ch8 数据库系统概念(第6版)第八章关系数据库设计
ch8数据库系统概念(第6版)第八章关系数据库设计
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目标
决定特定的关系 R 是否有一个 “良好” 形式. 如果 R 不具有 “良好” 形式, 将其分解为关系集 {R1, R2, ..., Rn}, 满足 每个关系都有良好形式 该分解是无损连接分解 理论基于数据依赖: 函数依赖 多值依赖 连接依赖
数据依赖
属性之间的联系是属性间的相互依赖又相互制约的 关系, 这种关系称为数据依赖。 数据依赖:
中:
R = R1 R2
无损连接分解 对模式R上的所有可能的关系r r = R1 (r) R2 (r)
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关系数据库设计中易犯的错误
关系数据库设计要求找到一个合理关系模式集合 . 一个不合理模式可能导致
信息的重复 某些信息不能表示
设计目标:
避免冗余数据 确保属性间联系得以表示 方便检查更新是否破坏了数据库完整性约束
building, room_number)
不会产生重复
有损分解
分解R = (A, B) R1 = (A)
A B A
R2 = (B)
B 1 2 B(r)
r
1 2 1
A(r) A B 1 2 1 2
A (r)
B (r)
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有损分解 例
假设我们从 inst_dept 着手. 如何将它分开 (分解) 成为 instructor 和 department? 定一个规则 “如果存在模式 (dept_name, building, budget), 则 dept_name 会成为候选码” 表示为 函数依赖: dept_name building, budget 在 inst_dept 中, 由于 dept_name 不是候选码, 故一个部 门的大楼和预算可能会出现重复. 由此说明需要分解 inst_dept 不是怎样分解都合适. 假设我们把 employee(ID, name, street, city, salary) 分解为 employee1 (ID, name) employee2 (name, street, city, salary) 下个幻灯片会说明这将丢失信息 -- 无法重构原始的 employee 关系 -- 故这是一个 有损分解.
数据库技术基础chp8
8.2.2 分布式结构的数据库系统(续)
. . .
. . .
D-DBMS
网络
D-DBMS
数据库
数据库
图8.2 分布式结构的数据库系统
. . .
D-DBMS
数据库
8.2 数据库系统体系结构概述
8.2.1 主/从式结构的数据库系统
8.2.2 分布式结构的数据库系统
8.2.3 客户／服务器结构的数据库系统
在这一过程中，多任务之间存在多种交互关系，即“服务 请求／服务响应”关系。 因此不应将客户/服务器理解为一种硬件结构，它是一种 计算（处理）模式。
8.3 客户/服务器的一般概念
8.3.1客户/服务器的工作模式
8.3.2客户/服务器的主要技术特征
8.3.3客户/服务器结构的组成
8.3.4客户/服务器结构中的服务器类型
数据库技术基础
第8章 客户/服务器结构的 数据库系统
第8章 客户/服务器结构的数据库系统
8.1 学习目标
8.2 数据库系统体系结构概述
8.3 客户/服务器的一般概念
8.4 客户/服务器结构的数据库系统 8.5 三（多）层结构 8.6 小结
8.1 学习目标
学完本章后，读者应具备以下能力：
了解常见的数据库系统体系结构。 理解客户/服务器的概念。 理解两层客户/服务器的特点。 理解三（多）层客户/服务器的特点。
8.2.3 客户／服务器结构的数据库系统
主从式数据库系统中的主机和分布式数据库系统 中的每个结点机都是一个通用计算机，既执行 DBMS功能又执行应用程序。
数据库服务器 网络中某个（些）结点上的专门用于执行DBMS功能 的计算机 客户机 其他结点上的计算机安装用户的应用系统，称为客户 机。
数据库系统概念第六版课程设计
数据库系统概念第六版课程设计一、选题背景随着信息技术的发展，数据的数量和类型变得越来越复杂和庞大，需要有效地管理和处理。
数据库系统作为数据管理的关键技术之一，应用广泛。
通过学习数据库系统的概念、原理和实现方法，可以帮助学生深入理解数据管理、数据结构和数据操作等基本概念，并掌握常用数据库系统的设计和开发方法。
本课程设计旨在通过对数据库系统概念第六版的学习和实践，帮助学生全面了解数据库系统的基础知识，提高数据管理和处理能力。
二、选题内容本课程设计主要包括以下几个部分：1.数据库设计与实现：根据给出的实际场景，设计一个关系型数据库，并使用MySQL实现。
包括数据模型设计、表结构设计、数据类型定义、SQL语句编写等内容。
2.数据库应用开发：基于Java语言和JDBC技术，开发一个简单的图书管理系统，实现图书的查询、添加、修改和删除等功能。
包括前端UI设计、后端业务逻辑实现和数据库操作等内容。
3.数据库性能调优：分析数据库在不同负载条件下的性能表现，设计和实施调优策略。
包括SQL语句优化、索引优化、缓存策略、服务器参数优化等内容。
4.数据库备份与恢复：制定数据库备份和恢复策略，实现对数据库的定时备份和快速恢复。
包括备份方案设计、恢复操作测试、恢复时间评估等内容。
三、选题目的通过此次课程设计，旨在达到以下目标：1.学生能够全面了解数据库系统的原理、架构和应用场景，掌握常用的关系型数据库系统的设计和开发方法。
2.学生能够运用Java语言和JDBC技术，开发一个简单的图书管理系统，掌握前后端交互和数据库操作等基本技能。
3.学生能够分析数据库在不同负载条件下的性能表现，能够设计和实施调优策略，提高数据库系统的运行效率。
4.学生能够制定数据库备份和恢复策略，实现对数据库的高效备份和快速恢复，提高数据安全性和可靠性。
四、选题材料本课程设计所需的主要材料包括：1.《数据库系统概念第六版》一书作为课程教材。
2.Java语言和JDBC技术相关的书籍和资料，如《Java核心技术》、《Java编程思想》等。
ch8-1--数据库原理课程PPT汇总
数据结构描述={数据结构名，含义说明，组成：
2020/{4/2数5 据项或数据结构}}
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（3）数据流
数据流是数据结构在系统内的传输路径。其描述 格式通常为：
数据流描述={数据流名，说明，数据流来源， 数据流
去向，组成：{数据结构}，平均流量，高峰 期流量}
（4）数据存储
数据存储是数据结构停留或保存的地方，也是数 据流的来源和去向之一。它可以是手工文档和凭证， 也可以是计算机文档。其描述格式通常为：
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8.1.2 数据库设计方法简述
数据库设计方法目前可分为四类：直观设 计法、规范设计法、计算机辅助设计法和自动化 设计法。
直观设计法也叫手工试凑法，它是最早使 用的数据库设计方法。这种方法依赖于设计者的 经验和技巧，缺乏科学理论和工程原则的支持， 设计的质量很难保证，增加了系统维护的代价。 因此这种方法越来越不适应信息管理发展的需要。
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• 8.1.2 数据库设计方法简述
数据库设计方法目前可分为四类：直观设计 法、规范设计法、计算机辅助设计法和自动化设 计法。
直观设计法也叫手工试凑法，它是最早使用 的数据库设计方法。这种方法依赖于设计者的经 验和技巧，缺乏科学理论和工程原则的支持，设 计的质量很难保证，增加了系统维护的代价。因 此这种方法越来越不适应信息管理发展的需要。
依赖关系，将它们组织在一个单一的关系模式中，然
后再分析模式中不符合3NF的约束条件，将其进行投
影分解，规范成若干个3NF关系模式的集合。
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• 其具体设计步骤分为五个阶段：
(1) 设计企业模式，利用规范化得到的3NF关 系模式画出企业模式；
ch8信息系统
8.1 8.2 8.3 8.4 8.5 8.6 信息系统概述 信息系统开发管理 信息系统运行管理 信息系统的维护 信息系统安全管理 信息系统绩效管理
理论篇：信息系统
8.1 信息系统概述
8.1.1 信息系统概念的基本特征：
（1）人与技术（机器）的高度和谐 （2）数据和信息的高度集成 （3）决策和管理的应用性和目的性 （4）信息资源的高度整合
理论篇：信息系统
8.2 信息系统开发管理
8.2.1 建设的项目开发管理
1.项目管理的重要性 项目管理实质上是保证整个项目顺利、高效地完成 的一种过程管理技术，贯穿于系统开发的整个生命 周期。 2.信息系统开发项目管理的工作流程
（1）立项与可行性研究 （2）项目实施管理
理论篇：信息系统
8.2.2 信息系统项目管理的组织与任务
理论篇：信息系统
8.3.2 运行管理的组织与人员
1.系统运行的组织
目前信息系统运行组织机构主要有两种形式，一是与其他 部门平行的组织模式；二是独立于其他组织的参谋中心模式。
2．人员配臵、职责、任务与管理
人员的管理包括3个方面：
首先，明确地规定其任务及职权范围。 其次，对于每个岗位的工作要有定期的检查及评价. 第三，要在工作中对工作人员进行培训。
8.4.1 系统维护的目的与类型
1.系统维护的对象
系统维护的内容分为以下几类：（1）系统应用程序维护。 （2）数据维护。（3）代码维护。（4）硬件设备维护。
2.系统维护的类型
按照软件维护的不同性质划分为以下4种类型： （1）纠错 性维护。（2）适应性维护。 （3）完善性维护。 （4）预防性维护。
3．信息系统的可维护性
发ห้องสมุดไป่ตู้经理
数据库清华版章关系数据库设计理论课件
四、传递函数依赖
定义5.4 在关系模式R(U)中，假如X→Y，Y→Z，
且Y X，Y→X，则称Z传递函数依赖于X。
注: 假如Y→X， 即X←→Y，则Z直接依赖于X。
例: 在关系Std(Sno, Sdept, Mname)中，有： Sno → Sdept，Sdept → Mname，Mname传递 函数依赖于Sno。
五、码
定义5.5 设K为关系模式R<U,F>中旳属性或属性 组合。若KｆU，则K称为R旳一种侯选码 （Candidate Key）。若关系模式R有多种候选 码，则选定其中旳一种做为主码（Primary key）。
码是关系模式中一种主要概念。 – 候选码能够唯一地标别关系旳元组，是关系
模式中一组最主要旳属性。 – 主码又和外部码一起提供了一种表达关系间
处理措施：经过分解关系模式来消除其中不合适 旳数据依赖。
数据依赖对关系模式旳影响（续）
规范化理论正是用来改造关系模式，经 过分解关系模式来消除其中不合适旳数 据依赖，以处理插入异常、删除异常、 更新异常和数据冗余问题。
5.1 数据依赖
5.1.1 关系模式中旳数据依赖 5.1.2 数据依赖对关系模式旳影响 5.1.3 有关概念
第4章 关系数据库设计理论
问题旳提出
– 关系数据库旳基本概念 – 关系模型 – 关系数据库旳原则语言 – 关系数据库逻辑设计
• 针对一种详细问题，应怎样构造一种适合 于它旳数据模式，即应该构造几种关系， 每个关系由哪些属性构成等。
• 数据库逻辑设计旳工具──关系数据库旳 规范化理论
第4章 关系数据库设计理论
了构成关系旳各个元组必须满足旳完 整性约束条件。
三、什么是数据依赖
1. 完整性约束旳体现形式
数据库系统概念（databasesystemconcepts）英文第六版课后练习题答案第8章
数据库系统概念（databasesystemconcepts）英文第六版课后练习题答案第8章C H A P T E R8Relational Database DesignExercises8.1Suppose that we decompose the schema R=(A,B,C,D,E)into(A,B,C)(A,D,E).Show that this decomposition is a lossless-join decomposition if thefollowing set F of functional dependencies holds:A→BCCD→EB→DE→AAnswer:A decomposition{R1,R2}is a lossless-join decomposition ifR1∩R2→R1or R1∩R2→R2.Let R1=(A,B,C),R2=(A,D,E),and R1∩R2=A.Since A is a candidate key(see Practice Exercise8.6),Therefore R1∩R2→R1.8.2List all functional dependencies satis?ed by the relation of Figure8.17.Answer:The nontrivial functional dependencies are:A→B and C→B,and a dependency they logically imply:AC→B.There are 19trivial functional dependencies of the form?→?,where.C does not functionally determine A because the?rst and third tuples havethe same C but different A values.The same tuples also showB does notfunctionally determine A.Likewise,A does not functionally determineC because the?rst two tuples have the same A value and different Cvalues.The same tuples also show B does not functionally determine C.8.3Explain how functional dependencies can be used to indicate the fol-lowing:910Chapter8Relational Database DesignA one-to-one relationship set exists between entity sets student andinstructor.A many-to-one relationship set exists between entity sets studentand instructor.Answer:Let Pk(r)denote the primary key attribute of relation r.The functi onal dependencies Pk(student)→Pk(instructor)and Pk(instructor)→Pk(student)indicate a one-to-one relationshipbecause any two tuples with the same value for student must havethe same value for instructor,and any two tuples agreeing on instructor must have the same value for student.The functional dependency Pk(student)→Pk(instructor)indicates amany-to-one relationship since any student value which isrepeatedwill have the same instructor value,but many student values mayhave the same instructor value.8.4Use Armstrong’s axioms to prove the soundness of the union rule.(Hint:Use the augmentation rule to show that,if?→?,then?→??.Apply theaugmentation rule again,using?→?,and then apply the transitivityrule.)Answer:To prove that:if?→?and?→?then?→??Following the hint,we derive:→?given→??augmentation rule→??union of identical sets→?given→??augmentation rule→??transitivity rule and set union commutativity8.5Use Armstrong’s axioms to prove the soundness of the pseudotransitiv-ity rule.Answer:Pr oof using Armstrong’s axioms of the Pseudotransitivity Rule:if?→?and??→?,then??→?.→?given→??augmentation rule and set union commutativity→?given→?transitivity rule8.6Compute the closure of the following set F of functional dependenciesfor relation schema R=(A,B,C,D,E).Exercises 11A →BCCD →EB →DE →AList the candidate keys for R .Answer:Note:It is not reasonable to expect students to enumerate all of F +.Some shorthand representation of the result should be acceptable as long as the nontrivial members of F +are found.Starting with A →BC ,we can conclude:A →B and A →C .Since A →B and B →D ,A →D (decomposition,transitive)Since A →C D and C D →E ,A →E (union,decom-position,transi-tive)Since A →A ,we have (re?exive)A →ABC DE from the above steps (union)Since E →A ,E →ABC DE (transitive)Since C D →E ,C D →ABC DE (transitive)Since B →D and BC →C D ,BC →ABC DE (augmentative,transitive)Also,C →C ,D →D ,B D →D ,etc.Therefore,any functional dependency with A ,E ,BC ,or C D on the left hand side of the arrow is in F +,no matter which other attributes appear in the FD.Allow *to represent any set of attributes in R ,then F +is B D →B ,B D →D ,C →C ,D →D ,B D →B D ,B →D ,B →B ,B →B D ,and all FDs of the form A ?→?,BC ?→?,C D ?→?,E ?→?where ?is any subset of {A ,B ,C ,D ,E }.The candidate keys are A ,BC ,C D ,and E .8.7Using the functional dependencies of Practice Exercise8.6,compute thecanonical cover F c .Answer:The given set of FDs F is:-A →BCCD →EB →DE →AThe left side of each FD in F is unique.Also none of the attributes in the left side or right side of any of the FDs is extraneous.Therefore the canonical cover F c is equal to F .12Chapter8Relational Database Design8.8Consider the algorithm in Figure8.18to compute?+.Show that thisalgorithm is more ef?cient than the one presented in Figure8.8(Sec-tion8.4.2)and that it computes?+correctly.Answer:The algorithm is correct because:If A is added to result then there is a proof that?→A.T o see this,observe that?→?trivially so?is correctly part of result.IfA∈?is added to result there must be some FD?→?such that A∈?and?is already a subset of result.(Otherwise f dcountwould be nonzero and the if condition would be false.)A full proofcan be given by induction on the depth of recursion for an executionof addin,but such a proof can be expected only from students witha good mathematical background.If A∈?+,then A is eventually added to result.We prove this byinduction on the length of the proof of?→A using Armstrong’saxioms.First observe that if procedure addin is called with someargument?,all the attributes in?will be added to result.Also if aparticular FD’s fdcount becomes0,all the attributes in its tail willde?nitely be added to result.The base case of the proof,A∈??A∈?+,is obviously true b ecause the?rst call to addinhas the argument?.The inductive hypotheses is that if?→A canbe proved in n steps or less then A∈result.If there is a proof inn+1steps that?→A,then the last step was an application ofeither re?exivity,augmentation or transiti vity on a fact?→?proved in n or fewer steps.If re?exivity or augmentation was usedin the(n+1)st step,A must have been in result by the end of the n thstep itself.Otherwise,by the inductive hypothesis??result.Therefore the dependency used in proving?→?,A∈?willhave f dcount set to0by the end of the n th step.Hence A will beadded to result.To see that this algorithm is more ef?cient than the one presented inthe chapter note that we scan each FD once in the main program.Theresulting array a ppears has size proportional to the size ofthe givenFDs.The recursive calls to addin result in processing linear in the sizeof a ppears.Hence the algorithm has time complexity which is linear inthe size of the given FDs.On the other hand,the algorithm given in thetext has quadratic time complexity,as it may perform the loop as manytimes as the number of FDs,in each loop scanning all of them once.8.9Given the database schema R(a,b,c),and a relation r on the schema R,write an SQL query to test whether the functional dependency b→cholds on relation r.Also write an SQL assertion that enforces the func-tional dependency.Assume that no null values are present.(Althoughpart of the SQL standard,such assertions are not supported by anydatabase implementation currently.)Answer:Exercises13a.The query is given below.Its result is non-empty if and only ifb→c does not hold on r.select bfrom rgroup by bhaving count(distinct c)>1b.create assertion b to c check(not exists(select bfrom rgroup by bhaving count(distinct c)>1))8.10Our discussion of lossless-join decomposition implicitly assumed thatattributes on the left-hand side of a functional dependency cannot take on null values.What could go wrong on decomposition,if this property is violated?Answer:The natural join operator is de?ned in terms of the cartesian product and the selection operator.The selection operator,gives unknown for any query on a null value.Thus,the natural join excludes all tuples with null values on the common attributes from the?nal result.Thus, the decomposition would be lossy(in a manner different from the usual case of lossy decomposition),if null values occur in the left-hand side of the functional dependency used to decompose the relation.(Null values in attributes that occur only in the right-hand side of the functional dependency do not cause any problems.)8.11In the BCNF decomposition algorithm,suppose you usea functional de-pendency?→?to decompose a relation schema r(?,?,?)into r1(?,?) and r2(?,?).a.What primary and foreign-key constraint do you expect toholdon the decomposed relations?b.Give an example of an inconsistency that can arise due to anerroneous update,if the foreign-key constraint were not enforcedon the decomposed relations above.c.When a relation is decomposed into3NF using the algorithm inSection8.5.2,what primary and foreign key dependencies wouldyou expect will hold on the decomposed schema?14Chapter8Relational Database DesignAnswer:a.?should be a primary key for r1,and?should be the foreign keyfrom r2,referencing r1.b.If the foreign key constraint is not enforced,then a deletion of atuple from r1would not have a corresponding deletion from thereferencing tuples in r2.Instead of deleting a tuple from r,this would amount to simply setting the value of?to null in some tuples.c.For every schema r i(??)added to the schema because of a rule→?,?should be made the primary key.Also,a candidate key?for the original relation is located in some newly created relationr k,and is a primary key for that relation.Foreign key constraints are created as follows:for each relationr i created above,if the primary key attributes of r i also occur inany other relation r j,then a foreign key constraint is created fromthose attributes in r j,referencing(the primary key of)r i.8.12Let R1,R2,...,R n be a decomposition of schema U.Let u(U)be a rela-(u).Show thattion,and let r i= RIu?r11r21···1r nAnswer:Consider some tuple t in u.(u)implies that t[R i]∈r i,1≤i≤n.Thus,Note that r i= Rit[R1]1t[R2]1...1t[R n]∈r11r21...1r nBy the de?nition of natural join,t[R1]1t[R2]1...1t[R n]= ?(??(t[R1]×t[R2]×...×t[R n]))where the condition?is satis?ed if values of attributes with the samename in a tuple are equal and where?=U.The cartesian productof single tuples generates one tuple.The selection process is satis?edbecause all attributes with the same name must have the same valuesince they are projections from the same tuple.Finally,the projectionclause removes duplicate attribute names.By th e de?nition of decomposition,U=R1∪R2∪...∪R n,which meansthat all attributes of t are in t[R1]1t[R2]1...1t[R n].That is,t is equalto the result of this join.Since t is any arbitrary tuple in u,u?r11r21...1r n8.13Show that the decomposition in Practice Exercise8.1is not a dependency-preserving decomposition.Answer:The dependency B→D is not preserved.F1,the restrictionof F to(A,B,C)is A→ABC,A→AB,A→AC,A→BC,Exercises 15A →B ,A →C ,A →A ,B →B ,C →C ,AB →AC ,AB →ABC ,AB →BC ,AB →AB ,AB →A ,AB →B ,AB →C,AC (same as AB ),BC (same as AB ),ABC (same as AB ).F 2,the restriction of F to (C ,D ,E )is A →ADE ,A →AD ,A →AE ,A →DE ,A →A ,A →D ,A →E ,D →D ,E (same as A ),AD ,AE ,DE ,ADE (same as A ).(F 1∪F 2)+is easily seen not to contain B →D since the only F D in F 1∪F 2with B as the left side is B →B ,a trivial FD .We shall see in Practice Exercise 8.15that B →D is indeed in F +.Thus B →D is not preserved.Note that C D →ABC DE is also not preserved.A simpler argument is as follows:F 1contains no dependencies with D on the right side of the arrow.F 2contains no dependencies withB on the left side of the arrow.Therefore for B →D to be preserved theremustbe an FD B →?in F +1and ?→D in F +2(so B →D would follow by transitivity).Since the intersection of the two schemes isA ,?=A .Observe thatB →A is not in F +1since B +=B D .8.14Show that it is possible to ensure that a dependency-preserving decom-position into 3NF is a lossless-join decomposition by guaranteeing that at least one schema contains a candidate key for the schema being decom-posed.(Hint :Show that the join of all the projections onto the schemas of the decomposition cannot have more tuples than the original relation.)Answer:Let F be a set of functional dependencies that hold on a schema R .Let ?={R 1,R 2,...,R n }be a dependency-preserving 3NF decompo-sition of R .Let X be a candidate key for R .Consider a legal instance r of R .Let j = X (r )1 R 1(r )1 R 2(r ) (1)R n (r ).We want to prove that r =j .We claim that if t 1and t 2are two tuples in j such that t 1[X ]=t2[X ],then t 1=t 2.To prove this claim,we use the following inductive argument –Let F ′=F 1∪F 2∪...∪F n ,where each F i is the restriction of F to the schema R i in ?.Consider the use of the algorithm given in Figure 8.8to compute the closure of X under F ′.We use induction on the number of times that the f or loop in this algorithm is executed.Basis :In the ?rst step of the algorithm,result is assigned to X ,and hence given that t 1[X ]=t 2[X ],we know that t 1[result ]=t 2[result ]is true.?Induction Step :Let t 1[result ]=t 2[result ]be true at the end of thek th execution of the f or loop.Suppose the functionaldependency considered in the k +1th execution of the f or loop is ?→?,and that ??result .??result implies that t 1[?]=t 2[?]is true.The facts that ?→?holds for some attribute set Ri in ?,and that t 1[R i ]and t 2[R i ]are inR i (r )imply that t 1[?]=t 2[?]is also true.Since ?is now added to result by the algorithm,we know that t 1[result ]=t 2[result ]is true at theend of the k +1th execution of the f or loop.16Chapter8Relational Database DesignSince?is dependency-preserving and X is a key for R,all attributes in Rare in result when the algorithm terminates.Thus,t1[R]=t2[R]is true,that is,t1=t2–as claimed earlier.Our claim implies that the size of X(j)is equal to the size of j.Notealso that X(j)= X(r)=r(since X is a key for R).Thus we haveproved that the size of j equals that of /doc/826273026.htmling the result of PracticeExercise8.12,we know that r?j.Hence we conclude that r=j.Note that since X is trivially in3NF,?∪{X}is a dependency-preservinglossless-join decomposition into3NF.8.15Give an example of a relation schema R′and set F′of functional depen-dencies such that there are at least three distinct lossless-join decompo-sitions of R′into BCNF.Answer:Given the relation R′=(A,B,C,D)the set of functionaldependencies F′=A→B,C→D,B→C allows three distinctBCNF decompositions.R1={(A,B),(C,D),(B,C)}is in BCNF as isR2={(A,B),(C,D),(A,C)}R2={(A,B),(C,D),(A,C)}R3={(B,C),(A,D),(A,B)}8.16Let a prime attribute be one that appears in at least one candidate key.Let?and?be sets of attributes such that?→?holds,but?→?does not hold.Let A be an attribute that is not in?,is not in?,and forwhich?→A holds.We say that A is transitively dependent on?.Wecan restate our de?nition of3NF as follows:A relation schema R is in3NF with respect to a set F of functional dependencies if there are nononprime attributes A in R for which A is transitively dependent on akey for R.Show that this new de?nition is equivalent to the original one.Answer:Suppose R is in3NF according to the textbook de?nition.Weshow that it is in3NF according to the de?nition in the exercise.Let A bea nonprime attribute in R that is transitively dependent on a key?forR.Then there exists??R such that?→A,?→?,A∈?,A∈,and?→?does not hold.But then?→A violates the textbookde?nition of3NF sinceA∈?implies?→A is nontrivialSince?→?does not hold,?is not a superkeyA is not any candidate key,since A is nonprimeExercises17 Now we show that if R is in3NF according to the exercise de?nition,it is in3NF according to the textbook de?nition.Suppose R is not in3NF according the the textbook de?nition.Then there is an FD?→?that fails all three conditions.Thus→?is nontrivial.is not a superkey for R.Some A inis not in any candidate key.This implies that A is nonprime and?→A.Let?be a candidate key for R.Then?→?,?→?does not hold(since?is not a superkey), A∈?,and A∈?(since A is nonprime).Thus A is transitively dependent on?,violating the exercise de?nition.8.17A functional dependency?→?is called a partial dependency if thereis a proper subset?of?such that?→?.We say that?is partially dependent on?.A relation schema R is in second normal form(2NF)if each attribute A in R meets one of the following criteria:It appears in a candidate key.It is not partially dependent on a candidate key.Show that every3NF schema is in2NF.(Hint:Show that every partial dependency is a transitive dependency.)Answer:Referring to the de?nitions in Practice Exercise8.16,a relation schema R is said to be in3NF if there is no non-prime attribute A in R for which A is transitively dependent on a key forR.We can also rewrite the de?nition of2NF given here as:“A relation schema R is in2NF if no non-prime attribute A is partially dependent on any candidate key for R.”To prove that every3NF schema is in2NF,it suf?ces to show that if a non-prime attribute A is partially dependent on a candidate key?,thenA is also transitively dependent on the key?.Let A be a non-prime attribute in R.Let?be a candidate key for R.Suppose A is partially dependent on?.From the de?nition of a partial dependency,we know that for someproper subset?of?,?→A.Since,?→?.Also,?→?does not hold,sin ce?is acandidate key.Finally,since A is non-prime,it cannot be in either?or?.Thus we conclude that?→A is a transitive dependency.Hence we have proved that every3NF schema is also in2NF.8.18Give an example of a relation schema R and a set of dependencies suchthat R is in BCNF but is not in4NF.18Chapter8Relational Database DesignAnswer:R(A,B,C)A→→BExercises19result:=?;/*fdcount is an array whose i th element contains the number of attributes on the left side of the i th FD that arenot yet known to be in?+*/for i:=1to|F|dobeginlet?→?denote the i th FD;fdcount[i]:=|?|;end/*appears is an array with one entry for each attribute.The entry for attribute A is a list of integers.Each integeri on the list indicates that A appears on the left sideof the i th FD*/for each attribute A dobeginappears[A]:=NI L;for i:=1to|F|dobeginlet?→?denote the i th FD;if A∈?then add i to appears[A];endendaddin(?);return(result);procedure addin(?);for each attribute A in?dobeginif A∈result thenbeginresult:=result∪{A};for each element i of appears[A]dobeginfdcount[i]:=fdcount[i]?1;if fdcount[i]:=0thenbeginlet?→?denote the i th FD;addin(?);endendendendFigure8.18.An algorithm to compute?+.。
db08
DataSet
Windows Forms
Web Services
数据库系统及应用
20
金培权（jpq@）
Data Provider
Data Provider提供了DataSet和数据库之间的
联系，同时也包含了存取数据库的一系列接口
SQL Server .NET Data Provider
ExecuteNonQuery
适用于存储过程、Insert、Update、Delete语句， 返回操作所影响的记录数
数据库系统及应用
29
金培权（jpq@）
Command对象
示例1：Select查询
OleDBConnection Cnn = new OleDBConnection() Cnn.Connectstring= "data source=mydb;User Id=scott;Password=scott;" Cnn.Open string sql = "SELECT * FROM Student";
数据库系统及应用
17
金培权（jpq@）
三、数据访问编程
应用程序
ADO/DAO/BDE/ODBC…… 数据库访问中间件
Database
数据库系统及应用
18
金培权（jpq@）
对象模型
ADO（ActiveX Data Object）
微软提出的通用数据库访问模型 功能强大
23
金培权（jpq@）
对象结构
.NET应用程序
将数据保存 在缓存中
提供了对只读数据 的高效访问
DataSet DataAdapter
在数据库和数据 集之间交换数据
ch8-2--数据库原理课程PPT汇总
① 实体具有描述信息，而属性没有。即属性必须是不 可分的数据项，不能再由另一些属性组成。
② 属性不能与其他实体具有联系，联系只能发生在实 体之间。
2020/4/25
15
例如：学生是一个实体，学号、姓名、性别、 年龄、系别等是学生实体的属性，系别只表 示学生属于哪个系，不涉及系的具体情况， 换句话说，没有需要进一步描述的特性，即 是不可分的数据项，则根据原则①可以作为 学生实体的属性。但如果考虑一个系的系主 任、学生人数、教师人数、办公地点等，则 系别应看作一个实体。如图8-11所示。
2020/4/25
2
这样做有三个好处：
１.从逻辑设计中分离出概念设计以后，各阶段 的任务相对单一化，设计复杂程度大 大降低， 便于组织管理。
２.概念模型不受特定的DBMS的限制，而且独 立于存储安排和效率因素，因而比逻辑模型更为 稳定。
３.概念模型不含具体的DBMS所附加的技术细 节，更容易为用户所理解，因而更有可能准确反 映用户的信息需求。
1．概念结构设计的方法 设计概念结构的E-R模型可采用四种方法。 自顶向下。先定义全局概念结构E-R模型的框架，再
逐步细化。如图8-9（a）所示。 自底向上。先定义各局部应用的概念结构E-R模型，
然后将它们集成，得到全局概念结构E-R模型。如图 8-9（b）所示。 逐步扩张。先定义最重要的核心概念E-R模型，然后 向外扩充，以滚雪球的方式逐步生成其他概念结构 E-R模型。如图8-9（c）所示。 混合策略。该方法采用自顶向下和自底向上相结合 的方法，先自顶向下定义全局框架，再以它为骨架 集成自底向上方法中设计的各个局部概念结构。
精品课件-数据库原理-第8章 数据库设计
2020/12❖/重13组与重构的差别在于：重组并不修改原有的逻辑模式15 和内模式；而重构则会部分修改原有的逻辑模式和内模
小结
❖ 数据库设计的基本任务：根据一个单位的信息需求、处理需求 和数据库的支撑环境(包括DBMS、操作系统和硬件)，设计出数 据模式(包括外模式、逻辑(概念)模式和内模式)以及典型的应 用程序。
2020 /1确 分2/析定13用系户统活范动围涉，及产的生数系据统，范产围生图数据流图
9
概念结构设计
❖ 用概念数据模型，表示数据及其相互间的联系，产生反映用户信 息需求和处理需求的数据库概念模式。应用最广泛的是实体联系 ER模型。
❖ 数据库概念模型是独立于任何数据库管理系统、面向现实世界的 数据模型。
式 导出初始DBMS模式
说明
子模式 设计
应用程序设计草 图
2020/12/13
是 模式修
正
模式评 价
处理 结束否
模式需 要修正否
是
进入物理设计 阶段 13
数据库的物理设计
❖ 根据数据库的逻辑和概念模式、DBMS及计算机系统所提供的功 能和施加的限制，设计数据库文件的物理存储结构、各种存取 路径。
❖ 数据库物理设计的任务是，为每个关系模式选择合适的存储结 构和存取路径。
7
数据库设计的全过程
❖ 需求分析阶段 ❖ 概念结构设计阶段 ❖ 逻辑结构设计阶段 ❖ 物理设计阶段 ❖ 数据库实施阶段 ❖ 数据库运行和维护阶段
2020/12/13
8
需求分析
❖ 首先必须确认数据库的用户和用途。由于数据库是一个单位
CH8电子课件
• 我们假定在程序执行完20）行的时 候发生了故障。我们只知道这时数 据库的状态：在第一个帐户中，已 经扣除了要转的这笔金额，而这笔 金额并没有加到第二个帐户中去。 用户在这个过程中损失了这笔钱。
ห้องสมุดไป่ตู้
• 数据库操作的某些组合需要以原子 的方式完成，也就是说，它们或者 都做，或者都不做。 • 一个通常的解决方式是让对数据库 的所有改变在本地的工作区完成， 并且只有当所有的工作完成以后才 把这种改变提交给数据库。
基于元组的检验约束 • 基于元组的检验约束就是对单个关系中 的元组给予某种限制。 • 当用CREATE TABLE语句建表时，要想说 明对关系元组的检验约束，可在属性表 和键码、外键码的说明之后加上关键字 CHECK和约束条件。
第8章 SQL系统环境
本章要点 1．学会用嵌入式SQL对数据库进行增、 删、改、查操作。 2．游标是本章新引入的概念，应学会利 用游标的查询。 3．在理解事务的概念之后，学会用嵌入 式SQL处理简单事务。 4. 侧重从用户对数据库的访问权限的角 度进行讨论。初步学会建立、授予和取消 权限。
8.1
EXEC SQL BEGIN DECLARE SECTION; int acct1,acct2; int b1; int amount; EXEC SQL END DECLARE SECTION; void transfer(){ cin >> acct1>> acct2>> amount; EXEC SQL SELECT b INTO :b1 FROM Accounts WHERE acctNo=:acct1;
for(i=0;i<11;i++) count[i]=0; while(1) { EXEC SQL FETCH FROM scCursor INTO :grade; if (NO-TUPLE) break; section=grade/10; count[section]++;} EXEC SQL CLOSE scCursor; for(i=0;i<11;i++) cout<<"Section="<<i+1 <<" number="<<count[i]\n"; }；
数据库系统概念(英文精编版.第六版)
Attributes
Attribute Domain
The set of allowed values for each attribute is called the domain of the attribute
The special value null is a member of every domain
Instructor_schema = (ID, name, dept_name, salary)
r(R) is a relation on the relation schema R
We use lowercase names for relations.
Example: instructor (Instructor _schema)
2.5 Relational Query Languages
2.6 Relational Operations
Chapter 2: Relational Model
教学目的：
熟悉关系数据模型
教学重点：
简单属性、多值属性、复合属性
关系、关系模式、码等概念 关系模式图 关系代数的操作
?简单属性多值属性复合属性?关系关系模式码等概念?关系模式图?关系代数的操作?教学难点
Chapter 2: Relational Model
2.1 Structure of Relational Databases 2.2 Database Schema 2.3 Keys 2.4 Schema Diagrams
referenced relation
Exercise: 找出左图里面
存在的其他外码、参照关 系和被参照关系
ch8 数据库系统概念(第6版)第八章关系数据库设计
连接依赖
数据依赖的特点及性质是关系规范化的理论基础。
13
函数依赖
函数依赖（ Functional Dependency,FD ）是在 合法的关系集上的约束(是属性间的关联，是一种 约束，依赖是针对数据模式，而不是特定的实例 （避免从个别元组中归纳约束))。 要求一个属性集的值唯一地决定另外一个属性集 的值。 函数依赖是键的概念扩充。
关系数据库设计关系数据库设计中易犯的错误函数依赖分解第一范式与第二范式第三范式boycecodd范式多值依赖与第四范式关系数据库设计中易犯的错误假设我们将instructordepartment合并为instdept关系集instdept没有被连接结果有可能出现信息重复关系数据库设计中易犯的错误过度冗余数据重复更新异常更新代价大可能导致数据不一致删除异常部分信息的删除可能导致信息的丢失插入异常必须有完整信息不重复的合并表将以下关系进行合并secclasssecidbuildingroomnumbersectioncourseidsecidsemesteryear合并为一个关系sectioncourseidsecidsemesteryearbuildingroomnumber不会产生重复有损分解分解r假设我们从instdept着手
如S4选了C3 如果C3也不选的话,整个元组就被删除, S4信息也没有 了）
更新异常：如果学生转系，若他选修了k门课，则需要修
改k条记录 数据冗余：如果一个学生选修了k门课，则有关他的所在 系的信息重复。 将SLC分解为两个关系模式 SC(SNO,CNO,G) SL(SNO,SDEPT,SLOC)
有损分解
无损分解
将关系模式Lending-schema 分解成:
Branch-schema = (branch-name, branch-city,assets) Loan-info-schema = (customer-name, loan-number, branch-name, amount) 原模式(R)的所有属性都必须出现在分解后的(R1, R2)
数据库系统概论CH6(部分)习题解答
第六章关系数据理论第六章讲解关系数据理论。
这是关系数据库的又一个重点。
学习本章的目的有两个。
一个是理论方面的，本章用更加形式化的关系数据理论来描述和研究关系模型。
另一个是实践方面的，关系数据理论是我们进行数据库设计的有力工具。
因此，人们也把关系数据理论中的规范化理论称为数据库设计理论，有的书把它放在数据库设计部分介绍以强调它对数据库设计的指导作用。
一、基本知识点本章讲解关系数据理论，内容理论性较强，分为基本要求部分(《概论》6.1～6.3)和高级部分《概论》6.4)。
前者是计算机大学本科学生应该掌握的内容；后者是研究生应该学习掌握的内容。
①需要了解的:什么是一个“不好”的数据库模式；什么是模式的插入异常和删除异常；规范化理论的重要意义。
②需要牢固掌握的:关系的形式化定义；数据依赖的基本概念(函数依赖、平凡函数依赖、非平凡的函数依赖、部分函数依赖、完全函数依赖、传递函数依赖的概念，码、候选码、外码的概念和定义，多值依赖的概念)；范式的概念；从lNF 到4NF的定义；规范化的含义和作用。
③需要举一反三的:四个范式的理解与应用，各个级别范式中存在的问题(插入异常、删除异常、数据冗余)和解决方法；能够根据应用语义，完整地写出关系模式的数据依赖集合，并能根据数据依赖分析某一个关系模式属于第几范式。
④难点:各个级别范式的关系及其证明。
二、习题解答和解析1.理解并给出下列术语的定义：函数依赖、部分函数依赖、完全函数依赖、传递依赖、候选码、主码、外码、全码(All-key)、lNF、2NF、3NF、BCNF、多值依赖、4NF。
解析解答本题不能仅仅把《概论》上的定义写下来。
关键是真正理解和运用这些概念。
答函数依赖:设R(U)是一个关系模式,U是R的属性集合,X和Y是U的子集。
对于R(U)的任意一个可能的关系r,如果r中不存在两个元组，它们在X上的属性值相同，而在Y上的属性值不同，则称“X函数确定Y”或“Y函数依赖于X”，记作X→Y。
数据库系统概念6版引言讲义.
例：实体学生、课程及之间的联系的表示
学生=（学号，姓名，性别，年龄，系别） 课程=（课程号，课程名，学分） 选课=（学号，课程号，成绩） 例：求选修了且仅选修数据库和数据结构的学生姓名 38
（2）找出周四5、6节能容纳150以上、具有投 影仪和空调且使用状态正常的空教室，给出教
室号、管理员姓名、管理员电话
31
数据模型
三、逻辑数据模型 1．层次模型 实体用结点表示，实体之间的联系用树表示。
系号 系名 地址
教研室号 教研室名
学号
姓名
年级
职工号
姓名
职称 32
数据模型
D02 计算机 R1101
25
数据库系统的基本概念
6．应用系统(database application)
软件界面,应用程序。
7．管理信息系统（Management Information
Systems 简称MIS）
办公系统、决策系统、生产系统和信息系 统面向数量的执行系统、面向价值的核算系 统、报告监控系统，分析信息系统、规划决 策系统。
7
1978-2008，不断增加的课程
1978：离散数学、计算机原理、编译原理、 数据库原理、操作系统原理、数据结构、程序 设计（Fortran），四年20小时上机 1988：…，局域网，多媒体技术，Pascal， 200小时上机 1998：…，…，软件工程，因特网，Web技 术，Java，500小时上机 2008：…，…，…，嵌入式系统，动漫软件， 信息安全，1000小时
现在常见的计算机专业的课程设置，一方面用了不少学时 在与这些无关的内容上，另一方面也欠缺不少必要的知识 17
中科大软件学院数据库系统概念课件
联接（Join）：从两个关系的笛卡儿积中选 取属性间满足给定条件的元组
除（Divide）：除的结果与第二个关系的笛 卡儿积包含在第一个关系中
3、关系代数 的关系封代闭数性的封闭性
任意关系代数操作的结果仍是一个关系
关系代数的封闭性保证了关系代数操作的 可嵌套性
（1）实体完 关系整模性式R的主码的属性不可取空值
学号 S001 S001
课程号 C001
成绩 80 90 80
（2）参照完 外码整（性Foreign Key）
关系模式R的外码是它的一个属性集FK，满 足：
存在带有候选码CK的关系模式S，且 R的任一非空FK值都在S的CK中有一个相同的值
S称为被参照关系（Referenced Relation） ，R称为参照关系（Referential Relation）
•Π姓名，年龄(R)
姓名 John Rose Mike Mary
结构数据模型（数据模型）
按计算机系统的观点对数据进行建模，直接面向数 据库的逻辑结构 与计算机系统和DBMS相关（DBMS支持某种数据 模型） 有严格的形式化定义，以便于在计算机系统中实现
2、数据抽象
的层次
•现实世界
•如关系模型、层次 模型、网状模型、
面向对象模型
•认识 抽象
•信息世界 概念模型
二、关系模型概论
关系模型
用二维表格结构表示实体集，外键表示实体间联系， 三类完整性表示数据约束的数据模型
•关系模型术语 •关系数据库术语
•属性
•字段
•学号 •001
•姓名 •张三
•年龄 •20
•关系模式 •元组1
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第二范式
第二范式(2NF) 满足第一范式的关系模式R, 如果所有非主属性 都完全依赖于键, 则称R属于第二范式。记为 R∈2NF。 定义 在关系模式R中，如果存在 的真子集 ’使得’→ 成立，则称 部分函数依赖于 。如果R中的每个属性A都满足如下准则之一，则 关系模式属于第二范式2NF：
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函数依赖
让 R 是关系模式 R 且 R R 上存在函数依赖（是指假设给定 属性的值，就 知道 的值，那么 函数决定 ），记作 → 是指对任意合法关系r(R)及r 中任意两个元组t1 和 t2,若 t1[] = t2 [] t1[] = t2 [] 作用 指明合法关系集上的约束 检测关系是否在给定函数依赖集上合法
31
第三范式
第三范式（3NF） 若R∈2NF, 且它的任何一个非主属性都不传递依赖 于主键, 则称关系R满足第三范式。记为R∈3NF 定义 关系模式R 属于第三范式(3NF)当且仅当对所 有F+中依赖: 下列条件中至少一个成立:
pseudotransitivity)
23
24
第一范式
如果域中的元素是无法分割的单元，则该域是原 子的
非原子域实例:
名字集合, 是复合属性 身份号码，例如 CS101 ，可以被分解为几个部分
非原子值存储复杂，且容易引起数据冗余（重复 ）存储
例如: 账户集合和每个客户一起存储, 持有人集合和每个账户一起 存储 假定所有的关系都属于第一范式 (在 第22章: 基于对象的数据库)
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目标
决定特定的关系 R 是否有一个 “良好” 形式. 如果 R 不具有 “良好” 形式, 将其分解为关系集 {R1, R2, ..., Rn}, 满足 每个关系都有良好形式 该分解是无损连接分解 理论基于数据依赖: 函数依赖 多值依赖 连接依赖
数据依赖
属性之间的联系是属性间的相互依赖又相互制约的 关系, 这种关系称为数据依赖。 数据依赖:
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*计算
F+ = F
+ F
的算法
下列过程计算函数依赖集F的闭包:
repeat for each F+中的函数依赖 f 对f 应用自反和增补规则 将结果函数依赖加入F+ for each F+中的一对函数依赖f1 和f2 if 若 f1 和f2 可利用传递规则合并 then将结果函数依赖加入F+ until F+ 不再变化 注意: 后面会介绍完成此任务的另一过程
loan-number
→ customer-name.
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函数依赖规则（Armstrong’s公理）
Armstrong’s 公理
if ,
then → (自反律reflexivity) if → , then γ →γ (增补律augmentation 增广律) if → 及 → γ , then → γ (传递律 transitivity) 这些定理是正确完整的 * γ = γ
中:
R = R1 R2
无损连接分解 对模式R上的所有可能的关系r r = R1 (r) R2 (r)
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关系数据库设计中易犯的错误
关系数据库设计要求找到一个合理关系模式集合 . 一个不合理模式可能导致
信息的重复 某些信息不能表示
设计目标:
避免冗余数据 确保属性间联系得以表示 方便检查更新是否破坏了数据库完整性约束
它出现在一个侯选码中。 它没有部分依赖于一个侯选码。
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第三范式
SL(SNO,SDEPT,SLOC) ∈2NF 但存在下列问题： 插入异常 删除异常 修改复杂 数据冗余度大
SL 还存在数据冗余和删除异常问题。原因是存在非主属
性Sloc 对键Sno 的传递依赖存在(新系没招生插不进去 ，学生走完，系就没有了) 。 将SL分解为两个关系模式 SNO SDEPT, SDEPTSLOC SD(SNO, SDEPT) DL(SDEPT,SLOC)
如果 既依赖又可依赖 的子集‘ ，则称部分依赖。 如果 中没有一个属性在中，则称完全函数(完全非平凡)依赖的 。
sno,cno → grade
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函数依赖集的闭包
给定函数依赖集F, 存在其他函数依赖被F 逻辑蕴含. 例如: 如果 A B 且 B C, 则可推出 A C 被F 逻辑蕴含的全体函数依赖的集合称为F 的闭包. 用F+ 表示F 的闭包. 如何找出 F+ : 利用Armstrong公理找出 F+ 这些规则是 正确的 (只产生确实成立的函数依赖) 完备的 (产生所有成立的函数依赖).
但是不希望有：
loan-number → customer-name
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函数依赖
使用函数依赖 说明在合法关系上的约束，如果R上的所有关系满足函 数依赖集合，我们就说 R上 F 成立。 测试关系看他们在给定的函数依赖下是否合法，如果 关系 r 在函数依赖集F上合法，我们就说r 满足F。 注意：一个关系模式的具体例子也可能满足函 数依赖即使函数依赖不支持所有的合法的例子。例 如，Loan-schema 的一个具体例子可能碰巧满足
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函数依赖
函数依赖允许我们通过数据库建模来表示企业中的某些事 实。考虑模式： Loan-info-schema = (branch-name, loan-number, customer-name, amount). 希望函数依赖集有：
loan-number → amount loan-number → branch-name
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例如
R = (A, B, C, G, H, I) F={ AB AC CG H CG I B H} F+ 的某些成员（找出潜在的F）
从A B 和 B H 根据传递规则，推出A H 用G增补A C 得AG CG, 再由CG I 根据传递规则，推
出AG I 由CG H and CG I : 可根据函数依赖的定义导出“并 规则”, 或增补 CG I 得到CG CGI,增补CG H 得到 CGI HI, 再利用传递规则，推出CG HI
(关系集 inst_dept没有被连接)
结果有可能出现信息重复
关系数据库设计中易犯的错误
过度冗余——数据重复 更新异常——更新代价大、可能导致数据不一致 删除异常——部分信息的删除可能导致信息的丢失 插入异常——必须有完整信息
5
不重复的合并表
将以下关系进行合并
sec_class(sec_id, building, room_number) 和 section(course_id, sec_id, semester, year) 合并为一个关系 section(course_id, sec_id, semester, year,
函数依赖 多值依赖
连接依赖
数据依赖的特点及性质是关系规范化的理论基础。
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函数依赖
函数依赖（ Functional Dependency,FD ）是在 合法的关系集上的约束(是属性间的关联，是一种 约束，依赖是针对数据模式，而不是特定的实例 （避免从个别元组中归纳约束))。 要求一个属性集的值唯一地决定另外一个属性集 的值。 函数依赖是键的概念扩充。
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第二范式
SLC(SNO,SDEPT,SLOC,CNO,G)∈1NF，但存在下列问题： 插入异常：若学生没有选课，则他的个人信息及所在系 的信息就无法插入（SNO=S7,SDEPT=PHY,SLOC=BLD2 由于该生
未选课故无CNO）
删除异常：若删除学生的选课信息，则有关他的个人信
息及所在系的信息也随之删除了（假定某个学生只选一门课,
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函数依赖规则（Armstrong’s公理的扩展）
以下规则可以由 Armstrong’s公理推理而来
若有
→
及
→γ,
则有 和
→ γ
(合并律union)
若有 → γ,则有 若有
→
→γ(分解律decomposition)
→及γ → δ,则有γ → δ(伪传递律
数据库系统
上海交通大学计算机系 张忠能
zhang-zn@
1
第8章：关系数据库设计
关系数据库设计中易犯的错误 函数依赖 分解 第一范式与第二范式 第三范式 Boyce - Codd 范式 多值依赖与第四范式
3
关系数据库设计中易犯的错误
假设我们将 instructor 和 department 合并为 inst_dept
building, room_number)
不会产生重复
有损分解
分解R = (A, B) R1 = (A)
A B A
R2 = (B)
B 1 2 B(r)
r
1 2 1
A(r) A B 1 2 1 2
A (r)
B (r)
7
有损分解 例
假设我们从 inst_dept 着手. 如何将它分开 (分解) 成为 instructor 和 department? 定一个规则 “如果存在模式 (dept_name, building, budget), 则 dept_name 会成为候选码” 表示为 函数依赖: dept_name building, budget 在 inst_dept 中, 由于 dept_name 不是候选码, 故一个部 门的大楼和预算可能会出现重复. 由此说明需要分解 inst_dept 不是怎样分解都合适. 假设我们把 employee(ID, name, street, city, salary) 分解为 employee1 (ID, name) employee2 (name, street, city, salary) 下个幻灯片会说明这将丢失信息 -- 无法重构原始的 employee 关系 -- 故这是一个 有损分解.