LA NORMALIZZAZIONE. Prima parte

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1 LA NORMALIZZAZIONE Prima parte

2 Argomenti della lezione Forma normale e normalizzazione Ridondanze e anomalie Dipendenze funzionali Forma normale di Boyce e Codd Proprietà delle decomposizioni

3 Forme normali Una forma normale è una proprietà di una base di dati relazionale che ne garantisce la qualità Quando una relazione è nonnormalizzata: presenta ridondanze, si presta a comportamenti poco desiderabili durante le operazioni di aggiornamento

4 Normalizzazione Procedura che permette di trasformare schemi non-normalizzati in schemi che soddisfano uno forma normale Concetti utilizzati per verificare i risultati della progettazione di una base di dati

5 Esempio di relazione con anomalie Impiegato Stipendio Progetto Bilancio Funzione Rossi 20 Marte 2 tecnico Verdi 35 Giove 15 progettista Verdi 35 Venere 15 progettista Neri 55 Venere 15 direttore Neri 55 Giove 15 consulente Neri 55 Marte 2 consulente Mori 48 Marte 2 direttore Mori 48 Venere 15 progettista Bianchi 48 Venere 15 progettista Bianchi 48 Giove 15 direttore

6 Anomalie Lo stipendio di ciascun impiegato è ripetuto in tutte le tuple relative a esso ridondanza Se lo stipendio di un impiegato varia, è necessario andarne a modificare il valore in tutte le tuple corrispondenti anomalia di aggiornamento

7 Anomalie Se un impiegato interrompe la partecipazione a tutti i progetti, non è possibile conservare traccia del suo nome e del suo stipendio anomalia di cancellazione Se si hanno informazioni su un nuovo impiegato, non è possibile inserirle finché non partecipa a un progetto anomalia di inserimento

8 Perché questi fenomeni indesiderabili? abbiamo usato un'unica relazione per rappresentare informazioni eterogenee gli impiegati con i relativi stipendi i progetti con i relativi bilanci le partecipazioni degli impiegati ai progetti con le relative funzioni

9 Per studiare in maniera sistematica questi aspetti, è necessario introdurre uno strumento di lavoro: la dipendenza funzionale

10 Definizione generale Data una relazione r su uno schema R(X) e due sottoinsiemi di attributi non vuoti Y e Z di X, diremo che esiste su r una dipendenza funzionale (DF) tra Y e Z se, per ogni coppia di tuple t1 e t2 di r aventi gli stessi valori sugli attributi Y, risulta che t1 e t2 hanno gli stessi valori anche sugli attributi Z

11 Notazione X Y Esempi: Impiegato Stipendio Progetto Bilancio

12 Sulla base della definizione è valida anche la seguente DF: Impiegato Progetto Progetto Si tratta però di una DF banale Diremo che Y Z è non banale se nessun attributo in Z compare tra gli attributi di Y

13 Osservazione Esiste un legame tra proprietà che causano anomalie e dipendenze funzionali: gli impiegati hanno un unico stipendio Impiegato Stipendio i progetti hanno un unico bilancio Progetto Bilancio

14 Esiste un altra proprietà che può essere modellata da una DF In ciascun progetto, un impiegato svolge una sola funzione Impiegato Progetto Funzione

15 Facciamo un confronto Impiegato Stipendio Progetto Bilancio causano anomalie Impiegato Progetto Funzione non causa anomalie Perché?

16 Impiegato Stipendio Progetto Bilancio Funzione Rossi 20 Marte 2 tecnico Verdi 35 Giove 15 progettista Verdi 35 Venere 15 progettista Neri 55 Venere 15 direttore Neri 55 Giove 15 consulente Neri 55 Marte 2 consulente Mori 48 Marte 2 direttore Mori 48 Venere 15 progettista Bianchi 48 Venere 15 progettista Bianchi 48 Giove 15 direttore Impiegato Stipendio Progetto Bilancio Impiegato Progetto Funzione

17 Le prime due dipendenze hanno la parte sinistra che non è (super)chiave della relazione, la terza si Introduciamo un criterio che si basa su questa semplice osservazione

18 Forma normale di Boyce e Codd (BCNF) Una relazione r è in forma normale di Boyce e Codd se, per ogni dipendenza funzionale (non banale) X Y definita su di essa, X contiene una chiave K di r

19 Che facciamo se una relazione non soddisfa la BCNF? La rimpiazziamo con altre relazioni che soddisfano la BCNF Come? Decomponendo sulla base delle dipendenze funzionali!

20 Impiegato Stipendio Rossi 20 Progetto Bilancio Verdi 35 Marte 2 Impiegato Neri Stipendio 55 Progetto Bilancio Giove Funzione 15 Mori 48 Rossi 20 Marte Venere 2 tecnico 15 Bianchi 48 Verdi 35 Giove 15 progettista Verdi Impiegato 35 Venere Progetto Funzione 15 progettista Neri 55 Rossi Venere Marte 15 tecnico direttore Neri 55Verdi Giove Giove progettista 15 consulente Neri 55Verdi Marte Venere progettista 2 consulente Mori 48Neri Marte Venere direttore 2 direttore Mori 48Neri Venere Giove consulente 15 progettista Bianchi 48Neri Venere Marte consulente 15 progettista Bianchi 48Mori Giove Marte 15 direttore direttore Mori Venere progettista Bianchi Venere progettista Bianchi Giove direttore

21 Non sempre così facile Impiegato Progetto Sede Rossi Marte Roma Verdi Giove Milano Verdi Venere Milano Neri Saturno Milano Neri Venere Milano Impiegato Sede Progetto Sede

22 Decomponiamo sulla base delle dipendenze Impiegato Progetto Progetto Sede Impiegato Rossi Sede Marte Marte Roma Rossi Verdi Roma Giove Giove Milano Verdi Verdi MilanoVenere Saturno Milano Neri Neri MilanoSaturno Venere Milano Neri Venere Milano Sede Roma Milano Milano Milano

23 Proviamo a ricostruire Impiegato Progetto Sede Rossi Marte Roma Verdi Giove Progetto Impiegato Sede Milano Verdi Venere Marte Rossi Roma Milano Neri Saturno Giove Verdi Milano Milano Neri Venere Saturno Neri Milano Milano Verdi Saturno Venere Milano Neri Giove Milano Sede Roma Milano Milano Milano Diversa dalla relazione di partenza!

24 Decomposizione senza perdita Una relazione r si decompone senza perdita su X1 e X2 se il join delle due proiezioni è uguale a r stessa (cioè non contiene tuple spurie)

25 Proviamo a decomporre senza perdita Impiegato ProgettoImpiegato Sede Progetto Impiegato Rossi Sede Marte Rossi Roma Marte Rossi Verdi Roma Giove Verdi Milano Giove Verdi Verdi Milano Venere Verdi Milano Venere Neri Neri Milano Saturno Neri Milano Saturno Neri Venere Neri Milano Venere

26 Un altro problema: conservazione delle dipendenze Supponiamo di voler inserire una nuova tupla che specifica la partecipazione dell'impiegato Neri, che opera a Milano, al progetto Marte

27 Impiegato Progetto Sede Rossi Marte Roma Verdi Giove Milano Verdi Venere Milano Neri Saturno Milano Neri Venere Milano Neri Marte Milano

28 Impiegato Rossi Verdi Neri Sede Roma Milano Milano Impiegato Rossi Verdi Verdi Neri Neri Neri Progetto Marte Giove Venere Saturno Venere Marte

29 Conservazione delle dipendenze Una decomposizione conserva le dipendenze se ciascuna delle dipendenze funzionali dello schema originario coinvolge attributi che compaiono tutti insieme in uno degli schemi decomposti

30 Qualità delle decomposizioni Una decomposizione dovrebbe sempre soddisfare due proprietà: la decomposizione senza perdita, che garantisce la ricostruzione delle informazioni originarie la conservazione delle dipendenze, che garantisce il mantenimento dei vincoli di integrità originari

31 Contenuti della lezione Forma normale e normalizzazione Ridondanze e anomalie Dipendenze funzionali Forma normale di Boyce e Codd Proprietà delle decomposizioni