TEORÍA DE NORMALIZACIÓN

Se aplica a los datos; con la finalidad de diseñar una base de datos más eficiente... Es un proceso que se basa en la descomposición aplicando las tres formas normales. 1FN, 2FN,·3FN.

En la 1FN , se busca eliminar los grupos repetitivos, logrando eliminar la redundancia de los datos

2FN, Todos los atributos deben depender completa y funcionalmente de la clave

3FN. Eliminar dependencias transitivas entre atributos no claves y eliminar campos que son resultados de càlculos de otros campos.

DICCIONARIO DE DATOS
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.
Identifica los procesos donde se emplean los datos y los sitios donde se necesita el acceso inmediato a la información, se desarrolla durante el análisis de flujo de datos y auxilia a los analistas que participan en la determinación de los requerimientos del sistema, su contenido también se emplea durante el diseño.
En un diccionario de datos se encuentra la lista de todos los elementos que forman parte del flujo de datos de todo el sistema. Los elementos mas importantes son flujos de datos, almacenes de datos y procesos. El diccionario de datos guarda los detalles y descripción de todos estos elementos.

PRIMERA FORMA NORMAL 1FN
Una tabla está en 1FN si sus atributos contienen valores atómicos. En el ejemplo, podemos ver que el atributo emails puede contener más de un valor, por lo que viola 1FN.

En general, tenemos una relación R con clave primaria K. Si un atributo M viola la condición de 1FN, tenemos dos opciones.
*Solución 1: duplicar los registros con valores repetidos
*Solución 2: separar el atributo que viola 1FN en una tabla

SEGUNDA FORMA NORMAL 2FN
Un esquema está en 2FN si:
Está en 1FN.
Todos sus atributos que no son de la clave principal tienen dependencia funcional completa respecto de todas las claves existentes en el esquema. En otras palabras, para determinar cada atributo no clave se necesita la clave primaria completa, no vale con una subclave.
La 2FN se aplica a las relaciones que tienen claves primarias compuestas por dos o más atributos. Si una relación está en 1FN y su clave primaria es simple (tiene un solo atributo), entonces también está en 2FN. Por tanto, de las soluciones anteriores, la tabla EMPLEADOS'(b) está en 1FN (y la tabla EMAILS no tiene atributos no clave), por lo que el esquema está en 2FN. Sin embargo, tenemos que examinar las dependencias funcionales de los atributos no clave de EMPLEADOS'(a). Las dependencias funcionales que tenemos son las siguientes:

nss->nombre, salario, email

puesto->salario

Como la clave es (nss, email), las dependencias de nombre, salario y email son incompletas, por lo que la relación no está en 2FN.
En general, tendremos que observar los atributos no clave que dependan de parte de la clave.
Para solucionar este problema, tenemos que hacer lo siguiente para los gupos de atributos con dependencia incompleta M:
Eliminar de R el atributo M.
Crear una nueva relación N con el atributo M y la parte de la clave primaria K de la que depende, que llamaremos K'.
La clave primaria de la nueva relación será K'.

TERCERA FORMA NORMAL 3FN
Una relación está en tercera forma normal si, y sólo si:
está en 2FN
y, además, cada atributo que no está incluido en la clave primaria no depende transitivamente de la clave primaria.
Por lo tanto, a partir de un esquema en 2FN, tenemos que buscar dependencias funcionales entre atributos que no estén en la clave.
En general, tenemos que buscar dependencias transitivas de la clave, es decir, secuencias de dependencias como la siguiente: K->A y A->B, donde A y B no pertenecen a la clave. La solución a este tipo de dependencias está en separar en una tabla adicional N el/los atributos B, y poner como clave primaria de N el atributo que define la transitividad A.

Siguiendo el ejemplo anterior, podemos detectar la siguiente transitividad:

nss->puesto

puesto->salario