odlot Przylot
     Skąd Dokąd Odlot -> Numer Przylot
 

Nadklucz relacji

Nadkluczem relacji r o schemacie R = {A1, A2,..., An} nazywamy dowolny zbiór atrybutów X z R taki, że zachodzi zależność funkcyjna X -> R 
- inaczej mówiąc, wartość każdego atrybutu ma być jednoznacznie zdeterminowana przez wartości atrybutów zbioru X. Jednym z nadkluczy jest zawsze zbiór wszystkich atrybutów R.
 

Klucz relacji

Kluczem relacji r o schemacie R = {A1, A2,..., An} nazywamy każdy minimalny nadklucz (nie zawierający w sobie żadnego innego nadklucza),
tzn. zbiór atrybutów X jest kluczem jeśli wartość każdego atrybutu w R jest jednoznacznie zdeterminowana przez wartości atrybutów zbioru X i żaden podzbiór zbioru X nie ma już tej własności.

Zawsze istnieje co najmniej jeden nadklucz - całe R, stąd wynika, że istnieje co najmniej jeden minimalny nadlucz czyli klucz a może być kluczy więcej jak to pokazuje przykład relacji Loty. Zależności funkcyjne schematu Loty określają trzy klucze:
      {Numer}
      {Skąd, Dokąd, Odlot}
      {Skąd, Dokąd, Przylot}
 

Klucze i klucz główny

Wyróżniony klucz nazywa się kluczem głównym. Wchodzące w jego skład atrybuty są podkreślane lub pogrubiane.

Dla relacji Loty wybieramy jako klucz główny klucz Numer:
       Loty = {Numer, Skąd, Dokąd, Odlot, Przylot}

Zachęcamy teraz czytelnika do kontynuowania pracy nad schematem Przychodnia.

Dany jest schemat Przychodnia = {Pacjent, Choroba, Lekarz, Karta, Wpis, Adres}. Zachodzą następujące reguły: 1. Każdy pacjent ma kartę. 2. Na każdej karcie jest zapisany adres. 3. Na karcie znajdują się wpisy. 4. Wpis na karcie dotyczy choroby. 5. Wpis na karcie jest dokonywany przez lekarza. Jakie zależności funkcyjne występują w rozważanym schemacie? Co jest kluczem w tym schemacie? Czy jest więcej niż jeden klucz?

Znaczenie zależności funkcyjnych

Zależność od czegokolwiek innego niż klucz wprowadza wewnętrzną zależność między atrybutami tabeli. Powoduje możliwość determinowania wartości jednych atrybutów przez inne (redundancję).  Pokazuje to tabelka dla zależności X-> Y:

X	...	Y
	...
x	...	y	...
x	...	?	...
	...

Jeśli X nie jest nadkluczem, to przedstawiona w tabelce sytuacja oznacza redundancję. Wartość w polu oznaczonym przez "?" jest już jednoznacznie zdeterminowana – musi to być y. Natomiast gdy X jest nadkluczem, to przedstawiona sytuacja jest niemożliwa. Nie mogą być dwa różne wiersze z tą samą wartością klucza.
 

"Złe" zależności funkcyjne - zależności nie od klucza 

Zależność funkcyjna X -> Y jest zależnością od klucza jeśli zbiór atrybutów X jest nadkluczem.

Zależność funkcyjna X -> Y jest zależnością nie od klucza jeśli

1. jest nietrywialna tzn. zbiór Y nie jest podzbiorem X,
2. nie jest zależnością od klucza.

1. częściowe - od części klucza,
2. przechodnie - od czegokolwiek nieporównywalnego z kluczem.

W schematach Dostawcy i Pracownicy występują zależności nie od klucza, odpowiednio:

• Nazwa_dostawcy -> Adres_dostawcy

  (zależność częściowa)

• Uczelnia -> Adres

 (zależność przechodnia)
  

Metoda eliminowania „złych” zależności polega na wprowadzeniu dla zależności (częściowej lub przechodniej) osobnej tabeli i usunięciu atrybutu stojącego po prawej stronie tej zależności z oryginalnego schematu.
 

(1) Dla schematu dostawców dodajemy schemat tabeli {Nazwa_dostawcy, Adres} i usuwamy z oryginalnego schematu atrybut Adres:  {Nazwa_dostawcy, Nazwa_towaru, Cena}.

(2) Dla schematu pracowników dodajemy schemat tabeli {Nazwa_uczelni, Adres} i usuwamy z oryginalnego schematu atrybut Adres: {Id_prac, Nazwisko, Nazwa_uczelni}.

W ten sposób zależności funkcyjne dyktują, jakie powinny być tabele w schemacie bazy danych. Najlepiej, aby każda zależność funkcyjna określała pojedynczy schemat tabeli.

Postać normalna Boyce’a-Codda

Relacja o schemacie R znajduje się w postaci normalnej Boyce'a-Codda jeśli nie zawiera zależności nie od klucza tj. dla każdej zależności X -> A w schemacie relacji R (gdzie X podzbiór R, A atrybut w R) zachodzi albo
1.   A należy do X (zależność trywialna), albo
2.   X jest nadkluczem.

Jeśli schemat relacji znajduje się w postaci normalnej Boyce'a-Codda, nie można w tabeli przewidzieć jednych wartości w oparciu o inne, chociaż jak to będzie pokazane dalej nie mamy gwarancji, że nie będzie innego rodzaju redundancji niż zależność funkcyjna.

Przykłady schematów w postaci normalnej Boyce'a-Codda:

(1) R = {Id_prac, Nazwisko, Funkcja, Stanowisko},
     F: Id_prac -> Nazwisko Funkcja Stanowisko 

(2) R = {Numer, Skąd, Dokąd, Odlot, Przylot}
     F: Numer -> Skąd Dokąd Odlot Przylot
      Skąd Dokąd Odlot -> Numer Przylot
      Skąd Dokąd Przylot -> Numer Odlot
 

Schemat nie dający się sprowadzić do postaci normalnej Boyce’a-Codda

Nie każdy schemat tabeli da się sprowadzić do zbioru schematów tabel w postaci normalnej Boyce’a-Codda - bez utraty zawartych w tabelach informacji i z zachowaniem zależności funcyjnych. Na przykład schematem takim jest MUK = {Miasto, Ulica, Kod} z zależnościami:
              Miasto Ulica -> Kod
                   Kod -> Miasto

Są dwa klucze:

Ze względu na zależność Kod -> Miasto schemat MUK nie jest w postaci normalnej Boyce'a-Codda. Tego schematu nie daje się rozłożyć z zachowaniem zależności funkcyjnych (bo jedna z zależności funkcyjnych obejmuje wszystkie atrybuty).

Atrybut kluczowy jest to atrybut wchodzący w skład jednego z kluczy tabeli.

Trzecia postać normalna
Relacja o schemacie R znajduje się w trzeciej postaci normalnej jeśli  wszystkie zależności nie od klucza są między atrybutami kluczowymi, tj. dla każdej zależności X -> A w schemacie relacji R (gdzie X podzbiór R, A atrybut w R) zachodzi albo
1. A należy do X (zależność trywialna), albo
2. X jest nadkluczem, albo
3. A jest atrybutem kluczowym.
 

W trzeciej postaci normalnej wykluczony jest więc przypadek zależności:
         X -> A
gdzie A jest atrybutem nie-kluczowym, X nie jest nadkluczem, X nie zawiera A. Takich więc zależności należy poszukiwać w celu przekształcenia schematu relacji według "złej" zależności na dwie relacje.

Na przykład, zależność funkcyjna "Kod -> Miasto" w schemacie MUK wskazuje, że schemat MUK nie jest w postaci normalnej Boyce’a-Codda ale jest w trzeciej postaci normalnej bo atrybut Miasto jest atrybutem kluczowym – należy do jednego z kluczy {Miasto, Ulica}. Natomiast następujący schemat R, nie jest w trzeciej postaci normalnej.        R = {A,B,C,D}, F = AB -> C; B -> D; BC -> A Kluczami są AB i BC. Istnieje zależność B -> D a D nie jest atrybutem kluczowym.

Brak "złych" zależności funkcyjnych nie gwarantuje jeszcze braku redundancji i anomalii. Zilustrujemy jeszcze dwa rodzaje zależności: wielowartościowe i złączeniowe, których istnienie implikuje redundancje i anomalie. Pominiemy dokładne definicje ograniczając się do przykładów.
 

Zależności wielowartościowe (czwarta postać normalna)

Schemat relacji jest w postaci normalnej Boyce’a-Codda bo jedynym kluczem są wszystkie trzy atrybuty) a w tabeli jest redundancja i możliwe są anomalie!

W relacji R = {Nr_stud, Przedmiot, Sport} mamy do czynienia z tak zwanymi zależnościami wielowartościowymi:
      Nr_stud ->> Przedmiot; Nr_stud ->> Sport
Schemat relacji jest w czwartej postaci normalnej jeśli nie ma w nim zależności wielowartościowych. Powyższy schemat R nie jest więc w czwartej postaci normalnej.

Aby wyeliminować zależności wielowartościowe rozkładamy R na dwie relacje o schematach:
{Nr_stud, Przedmiot} i {Nr_stud, Sport}.
 

Zależności złączeniowe (piąta postać normalna)

Zależność złączeniowa jest uogólnieniem zależności wielowartościowej w tym sensie, że jej eliminacja polega na rozbiciu relacji na więcej niż dwie relacje.

Rozważmy relację między dostawcami, produktami i projektami.

Przyjmijmy następującą zasadę biznesową:

jeśli 
(1) dostawca X dostarcza produkt Y,
(2) dostawca X pracuje dla projektu Z,
(3) projekt Z używa produktu Y
to
(4) dostawca X dostarcza produkt Y dla projektu Z.

Przy tych zasadach zapis informacji w tabeli jest redundantny bo
skoro
(1) Kowalski jest dostawcą stali (dostarcza dla projektu Wenus),
(2) Kowalski pracuje dla projektu Mars (dostarcza srebro),
(3) projekt Mars używa stali (od dostawcy Jankowskiego)
to redundantna jest już informacja, że:
(4) Kowalski dostarcza stali dla projektu Mars (pokolorowany wiersz w tabelce).

Rozwiązanie problemu eliminacji zależności złączeniowych

Rozwiązaniem problemu jest podział relacji na trzy relacje:
(1) Dostawcy-produkty,
(2) Dostawcy-projekty,
(3) Projekty-produkty.

Podział na tylko dwie relacje jest niewystarczający!

W relacjach (1)-(3) nie ma już redundancji, a ich złączenie daje wyjściową relację.

Sytuacja uległaby zmianie gdybyśmy chcieli przechowywać informację o ilości zamówionych produktów w danym projekcie u konkretnego dostawcy. Wówczas rozbicie na trzy relacje nie byłoby możliwe.
 

Granice normalizacji

Normalizacji nie doprowadza się czasem do końca, gdy funkcje na danych preferują nieznormalizowane schematy relacji np. gdy przy każdym wypisywaniu informacji o towarze załączamy także adres dostawcy.

Jeśli tak postępujemy, to musimy się liczyć ze wszystkimi konsekwencjami pozostawienia nieznormalizowanej tabeli i dlatego wszystkie zależności nie od klucza muszą być sprawdzane przy każdej modyfikacji bazy danych i wszystkie pozostające anomalie muszą mieć przygotowane specjalne traktowanie (np. przy użyciu dodatkowych tabel do obsługi anomalii wstawiania i usuwania).
 

Podsumowanie

W trakcie pracy nad modelem danych i schematem bazy danych projektant musi zwracać uwagę na wiele aspektów takich jak poprawność, istotność, pełność modelu danych, jak również na to aby schemat bazy danych nie prowadził do redundancji danych oraz anomalii przy wstawianiu, usuwaniu i aktualizacji danych. Są przypadki, kiedy dopuszcza się pewien stopień redundancji – ale jest to wówczas decyzja świadoma, której towarzyszą zabezpieczenia przed wystąpieniem anomalii przy wykonywaniu operacji na danych.

Został zaprezentowany (w wersji skróconej) materiał teoretyczny wyjaśniający podstawy normalizacji oparte na pojęciu zależności funkcyjnej między atrybutami relacji. Zostały zdefiniowane: trzecia postać normalna, postać normalna Boyce’a-Codda oraz zasygnalizowane: czwarta postać normalna, piąta postać normalna – gwarantujące, że opracowywany schemat bazy danych jest wolny od redundancji i anomalii związanych z zależnościami funkcyjnymi, wielowartościowymi i złączeniowymi.
 

Słownik

poprawność modelu danych - to co jest w modelu jest zgodne z rzeczywistością.

istotność modelu danych - każdy element modelu jest istotny.

pełność modelu danych - żaden element modelu danych - istotny dla funkcjonowania firmy (organizacji), nie został pominięty.

normalizacja - każdy fakt przechowywany w bazie danych jest wyrażalny w niej tylko na jeden sposób.

anomalie - tracenie informacji, podatność na brak spójności lub nie możliwość wykonania operacji na danych spowodowane złym schematem bazy danych.

schemat relacji - lista atrybutów relacji.

relacja - matematyczny obiekt (zbiór krotek) będący abstrakcją tabeli w relacyjnej bazie danych.

krotka - matematyczny obiekt (odwzorowanie) będący abstrakcją wiersza w relacyjnej bazie danych.

zależność funkcyjna - zależność wartości jednych atrybutów od innych. Oznaczenie X -> Y co czytamy X determinuje Y.

nadklucz - zbiór atrybutów, których wartości jednoznacznie determinują wartości pozostałych atrybutów relacji.

klucz - minimalny zbiór atrybutów, których wartości jednoznacznie determinują wartości pozostałych atrybutów relacji.

zależność częściowa - zależność wartości atrybutu od części klucza.

zależność przechodnia - zależność wartości atrybutu od czegokolwiek nieporównywalnego z kluczem.

postać normalna Boyce’a-Codda - jedyną nietrywialną zależnością każdego atrybutu jest zależność od nadklucza. Inaczej mówiąc, oznacza brak zależności nie od klucza.

postać normalna - trzecia - dopuszczona jest zależność atrybutu od części klucza o ile atrybut jest atrybutem kluczowym (należącym do jednego z kluczy relacji).

Zadania

1. Dany jest schemat relacji

R = {Makler, Biuro, Akcjonariusz, Kapitał, Akcje, Dywidenda}

· Wyjaśnij redundancje i anomalie występujące w powyższym schemacie.
· Czy zachodzi zależność funkcyjna: 
         Akcjonariusz Dywidenda -> Biuro?
· Znajdź wszystkie klucze.
· Sprowadź schemat do trzeciej postaci normalnej (z zachowaniem zależności funkcyjnych i informacji). 
· Czy otrzymane schematy relacji są wszystkie w postaci normalnej Boyce'a-Codda? Czy pozostały jakieś redundancje i anomalie?

2. W poradniku hodowcy strusi zaproponowano bazę danych, która składa się z jednej tabeli o następującym schemacie:

R ={Nr_strusiarni, Liczba_strusi, Imię_strusia, Płeć_strusia, Wiek_strusia, Opiekun_strusiarni, Nazwisko_opiekuna, Imię_opiekuna}

Wytłumacz zaprzyjaźnionemu hodowcy strusi, dlaczego baza ta jest nienajlepsza i wskaż schemat poprawnej bazy danych, w której można przechowywać te same informacje.
 

Strona przygotowana przez Lecha Banachowskiego - 12/13/03 .