Progettazione di basi di dati

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1 Progettazione di basi di dati Introduzione Forma normale di Boyce Codd Decomposizione in forma normale Proprietà delle decomposizioni Decomposizione senza perdita Conservazione delle dipendenze 007 Politecnico di Torino 1

2 La normalizzazione è un procedimento che, a partire da uno schema relazionale non normalizzato, permette di ottenere uno schema relazionale normalizzato La normalizzazione non è una metodologia di progettazione, bensì uno strumento di verifica 007 Politecnico di Torino

3 e modello ER La metodologia di progettazione basata su schemi ER produce normalmente schemi relazionali normalizzati Le verifiche di normalizzazione possono essere applicate anche agli schemi ER 5 Esempio Esame Superato MatrStudente Residenza CodCorso NomeCorso Voto s959 s950 Milano Torino 0FLYCY 01FLTCY Calcolatori elettronici Basi di dati 0 6 s950 Torino 01KPNCY Reti di calcolatori 8 s951 Pescara 01KPNCY Reti di calcolatori 9 s95 Lecce 0FLYCY Calcolatori elettronici Politecnico di Torino

4 Esempio: vincoli La chiave primaria è la coppia MatrStudente, CodCorso La residenza di ogni studente è unica ed è funzione solo dello studente, indipendentemente dagli esami che ha superato Il nome del corso è unico ed è funzione solo del corso, indipendentemente dagli studenti che superano il corrispondente esame 7 Ridondanza e Anomalie In tutte le righe in cui compare uno studente è ripetuta la sua residenza ridondanza Politecnico di Torino

5 Ridondanza e Anomalie In tutte le righe in cui compare uno studente è ripetuta la sua residenza ridondanza Se la residenza di uno studente cambia, occorre modificare tutte le righe in cui compare contemporaneamente anomalia di aggiornamento 9 Ridondanza e Anomalie Se un nuovo studente si iscrive all università, non può essere inserito nella base dati fino a quando non supera il primo esame anomalia di inserimento Politecnico di Torino 5

6 Ridondanza e Anomalie Se un nuovo studente si iscrive all università, non può essere inserito nella base dati fino a quando non supera il primo esame anomalia di inserimento Se uno studente rinuncia agli studi, non è possibile tener traccia della sua residenza anomalia di cancellazione 11 Ridondanza Un unica relazione è utilizzata per rappresentare informazioni eterogenee alcuni dati sono ripetuti in tuple diverse senza aggiungere nuova informazione dati ridondanti Politecnico di Torino 6

7 Anomalie Le informazioni ridondanti devono essere aggiornate in modo atomico (tutte contemporaneamente) 1 Anomalie Le informazioni ridondanti devono essere aggiornate in modo atomico (tutte contemporaneamente) La cancellazione di una tupla comporta la cancellazione di tutti i concetti in essa rappresentati inclusi quelli che potrebbero essere ancora validi Politecnico di Torino 7

8 Anomalie Le informazioni ridondanti devono essere aggiornate in modo atomico (tutte contemporaneamente) La cancellazione di una tupla comporta la cancellazione di tutti i concetti in essa rappresentati inclusi quelli che potrebbero essere ancora validi L inserimento di una nuova tupla è possibile solo se esiste almeno l informazione completa relativa alla chiave primaria non è possibile inserire la parte di tupla relativa ad un solo concetto Politecnico di Torino 8

9 Dipendenza funzionale E un tipo particolare di vincolo d integrità Descrive legami di tipo funzionale tra gli attributi di una relazione 17 Dipendenza funzionale E un tipo particolare di vincolo d integrità Descrive legami di tipo funzionale tra gli attributi di una relazione Esempio: la residenza è unica per ogni studente ogni volta che compare lo stesso studente, il valore è ripetuto il valore di MatrStudente determina il valore di Residenza Politecnico di Torino 9

10 Dipendenza funzionale Una relazione r soddisfa la dipendenza funzionale X Y se, per ogni coppia t 1, t di tuple di r, aventi gli stessi valori per gli attributi in X, t 1 e t hanno gli stessi valori anche per gli attributi in Y X determina Y (in r) 19 Dipendenza funzionale Una relazione r soddisfa la dipendenza funzionale X Y se, per ogni coppia t 1, t di tuple di r, aventi gli stessi valori per gli attributi in X, t 1 e t hanno gli stessi valori anche per gli attributi in Y X determina Y (in r) Esempi MatrStudente Residenza MatrStudente CodCorso NomeCorso Politecnico di Torino 10

11 Dipendenza non banale La dipendenza MatrStudente CodCorso CodCorso è banale perché CodCorso fa parte di entrambi i lati Una dipendenza funzionale X Y è non banale se nessun attributo in X compare tra gli attributi in Y 1 Dipendenze funzionali e chiavi Data una chiave K di una relazione r K qualsiasi altro attributo di r (o insieme di attributi) Esempi MatrStudente CodCorso Residenza MatrStudente CodCorso NomeCorso MatrStudente CodCorso Voto 007 Politecnico di Torino 11

12 Dipendenze funzionali e anomalie Le anomalie sono causate da proprietà degli attributi coinvolti in dipendenze funzionali Esempi MatrStudente Residenza CodCorso NomeCorso Dipendenze funzionali e anomalie Le anomalie sono causate da proprietà degli attributi coinvolti in dipendenze funzionali Esempi MatrStudente Residenza CodCorso NomeCorso Le dipendenze funzionali dalle chiavi non originano anomalie Esempio MatrStudente CodCorso Voto 007 Politecnico di Torino 1

13 Dipendenze funzionali e anomalie Le anomalie sono causate dall inclusione di concetti indipendenti tra loro nella stessa relazione 5 Dipendenze funzionali e anomalie Le anomalie sono causate dall inclusione di concetti indipendenti tra loro nella stessa relazione da dipendenze funzionali X Y che permettono la presenza di più tuple con lo stesso valore di X X non contiene una chiave Politecnico di Torino 1

14 Forma normale di Boyce Codd (BCNF) BCNF = Boyce Codd Normal Form Una relazione r è in BCNF se, per ogni dipendenza funzionale (non banale) X Y definita su di essa, X contiene una chiave di r (X è superchiave di r) Anomalie e ridondanze non sono presenti in relazioni in BCNF perché concetti indipendenti sono separati in relazioni diverse Politecnico di Torino 1

15 Decomposizione BCNF processo di sostituzione di una relazione non normalizzata con due o più relazioni in BCNF 9 Decomposizione in BCNF processo di sostituzione di una relazione non normalizzata con due o più relazioni in BCNF Criterio una relazione che rappresenta più concetti indipendenti è decomposta in relazioni più piccole, una per ogni concetto, per mezzo delle dipendenze funzionali Politecnico di Torino 15

16 Decomposizione in BCNF Le nuove relazioni sono ottenute mediante proiezioni sugli insiemi di attributi corrispondenti alle dipendenze funzionali Le chiavi delle nuove relazioni sono le parti sinistre delle dipendenze funzionali le nuove relazioni sono in BCNF 1 Esempio Dipendenze funzionali nell esempio MatrStudente Residenza CodCorso NomeCorso MatrStudente CodCorso Voto 007 Politecnico di Torino 16

17 Esempio Da R (MatrStudente, Residenza, CodCorso, NomeCorso, Voto) Le relazioni in BCNF sono (MatrStudente, Residenza) = π MatrStudente, Residenza R (CodCorso, NomeCorso) = π CodCorso, NomeCorso R R (MatrStudente, CodCorso, Voto) = π MatrStudente, CodCorso, Voto R Esempio MatrStudente Residenza CodCorso s959 Milano 0FLYCY s950 Torino 01FLTCY s951 Pescara s95 Lecce 01KPNCY NomeCorso Calcolatori elettronici Basi di dati Reti di calcolatori R MatrStudente CodCorso Voto s959 0FLYCY 0 s950 01FLTCY 6 s950 01KPNCY 8 s951 01KPNCY 9 s95 0FLYCY Politecnico di Torino 17

18 Esempio: schema ER corrispondente Residenza MatrStudente CodCorso NomeCorso Studente Corso 5 Esempio: schema ER corrispondente Residenza MatrStudente Esame Superato CodCorso NomeCorso Studente Corso Voto Politecnico di Torino 18

19 Esempio: schema ER corrispondente Residenza MatrStudente CodCorso NomeCorso Esame Superato (0,N) (0,N) Studente Corso Voto 7 Esempio: schema logico relazionale Residenza MatrStudente CodCorso NomeCorso Esame Superato (0,N) (0,N) Studente Corso Voto Studente (MatrStudente, Residenza) Corso (CodCorso, NomeCorso) Esame Superato (MatrStudente, CodCorso, Voto) Politecnico di Torino 19

20 Proprietà delle decomposizioni Sono accettabili tutte le decomposizioni? proprietà essenziali per una buona decomposizione Problemi perdita di informazione perdita delle dipendenze Politecnico di Torino 0

21 Esempio Bianchi Neri Bruni 5 6 Stipendio R (,, Stipendio) 1 Esempio Bianchi Neri Bruni 5 6 Stipendio R (,, Stipendio) 007 Politecnico di Torino 1

22 Esempio Bianchi Neri Bruni 5 6 Stipendio R (,, Stipendio) Stipendio Esempio Bianchi Neri Bruni 5 6 Stipendio R (,, Stipendio) Stipendio Stipendio 007 Politecnico di Torino

23 Esempio: decomposizione (n.1) R (,, Stipendio) Decomposizione basata sulle dipendenze funzionali Stipendio Stipendio Politecnico di Torino

24 Esempio: decomposizione (n.1) R (,, Stipendio) Decomponendo (, Stipendio) = π, Stipendio R 7 Esempio: decomposizione (n.1) R (,, Stipendio) Decomponendo (, Stipendio) = π, Stipendio R Bianchi Neri Bruni Stipendio Politecnico di Torino

25 Esempio: decomposizione (n.1) R (,, Stipendio) Decomponendo (, Stipendio) = (, Stipendio) = π, Stipendio R π, Stipendio R Stipendio Stipendio Bianchi Neri Bruni Esempio: ricomposizione (n.1) Ricomponendo Politecnico di Torino 5

26 Esempio: ricomposizione (n.1) Ricomponendo Stipendio 51 Esempio: ricomposizione (n.1) Ricomponendo Stipendio Politecnico di Torino 6

27 Esempio: ricomposizione (n.1) Ricomponendo Stipendio 5 Esempio: ricomposizione (n.1) Ricomponendo Stipendio Politecnico di Torino 7

28 Esempio: ricomposizione (n.1) Ricomponendo Bianchi Stipendio Esempio: ricomposizione (n.1) Ricomponendo Stipendio tuple spurie Bianchi Politecnico di Torino 8

29 Esempio: ricomposizione (n.1) Ricomponendo Stipendio tuple spurie Bianchi 500 Ricostruzione con perdita di informazione 57 Decomposizione senza perdita La decomposizione di una relazione r su due insiemi di attributi X 1 e X è senza perdita di informazione se il join delle proiezioni di r su X 1 e X è uguale a r stessa (senza tuple spurie ) Una decomposizione eseguita per normalizzare deve essere senza perdita Politecnico di Torino 9

30 Decomposizione senza perdita Data la relazione r(x) e gli insiemi di attributi X 1 e X tali che X = X 1 X X 0 = X 1 X se r soddisfa la dipendenza funzionale X 0 X 1 o X 0 X la decomposizione di r su X 1 e X èsenza perdita Gli attributi comuni formano una chiave per almeno una delle relazioni decomposte 59 Esempio: perdita di informazione (, Stipendio) (, Stipendio) Verifica della condizione per la decomposizione senza perdita X 1 =, Stipendio X =, Stipendio Politecnico di Torino 0

31 Esempio: perdita di informazione (, Stipendio) (, Stipendio) Verifica della condizione per la decomposizione senza perdita X 1 =, Stipendio X =, Stipendio X 0 = Stipendio 61 Esempio: perdita di informazione (, Stipendio) (, Stipendio) Verifica della condizione per la decomposizione senza perdita X 1 =, Stipendio X =, Stipendio X 0 = Stipendio L attributo Stipendio non soddisfa la condizione per la decomposizione senza perdita Politecnico di Torino 1

32 Esempio: decomposizione (n.) R (,, Stipendio) Decomposizione basata sulle dipendenze funzionali Stipendio 6 Esempio: decomposizione (n.) R (,, Stipendio) Decomponendo (, ) = π, Stipendio R Politecnico di Torino

33 Esempio: decomposizione (n.) R (,, Stipendio) Decomponendo (, ) = π, Stipendio R Bianchi Neri Bruni 5 65 Esempio: decomposizione (n.) R (,, Stipendio) Decomponendo (, ) = (, Stipendio) = π, Stipendio R π, Stipendio R Stipendio Bianchi Bianchi 500 Neri Neri 500 Bruni 5 Bruni Politecnico di Torino

34 Esempio: decomposizione senza perdita? (, ) (, Stipendio) La decomposizione è senza perdita? 67 Esempio: decomposizione senza perdita (, ) (, Stipendio) Verifica della condizione per la decomposizione senza perdita X 1 =, X =, Stipendio Politecnico di Torino

35 Esempio: decomposizione senza perdita (, ) (, Stipendio) Verifica della condizione per la decomposizione senza perdita X 1 =, X =, Stipendio X 0 = 69 Esempio: decomposizione senza perdita (, ) (, Stipendio) Verifica della condizione per la decomposizione senza perdita X 1 =, X =, Stipendio X 0 = L attributo soddisfa la condizione per la decomposizione senza perdita Politecnico di Torino 5

36 Esempio: inserimento di una nuova tupla (, ) (, Stipendio) Inserimento della tupla : Gialli : Stipendio: Politecnico di Torino 6

37 Esempio: inserimento di una nuova tupla (, ) (, Stipendio) Inserimento della tupla : Gialli : Stipendio: 500 Bianchi Neri Bruni 5 7 Esempio: inserimento di una nuova tupla (, ) (, Stipendio) Inserimento della tupla : Gialli : Stipendio: 500 Bianchi Neri Bruni 5 Gialli Politecnico di Torino 7

38 Esempio: inserimento di una nuova tupla (, ) (, Stipendio) Inserimento della tupla : Gialli : Stipendio: 500 Stipendio Bianchi Bianchi 500 Neri Neri 500 Bruni 5 Bruni 500 Gialli 75 Esempio: inserimento di una nuova tupla (, ) (, Stipendio) Inserimento della tupla : Gialli : Stipendio: 500 Stipendio Bianchi Bianchi 500 Neri Neri 500 Bruni 5 Bruni 500 Gialli Gialli Politecnico di Torino 8

39 Esempio: inserimento di una nuova tupla Cosa avviene se inserisco la tupla (Gialli,500) in? nella relazione originaria l inserimento è vietato perché causa la violazione della dipendenza Stipendio nella decomposizione non è più possibile riconoscere alcuna violazione, poiché gli attributi e Stipendio sono in relazioni separate E stata persa la dipendenza tra e Stipendio 77 Conservazione delle dipendenze Una decomposizione conserva le dipendenze se ciascuna delle dipendenze funzionali dello schema originario è presente in una delle relazioni decomposte E opportuno che le dipendenze siano conservate, in modo da garantire che nello schema decomposto siano soddisfatti gli stessi vincoli dello schema originario Politecnico di Torino 9

40 Esempio: decomposizione (n.) R (,, Stipendio) Decomposizione basata sulle dipendenze funzionali Stipendio 79 Esempio: decomposizione (n.) R (,, Stipendio) Decomponendo (, ) = π, R Bianchi Neri Bruni Politecnico di Torino 0

41 Esempio: decomposizione (n.) R (,, Stipendio) Decomponendo (, ) = (, Stipendio) = π, R π, Stipendio R Stipendio Bianchi 500 Neri Bruni Esempio Ricomponendo Politecnico di Torino 1

42 Esempio: decomposizione senza perdita Ricomponendo Verifica condizione per la decomposizione senza perdita X 1 =, X =, Stipendio 8 Esempio: decomposizione senza perdita Ricomponendo Verifica condizione per la decomposizione senza perdita X 1 =, X =, Stipendio X 0 = Politecnico di Torino

43 Esempio: decomposizione senza perdita Ricomponendo Verifica condizione per la decomposizione senza perdita X 1 =, X =, Stipendio X 0 = L attributo soddisfa la condizione per la decomposizione senza perdita 85 Esempio: conservazione delle dipendenze funzionali Ricomponendo Dipendenze funzionali conservate Stipendio Politecnico di Torino

44 Esempio: conservazione delle dipendenze funzionali Ricomponendo Dipendenze funzionali conservate Stipendio La dipendenze funzionale Stipendio può essere ricostruita da Stipendio 87 Esempio: schema ER corrispondente Politecnico di Torino

45 Esempio: schema ER corrispondente Stipendio 89 Esempio: schema ER corrispondente Di categoria Stipendio Politecnico di Torino 5

46 Esempio: schema ER corrispondente Stipendio Di categoria (1,1) (0,N) 91 Esempio: schema logico relazionale Stipendio Di categoria (1,1) (0,N) (, ) (, Stipendio) Politecnico di Torino 6

47 Qualità di una decomposizione Le decomposizioni devono sempre soddisfare le proprietà decomposizione senza perdita garantisce che le informazioni nella relazione originaria siano ricostruibili con precisione (senza tuple spurie) a partire da quelle nelle relazioni decomposte conservazione delle dipendenze garantisce che le relazioni decomposte abbiano la stessa capacità della relazione originaria di rappresentare i vincoli di integrità Politecnico di Torino 7