Teoria della Normalizzazione

Obiettivo — Sviluppare una metodologia che permetta di: Decidere se un particolare schema di relazione è un buon schema Nel caso che uno schema di relazione R non soddisfi i criteri di bontà, decomporlo in un insieme di schemi di relazione {R1, R2, ..., Rn} tali che ogni Ri sia un buon schema la decomposizione sia senza perdite Il nostro approccio è basato su: dipendenze funzionali dipendenze multivalore

Dipendenze funzionali Vincoli sulla ammissibilità delle istanza delle relazioni Stabiliscono che i valori di alcuni attributi determinino i valori di altri attributi Generalizzazione del concetto di chiave

Dipendenze funzionali (cont.) Sia R uno schema di relazione sull’insieme X di attributi, siano inoltre   X e   X Vale la dipendenza funzionale    su R se e solo se per ogni istanza di r di R, ogni coppia di ennuple t1 and t2 di r aventi gli stessi valori per gli attributi in , ha gli stessi valori per gli attributi in . Più formalmente: t1[] = t2 []  t1[ ] = t2 [ ] Esempio: Considerando la seguente istanza r dello schema R(A,B) si osserva che: A  B NON vale, mentre B  A vale. 3 4 1 5 3 7

Ricordiamo che: K è una superchiave per uno schema R(X) se e solo se K  X K è chiave candidata per R(X) se e solo se K  X, e per nessun   K si ha   X le dipendenze funzionali permettono di esprimere vincoli non esprimibili tramite la nozione di chiave. Consideriamo lo schema: Vendita (nomeCliente, codiceMerce, nomeProduttore, ammontare). desideriamo che valgano le seguenti dipendenze: codiceMerce  ammontare codiceMerce  nomeProduttore ma non desideriamo che valga: codiceMerce  nomeCliente

Dipendenze funzionali Una dipendenza funzionale è banale se è sempre soddisfatta da ogni possibile istanza di una relazione. In generale,    è banale se vale   

Chiusura di un insieme di dipendenze funzionali Dato un insieme F di dipendenze funzionali, vi possono essere altre dipendenze funzionali logicamente implicate da F. Ad esempio, se A  B e B  C, possiamo inferire che A  C L’insieme F+ di tutte le dipendenze funzionali logicamente implicate da F è detto chiusura di F. Possiamo trovare tutti gli elementi di F+ applicando gli assiomi di Armstrong (dove , e  sono insiemi di attributi): se   , allora    (riflessività) se   , allora      (arricchimento) se   , e   , allora    (transitività) Proprietà: queste regole di inferenza sono corrette (generano solo dipendenze valide) e complete (generano tutte le dipendenze valide)

Esempio R = (A, B, C, G, H, I) F = { A  B, A  C, CG  H, CG  I, B  H} alcuni membri di F+ sono: A  H per transitività da A  B e B  H AG  I arricchendo A  C con G, per ottenere AG  CG e poi utilizzando la transitività con CG  I CG  HI da CG  H e CG  I : questa è una applicazione della union rule, questa regola può essere giustificata in base a: la definizione di dipendenza funzionale, oppure sfruttando arricchimento di CG  I per ottenere CG  CGI, arricchimento di CG  H per ottenere CGI  HI, e infine transitività

Calcolo di F+ Algoritmo di calcolo della chiusura di un insieme di dipendenze funzionali F: F+ = F repeat for each dipendenza funzionale f in F+ applica riflessività e arricchimento a f e aggiungi ad F+ le dipendenze ottenute for each coppia di dipendenze f1 e f2 in F+ if f1 e f2 possono essere combinate utilizzando la transitività then aggiungi ad F+ le dip. ottenute until F+ non cambia NOTA: vedremo un algoritmo migliore

Calcolo di F+ Possiamo velocizzare/semplificare il calcolo di F+ utilizzando ulteriori regole di inferenza: Se valgono    e   , allora vale anche     (unione) Se vale    , allora valgono anche    e    (decomposizione) Se valgono    e    , allora vale anche     (pseudotransitività) Esercizio: Ricavare le precedenti regole a partire dagli assiomi di Armstrong.

Chiusura di un insieme di attributi Dato un insieme di attributi a, si definisce la chiusura di a rispetto a F (denotata con a+) l’insieme di tutti gli attributi che sono funzionalmente determinati da attributi in a utilizzando le dipendenza in F. Avremo che: a   è in F+ se e solo se   a+ Algoritmo che computa a+ rispetto a F: result := a; while (ci sono cambiamenti in result) do for each    in F do begin if   result then result := result   end

Esempio R(X) = (A, B, C, G, H, I) (quindi X = ABCGHI ) F = {A  B, A  C, CG  H, CG  I, B  H} (AG)+ 1. result = AG 2. result = ABCG (da A  C e A  B) 3. result = ABCGH (da CG  H e CG  AGBC) 4. result = ABCGHI (da CG  I e CG  AGBCH) Domanda: AG è una chiave candidata? AG è una superchiave? vale AG  X ? ovvero vale (AG)+  X ? Esiste un sottoinsieme proprio di AG che sia superchiave? vale A  X ? ovvero vale (A)+  X ? vale G  X ? ovvero vale (G)+  X ?

Chiusura di attibuti Viene sfruttata in diversi contesti: verificare se un insieme di attributi è una superchiave: per verificare se  è superchiave si calcola +.  è superchiave se + contiene tutti gli attributi di R(X). verificare se vale una dipendenza funzionale per verificare se vale    (ovvero se appartiene a F+) basta verificare se vale   +. cioè, si calcola +, e si verifica se contiene tutti gli attributi di . calcolo della chiusura di F per ogni   X, si calcola la chiusura +, e per ogni Y  +, generiamo la dipendenza   Y.

Copertura canonica Un insieme F di dipendenze funzionali può contenere dipendenze ridondanti, ovvero che possono essere ottenute dalle altre dipendenze di F Esempio: A  C è ridondante in {A  B, B  C, A  C} Anche degli attributi di una dipendenza funzionale potrebbero essere ridondanti: RHS: {A  B, B  C, A  CD} può essere semplificata in {A  B, B  C, A  D} LHS: {A  B, B  C, AC  D} può essere semplificata in {A  B, B  C, A  D} Intuitivamente, una copertura canonica di F è un insieme “minimale” di dipendenze funzionali equivalente a F e privo di dipendenze e attributi ridondanti

Attributi estranei Consideriamo un insieme F di dipendenze funzionali e la dipendenza    in F. Un attributo A è estraneo in  se A   e F implica logicamente l’insieme di dipendenze (F – {  })  {( – A)  }. Un attributo A è estraneo in  se A   l’insieme di dipendenze (F – {  })  { ( – A)} implica logicamente F. Nota: in entrambi i casi sopra riportati, le implicazioni opposte sono banalmente vere Esempio: dato F = {A  C, AB  C } B è estraneo in AB  C perché l’insieme {A  C, AB  C} implica logicamente A  C Esempio: dato F = {A  C, AB  CD} C estraneo in AB  CD dato che AB  C può essere inferita a partire dalle altre dipendenze

Verificare se un attributo è estraneo Consideriamo un insieme F di dipendenze e una dipendenza funzionale    in F. per verificare se A   è estraneo in  calcoliamo la chiusura ({} – A)+ rispetto a F verifichiamo se ({} – A)+ contiene A; se sì, A è estraneo per verificare se A   è estraneo in  calcoliamo la chiusura + rispetto alle sole dipendenze in F’ = (F – {  })  { ( – A)}, verifichiamo se + contiene A; se sì, A è estraneo

Copertura canonica Una copertura canonica di F è un insieme di dipendenze funzionali Fc tale che: F implica logicamente tutte le dipendenze in Fc, e Fc implica logicamente tutte le dipendenze in F, e nessuna dipendenza di Fc contiene attributi estranei, e tutte le parti sinistre delle dipendenze fuzionali sono uniche in Fc. Calcolo di una copertura canonica di F: repeat usare la regola unione per rimpiazzare le dipendenze di F 1  1 e 1  1 con 1  1 2 ; cercare una dipendenza    con un attributo estraneo in  o in , se tale attributo esiste cancellarlo da    until F non cambia Nota: la regola unione può diventare applicabile a seguito della cancellazione di un attributo estraneo

Esempio R = (A, B, C) F = {A  BC, B  C, A  B, AB  C} Combiniamo A  BC e A  B ottenendo A  BC Ora F è diventato {A  BC, B  C, AB  C} A è estraneo in AB  C ? verifichiamo se la dipendenza funzionale risultante dalla cancellazione di A da AB  C è implicata dalle altre dipendenze Sì: infatti B  C è già presente in F Ora F è diventato {A  BC, B  C} C è estraneo in A  BC verifichiamo se A  C è implicata logicamente da A  B e dall’altra dipendenza B  C Sì: usando la transitività su A  B e B  C. (lo stesso si poteva dire usando la chiusura degli attributi) Una copertura canonica è: { A  B, B  C }

Normalizzare sfruttando le dipendenze funzionali Decomponendo uno schema di relazione R sfruttando un insieme di dipendenze funzionali F in un insieme di schemi R1, R2,.., Rn vogliamo: Decomposizione Lossless-join (senza perdite) Minimizzare la ridondanza: le relazioni Ri dovrebbero essere o in Boyce-Codd Normal Form o in Third Normal Form. Conservare le dipendenze: Se Fi è l’insieme delle dipendenze in F+ che includono solo attributi in Ri allora la decomposizione deve essere “dependency preserving”, cioé (F1  F2  …  Fn)+ = F+ altrimenti, il controllo delle violazioni delle dipendenza funzionali (dello schema originario) comporterebbe la computazione esplicita di operazioni di join (sono le più costose).

Esempio R = (A, B, C) F = {A  B, B  C) R1 = (A, B), R2 = (B, C) può essere decomposto in due modi diversi R1 = (A, B), R2 = (B, C) decomposizione senza perdite conserva le dipendenze R1 = (A, B), R2 = (A, C) non conserva le dipendenze: (non posso controllare se viene violato il vincolo B  C senza calcolare R1 R2)

Verificare la conservazione delle dipendenze Per verificare se la dipendenza  è preservata in una decomposizione di R in R1, R2, …, Rn applichiamo il seguente test (le chiusure di attributi sono fatte rispetto a F) result =  while (result cambia) do for each Ri nella decomposizione t = (result  Ri)+  Ri result = result  t Se result contiene tutti gli attributi in , allora la dipendenza funzionale    è preservata. Applicheremo il test su tutte le dipendenze in F. Questa procedura impiega un tempo polinomiale, mentre un tempo esponenziale viene impiegato dalla computazione di F+ e di (F1  F2  …  Fn)+

Richiamo: Boyce-Codd Normal Form Uno schema di relation R(X) è in BCNF rispetto a un insieme F di dipendenze funzionali, se per ogni dipendenza in F+ della forma  , con   X and   X, almeno una delle seguenti condizioni vale:    è banale (ovvero,   )  è superchiave di R(X)

Esempio R(X) = (A, B, C) F = {A  B B  C} Chiave = {A} R non è in BCNF Decomposizione: R1 = (A, B), R2 = (B, C) R1 e R2 sono in BCNF la decomposizione è senza perdite e preserva le dipendenze

Test per BCNF Per verificare se una dipendenza funzionale non banale  causa una violazione della BCNF 1. computare + (la chiusura di ), e 2. verificare se include tutti gli attributi di R, cioè se + è superchiave per R. Test semplificato: per verificare se uno schema R è in BCNF, è sufficiente verificare solo che le dipendenze del dato insieme F non violano la BCNF (invece che controllate tutte le dipendenze in F+). Infatti: se nessuna delle dipendenze in F causa una violazione della BCNF, allora nessuna delle dipendenze in F+ causa una violazione della BCNF. Tuttavia, utilizzare solo F è scorretto quando si effettua il test su una relazione della decomposizione di R. Esempio: consideriamo R (A, B, C, D), con F = { A B, B C} decomponiamo R in R1(A,B) e R2(A,C,D) nessuna delle dipendenze in F contiene solo attributi di (A,C,D), quindi potremmo credere che R2 soddisfi BCNF. tuttavia, la dipendenza A  C in F+ mostra che R2 non è in BCNF.

Algoritmo per la decomposizione in BCNF result := {R}; done := false; calcola F+; while (not done) do if (esiste uno schema R’ in result che non è in BCNF) then begin sia    una dipendenza non banale di R’ tale che   R’ non è in F+, e che    = ; result := (result – R’ )  (R’ – )  (,  ); end else done := true; Nota: ogni R’ è in BCNF, e la decomposizione è senza perdite

Esempio Decomposizione Decomposizione finale R1, R3, R4 R = (nomeDitta, città, indirizzo, nomeCliente, codiceMerce, ammontare) F = {nomeDitta  città indirizzo codiceMerce  ammontare nomeDitta} Key = {nomeCliente, codiceMerce} Decomposizione R1 = (nomeDitta, città, indirizzo) R2 = (nomeDitta, nomeCliente, codiceMerce, ammontare ) R3 = (nomeDitta, codiceMerce, ammontare ) R4 = (nomeCliente, codiceMerce) Decomposizione finale R1, R3, R4

Test BCNF per la decomposizione Per verificare se uno schema Ri di una decomposizione di R è in BCNF, o verificare se Ri è in BCNF rispetto alla restrizione di F su Ri (cioé, tutte le dip. funz. in F+ che contengono solo attributi di Ri) oppure effettuare sull’insieme originale di dip. funz. F su R, il seguente test: per ogni insieme di attributi   Ri, verificare che + o non includa attributi di Ri- , o includa tutti gli attributi di Ri. se la condizione è violata da qualche   in F, si dimostra che la dip. funz.  (+ - )  Ri vale in Ri, e Ri viola la BCNF. Le dipendenze di questo tipo saranno sfruttate per decomporre ulteriormente lo schema Ri

BCNF e conservazione delle dipendenze Non è sempre possibile ottenere una BCNF che conservi le dipendenze. Esempio: R = (J, K, L) F = {JK  L L  K} due chiavi candidate: JK e JL R non è in BCNF ogni possibile decomposizione di R non preserva JK  L

Third Normal Form: motivazioni Ci sono casi in cui BCNF non preserva le dipendenza, mentre è necessario avere una procedura efficiente per impedire le violazioni delle dip. funz. Soluzione: definire una forma normale più debole. ammettere della ridondanza (con i conseguenti svantaggi; vedremo esempio) ma le dip. funz. possono essere controllate sulle relazioni senza computare alcun join. esiste sempre una decomposizione in 3NF che conserva le dipendenze.

Third Normal Form Uno schema R è in 3NF se per ogni    in F+ vale almeno una delle seguenti condizioni:    è banale (cioé,   )  è superchiave di R ogni attributo A in  –  è contenuto in una chiave candidata di R. (Nota: attributi diversi possono essere contenuti in chiavi differenti) Una relazione in BCNF è anche in 3NF. La terza condizione è il rilassamento della BCNF che assicura la conservazione delle dipendenze.

3NF (Cont.) Esempio c’è ridondanza in questo schema altro esempio: R = (J, K, L) F = {JK  L, L  K} due chiavi candidate: JK e JL R è in 3NF JK  L JK è superchiave L  K K è contenuto in una chiave candidata la decomposizione in BCNF ha i due schemi (JL) e (LK) verificare il rispetto della dip. funz. JK  L richiederebbe un join c’è ridondanza in questo schema altro esempio: Vendite (nomeProduttore, nomeCliente, nomeRappresentante) nomeRappresentante  nomeProduttore nomeProduttore nomeCliente  nomeRappresentante

Test per la 3NF Ottimizzazione: dobbiamo controllare solo le dip. funz. in F, non è necessario controllare tutte le dip. in F+. Utilizziamo la chiusura di attributi per verificare se per una data dip. funz.   ,  è superchiave. Se  non è superchiave, dovremmo verificare se ogni attributo in  è contenuto in una chiave candidata di R. Ma: questo test è costoso perché impone di calcolare le chiavi candidate si dimostra infatti che il test di 3NF è un problema NP-hard TUTTAVIA, la decomposizione in 3NF può essere calcolata in tempo polinomiale

Algoritmo di decomposizione in 3NF Sia Fc una copertura canonica di F; i := 0; for each dip. funz.    in Fc do if nessuno degli schemi Rj, 1  j  i contiene  then begin i := i + 1; Ri :=  end if nessuno degli schemi Rj, 1  j  i contiene una chiave candidata di R then begin i := i + 1; Ri := gli attributi di una chiave candidata di R; end return (R1, R2, ..., Ri)

Algoritmo di decomposizione in 3NF (Cont.) Si dimostra che l’algoritmo visto è tale che è corretto ogni schema Ri è in 3NF la decomposizione conserva le dipendenze ed è senza perdite

Esempio Schema dato: R (nomeDitta, nomeCliente, nomeImpiegato, numeroUfficio) dipendenze funzionali: nomeImpiegato  nomeDitta numeroUfficio nomeCliente nomeDitta  nomeImpiegato chiave: {nomeCliente, nomeDitta}

Applichiamo l’algoritmo... Il ciclo for inserisce i seguenti schemi nella decomposizione: S (nomeImpiegato, nomeDitta, numeroUfficio) T (nomeCliente, nomeDitta, nomeImpiegato) Dato che T contiene una chiave candidata per R, abbiamo concluso la decomposizione

Comparazione di BCNF e 3NF Per ogni dato schema è sempre possibile calcolare una 3NF senza perdite che conserva le dipendenze Per ogni dato schema è sempre possibile calcolare una BCNF potrebbe non preservare tutte le dipendenze

Comparazione di BCNF e 3NF (Cont.) Esempio di problemi dovuti alla ridondanza ammessa dalla 3NF: R = (J, K, L) F = {JK  L, L  K} J L K j1 j2 j3 null l1 l2 k1 k2 Uno schema in 3NF ma non in BCNF comporta: ripetizione di informazioni (ad es., la coppia di dati l1, k1) necessita l’impiego di valori nulli (ad es., per rappresentare la correlazione tra l2, e k2 quando non ci siano corrispondenti valori per J).

Obiettivi della progettazione Obiettivi del progetto di database relazionali sono: BCNF. Decompisizioni senza perdite. Conservazione delle dipendenze. Se questo non è raggiungibile, possiamo scegliere se rinunciare alla conservazione di (alcune) dipendenze ammettere la ridondanza dovuta a 3NF SQL fornisce un modo diretto per imporre delle generiche dipendenze funzionali nella definizione degli schemi; ma solo le dipendenze dovute a superchiavi. Le altre dip.funz. possono essere imposte tramite l’uso di asserzioni, tuttavia queste sono più costose da valutare. Quindi anche se scegliamo una decomposizione che preserva le dipendenze, non abbiamo un modo diretto/efficiente per imporle/valutarle in SQL.

Test delle dip. funz. in più relazioni Se la decomposizione che abbiamo scelto non preserva le dipendenze, possiamo definire una vista materializzata per ciascuna dep.   in Fc che non è preservata dalla decomposizione La vista materializzata è definita come proiezione su  del join delle relazioni della decomposizione Molti database system recenti supportano la definizione di viste materializzate e mantengono aggiornata la vista quando le relazioni sono modificate. La dip. funz.    viene imposta dichiarando che  è una chiave della vista. Il test di chiave per  nella vista è più efficiente del test di    sulla decomposizione MA: maggior spazio di memoria occupato: per memorizzare la vista materializzata maggior tempo di elaborazione: per mantenere aggiornata la vista materializzata alcuni database system non supportano la definizione di una chiave sulle viste materializzate

Dipendenze Multivalore Esistono schemi che sono in BCNF ma che appaiono non sufficientemente normalizzati Consideriamo lo schema lezione(corso, docente, libro) tale che (c,d,l)  lezione significa che il docente d ha la qualifica per insegnare il corso c, e l è il libro di testo utilizzato in c per ogni corso si memorizzano tutti gli insegnanti che hanno titolo a insegnare quel corso e l’insieme dei libri di quel corso (indipendentemente da quale docente insegna realmente il corso).

Dipendenze Multivalore (Cont.) corso docente libro database operating systems Avi Hank Sudarshan Jim DB Concepts Ullman OS Concepts Shaw lezione Non ci sono dip. funz. non banali e lo schema è BCNF ci sono anomalie di inserzione – ad es., se Sara è un nuovo docente di database, si devono inserire le due tuple (database, Sara, DB Concepts) (database, Sara, Ullman)

Dipendenze Multivalore (Cont.) È meglio decomporre in: corso docente database operating systems Avi Hank Sudarshan Jim insegna corso libro database operating systems DB Concepts Ullman OS Concepts Shaw adotta Vedremo che questo schema è in quarta forma normale (4NF)

Dipendenze Multivalore (MVDs) Sia R(X) uno schema e siano   X e   X. Una dipendenza multivalore    sussiste in R se in ogni sua istanza r, per ogni coppia di tuple t1 e t2 in r tali che t1[] = t2 [], esistono le tuple t3 e t4 in r tali che: t1[] = t2 [] = t3 [] = t4 [] t3[] = t1 [] t3[X – ] = t2[X – ] t4 [] = t2[] t4[X – ] = t1[X – ]

MVD (Cont.) Visualmente si può rappresentare questa condizione di esistenza di    in questo modo:

Esempio Sia R uno schema il cui insieme X di attributi è partizionato in 3 sottoinsiemi non vuoti. Y, Z, W Diciamo che Y  Z (Y multidetermina Z) se e solo se per ogni possibile istanza r di R tale che < y1, z1, w1 >  r e < y2, z2, w2 >  r si ha < y1, z1, w2 >  r e < y2, z2, w1 >  r Nota che in questa definizione il ruolo di Z e W è identico, quindi da Y  Z segue che Y  W

Esempio (Cont.) Nell’esempio precedente: corso  docente corso  libro La definizione formale che abbiamo dato esprime la situazione in cui ad un particolare valore di Y (corso) è associato un insieme di valori distinti per Z (docente) e un insieme di valori distinti per W (libro); inoltre questi due insiemi sono indipendenti l’uno dall’altro. Nota: se Y  Z allora Y  Z

Teoria delle MVD La seguente legge deriva dalla definizione di dip. multivalore: Se   , allora    Ovvero, ogni dip. funz. è anche una dip. Multivalore La chiusura D+ di un insieme di dipendenze D è l’insieme di tutte le dipendenze funzionale o multivalore implicate logicamente da D. Possiamo calcolare D+ sfruttando le definizioni di dipendenze funzionale e multivalore. Ciò può essere fatto nei casi più semplici Per i casi complessi si impiega un insieme di regole di inferenza similmente a quanto visto con gli assiomi di Armstrong.

Regole di inferenza per le D.M.V. Questo è un insieme corretto e completo di regole di inferenza per le dip. multivalore (nota che una dip. funzionale è una dip. multivalore). Sia X l’insieme di tutti gli attributi di R, e siano   X : riflessività (DF): se   , allora    arricchimento (DF): se   , allora      transitività (DF): se   , e   , allora    complementazione (DMV): se   , allora   (X - ) arricchimento (DMV): se    e    allora     transitività (DMV): se   , e   , allora   ( - ) replicazione: se   , allora    coalescenza: se    e    ed esiste  disgiunto da  tale che    allora   

Quarta forma normale Uno schema R(X) è in 4NF rispetto ad un insieme di dipendenze (funzionali o multivalore) D se per tutte le dipendenze multivalore in D+ della forma   , con   X and   X, vale almeno una delle seguenti condizioni:    è banale (cioé,    oppure    = X)  è una superchiave per lo schema R(X) Una relazione in 4NF è anche in BCNF

Algoritmo di Decomposizione in 4NF result: = {R}; done := false; calcola D+; while (not done) if (esiste uno schema Ri in result che non sia in 4NF) then begin sia    una delle dip. multivalore di D+ non banali che causa la violazione della 4NF su Ri. Sia result := (result - Ri)  (Ri - )  (, ); end else done:= true; Nota: ogni Ri è in 4NF e la decomposizione è senza perdite

Esempio R =(A, B, C, G) F ={ A  B, A  C, A  G } unica chiave: ACG R non è in 4NF perché tutte tre le dipendenze violano la def. di 4NF Decomposizione di R: a) R1 = (A, B) (R1 è in 4NF) b) R2 = (A, C, G) (R2 non è in 4NF) Decomposizione di R2 c) R3 = (A, C) (R3 è in 4NF) d) R4 = (A, G) (R4 è in 4NF)

Finora abbiamo assunto dato uno schema R Finora abbiamo assunto dato uno schema R. Questo può essere prodotto come: risultato della conversione di uno schema E-R nel modello relazionale oppure, R potrebbe essere un singolo schema di relazione contenente tutti gli attributi di interesse (relazione universale) oppure, R potrebbe essere stato generato con qualche procedimento non specificato e necessita di una verifica di qualità ed eventualmente di una conversione in forma normale.

Modellazione ER e Normalizzazione Qualora uno schema ER sia progettato opportunamente, identificando correttemente tutte le entità, le relazioni prodotte dalla traduzione nel modello relazionale non necessitano solitamente di normalizzazione. Tuttavia, nei (complessi e imperfetti) processi di progetto reali possono prodursi dip. funz. da attributi non di chiave verso altri attributi della stessa entità. Dip. funzionali da parte di attributi non di chiave sono possibili ma rare in quanto nella maggioranza dei casi pratici molte associazioni sono binarie.

Denormalizzazione per la performance Potremmo voler utilizzare schemi non normalizzati per aumentare la performance Ad es. mostrare assieme informazioni memorizzate in due tabelle differenti richiede il join delle tabelle Alternativa 1: usare schemi denormalizzati che contengono gli attributi di entrambe le relazioni accesso più veloce spazio e tempo di esecuzione superiore per gestire le modifiche maggiore sforzo di programmazione per gestire la ridondanza, con conseguente maggiore incidenza degli errori di programmazione Alternativa 2: usare una vista materializzata stessi vantaggi e svantaggi della alternativa 1, eccetto il maggiore sforzo di programmazione.