SlideShare uma empresa Scribd logo
1 de 39
Baixar para ler offline
Normalização
Luiz Henrique Zambom Santana
17/11/2016
Agenda
● Objetivos da normalização
● Como é uma tabela sem normalização
● Como é uma tabela normalizada
● Processo de normalização
● Exemplo de fonte de dados
● Tabela ÑN
● 1° forma normal
● Exercícios
● Dependência Funcional
● 2° e 3° formas normais
● Exercícios
● DF Multivalorada
● 4° forma normal
● Exercícios
Objetivos da normalização
● Processo
○ Entrada
■ Fonte de dados estruturados da organização (e.g., relatório, fichário, tabela, documento
estruturado)
○ Saída
■ Esquema relacional para a fonte de dados
● Objetivos do processo
○ Obtenção de um BD relacional a partir da estrutura de uma fonte de dados
○ Evitar redundância de dados
Como é uma tabela sem normalização
ID Nome Salário Depto Andar
E1 João 5000 Vendas 1
E2 Ana 4500 Vendas 1
E3 Pedro 5000 Pessoal 2
E4 Carlos 5000 Vendas 1
E5 Maria 3500 Pessoal 2
E6 José 5500 Pessoal 2
Como é uma tabela sem normalização
ID Nome Salário Depto
E1 João 5000 D1
E2 Ana 4500 D1
E3 Pedro 5000 D2
E4 Carlos 5000 D1
E5 Maria 3500 D2
E6 José 5500 D2
ID Nome Andar
D1 Vendas 1
D2 Pessoal 2
Departamentos
Empregados
Processo de normalização
● Processo sistemático para criação de tabelas, baseado em Formas Normais
● Sendo que,
○ diz se que uma tabela T está em uma forma normal se atende um conjunto de regras
○ se T está na Forma Normal (FN) i, então T está automaticamente nas FNs i - 1, i - 2, ...
● Do ponto de vista prático
○ A três primeiras (1FN, 2FN e 3FN) são as mais usadas
○ Nem sempre é ideal pois gera uma proliferação de tabelas
Processo de normalização
Modificado de: http://slideplayer.com.br/slide/3121944/
Tabelas (ÑN)
4FN
Exemplo de fonte de dados
Tabela ÑN: entrada para o processo
● Objetivo
○ Obtenção de uma representação padrão para as fontes de dados
● Facilita o processo de normalização
● Forma de representação: Tabela ÑN
○ admite uma ou mais tabelas aninhadas
○ admite atributos multivalorados
● Atributo multivalorado
○ atributo que ao invés de conter um valor único (atômico), contém múltiplos valores
Tabela ÑN
Representação de uma Tabela ÑN
● Projetos (codProj, tipo, descr, (codEmp, nome, categ, sal, dataIni,
tempoAloc))
indicam-se as chaves primárias (CPs) de cada tabela (principal e aninhadas)
1ª Forma Normal (1FN)
“Uma tabela está na 1FN sse ela não possui tabelas
aninhadas nem atributos multivalorados”
● Solução: gerar uma tabela para cada aninhamento ou atributo multivalorado
1FN - Aplicação
● ÑN:
○ Projetos (codProj, tipo, descr, (codEmp, nome, categ, sal, dataIni, tempoAloc))
● 1FN:
○ Projetos (codProj, tipo, descr)
○ Alocações (codProj, codEmp, nome, categ, sal, dataIni, tempoAloc)
● Perguntas:
○ Por que o CP da tabela externa migra para a tabela aninhada?
○ Qual a CP da tabela aninhada?
○ Qual é a cardinalidade do relacionamento entre Projetos e Alocações? (Pode-
dados da tabela aninhada na fonte de dados como um todo ou validar com es
domínio)
1FN - Aplicação
● ÑN:
○ Departamentos (codD, nome, (CPF, nome, salário))
● 1FN:
○ Departamentos (codD, nome)
○ Empregados (codD, CPF, nome, salário)
● Perguntas:
○ Qual é a cardinalidade do relacionamento entre Departamentos e Empregados ?
Atributo Multivalorado
● ÑN:
○ Empresa (codE, nome, localizacoes (1,N))
● 1FN (nova tabela):
○ Empresa (codE, nome)
○ Localizações (codE, CodL, nome_local)
● 1FN (atributos adicionais):
○ Empresa (codE, nome, local_matriz, filial_1,
filial_2)
1FN – Observação 1
● Análise de CPs na forma ÑN
○ Tabelas em qualquer nível podem não ter atributos que garantam identificação única de suas
tuplas ou ter uma CP muito extensa
○ Sugestão: definir uma CP
● ÑN:
○ Projetos (CodProj, Tipo, Descr, (Nome, Cat, Sal, DataIni, TempoAloc))
● ÑN:
○ Projetos (CodProj, Tipo, Descr, (CodEmp, Nome, Cat, Sal, DataIni, TempoAloc))
1FN – Observação 2
● Dados irrelevantes na forma ÑN
○ tabelas podem ter atributos que não precisam ser mantidos necessariamente no BD
○ Sugestão: eliminar estes atributos
● ÑN:
○ Projetos (CodProj, Tipo, Descr, NroEmps, DataRel, (CodEmp, Nome, Cat, Sal, DataIni,
TempoAloc))
● ÑN:
○ Projetos (CodProj, Tipo, Descr, (CodEmp, Nome, Cat, Sal, DataIni, TempoAloc))
● Pergunta:
○ Por que esses atributos são irrelevantes? São sempre irrelevantes?
Exercício 1
● Apresente a Tabela ÑN e a 1FN para esta Nota Fiscal
Dependência Funcional
● Conceito necessário para o
entendimento da 2ª e 3ª formas
normais
● Definição
○ Um atributo A2 depende funcionalmente
de um atributo A1 (ou um atributo A1
determina um atributo A2 ) quando, em
todas linhas da tabela, para cada valor de
A1 que aparece na tabela, aparece o
mesmo valor de A2
Dependência Funcional - Exemplos
DF Total e DF Parcial
● DF Total (atributo depende de todos componentes da CP)
○ se um atributo Ax depende funcionalmente de todos os atributos que
compõem a CP de uma tabela T, diz-se que Ax possui DF total da CP de
T
● DF Parcial (atributo depende de parte dos componentes da CP)
○ se um atributo Ax depende funcionalmente apenas de alguns atributos
(não todos!) que compõem a CP de uma tabela T, diz-se que Ax possui
DF parcial da CP de T
2ª Forma Normal (2FN)
“Uma tabela está na 2FN sse ela estiver na 1FN
e não possuir DFs parciais”
● Solução: tabelas com DFs parciais devem ser desmembradas em tabelas
que possuam DFs totais
2FN – Observação
● Tabelas cuja CP possui apenas um atributo estão automaticamente na 2FN
2FN - Aplicação
● 1FN:
○ Projetos (CodProj, Tipo, Descr)
○ Alocações (CodProj, CodEmp, Nome, Cat, Sal, DataIni, TempoAloc)
● DF:
○ CodEmp → Nome, Cat, Sal (DF Parcial!)
○ (CodProj, CodEmp) → DataIni, TempoAloc
● 2FN
○ Projetos (CodProj, Tipo, Descr)
○ Alocações (CodProj, CodEmp, DataIni, TempoAloc)
○ Empregados (CodEmp, Nome, Cat, Sal)
Exercício
3ª Forma Normal (3FN)
“Uma tabela está na 3FN sse ela estiver na 2FN
e não possuir DFs entre atributos não-chave”
● Solução: tabelas com tais DFs devem ser desmembradas em tabelas que
não possuam essas DFs
3FN – Observação 1
● Tabelas que possuem zero ou apenas um atributo que não faz parte da CP
estão automaticamente na 3FN
3FN - Aplicação
● 2FN:
○ Projetos (CodProj, Tipo, Descr)
○ Alocações (CodProj, CodEmp, DataIni, TempoAloc)
○ Empregados (CodEmp, Nome, Cat, Sal)
● DF:
○ Cat → Sal
● 3FN:
○ Projetos (CodProj, Tipo, Descr)
○ Alocações (CodProj, CodEmp, DataIni, TempoAloc)
○ Empregados (CodEmp, Nome, Cat)
○ CategoriasFuncionais(Cat, Sal)
Exercício
Normalizar até a 3FN
● ÑN:
○ Estantes (número, capacidade, (ISBN, título, ano (codAutor, nome, nacionalidade)))
DF Multivalorada
Se um atributo Ax1 de T determina um conjunto
finito de valores para os outros atributos Ax2 , ...,
Axn de T, então diz-se que Ax2 , ..., Axn possuem
DF multivalorada de Ax1 em T
Exemplo: DF Multivalorada
● ÑN:
○ Estantes (número, capacidade, (ISBN, título, ano (codAutor, nome, nacionalidade)))
● 1FN:
○ Estantes (número, capacidade)
○ DistribuiçãoLivros (número, ISBN, título, ano) DistribuiçãoLivrosAutor (número, ISBN,
codAutor, nome, nacionalidade)
● 2FN = 3FN:
○ Estantes (número, capacidade)
○ Livros (ISBN, título, ano)
○ DistribuiçãoLivros (número, ISBN)
○ Autores (codAutor, nome, nacionalidade)
○ DistribuiçãoLivrosAutor(número, ISBN, codAutor)
relacionamento contido em outra
tabela! (pode ser removido)
Exemplo: DF Multivalorada
4ª Forma Normal (4FN)
“Uma tabela está na 4FN sse ela estiver na 3FN
e não possuir DFs multivaloradas”
● Solução: tabelas com DFs multivaloradas devem ser desmembradas em
tabelas que não possuam tais DFs
4FN – Observação 1
● Tabelas que possuem CP composta por um ou dois atributos, ou que
possuem atributos não-chave estão automaticamente na 4FN
4FN - Aplicação
● 3FN:
○ Estantes (número, capacidade)
○ Livros (ISBN, título, ano)
○ Autores (codAutor, nome, nacionalidade)
○ DistribuiçãoLivrosAutor(número, ISBN, codAutor)
● DFM
○ ISBN ↠ codAutor
● 4FN:
○ Estantes (número, capacidade)
○ Livros (ISBN, título, ano)
○ Autores (codAutor, nome, nacionalidade)
○ DistribuiçãoLivros(número, ISBN)
○ Autoria(ISBN, codAutor)
Exercício
Exercício
A tabela abaixo está na 1FN e mostra dados de associados de um clube,
incluindo profissão, seus números de celular e as modalidades esportivas que ele
pratica no clube.
Obtenha a 2FN, 3FN e 4FN AssociadosClube (CPF-associado, nome-associado,
ID-profissão, descrição-profissão, número-celular, ID-modalidade,
nome-modalidade)
Resumo

Mais conteúdo relacionado

Mais procurados

Mer - Modelo Entidade Relacionamento
Mer - Modelo Entidade RelacionamentoMer - Modelo Entidade Relacionamento
Mer - Modelo Entidade RelacionamentoRademaker Siena
 
Banco de dados exercícios resolvidos
Banco de dados exercícios resolvidosBanco de dados exercícios resolvidos
Banco de dados exercícios resolvidosGleydson Sousa
 
Estrutura de Dados - Conceitos fundamentais
Estrutura de Dados - Conceitos fundamentaisEstrutura de Dados - Conceitos fundamentais
Estrutura de Dados - Conceitos fundamentaisFabrício Lopes Sanchez
 
Aula1 e aula2 - Analise e Projeto de Sistemas
Aula1 e aula2 - Analise e Projeto de SistemasAula1 e aula2 - Analise e Projeto de Sistemas
Aula1 e aula2 - Analise e Projeto de SistemasGustavo Gonzalez
 
ADM - O ambiente organizacional
ADM - O ambiente organizacionalADM - O ambiente organizacional
ADM - O ambiente organizacionalGabriel Faustino
 
Segurança da informação
Segurança da informaçãoSegurança da informação
Segurança da informaçãoimsp2000
 
Aula1 - Apresentação de Banco de Dados
Aula1 - Apresentação de Banco de DadosAula1 - Apresentação de Banco de Dados
Aula1 - Apresentação de Banco de DadosRafael Albani
 
Modelagem relacional e normalização de dados
Modelagem relacional e normalização de dadosModelagem relacional e normalização de dados
Modelagem relacional e normalização de dadosjulianaveregue
 
Programação Orientada A Objectos (Poo)
Programação Orientada A Objectos (Poo)Programação Orientada A Objectos (Poo)
Programação Orientada A Objectos (Poo)guest18b3c00
 
Conceitos e arquitetura do sistema de banco de dados
Conceitos e arquitetura do sistema de banco de dadosConceitos e arquitetura do sistema de banco de dados
Conceitos e arquitetura do sistema de banco de dadosElaine Cecília Gatto
 
Análise e Projeto de Sistemas
Análise e Projeto de SistemasAnálise e Projeto de Sistemas
Análise e Projeto de SistemasGuilherme
 
Exemplo e caso prático do uso de base de dados
Exemplo e caso prático do uso de base de dadosExemplo e caso prático do uso de base de dados
Exemplo e caso prático do uso de base de dadosLuis Borges Gouveia
 
Modelo Relacional
Modelo RelacionalModelo Relacional
Modelo RelacionalJoel Santos
 

Mais procurados (20)

SISTEMAS DE INFORMAÇÕES GERENCIAIS
SISTEMAS DE INFORMAÇÕES GERENCIAISSISTEMAS DE INFORMAÇÕES GERENCIAIS
SISTEMAS DE INFORMAÇÕES GERENCIAIS
 
Mer - Modelo Entidade Relacionamento
Mer - Modelo Entidade RelacionamentoMer - Modelo Entidade Relacionamento
Mer - Modelo Entidade Relacionamento
 
Banco de dados exercícios resolvidos
Banco de dados exercícios resolvidosBanco de dados exercícios resolvidos
Banco de dados exercícios resolvidos
 
Estrutura de Dados - Conceitos fundamentais
Estrutura de Dados - Conceitos fundamentaisEstrutura de Dados - Conceitos fundamentais
Estrutura de Dados - Conceitos fundamentais
 
Aula1 e aula2 - Analise e Projeto de Sistemas
Aula1 e aula2 - Analise e Projeto de SistemasAula1 e aula2 - Analise e Projeto de Sistemas
Aula1 e aula2 - Analise e Projeto de Sistemas
 
ADM - O ambiente organizacional
ADM - O ambiente organizacionalADM - O ambiente organizacional
ADM - O ambiente organizacional
 
Modelos de base de dados
Modelos de base de dadosModelos de base de dados
Modelos de base de dados
 
Segurança da informação
Segurança da informaçãoSegurança da informação
Segurança da informação
 
Aula 1
Aula 1Aula 1
Aula 1
 
Aula1 - Apresentação de Banco de Dados
Aula1 - Apresentação de Banco de DadosAula1 - Apresentação de Banco de Dados
Aula1 - Apresentação de Banco de Dados
 
Data Warehouse - Modelagem
Data Warehouse - ModelagemData Warehouse - Modelagem
Data Warehouse - Modelagem
 
Modelagem relacional e normalização de dados
Modelagem relacional e normalização de dadosModelagem relacional e normalização de dados
Modelagem relacional e normalização de dados
 
Programação Orientada A Objectos (Poo)
Programação Orientada A Objectos (Poo)Programação Orientada A Objectos (Poo)
Programação Orientada A Objectos (Poo)
 
Conceitos e arquitetura do sistema de banco de dados
Conceitos e arquitetura do sistema de banco de dadosConceitos e arquitetura do sistema de banco de dados
Conceitos e arquitetura do sistema de banco de dados
 
Modelagem de dados
Modelagem de dados Modelagem de dados
Modelagem de dados
 
Banco de dados
Banco de dadosBanco de dados
Banco de dados
 
Análise e Projeto de Sistemas
Análise e Projeto de SistemasAnálise e Projeto de Sistemas
Análise e Projeto de Sistemas
 
Modelagem de Dados
Modelagem de DadosModelagem de Dados
Modelagem de Dados
 
Exemplo e caso prático do uso de base de dados
Exemplo e caso prático do uso de base de dadosExemplo e caso prático do uso de base de dados
Exemplo e caso prático do uso de base de dados
 
Modelo Relacional
Modelo RelacionalModelo Relacional
Modelo Relacional
 

Destaque

Survey of Real-time Processing Systems for Big Data
Survey of Real-time Processing Systems for Big DataSurvey of Real-time Processing Systems for Big Data
Survey of Real-time Processing Systems for Big DataLuiz Henrique Zambom Santana
 
Gestão da Informação
Gestão da InformaçãoGestão da Informação
Gestão da InformaçãoLeandro Panitz
 
Banco de Dados I - Aula 09 - Normalização de Dados
Banco de Dados I - Aula 09 - Normalização de DadosBanco de Dados I - Aula 09 - Normalização de Dados
Banco de Dados I - Aula 09 - Normalização de DadosLeinylson Fontinele
 
The Art of Skywriting - The Demise of the Tag Cloud
The Art of Skywriting - The Demise of the Tag CloudThe Art of Skywriting - The Demise of the Tag Cloud
The Art of Skywriting - The Demise of the Tag CloudGary Barber
 
Série "Quanto custa a felicidade"
Série  "Quanto custa a felicidade" Série  "Quanto custa a felicidade"
Série "Quanto custa a felicidade" Rubens Sakay
 
Better Business Outcomes with Big Data Analytics
Better Business Outcomes with Big Data AnalyticsBetter Business Outcomes with Big Data Analytics
Better Business Outcomes with Big Data AnalyticsIBM Software India
 
Proyecto Aparecida
Proyecto AparecidaProyecto Aparecida
Proyecto Aparecidaliturgia
 
It's About Children - Winter 2011 Issue by East Tennessee Children's Hospital
It's About Children - Winter 2011 Issue by East Tennessee Children's HospitalIt's About Children - Winter 2011 Issue by East Tennessee Children's Hospital
It's About Children - Winter 2011 Issue by East Tennessee Children's HospitalEast Tennessee Children's Hospital
 
Quimica cierre tercer parcial
Quimica cierre tercer parcialQuimica cierre tercer parcial
Quimica cierre tercer parcialEli Diaz
 
Real World December 2013
Real World December 2013Real World December 2013
Real World December 2013Posterscope
 
Eia3 condori alarcon, veronica patricia - producto final
Eia3   condori alarcon, veronica patricia - producto finalEia3   condori alarcon, veronica patricia - producto final
Eia3 condori alarcon, veronica patricia - producto finalVeronicaPCA
 
BRICS countries profile, Brazil, Russia, India, China, South Africa, Economy
BRICS countries profile, Brazil, Russia, India, China, South Africa, EconomyBRICS countries profile, Brazil, Russia, India, China, South Africa, Economy
BRICS countries profile, Brazil, Russia, India, China, South Africa, Economyfluffy_fury
 

Destaque (20)

Survey of Real-time Processing Systems for Big Data
Survey of Real-time Processing Systems for Big DataSurvey of Real-time Processing Systems for Big Data
Survey of Real-time Processing Systems for Big Data
 
Gestão da Informação
Gestão da InformaçãoGestão da Informação
Gestão da Informação
 
Smart Crawler
Smart CrawlerSmart Crawler
Smart Crawler
 
Banco de Dados I - Aula 09 - Normalização de Dados
Banco de Dados I - Aula 09 - Normalização de DadosBanco de Dados I - Aula 09 - Normalização de Dados
Banco de Dados I - Aula 09 - Normalização de Dados
 
Presentacion hotel-esp
Presentacion hotel-espPresentacion hotel-esp
Presentacion hotel-esp
 
The Art of Skywriting - The Demise of the Tag Cloud
The Art of Skywriting - The Demise of the Tag CloudThe Art of Skywriting - The Demise of the Tag Cloud
The Art of Skywriting - The Demise of the Tag Cloud
 
La Menor Edad
La Menor EdadLa Menor Edad
La Menor Edad
 
Caracterización tumaco
Caracterización tumacoCaracterización tumaco
Caracterización tumaco
 
Série "Quanto custa a felicidade"
Série  "Quanto custa a felicidade" Série  "Quanto custa a felicidade"
Série "Quanto custa a felicidade"
 
Better Business Outcomes with Big Data Analytics
Better Business Outcomes with Big Data AnalyticsBetter Business Outcomes with Big Data Analytics
Better Business Outcomes with Big Data Analytics
 
Actividad 1
Actividad 1Actividad 1
Actividad 1
 
Administracion
AdministracionAdministracion
Administracion
 
Proyecto Aparecida
Proyecto AparecidaProyecto Aparecida
Proyecto Aparecida
 
Eskola 20 Proiektua Eus Urdina
Eskola 20 Proiektua Eus UrdinaEskola 20 Proiektua Eus Urdina
Eskola 20 Proiektua Eus Urdina
 
It's About Children - Winter 2011 Issue by East Tennessee Children's Hospital
It's About Children - Winter 2011 Issue by East Tennessee Children's HospitalIt's About Children - Winter 2011 Issue by East Tennessee Children's Hospital
It's About Children - Winter 2011 Issue by East Tennessee Children's Hospital
 
Quimica cierre tercer parcial
Quimica cierre tercer parcialQuimica cierre tercer parcial
Quimica cierre tercer parcial
 
Real World December 2013
Real World December 2013Real World December 2013
Real World December 2013
 
Eia3 condori alarcon, veronica patricia - producto final
Eia3   condori alarcon, veronica patricia - producto finalEia3   condori alarcon, veronica patricia - producto final
Eia3 condori alarcon, veronica patricia - producto final
 
Problemas ondas y sonido 2013
Problemas ondas y sonido 2013Problemas ondas y sonido 2013
Problemas ondas y sonido 2013
 
BRICS countries profile, Brazil, Russia, India, China, South Africa, Economy
BRICS countries profile, Brazil, Russia, India, China, South Africa, EconomyBRICS countries profile, Brazil, Russia, India, China, South Africa, Economy
BRICS countries profile, Brazil, Russia, India, China, South Africa, Economy
 

Semelhante a Normalização

Minicurso de estatística experimental com o R - III SIC IFNMG
Minicurso de estatística experimental com o R  - III SIC IFNMGMinicurso de estatística experimental com o R  - III SIC IFNMG
Minicurso de estatística experimental com o R - III SIC IFNMGPetronio Candido
 
Projeto de Sistemas - Aula004
Projeto de Sistemas - Aula004Projeto de Sistemas - Aula004
Projeto de Sistemas - Aula004Cláudio Amaral
 
Maratona de Programação
Maratona de ProgramaçãoMaratona de Programação
Maratona de ProgramaçãoMarcos Castro
 
Sql básico - Teoria e prática: Um grande resumo
Sql básico - Teoria e prática: Um grande resumoSql básico - Teoria e prática: Um grande resumo
Sql básico - Teoria e prática: Um grande resumoHelder Lopes
 
Estrutura de dados
Estrutura de dadosEstrutura de dados
Estrutura de dadosgjpbg
 
Apostila estrutura de dados 2
Apostila estrutura de dados 2Apostila estrutura de dados 2
Apostila estrutura de dados 2Leandro Lopes
 
Lógica de programação pascal
Lógica de programação   pascalLógica de programação   pascal
Lógica de programação pascalJocelma Rios
 
BD I - Aula 04 A - Resumo MER e Mapeamento Relacional
BD I - Aula 04 A - Resumo MER e Mapeamento RelacionalBD I - Aula 04 A - Resumo MER e Mapeamento Relacional
BD I - Aula 04 A - Resumo MER e Mapeamento RelacionalRodrigo Kiyoshi Saito
 
Normalização de Banco de Dados
Normalização de Banco de DadosNormalização de Banco de Dados
Normalização de Banco de Dadoselliando dias
 
Trabalho sobre a linguagem Python
Trabalho sobre a linguagem PythonTrabalho sobre a linguagem Python
Trabalho sobre a linguagem PythonRicardo Zalla
 
Manual de Introdução ao Autocad R14 - Aula 13 - Opções de configuração do Aut...
Manual de Introdução ao Autocad R14 - Aula 13 - Opções de configuração do Aut...Manual de Introdução ao Autocad R14 - Aula 13 - Opções de configuração do Aut...
Manual de Introdução ao Autocad R14 - Aula 13 - Opções de configuração do Aut...alexandre ribeiro
 

Semelhante a Normalização (20)

Introdução ao paradigma funcional com scala
Introdução ao paradigma funcional com scalaIntrodução ao paradigma funcional com scala
Introdução ao paradigma funcional com scala
 
Ed1
Ed1Ed1
Ed1
 
Aplicativo aula02
Aplicativo aula02Aplicativo aula02
Aplicativo aula02
 
Minicurso de estatística experimental com o R - III SIC IFNMG
Minicurso de estatística experimental com o R  - III SIC IFNMGMinicurso de estatística experimental com o R  - III SIC IFNMG
Minicurso de estatística experimental com o R - III SIC IFNMG
 
Lp m2(parte4)
Lp m2(parte4)Lp m2(parte4)
Lp m2(parte4)
 
Projeto de Sistemas - Aula004
Projeto de Sistemas - Aula004Projeto de Sistemas - Aula004
Projeto de Sistemas - Aula004
 
Maratona de Programação
Maratona de ProgramaçãoMaratona de Programação
Maratona de Programação
 
Sql básico - Teoria e prática: Um grande resumo
Sql básico - Teoria e prática: Um grande resumoSql básico - Teoria e prática: Um grande resumo
Sql básico - Teoria e prática: Um grande resumo
 
Mini-Curso: gnuplot
Mini-Curso: gnuplotMini-Curso: gnuplot
Mini-Curso: gnuplot
 
Estrutura de dados
Estrutura de dadosEstrutura de dados
Estrutura de dados
 
Apostila estrutura de dados 2
Apostila estrutura de dados 2Apostila estrutura de dados 2
Apostila estrutura de dados 2
 
Programacao logica
Programacao logicaProgramacao logica
Programacao logica
 
Listas: conceito e estáticas
Listas:  conceito e estáticasListas:  conceito e estáticas
Listas: conceito e estáticas
 
Lógica de programação pascal
Lógica de programação   pascalLógica de programação   pascal
Lógica de programação pascal
 
BD I - Aula 04 A - Resumo MER e Mapeamento Relacional
BD I - Aula 04 A - Resumo MER e Mapeamento RelacionalBD I - Aula 04 A - Resumo MER e Mapeamento Relacional
BD I - Aula 04 A - Resumo MER e Mapeamento Relacional
 
Normalização de Banco de Dados
Normalização de Banco de DadosNormalização de Banco de Dados
Normalização de Banco de Dados
 
Trabalho sobre a linguagem Python
Trabalho sobre a linguagem PythonTrabalho sobre a linguagem Python
Trabalho sobre a linguagem Python
 
Aprendendo R
Aprendendo RAprendendo R
Aprendendo R
 
Manual de Introdução ao Autocad R14 - Aula 13 - Opções de configuração do Aut...
Manual de Introdução ao Autocad R14 - Aula 13 - Opções de configuração do Aut...Manual de Introdução ao Autocad R14 - Aula 13 - Opções de configuração do Aut...
Manual de Introdução ao Autocad R14 - Aula 13 - Opções de configuração do Aut...
 
Slide_Python.pdf
Slide_Python.pdfSlide_Python.pdf
Slide_Python.pdf
 

Mais de Luiz Henrique Zambom Santana

Perspectives on the use of data in Agriculture - Luiz Santana - Leaf Agricult...
Perspectives on the use of data in Agriculture - Luiz Santana - Leaf Agricult...Perspectives on the use of data in Agriculture - Luiz Santana - Leaf Agricult...
Perspectives on the use of data in Agriculture - Luiz Santana - Leaf Agricult...Luiz Henrique Zambom Santana
 
Apache Sedona: how to process petabytes of agronomic data with Spark
Apache Sedona: how to process petabytes of agronomic data with SparkApache Sedona: how to process petabytes of agronomic data with Spark
Apache Sedona: how to process petabytes of agronomic data with SparkLuiz Henrique Zambom Santana
 
De Arquiteto para Gerente: como debugar uma equipe
De Arquiteto para Gerente: como debugar uma equipeDe Arquiteto para Gerente: como debugar uma equipe
De Arquiteto para Gerente: como debugar uma equipeLuiz Henrique Zambom Santana
 
VoltDB: as vantagens e os desafios dos banco de dados NewSQL
VoltDB: as vantagens e os desafios dos banco de dados NewSQLVoltDB: as vantagens e os desafios dos banco de dados NewSQL
VoltDB: as vantagens e os desafios dos banco de dados NewSQLLuiz Henrique Zambom Santana
 
Uma visão sobre Fast-Data: Spark, VoltDB e Elasticsearch
Uma visão sobre Fast-Data: Spark, VoltDB e ElasticsearchUma visão sobre Fast-Data: Spark, VoltDB e Elasticsearch
Uma visão sobre Fast-Data: Spark, VoltDB e ElasticsearchLuiz Henrique Zambom Santana
 
Workload-Aware RDF Partitioning and SPARQL Query Caching for Massive RDF Gra...
Workload-Aware RDF Partitioning  and SPARQL Query Caching for Massive RDF Gra...Workload-Aware RDF Partitioning  and SPARQL Query Caching for Massive RDF Gra...
Workload-Aware RDF Partitioning and SPARQL Query Caching for Massive RDF Gra...Luiz Henrique Zambom Santana
 
A middleware for storing massive RDF graphs into NoSQL
A middleware for storing massive RDF graphs into NoSQLA middleware for storing massive RDF graphs into NoSQL
A middleware for storing massive RDF graphs into NoSQLLuiz Henrique Zambom Santana
 
A Workload-Aware Middleware for Storing Massive RDF Graphs into NoSQL Databases
A Workload-Aware Middleware for Storing Massive RDF Graphs into NoSQL DatabasesA Workload-Aware Middleware for Storing Massive RDF Graphs into NoSQL Databases
A Workload-Aware Middleware for Storing Massive RDF Graphs into NoSQL DatabasesLuiz Henrique Zambom Santana
 
Como modelar, integrar e desenvolver aplicações com múltiplos bancos de dados...
Como modelar, integrar e desenvolver aplicações com múltiplos bancos de dados...Como modelar, integrar e desenvolver aplicações com múltiplos bancos de dados...
Como modelar, integrar e desenvolver aplicações com múltiplos bancos de dados...Luiz Henrique Zambom Santana
 
Novidades do elasticsearch 2.0 e como usá-lo com PHP
Novidades do elasticsearch 2.0 e como usá-lo com PHPNovidades do elasticsearch 2.0 e como usá-lo com PHP
Novidades do elasticsearch 2.0 e como usá-lo com PHPLuiz Henrique Zambom Santana
 
Design of Experiments on Federator Polystore Architecture
Design of Experiments on Federator Polystore ArchitectureDesign of Experiments on Federator Polystore Architecture
Design of Experiments on Federator Polystore ArchitectureLuiz Henrique Zambom Santana
 

Mais de Luiz Henrique Zambom Santana (20)

Perspectives on the use of data in Agriculture - Luiz Santana - Leaf Agricult...
Perspectives on the use of data in Agriculture - Luiz Santana - Leaf Agricult...Perspectives on the use of data in Agriculture - Luiz Santana - Leaf Agricult...
Perspectives on the use of data in Agriculture - Luiz Santana - Leaf Agricult...
 
Apache Sedona: how to process petabytes of agronomic data with Spark
Apache Sedona: how to process petabytes of agronomic data with SparkApache Sedona: how to process petabytes of agronomic data with Spark
Apache Sedona: how to process petabytes of agronomic data with Spark
 
De Arquiteto para Gerente: como debugar uma equipe
De Arquiteto para Gerente: como debugar uma equipeDe Arquiteto para Gerente: como debugar uma equipe
De Arquiteto para Gerente: como debugar uma equipe
 
VoltDB: as vantagens e os desafios dos banco de dados NewSQL
VoltDB: as vantagens e os desafios dos banco de dados NewSQLVoltDB: as vantagens e os desafios dos banco de dados NewSQL
VoltDB: as vantagens e os desafios dos banco de dados NewSQL
 
IBM Watson, Apache Spark ou TensorFlow?
IBM Watson, Apache Spark ou TensorFlow?IBM Watson, Apache Spark ou TensorFlow?
IBM Watson, Apache Spark ou TensorFlow?
 
Uma visão sobre Fast-Data: Spark, VoltDB e Elasticsearch
Uma visão sobre Fast-Data: Spark, VoltDB e ElasticsearchUma visão sobre Fast-Data: Spark, VoltDB e Elasticsearch
Uma visão sobre Fast-Data: Spark, VoltDB e Elasticsearch
 
Banco de dados nas nuvens - aula 3
Banco de dados nas nuvens - aula 3Banco de dados nas nuvens - aula 3
Banco de dados nas nuvens - aula 3
 
Banco de dados nas nuvens - aula 2
Banco de dados nas nuvens - aula 2Banco de dados nas nuvens - aula 2
Banco de dados nas nuvens - aula 2
 
Banco de dados nas nuvens - aula 1
Banco de dados nas nuvens - aula 1Banco de dados nas nuvens - aula 1
Banco de dados nas nuvens - aula 1
 
Workload-Aware RDF Partitioning and SPARQL Query Caching for Massive RDF Gra...
Workload-Aware RDF Partitioning  and SPARQL Query Caching for Massive RDF Gra...Workload-Aware RDF Partitioning  and SPARQL Query Caching for Massive RDF Gra...
Workload-Aware RDF Partitioning and SPARQL Query Caching for Massive RDF Gra...
 
A middleware for storing massive RDF graphs into NoSQL
A middleware for storing massive RDF graphs into NoSQLA middleware for storing massive RDF graphs into NoSQL
A middleware for storing massive RDF graphs into NoSQL
 
A Workload-Aware Middleware for Storing Massive RDF Graphs into NoSQL Databases
A Workload-Aware Middleware for Storing Massive RDF Graphs into NoSQL DatabasesA Workload-Aware Middleware for Storing Massive RDF Graphs into NoSQL Databases
A Workload-Aware Middleware for Storing Massive RDF Graphs into NoSQL Databases
 
SQL Joins
SQL JoinsSQL Joins
SQL Joins
 
Consultas básicas em SQL
Consultas básicas em SQLConsultas básicas em SQL
Consultas básicas em SQL
 
Processamento em Big Data
Processamento em Big DataProcessamento em Big Data
Processamento em Big Data
 
Seminário de Andamento de Doutorado
Seminário de Andamento de DoutoradoSeminário de Andamento de Doutorado
Seminário de Andamento de Doutorado
 
Como modelar, integrar e desenvolver aplicações com múltiplos bancos de dados...
Como modelar, integrar e desenvolver aplicações com múltiplos bancos de dados...Como modelar, integrar e desenvolver aplicações com múltiplos bancos de dados...
Como modelar, integrar e desenvolver aplicações com múltiplos bancos de dados...
 
Workshop de ELK - EmergiNet
Workshop de ELK - EmergiNetWorkshop de ELK - EmergiNet
Workshop de ELK - EmergiNet
 
Novidades do elasticsearch 2.0 e como usá-lo com PHP
Novidades do elasticsearch 2.0 e como usá-lo com PHPNovidades do elasticsearch 2.0 e como usá-lo com PHP
Novidades do elasticsearch 2.0 e como usá-lo com PHP
 
Design of Experiments on Federator Polystore Architecture
Design of Experiments on Federator Polystore ArchitectureDesign of Experiments on Federator Polystore Architecture
Design of Experiments on Federator Polystore Architecture
 

Último

CRUZADINHA - Leitura e escrita dos números
CRUZADINHA   -   Leitura e escrita dos números CRUZADINHA   -   Leitura e escrita dos números
CRUZADINHA - Leitura e escrita dos números Mary Alvarenga
 
COMPETÊNCIA 4 NO ENEM: O TEXTO E SUAS AMARRACÕES
COMPETÊNCIA 4 NO ENEM: O TEXTO E SUAS AMARRACÕESCOMPETÊNCIA 4 NO ENEM: O TEXTO E SUAS AMARRACÕES
COMPETÊNCIA 4 NO ENEM: O TEXTO E SUAS AMARRACÕESEduardaReis50
 
Revolução russa e mexicana. Slides explicativos e atividades
Revolução russa e mexicana. Slides explicativos e atividadesRevolução russa e mexicana. Slides explicativos e atividades
Revolução russa e mexicana. Slides explicativos e atividadesFabianeMartins35
 
apostila projeto de vida 2 ano ensino médio
apostila projeto de vida 2 ano ensino médioapostila projeto de vida 2 ano ensino médio
apostila projeto de vida 2 ano ensino médiorosenilrucks
 
Análise poema país de abril (Mauel alegre)
Análise poema país de abril (Mauel alegre)Análise poema país de abril (Mauel alegre)
Análise poema país de abril (Mauel alegre)ElliotFerreira
 
ENSINO RELIGIOSO 7º ANO INOVE NA ESCOLA.pdf
ENSINO RELIGIOSO 7º ANO INOVE NA ESCOLA.pdfENSINO RELIGIOSO 7º ANO INOVE NA ESCOLA.pdf
ENSINO RELIGIOSO 7º ANO INOVE NA ESCOLA.pdfLeloIurk1
 
PRÉDIOS HISTÓRICOS DE ASSARÉ Prof. Francisco Leite.pdf
PRÉDIOS HISTÓRICOS DE ASSARÉ Prof. Francisco Leite.pdfPRÉDIOS HISTÓRICOS DE ASSARÉ Prof. Francisco Leite.pdf
PRÉDIOS HISTÓRICOS DE ASSARÉ Prof. Francisco Leite.pdfprofesfrancleite
 
PROGRAMA DE AÇÃO 2024 - MARIANA DA SILVA MORAES.pdf
PROGRAMA DE AÇÃO 2024 - MARIANA DA SILVA MORAES.pdfPROGRAMA DE AÇÃO 2024 - MARIANA DA SILVA MORAES.pdf
PROGRAMA DE AÇÃO 2024 - MARIANA DA SILVA MORAES.pdfMarianaMoraesMathias
 
Considere a seguinte situação fictícia: Durante uma reunião de equipe em uma...
Considere a seguinte situação fictícia:  Durante uma reunião de equipe em uma...Considere a seguinte situação fictícia:  Durante uma reunião de equipe em uma...
Considere a seguinte situação fictícia: Durante uma reunião de equipe em uma...azulassessoria9
 
planejamento_estrategico_-_gestao_2021-2024_16015654.pdf
planejamento_estrategico_-_gestao_2021-2024_16015654.pdfplanejamento_estrategico_-_gestao_2021-2024_16015654.pdf
planejamento_estrategico_-_gestao_2021-2024_16015654.pdfmaurocesarpaesalmeid
 
Urso Castanho, Urso Castanho, o que vês aqui?
Urso Castanho, Urso Castanho, o que vês aqui?Urso Castanho, Urso Castanho, o que vês aqui?
Urso Castanho, Urso Castanho, o que vês aqui?AnabelaGuerreiro7
 
PROVA - ESTUDO CONTEMPORÂNEO E TRANSVERSAL: LEITURA DE IMAGENS, GRÁFICOS E MA...
PROVA - ESTUDO CONTEMPORÂNEO E TRANSVERSAL: LEITURA DE IMAGENS, GRÁFICOS E MA...PROVA - ESTUDO CONTEMPORÂNEO E TRANSVERSAL: LEITURA DE IMAGENS, GRÁFICOS E MA...
PROVA - ESTUDO CONTEMPORÂNEO E TRANSVERSAL: LEITURA DE IMAGENS, GRÁFICOS E MA...azulassessoria9
 
PROJETO DE EXTENSÃO - EDUCAÇÃO FÍSICA BACHARELADO.pdf
PROJETO DE EXTENSÃO - EDUCAÇÃO FÍSICA BACHARELADO.pdfPROJETO DE EXTENSÃO - EDUCAÇÃO FÍSICA BACHARELADO.pdf
PROJETO DE EXTENSÃO - EDUCAÇÃO FÍSICA BACHARELADO.pdfHELENO FAVACHO
 
INTERVENÇÃO PARÁ - Formação de Professor
INTERVENÇÃO PARÁ - Formação de ProfessorINTERVENÇÃO PARÁ - Formação de Professor
INTERVENÇÃO PARÁ - Formação de ProfessorEdvanirCosta
 
COMPETÊNCIA 2 da redação do enem prodção textual professora vanessa cavalcante
COMPETÊNCIA 2 da redação do enem prodção textual professora vanessa cavalcanteCOMPETÊNCIA 2 da redação do enem prodção textual professora vanessa cavalcante
COMPETÊNCIA 2 da redação do enem prodção textual professora vanessa cavalcanteVanessaCavalcante37
 
Projeto de Extensão - ENGENHARIA DE SOFTWARE - BACHARELADO.pdf
Projeto de Extensão - ENGENHARIA DE SOFTWARE - BACHARELADO.pdfProjeto de Extensão - ENGENHARIA DE SOFTWARE - BACHARELADO.pdf
Projeto de Extensão - ENGENHARIA DE SOFTWARE - BACHARELADO.pdfHELENO FAVACHO
 
Historia da Arte europeia e não só. .pdf
Historia da Arte europeia e não só. .pdfHistoria da Arte europeia e não só. .pdf
Historia da Arte europeia e não só. .pdfEmanuel Pio
 
Discurso Direto, Indireto e Indireto Livre.pptx
Discurso Direto, Indireto e Indireto Livre.pptxDiscurso Direto, Indireto e Indireto Livre.pptx
Discurso Direto, Indireto e Indireto Livre.pptxferreirapriscilla84
 
PROVA - ESTUDO CONTEMPORÂNEO E TRANSVERSAL: COMUNICAÇÃO ASSERTIVA E INTERPESS...
PROVA - ESTUDO CONTEMPORÂNEO E TRANSVERSAL: COMUNICAÇÃO ASSERTIVA E INTERPESS...PROVA - ESTUDO CONTEMPORÂNEO E TRANSVERSAL: COMUNICAÇÃO ASSERTIVA E INTERPESS...
PROVA - ESTUDO CONTEMPORÂNEO E TRANSVERSAL: COMUNICAÇÃO ASSERTIVA E INTERPESS...azulassessoria9
 

Último (20)

CRUZADINHA - Leitura e escrita dos números
CRUZADINHA   -   Leitura e escrita dos números CRUZADINHA   -   Leitura e escrita dos números
CRUZADINHA - Leitura e escrita dos números
 
COMPETÊNCIA 4 NO ENEM: O TEXTO E SUAS AMARRACÕES
COMPETÊNCIA 4 NO ENEM: O TEXTO E SUAS AMARRACÕESCOMPETÊNCIA 4 NO ENEM: O TEXTO E SUAS AMARRACÕES
COMPETÊNCIA 4 NO ENEM: O TEXTO E SUAS AMARRACÕES
 
Revolução russa e mexicana. Slides explicativos e atividades
Revolução russa e mexicana. Slides explicativos e atividadesRevolução russa e mexicana. Slides explicativos e atividades
Revolução russa e mexicana. Slides explicativos e atividades
 
apostila projeto de vida 2 ano ensino médio
apostila projeto de vida 2 ano ensino médioapostila projeto de vida 2 ano ensino médio
apostila projeto de vida 2 ano ensino médio
 
Análise poema país de abril (Mauel alegre)
Análise poema país de abril (Mauel alegre)Análise poema país de abril (Mauel alegre)
Análise poema país de abril (Mauel alegre)
 
ENSINO RELIGIOSO 7º ANO INOVE NA ESCOLA.pdf
ENSINO RELIGIOSO 7º ANO INOVE NA ESCOLA.pdfENSINO RELIGIOSO 7º ANO INOVE NA ESCOLA.pdf
ENSINO RELIGIOSO 7º ANO INOVE NA ESCOLA.pdf
 
PRÉDIOS HISTÓRICOS DE ASSARÉ Prof. Francisco Leite.pdf
PRÉDIOS HISTÓRICOS DE ASSARÉ Prof. Francisco Leite.pdfPRÉDIOS HISTÓRICOS DE ASSARÉ Prof. Francisco Leite.pdf
PRÉDIOS HISTÓRICOS DE ASSARÉ Prof. Francisco Leite.pdf
 
PROGRAMA DE AÇÃO 2024 - MARIANA DA SILVA MORAES.pdf
PROGRAMA DE AÇÃO 2024 - MARIANA DA SILVA MORAES.pdfPROGRAMA DE AÇÃO 2024 - MARIANA DA SILVA MORAES.pdf
PROGRAMA DE AÇÃO 2024 - MARIANA DA SILVA MORAES.pdf
 
Considere a seguinte situação fictícia: Durante uma reunião de equipe em uma...
Considere a seguinte situação fictícia:  Durante uma reunião de equipe em uma...Considere a seguinte situação fictícia:  Durante uma reunião de equipe em uma...
Considere a seguinte situação fictícia: Durante uma reunião de equipe em uma...
 
planejamento_estrategico_-_gestao_2021-2024_16015654.pdf
planejamento_estrategico_-_gestao_2021-2024_16015654.pdfplanejamento_estrategico_-_gestao_2021-2024_16015654.pdf
planejamento_estrategico_-_gestao_2021-2024_16015654.pdf
 
Urso Castanho, Urso Castanho, o que vês aqui?
Urso Castanho, Urso Castanho, o que vês aqui?Urso Castanho, Urso Castanho, o que vês aqui?
Urso Castanho, Urso Castanho, o que vês aqui?
 
PROVA - ESTUDO CONTEMPORÂNEO E TRANSVERSAL: LEITURA DE IMAGENS, GRÁFICOS E MA...
PROVA - ESTUDO CONTEMPORÂNEO E TRANSVERSAL: LEITURA DE IMAGENS, GRÁFICOS E MA...PROVA - ESTUDO CONTEMPORÂNEO E TRANSVERSAL: LEITURA DE IMAGENS, GRÁFICOS E MA...
PROVA - ESTUDO CONTEMPORÂNEO E TRANSVERSAL: LEITURA DE IMAGENS, GRÁFICOS E MA...
 
PROJETO DE EXTENSÃO - EDUCAÇÃO FÍSICA BACHARELADO.pdf
PROJETO DE EXTENSÃO - EDUCAÇÃO FÍSICA BACHARELADO.pdfPROJETO DE EXTENSÃO - EDUCAÇÃO FÍSICA BACHARELADO.pdf
PROJETO DE EXTENSÃO - EDUCAÇÃO FÍSICA BACHARELADO.pdf
 
INTERVENÇÃO PARÁ - Formação de Professor
INTERVENÇÃO PARÁ - Formação de ProfessorINTERVENÇÃO PARÁ - Formação de Professor
INTERVENÇÃO PARÁ - Formação de Professor
 
COMPETÊNCIA 2 da redação do enem prodção textual professora vanessa cavalcante
COMPETÊNCIA 2 da redação do enem prodção textual professora vanessa cavalcanteCOMPETÊNCIA 2 da redação do enem prodção textual professora vanessa cavalcante
COMPETÊNCIA 2 da redação do enem prodção textual professora vanessa cavalcante
 
Bullying, sai pra lá
Bullying,  sai pra láBullying,  sai pra lá
Bullying, sai pra lá
 
Projeto de Extensão - ENGENHARIA DE SOFTWARE - BACHARELADO.pdf
Projeto de Extensão - ENGENHARIA DE SOFTWARE - BACHARELADO.pdfProjeto de Extensão - ENGENHARIA DE SOFTWARE - BACHARELADO.pdf
Projeto de Extensão - ENGENHARIA DE SOFTWARE - BACHARELADO.pdf
 
Historia da Arte europeia e não só. .pdf
Historia da Arte europeia e não só. .pdfHistoria da Arte europeia e não só. .pdf
Historia da Arte europeia e não só. .pdf
 
Discurso Direto, Indireto e Indireto Livre.pptx
Discurso Direto, Indireto e Indireto Livre.pptxDiscurso Direto, Indireto e Indireto Livre.pptx
Discurso Direto, Indireto e Indireto Livre.pptx
 
PROVA - ESTUDO CONTEMPORÂNEO E TRANSVERSAL: COMUNICAÇÃO ASSERTIVA E INTERPESS...
PROVA - ESTUDO CONTEMPORÂNEO E TRANSVERSAL: COMUNICAÇÃO ASSERTIVA E INTERPESS...PROVA - ESTUDO CONTEMPORÂNEO E TRANSVERSAL: COMUNICAÇÃO ASSERTIVA E INTERPESS...
PROVA - ESTUDO CONTEMPORÂNEO E TRANSVERSAL: COMUNICAÇÃO ASSERTIVA E INTERPESS...
 

Normalização

  • 2. Agenda ● Objetivos da normalização ● Como é uma tabela sem normalização ● Como é uma tabela normalizada ● Processo de normalização ● Exemplo de fonte de dados ● Tabela ÑN ● 1° forma normal ● Exercícios ● Dependência Funcional ● 2° e 3° formas normais ● Exercícios ● DF Multivalorada ● 4° forma normal ● Exercícios
  • 3. Objetivos da normalização ● Processo ○ Entrada ■ Fonte de dados estruturados da organização (e.g., relatório, fichário, tabela, documento estruturado) ○ Saída ■ Esquema relacional para a fonte de dados ● Objetivos do processo ○ Obtenção de um BD relacional a partir da estrutura de uma fonte de dados ○ Evitar redundância de dados
  • 4. Como é uma tabela sem normalização ID Nome Salário Depto Andar E1 João 5000 Vendas 1 E2 Ana 4500 Vendas 1 E3 Pedro 5000 Pessoal 2 E4 Carlos 5000 Vendas 1 E5 Maria 3500 Pessoal 2 E6 José 5500 Pessoal 2
  • 5. Como é uma tabela sem normalização ID Nome Salário Depto E1 João 5000 D1 E2 Ana 4500 D1 E3 Pedro 5000 D2 E4 Carlos 5000 D1 E5 Maria 3500 D2 E6 José 5500 D2 ID Nome Andar D1 Vendas 1 D2 Pessoal 2 Departamentos Empregados
  • 6. Processo de normalização ● Processo sistemático para criação de tabelas, baseado em Formas Normais ● Sendo que, ○ diz se que uma tabela T está em uma forma normal se atende um conjunto de regras ○ se T está na Forma Normal (FN) i, então T está automaticamente nas FNs i - 1, i - 2, ... ● Do ponto de vista prático ○ A três primeiras (1FN, 2FN e 3FN) são as mais usadas ○ Nem sempre é ideal pois gera uma proliferação de tabelas
  • 7. Processo de normalização Modificado de: http://slideplayer.com.br/slide/3121944/ Tabelas (ÑN) 4FN
  • 8. Exemplo de fonte de dados
  • 9. Tabela ÑN: entrada para o processo ● Objetivo ○ Obtenção de uma representação padrão para as fontes de dados ● Facilita o processo de normalização ● Forma de representação: Tabela ÑN ○ admite uma ou mais tabelas aninhadas ○ admite atributos multivalorados ● Atributo multivalorado ○ atributo que ao invés de conter um valor único (atômico), contém múltiplos valores
  • 11. Representação de uma Tabela ÑN ● Projetos (codProj, tipo, descr, (codEmp, nome, categ, sal, dataIni, tempoAloc)) indicam-se as chaves primárias (CPs) de cada tabela (principal e aninhadas)
  • 12. 1ª Forma Normal (1FN) “Uma tabela está na 1FN sse ela não possui tabelas aninhadas nem atributos multivalorados” ● Solução: gerar uma tabela para cada aninhamento ou atributo multivalorado
  • 13. 1FN - Aplicação ● ÑN: ○ Projetos (codProj, tipo, descr, (codEmp, nome, categ, sal, dataIni, tempoAloc)) ● 1FN: ○ Projetos (codProj, tipo, descr) ○ Alocações (codProj, codEmp, nome, categ, sal, dataIni, tempoAloc) ● Perguntas: ○ Por que o CP da tabela externa migra para a tabela aninhada? ○ Qual a CP da tabela aninhada? ○ Qual é a cardinalidade do relacionamento entre Projetos e Alocações? (Pode- dados da tabela aninhada na fonte de dados como um todo ou validar com es domínio)
  • 14. 1FN - Aplicação ● ÑN: ○ Departamentos (codD, nome, (CPF, nome, salário)) ● 1FN: ○ Departamentos (codD, nome) ○ Empregados (codD, CPF, nome, salário) ● Perguntas: ○ Qual é a cardinalidade do relacionamento entre Departamentos e Empregados ?
  • 15. Atributo Multivalorado ● ÑN: ○ Empresa (codE, nome, localizacoes (1,N)) ● 1FN (nova tabela): ○ Empresa (codE, nome) ○ Localizações (codE, CodL, nome_local) ● 1FN (atributos adicionais): ○ Empresa (codE, nome, local_matriz, filial_1, filial_2)
  • 16. 1FN – Observação 1 ● Análise de CPs na forma ÑN ○ Tabelas em qualquer nível podem não ter atributos que garantam identificação única de suas tuplas ou ter uma CP muito extensa ○ Sugestão: definir uma CP ● ÑN: ○ Projetos (CodProj, Tipo, Descr, (Nome, Cat, Sal, DataIni, TempoAloc)) ● ÑN: ○ Projetos (CodProj, Tipo, Descr, (CodEmp, Nome, Cat, Sal, DataIni, TempoAloc))
  • 17. 1FN – Observação 2 ● Dados irrelevantes na forma ÑN ○ tabelas podem ter atributos que não precisam ser mantidos necessariamente no BD ○ Sugestão: eliminar estes atributos ● ÑN: ○ Projetos (CodProj, Tipo, Descr, NroEmps, DataRel, (CodEmp, Nome, Cat, Sal, DataIni, TempoAloc)) ● ÑN: ○ Projetos (CodProj, Tipo, Descr, (CodEmp, Nome, Cat, Sal, DataIni, TempoAloc)) ● Pergunta: ○ Por que esses atributos são irrelevantes? São sempre irrelevantes?
  • 18. Exercício 1 ● Apresente a Tabela ÑN e a 1FN para esta Nota Fiscal
  • 19. Dependência Funcional ● Conceito necessário para o entendimento da 2ª e 3ª formas normais ● Definição ○ Um atributo A2 depende funcionalmente de um atributo A1 (ou um atributo A1 determina um atributo A2 ) quando, em todas linhas da tabela, para cada valor de A1 que aparece na tabela, aparece o mesmo valor de A2
  • 21. DF Total e DF Parcial ● DF Total (atributo depende de todos componentes da CP) ○ se um atributo Ax depende funcionalmente de todos os atributos que compõem a CP de uma tabela T, diz-se que Ax possui DF total da CP de T ● DF Parcial (atributo depende de parte dos componentes da CP) ○ se um atributo Ax depende funcionalmente apenas de alguns atributos (não todos!) que compõem a CP de uma tabela T, diz-se que Ax possui DF parcial da CP de T
  • 22. 2ª Forma Normal (2FN) “Uma tabela está na 2FN sse ela estiver na 1FN e não possuir DFs parciais” ● Solução: tabelas com DFs parciais devem ser desmembradas em tabelas que possuam DFs totais
  • 23. 2FN – Observação ● Tabelas cuja CP possui apenas um atributo estão automaticamente na 2FN
  • 24. 2FN - Aplicação ● 1FN: ○ Projetos (CodProj, Tipo, Descr) ○ Alocações (CodProj, CodEmp, Nome, Cat, Sal, DataIni, TempoAloc) ● DF: ○ CodEmp → Nome, Cat, Sal (DF Parcial!) ○ (CodProj, CodEmp) → DataIni, TempoAloc ● 2FN ○ Projetos (CodProj, Tipo, Descr) ○ Alocações (CodProj, CodEmp, DataIni, TempoAloc) ○ Empregados (CodEmp, Nome, Cat, Sal)
  • 26. 3ª Forma Normal (3FN) “Uma tabela está na 3FN sse ela estiver na 2FN e não possuir DFs entre atributos não-chave” ● Solução: tabelas com tais DFs devem ser desmembradas em tabelas que não possuam essas DFs
  • 27. 3FN – Observação 1 ● Tabelas que possuem zero ou apenas um atributo que não faz parte da CP estão automaticamente na 3FN
  • 28. 3FN - Aplicação ● 2FN: ○ Projetos (CodProj, Tipo, Descr) ○ Alocações (CodProj, CodEmp, DataIni, TempoAloc) ○ Empregados (CodEmp, Nome, Cat, Sal) ● DF: ○ Cat → Sal ● 3FN: ○ Projetos (CodProj, Tipo, Descr) ○ Alocações (CodProj, CodEmp, DataIni, TempoAloc) ○ Empregados (CodEmp, Nome, Cat) ○ CategoriasFuncionais(Cat, Sal)
  • 29. Exercício Normalizar até a 3FN ● ÑN: ○ Estantes (número, capacidade, (ISBN, título, ano (codAutor, nome, nacionalidade)))
  • 30. DF Multivalorada Se um atributo Ax1 de T determina um conjunto finito de valores para os outros atributos Ax2 , ..., Axn de T, então diz-se que Ax2 , ..., Axn possuem DF multivalorada de Ax1 em T
  • 31. Exemplo: DF Multivalorada ● ÑN: ○ Estantes (número, capacidade, (ISBN, título, ano (codAutor, nome, nacionalidade))) ● 1FN: ○ Estantes (número, capacidade) ○ DistribuiçãoLivros (número, ISBN, título, ano) DistribuiçãoLivrosAutor (número, ISBN, codAutor, nome, nacionalidade) ● 2FN = 3FN: ○ Estantes (número, capacidade) ○ Livros (ISBN, título, ano) ○ DistribuiçãoLivros (número, ISBN) ○ Autores (codAutor, nome, nacionalidade) ○ DistribuiçãoLivrosAutor(número, ISBN, codAutor) relacionamento contido em outra tabela! (pode ser removido)
  • 33. 4ª Forma Normal (4FN) “Uma tabela está na 4FN sse ela estiver na 3FN e não possuir DFs multivaloradas” ● Solução: tabelas com DFs multivaloradas devem ser desmembradas em tabelas que não possuam tais DFs
  • 34. 4FN – Observação 1 ● Tabelas que possuem CP composta por um ou dois atributos, ou que possuem atributos não-chave estão automaticamente na 4FN
  • 35. 4FN - Aplicação ● 3FN: ○ Estantes (número, capacidade) ○ Livros (ISBN, título, ano) ○ Autores (codAutor, nome, nacionalidade) ○ DistribuiçãoLivrosAutor(número, ISBN, codAutor) ● DFM ○ ISBN ↠ codAutor ● 4FN: ○ Estantes (número, capacidade) ○ Livros (ISBN, título, ano) ○ Autores (codAutor, nome, nacionalidade) ○ DistribuiçãoLivros(número, ISBN) ○ Autoria(ISBN, codAutor)
  • 37.
  • 38. Exercício A tabela abaixo está na 1FN e mostra dados de associados de um clube, incluindo profissão, seus números de celular e as modalidades esportivas que ele pratica no clube. Obtenha a 2FN, 3FN e 4FN AssociadosClube (CPF-associado, nome-associado, ID-profissão, descrição-profissão, número-celular, ID-modalidade, nome-modalidade)