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Informatica

Caracterización matemática de las bases de datos relacionales a partir de los axiomas de Armstrong : una aproximación desde el punto de vista analítico

Abstract

dc:description.abstract

El contenido de este trabajo se inscribe dentro del campo de las Bases de Datos, más concretamente, de las Bases de Datos Relaciónales, para las que los resultados obtenidos son de inmediata aplicación. El software de gestión de una Base de Datos Relaciona!, debería incluir un modo de conocer el grado de normalización de una relación, ya que, del manejo de relaciones no normalizadas, pueden derivarse ciertas inconsistencias (son las denominadas anomalías de inserción, borrado y actualización). Nuestro objetivo es proporcionar un fundamento matemático para tales técnicas. El método utilizado, parte de las dependencias funcionales - definidas en el esquema inicial, calculando todas las claves. Esta determinación, unida a un estudio en detalle de las propiedades matemáticas - de las Formas Normales, y a la caracterización de los atributos principales y no principales; permite la elaboración de dos sencillos Algoritmos, que, aplicados a una relación, producen como resultado su nivel de normalización.

Degree

thesis:*
Name dc:type.qualificationname
phd
Level dc:type.qualificationlevel
doctoral
Grantor dc:publisher.institution
Informatica
Year dc:date.issued
1981

Author and committee

dc:creator, dc:contributor.*
Author dc:creator
  • Fernández Baizán, Covadonga

Subjects

dc:subject × 2

Rights

dc:rights
Statement dc:rights
  • by-nc-nd
Language dc:language
es

Identifiers

dc:identifier.*
OAI identifier oai:identifier
oai:oa.upm.es:989

Chain of custody

source
Harvested from
Universidad Politécnica de Madrid
Base URL
oa.upm.es/cgi/oai2
Last updated
2026-07-24
Source record
OAI-PMH GetRecord
citation

Fernández Baizán, Covadonga. Caracterización matemática de las bases de datos relacionales a partir de los axiomas de Armstrong : una aproximación desde el punto de vista analítico. doctoral thesis, Informatica, 1981. https://doi.org/10.20868/UPM.thesis.989