1 / 12

BASE DE DATOS I

BASE DE DATOS I. Dependencias Multivaluadas. DMV. Una dependencia multivaluada es una sentencia que se escribe : X→→Y Definición A cada valor de X se le asocia un conjunto de valores de Y independiente del contexto.

trilby
Download Presentation

BASE DE DATOS I

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript


  1. BASE DE DATOS I Dependencias Multivaluadas

  2. DMV Una dependencia multivaluada es una sentencia que se escribe : X→→Y Definición A cada valor de X se le asocia un conjunto de valores de Y independiente del contexto. Sea R un esquema de relación y seanαС R y βСR. La dependenciamultivaluada α→→ β Se cumple en R si, en cualquierrelaciónparatodo par de tuplas t1 y t2 tales que t1(α ) = t2(α ) existenunastuplas t3 y t4 tales que:

  3. DMV • t1(α) = t2(α ) = t3(α ) = t4(α ) • t3( β ) = t1 (β ) • t3(R - β ) = t2( R- β) • t4 (β ) = t2(β ) • t4( R - β ) = t1(R - β )

  4. DMV Se tiene la siguiente relación con datos de Cursos, Profesores y Textos tal que cada tupla consiste en un nombre de un curso, varios nombres de profesores y varios nombres de textos.

  5. DMV Los datos se usan para modelar que: Un curso puede ser enseñado por cualquiera de los profesores especificados. • Cada curso tiene y usa todos los textos especificados como referencia. • Para un curso dado puede existir cualquier número de textos y profesores correspondientes. • Profesores y textos son independientes el uno del otro. • Un profesor o texto dado, puede ser asociado con cualquier número de cursos.

  6. DMV Las anteriores reglas nos dicen que no existe dependencia funcional alguna entre los valores de los atributos. Se puede usar una relación con tres atributos escalares y poner a todos como llave primaria. Obtenemos una relación con M × N tuplas para cada curso donde M y N son las cardinalidades de profesores y textos asociados al curso:

  7. DMV A pesar de que la tabla curso se encuentra en FNBC (ya que todos los atributos son llave) resulta en un alto nivel de redundancia ⇒ anomalías de inserción. si queremos agregar un nuevo profesor de Base de Datos El problema es causado por el hecho que profesores y textos son completamente independientes entre si.

  8. DMV Las dependencias multivaluadas son una generalización de las dependencias funcionales y nos ayudan a arreglar el anterior problema. Definición intuitiva: Sea r(R) una tabla, α ⊆ R y β ⊆ R. Entonces β es multi– dependiente de α (o α multi–determina a β ) α →→ β si la relación entre α y β es independiente de la relación entre α y R − β .

  9. DMV • En el ejemplo, existe una relación entre curso y profesor, y esta es totalmente independiente de la relación que existe entre curso y texto. • curso →→ profesor • y de manera análoga se concluye que • curso →→ texto

  10. Cuarta Forma Normal 4FN • Un esquema de una base de datos está en 4FN si cada una de sus relaciones cumple: • • Si la dependencia multivalorada X →→ Y existe en R, entonces • X es una llave candidata. • En el ejemplo, el esquema que contiene a cursos no • está en 4FN.

  11. Cuarta Forma Normal 4FN • Se puedengenerar dos nuevosesquemas: • CursoProfesor • Cursotexto • Quesi se encuentran en la 4FN

More Related