Dipendenza funzionale è un concetto fondamentale nella progettazione del database, che descrive la relazione tra gli attributi in una tabella. Dichiara che uno o più attributi (determinante) determinano in modo univoco il valore di un altro attributo (dipendente).
Esempio:
* Considera una tabella con gli attributi `StudentId`,` name` e `Course`.
* Se `StudentID` identifica in modo univoco ogni studente, allora` StudentID` determina funzionalmente `name` e` Course`.
* Possiamo scrivere questo come `StudentId -> Nome, Course`.
Normalizzazione è un processo di organizzazione dei dati in un database per ridurre la ridondanza dei dati e migliorare l'integrità dei dati. Implica la scomparsa di una tavola grande in tabelle più piccole e più gestibili in base alle dipendenze funzionali.
Forme normali (NFS):
Esistono varie forme normali (NF), ciascuna con livelli crescenti di normalizzazione:
* 1nf: Ogni colonna in una tabella contiene valori atomici (unità indivisibili). Nessun gruppo ripetuto di colonne.
* 2nf: In 1NF e nessun attributo non chiave dipende solo dalla parte della chiave primaria.
* 3nf: Nel 2NF e nessun attributo non chiave dipende da un altro attributo non chiave.
* bcnf (forma normale Boyce-codd): In 3NF, e ogni determinante è una chiave candidata.
* 4nf: In BCNF e non esiste alcuna dipendenza multi-valore.
* 5nf: In 4nf e non esiste una dipendenza da join.
Vantaggi della normalizzazione:
* Riduce la ridondanza dei dati: Abbattendo le tabelle, i dati vengono archiviati una sola volta, minimizzando la ridondanza e il salvataggio dello spazio di archiviazione.
* migliora l'integrità dei dati: La normalizzazione impedisce aggiornamenti di dati incoerenti e garantisce l'accuratezza dei dati.
* Migliora l'efficienza della query sui dati: Tabelle più piccole e ben strutturate portano a un recupero e manipolazione dei dati più rapidi.
* facilita la manutenzione dei dati: Le modifiche ai dati possono essere apportate facilmente e coerentemente attraverso il database.
Esempio di normalizzazione:
Consideriamo una tabella "Studenti" con attributi:`StudentId`,` name`, `Course`,` Istruttore`, `Dipartimento`.
* Tabella non normalizzata:
| StudentId | Nome | Corso | Istruttore | Dipartimento |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 1 | John Doe | Matematica | Prof. Smith | Matematica |
| 2 | Jane Doe | Fisica | Prof. Jones | Fisica |
| 1 | John Doe | Fisica | Prof. Jones | Fisica |
* 1nf: Poiché ogni colonna contiene valori atomici, la tabella è già in 1NF.
* 2nf: `Course` dipende da` StudentID`, che fa parte della chiave primaria. Ma `istruttore 'e` dipartimento` dipendono da `corso`, che non fa parte della chiave primaria. Pertanto, dobbiamo decomporre il tavolo in due:
Studenti:
| StudentId | Nome | Corso |
| --- | --- | --- |
| 1 | John Doe | Matematica |
| 2 | Jane Doe | Fisica |
| 1 | John Doe | Fisica |
Corsi:
| Corso | Istruttore | Dipartimento |
| --- | --- | --- |
| Matematica | Prof. Smith | Matematica |
| Fisica | Prof. Jones | Fisica |
* 3nf: Le tabelle di cui sopra sono già in 3NF poiché nessun attributo non chiave dipende da un altro attributo non chiave.
Conclusione:
La dipendenza funzionale e la normalizzazione sono concetti essenziali nella progettazione del database, contribuendo a creare un sistema di database strutturato ed efficiente. La normalizzazione garantisce l'integrità dei dati, riduce la ridondanza e migliora le prestazioni. Comprendere questi concetti consente di creare database affidabili e mantenibili.
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