La Normalización:
Es un proceso de diseño de bases de datos relacionales que aplica un conjunto de reglas para organizar los datos y reducir la redundancia.
Su objetivo principal es evitar la duplicación de información, prevenir anomalías de inserción, actualización y eliminación, y garantizar la integridad de los datos mediante la creación de tablas más pequeñas y la definición de relaciones entre ellas. Se logra aplicando diferentes formas normales (como la Primera, Segunda y Tercera Forma Normal), que son etapas secuenciales para refinar la estructura de la base de datos.
Objetivos clave de la normalización
- Reducir la redundancia de datos: Se evita almacenar la misma información en múltiples lugares, lo que simplifica las actualizaciones y el mantenimiento.
- Prevenir anomalías: Se minimizan errores al insertar nuevos datos, actualizar registros existentes o eliminar información, ya que los datos relacionados se encuentran en un solo lugar.
- Garantizar la integridad de los datos: Asegura la consistencia y exactitud de la información al relacionarla a través de claves.
Proceso y formas normales
La normalización se realiza a través de un proceso iterativo, aplicando reglas de forma secuencial. Las formas normales más comunes son:
- Primera Forma Normal (1NF): Asegura que cada columna contenga valores atómicos (indivisibles) y que no haya grupos de columnas repetidos en una misma tabla.
- Segunda Forma Normal (2NF): Requiere que la tabla esté en 1NF y que todos los atributos no-clave dependan completamente de la clave primaria.
- Tercera Forma Normal (3NF): Requiere que la tabla esté en 2NF y que los atributos no-clave no dependan de forma transitiva de la clave primaria (es decir, un atributo no debe depender de otro atributo que no sea clave).
- Cuarta Forma Normal (4NF): La normalización a la cuarta forma normal (4FN) se enfoca en eliminar las dependencias multivalor no triviales, asegurando que cada tabla contenga una sola relación independiente entre sus atributos. Para lograr esto, si una tabla tiene múltiples relaciones independientes (como habilidades y lenguajes de un empleado), se divide la tabla en tablas separadas, manteniendo la integridad de los datos y reduciendo la redundancia.
¿Qué es una dependencia multivalor?
Una dependencia multivalor ocurre cuando una clave tiene valores múltiples para atributos que no están relacionados entre sí, pero que dependen de la misma clave.
Ejemplo:
Una tabla de Empleado con las columnas ID_Empleado, Habilidad y Idioma. Un empleado puede tener múltiples habilidades y múltiples idiomas, pero las habilidades y los idiomas no están interrelacionados (por ejemplo, el hecho de que un empleado hable francés no afecta a su habilidad de programar en Python).
¿Cómo normalizar a 4FN?
- Verificar la 3FN: Asegúrate de que la base de datos ya cumpla con la tercera forma normal (3FN).
- Identificar dependencias multivalor: Busca tablas que representen más de una relación independiente. En el ejemplo anterior, la tabla Empleado tiene dos relaciones independientes: una entre empleado y habilidad, y otra entre empleado e idioma.
- Crear tablas separadas: Si se detecta una dependencia multivalor, se deben crear tablas nuevas para cada relación independiente.La tabla original Empleado con ID_Empleado y Habilidad.
- Una nueva tabla Empleado_Idioma con ID_Empleado e Idioma.
- Nota: Esto solo aplica si no hay una interdependencia entre las columnas. Si una habilidad solo puede realizarse en un idioma específico, la relación no es independiente y la tabla original no violaría la 4FN.
- Garantizar que cada tabla tenga una sola relación: El objetivo es que cada tabla represente un único tipo de relación independiente.
Beneficios de la 4FN
- Elimina la redundancia: Evita repetir datos innecesariamente.
- Previene anomalías: Reduce los problemas de inserción, actualización y eliminación de datos.
- Mejora la integridad de los datos: Al tener menos redundancia, la probabilidad de inconsistencias disminuye.
