PRODUCTO DE INTEGRACIÓN FINAL DEL CURSO Aplicaciones de la Inteli.

prODUCTO DE INTEGRACIÓN FINAL DEL CURSO Aplicaciones de la Inteligencia Artificial

temática: normalización de bases de datos 1FN, 2FN y 3FN

Autor/a: Carlos Alberto Rosales Carranza Fecha 25-04-2026

heramientaS UTILIZADAS:Chat GPT- bing- gEMINI - lUMEN5

ÍNDICE

07. Ampliando

01. Presentación

04. Temática: 1 F N

08. Conclusiones

02. Introducción

05. Temática: 2 F N

03. Objetivos

09. Bibliografía

06. Temática: 3 F N

Proceso de Normalización de Bases de Datos

IIntroducción

La Normalización es un proceso fundamental en el diseño de bases de datos relacionales que tiene como objetivo organizar los datos de manera eficiente, reducir la redundancia y evitar anomalías en las operaciones de inserción, actualización y eliminación. Este proceso se basa en una serie de reglas conocidas como formas normales, que permiten estructurar correctamente las tablas. En esta presentación se explicará el proceso de normalización utilizando un único ejemplo práctico que se irá transformando a lo largo de las distintas etapas.

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Objetivos

• Analizar el proceso de normalización profundizando en las reglas que se aplican en cada etapa.
• Identificar el proceso de dependendica funcional como base estratégica para el desarrollo del proceso de Normalización.

Ejemplo inicial:

tabla no normalizada

Problemas detectados: - Redundancia de datos (cliente y producto repetidos). - Dificultad para actualizar información. - Posibles inconsistencias.

Primera Forma Normal (1FN)

Aplicación al ejemplo: La tabla ya tiene valores atómicos, pero contiene repetición de grupos de productos por pedido. Para cumplir completamente con 1FN, definimos una clave primaria compuesta: Clave primaria: (PedidoID, ProductoID) La estructura se mantiene, pero ahora está formalmente en 1FN. Resultado en 1FN: Tabla: PEDIDOS_1FN PedidoID | ProductoID | ClienteNombre | ClienteTelefono | ProductoNombre | Cantidad | Precio | Fecha | Aplicamos teoría de dependencia PedidoID | ProductoID -/→ ClienteNombre | ClienteTelefono | ProductoNombre | Cantidad | Precio | Fecha | Aunque cumple con 1FN, aún existen dependencias parciales.

Regla

• Eliminar grupos o redundancia repetitivos.
• Asegurar que cada campo contenga valores atómicos.
• Definir una clave primaria.
• Todos los campos deben depender de la clave primaria.

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Segunda Forma Normal (2FN)

analisis

Regla:

Clave primaria: (PedidoID, ProductoID) Dependencias: - ClienteNombre y ClienteTelefono dependen solo de PedidoID. - ProductoNombre y Precio dependen solo de ProductoID. Eliminamos Dependencia Parcial (PedidoID, ProductoID) -/→ ClienteNombre | ClienteTelefono | ProductoNombre | Cantidad | Precio | Fecha | Separamos por Dependencia Parcial PedidoID → ClienteNombre | ClienteTelefono | Fecha ProductoID → ProductoNombre | Precio PedidoID, ProductoID → Cantidad Descomposición: Se separa la tabla en tres: Tabla: PEDIDOS | PedidoID | ClienteNombre | ClienteTelefono | Fecha | Tabla: PRODUCTOS | ProductoID | ProductoNombre | Precio | Tabla: DETALLE_PEDIDO | PedidoID | ProductoID | Cantidad | Resultado: Se eliminan las dependencias parciales, reduciendo redundancia.

• Estar en 1FN.
• Eliminar dependencias parciales (atributos que dependen solo de una parte de la clave primaria).

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Tercera forma normal

analisis

Regla:

En la tabla PEDIDOS: - ClienteTelefono depende de ClienteNombre (posible dependencia transitiva). Dependencia transitiva PedidoID → ClienteNombre | ClienteTelefono | Fecha ClienteNombre → ClienteTelefono Descomposición adicional: Tabla: CLIENTES | ClienteID | ClienteNombre | ClienteTelefono | Tabla: PEDIDOS | PedidoID | ClienteID | Fecha | Las demás tablas se mantienen: Tabla: PRODUCTOS Tabla: DETALLE_PEDIDO Resultado: Se eliminan dependencias transitivas y se mejora la integridad de los datos.

• Estar en 2FN.
• Eliminar dependencias transitivas (atributos que dependEAen de otros atributos no clave).

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Forma Normal de Boyce-Codd (BCNF)

analisis

En nuestro caso, las tablas resultantes cumplen esta condición, ya que: - CLIENTES: ClienteID determina los demás atributos. - PRODUCTOS: ProductoID determina los demás atributos. - PEDIDOS: PedidoID determina ClienteID y Fecha. - DETALLE_PEDIDO: (PedidoID,ProductoID) determina Cantidad. Tabla: CLIENTES | ClienteID | ClienteNombre | ClienteTelefono | Tabla: PEDIDOS | PedidoID | ClienteID | Fecha | Resultado: Pedidos PedidoID → ClienteNombre | ClienteID | Fecha Cliente ClienteID → ClienteNombre | ClienteTelefono Producto ProductoID → ProductoNombre | Precio DetallePedido PedidoID, ProductoID → Cantidad No se requieren cambios adicionales.

Regla:

• Toda dependencia funcional debe tener como determinante una clave candidata.

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ampliando conocimiento de normalización

Conclusiones

El proceso de normalización permite transformar una estructura de datos desorganizada en un modelo eficiente y libre de redundancias. A través del ejemplo desarrollado, se observó cómo una única tabla inicial se descompone progresivamente en múltiples tablas bien estructuradas.

En conclusión, la normalización es una herramienta esencial para cualquier analista odiseñador de bases de datos, ya que garantiza estructuras sólidas, eficientes y escalables.

Sin embargo, es importante considerar que una normalización excesiva puede afectar elrendimiento, por lo que en algunos casos se aplica desnormalización controlada.

Las ventajas principales incluyen: - Reducción de redundancia. - Mayor integridad de datos. - Facilidad de mantenimiento. - Mejora en la consistencia de la información.

Bibliografía

Referencias bibliográficas

• OpenAI. (2026). ChatGPT (versión GPT-4o, 26 de mayo) [Modelo de lenguaje grande]. https://chat.openai.com
• Google. (2026). Gemini (versión 3 Flash, 25 de mayo) [Modelo de lenguaje grande]. https://gemini.google.com

El proceso de normalización debe verse como la separación de tablas pero desde la aplicación de teoría de dependencias funcionales.

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