Uma dependência funcional em um banco de dados impõe um conjunto de restrições entre os atributos. Isso ocorre quando um atributo em uma relação determina exclusivamente outro atributo. Isso pode ser escrito A -> B o que significa "B é funcionalmente dependente de A." Isso também é chamado de dependência de banco de dados.
Nesse relacionamento, A determina o valor de B, enquanto B depende de A.
Por que a dependência funcional é importante no design do banco de dados
Dependência funcional ajuda a garantir a validade dos dados.Considere uma tabela Funcionários que lista características, incluindo Número de Segurança Social (SSN), nome, data de nascimento, endereço e assim por diante.
O atributo SSN determinará o valor do nome, data de nascimento, endereço e talvez outros valores, porque um número de segurança social é único, enquanto um nome, data de nascimento ou endereço podem não ser. Podemos escrever assim:
SSN -> nome, data de nascimento, endereço
Portanto, nome, data de nascimento e endereço são funcionalmente dependentes do SSN. No entanto, a instrução inversa (nome -> SSN) não é verdadeira porque mais de um funcionário pode ter o mesmo nome, mas nunca terá o mesmo SSN. Colocando de outra forma, mais concreta, se soubermos o valor do atributo SSN, podemos encontrar o valor do nome, data de nascimento e endereço. Mas se ao invés disso conhecermos o valor apenas do atributo name, não poderemos identificar o SSN.
O lado esquerdo de uma dependência funcional pode incluir mais de um atributo. Digamos que temos um negócio com vários locais. Podemos ter uma tabela Employee com atributos employee, title, department, location e manager.
O funcionário determina o local em que está trabalhando, então há uma dependência:
funcionário -> localização
Mas o local pode ter mais de um gerente, então o funcionário e o departamento juntos determinam o gerente:
funcionário, departamento -> gerente
Dependência Funcional e Normalização
A dependência funcional contribui para o que é chamado de normalização do banco de dados, o que garante a integridade dos dados e reduz as redundâncias de dados. Sem a normalização, não há garantia de que os dados em um banco de dados sejam precisos e confiáveis.
