taller de normalización solucionado sesión 5

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TALLER NORMALIZACION DORA INES DAGUA MIYER ARNULFO CUETIA IPIA HARNOL YECID TROCHEZ ILAMO LEYDER IPIA CUETIA APRENDICES

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Diseño normalizado en la realización de base de datos.

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Page 1: Taller de Normalización solucionado sesión 5

TALLER NORMALIZACION

DORA INES DAGUAMIYER ARNULFO CUETIA IPIA

HARNOL YECID TROCHEZ ILAMOLEYDER IPIA CUETIA

APRENDICES

SENA CENTRO DE COMERCIO Y SERVICIOS REGIONAL CAUCAANALISIS Y DESARROLLO DE SISTEMAS DE INFORMACION ADSI

FICHA 945014POPAYAN CAUCA

26 / 2015

Page 2: Taller de Normalización solucionado sesión 5

TALLER NORMALIZACION

DORA INES DAGUAMIYER ARNULFO CUETIA IPIA

HARNOL YECID TROCHEZ ILAMOLEYDER IPIA CUETIA

APRENDICES

NORMALIZACIÓN DE BASE DE DATOS

LEONARDO JAVIER BASTIDAS MORENOINSTRUCTOR

SENA CENTRO DE COMERCIO Y SERVICIOS REGIONAL CAUCAANALISIS Y DESARROLLO DE SISTEMAS DE INFORMACION ADSI

FICHA 945014POPAYAN CAUCA

26 / 2015

Page 3: Taller de Normalización solucionado sesión 5

EJERCICIO 1

Considere la siguiente relación: VENTA_COCHES (Vendedor#,Coche#, Fecha_Venta, Comisión, cant_descuento)

Suponga que un coche puede ser vendido por múltiples vendedores y por lo tanto, {Vendedor#, Coche#} es la clave primaria. Otras dependencias adicionales son:

Fecha_Venta →cant_descuento y

Vendedor#, →%Comisión.

VENTA DE COCHESDICCIONARIO DE DATOSVENTA DE COCHES

VENDEDOR# Numero de vendedor.

COCHE# Numero de coche.

ID_VENDEDOR Identificación del vendedor de coches.

ID_COCHE Identificación del coche.

FECHA_VENTA Fecha de venta del coche.

COMISION Comisión ganada para el vendedor por cada coche vendido.

CANTIDAD_DESCUENTO Cantidad y descuento por cada coche.

FACTURA_VENTA Factura de venta del coche.

¿Cumple la 1FN?

GRUPO NO REPETITIVO GRUPO REPETITIVO

ID_VENDEDOR ID_COCHE

ID_COCHE MARCA_COCHE

%COMISION MODELO_COCHE

FECHA_VENTA

CANTIDAD_DESCUENTO

Page 4: Taller de Normalización solucionado sesión 5

¿Cumple con la 2FN?¿Cumple con la 2FN? ¿Cumple con la 2FN? ¿Cumple con la 2FN?GRUPO 1 GRUPO 2 GRUPO 3COCHE# FACTURA_VENTA VENDEDOR#MARCA_COCHE ID_VENDEDOR ID_VENDEDORMODELO_COCHE ID_COCHE COMISION_VENDEDORFACTURA_VENTA FECHA_VENTA

CANTIDAD_DESCUENTO

Ejercicio 2

Page 5: Taller de Normalización solucionado sesión 5

DICCIONARIO BASE DE DATOSID_EMPLEADO Identificación del empleadoNOM_EMPLEADO Nombre del empleadoTELEF_EMPLEADO Teléfono del empleadoID_PROYECTO Numero de proyectoID_TAREAS Nombre estándar de las tareas que

se realizaran en el proyectoHORAS_TOTALES Horas trabajadas por el empleado.DESC_PROYECTO Descripción del proyecto

PRIMERA FORMA NORMAL 1FN

NO REPETITIVOS REPETITIVOS

ID_EMPLEADO ID_EMPLEADONOM_EMPLEADO ID_PROYECTO

TEL_EMPLEADO ID_TAREAS

ID_PROYECTO HORAS_TOTALES

DESCRIPCION_PROYECTO

Page 6: Taller de Normalización solucionado sesión 5

SEGUNDA FORMA NORMAL 2FN

GRUPO 1 GRUPO 2 GRUPO 3ID_EMPLEADO ID_PROYECTO ID_TAREASNOM_EMPLEADO DESC_PROYECTO HORAS_TOTALESTEL_EMPLEADO ID_TAREAS TEL_EMPLEADO

TERCERA FORMA NORMAL 3FN

GRUPO 1 GRUPO 2 GRUPO 3 GRUPO 4ID_EMPLEADO ID_PROYECTO ID_TAREAS ID_EMPLEADOID_PROYECTO DESC_PROYECTO HORAS_TOTALES NOM_EMPLEADOID_TAREAS ID_TAREAS TEL_EMPLEADO

Page 7: Taller de Normalización solucionado sesión 5

EJERCICIO 3

DICCIONARIO BASE DE DATOSNUMERO_PRESTAMO Numero de préstamo

NOMBRE_SUCURSAL Nombre de la sucursal

NOMBRE_CLIENTE Nombre del cliente

Page 8: Taller de Normalización solucionado sesión 5

CIUDAD_SUCURSAL Ciudad de la sucursal

CALLE_CLIENTE Dirección del cliente

ACTIVO Cantidad de préstamo

IMPORTE Pago por cuotas

NO REPETITIVOS REPETITIVOS

NUMERO_PRESTAMO NOMBRE_SUCURSALNOMBRE_CLIENTE CIUDAD_SUCURSAL

TEL_EMPLEADO CALLE_CLIENTE

ACTIVO

IMPORTE

GRUPO 1 GRUPO 2 GRUPO 3 GRUPO 4NUMERO_PRESTAMO

NOMBRE_SUCURSAL

NOMBRE_CLIENTE

NUMERO_PRESTAMO

NOMBRE_SUCURSAL

CIUDAD_SUCURSAL

CALLE_CLIENTE

NOMBRE_SUCURSAL

ACTIVO NOMBRE_CLIENTEIMPORTE

Relaciones

Page 9: Taller de Normalización solucionado sesión 5

EJERCICIO 4

Llave principal

SUPUESTOS SEMÁNTICOSCÓDIGO-CASTINGNOMBRE-CASTINGFECHACONTRATO-CASTINGCÓDIGO-AGENTE-PRESTAMOFECHA-INICIO-FASEFEC-PRUEBA-INDIVIDUALCÓDIGO-PERFILCÓDIGO-CANDIDATONOMBRE-CANDIDATODIRECCION-CANDIDATORESULTADO-PRUEBAPRESUPUESTO-CASTING

Page 10: Taller de Normalización solucionado sesión 5

NÚMERO-FASENÚMERO-PRUEBAHORA-INICIO-FASEHORA-FINALIZACION-FASESALA-FASEATRIBUTOS-PERFIL-CASTING

Dependencias funcionales correspondientes a los supuestos semánticos

CÓDIGO-CASTINGCÓDIGO-AGENTE-PRESTAMOCÓDIGO-PERFILCÓDIGO-CANDIDATONÚMERO-FASENÚMERO-PRUEBA

Está en la relación 2 FN, ya que se separó las dependencias a las llaves compuestas.

CÓDIGO-CASTINGNOMBRE-CASTINGFECHACONTRATO-CASTINGCÓDIGO-AGENTE-PRESTAMOPRESUPUESTO-CASTING

CÓDIGO-PERFILATRIBUTOS-PERFILGESTION-PERFIL

CÓDIGO-CANDIDATONOMBRE-CANDIDATODIRECCION-CANDIDATO

NÚMERO-FASEHORA-INICIO-FASEHORA-FINALIZACION-FASESALA-FASEFECHA-INICIO-FASE

NÚMERO-PRUEBAFEC-PRUEBA-INDIVIDUALRESULTADO-PRUEBA

Page 11: Taller de Normalización solucionado sesión 5

EJERCICIO #5

Page 12: Taller de Normalización solucionado sesión 5

SOLUCION:

Tablas:

Empleado

DNI

Nombre

A. Anomalía de borrado:

Se perderían el DNI de los empleados como también el Nombre, la Direccion_Tienda, Turno y Fecha.

Datos que se eliminarian:

Entonces la información de esto los empleados no representarían una información correcta sobre la asignación; por lo tanto se pierde la integridad de los datos.

Si Codigo_Tienda se borrará

TurnoDNICod_TiendaFecha

Tienda

Cod_Tienda

Dir_Tienda

Page 13: Taller de Normalización solucionado sesión 5

Otra anomalía de borrado:Si eliminamos la DNI de un empleado en la tabla se eliminarían automáticamente el Nombre, Direccion_Tienda, Turno, Fecha.

Ejemplo:

Estos son los datos que se eliminarían:

B. Dependencias:

DNINOMBRE FECHATURNO COD_TIENDADIR_TIENDA

C. Se encuentra en segunda forma normal (2FN)

Claves o llaves primerias: DNI para acceder a los datos del usuario (empleado), CODIGO_TIENDA acceder a los datos de la tienda, TURNO para acceder la fecha y el turno para el empleado

Relaciones

Si eliminamos la DNI de este empleado (P. Martin), se perderían los datos en la Tabla como el Nombre, Codigo_Tienda, Direccion_Tienda, Turno y Fecha en tres (3) ocasiones ya que tiene tres turnos en diferentes Tiendas y fechas.

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