第3讲函数依赖和公理

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函数依赖概念

函数依赖概念

函数依赖概念
1.2 非平凡的函数依赖和平凡的函数依赖 函数依赖具有非平凡的函数依赖和平凡的函数依赖的性质。
– 非平凡的函数依赖和平凡的函数依赖定义:如果X→Y,并且Y不是X的子集, 则称X→Y是非平凡的函数依赖。我们讨论的总是非平凡的函数依赖,全体总 是能够决定部分的,若Y是X的子集,则称X→Y是平凡的函数依赖;若Y中没有 一个属性在X中,则称完全非平凡的函数依赖。
数据库基础函数依赖概念来自1.7 超键码 包含候选码的属性集称为“超键码”(Super Key),是“键码的超集”的
简称。每个超键码都满足键码(候选码)的第一个条件:属性函数决定该 关系R的所有其他属性。但是,超键码不必满足键码的第二个条件:键码 (候选码)必须是最小的。 例如在学生关系中学生号能够函数决定其他所有属性,所以学号是该关系的 一个候选码,则(学号,姓名)是关系的超键码。该超键码可以决定学生 关系中的其他属性,但是,它不是最小的。
函数依赖概念
1.3 完全和部分函数依赖
– 完全和部分函数依赖定义:设X→Y是关系模式R的一个函数依 赖,如果存在X的真子集X',使得X'→Y成立,则称Y部分依赖 于X,记作X → Y。否则,称Y完全依赖于X,记作X → Y。
p
– 【例2-4】 设一个教师任课关系为(教工号,姓名,职称, 课程号,课程名,课时数,课f 时费),该关系给出某个学校 每个教师在一个学期内任课安排的情况,假定每个教师可以 讲授多门课程,每门课程可以由不同教师来讲授。
【例2-2】 指出下列函数依赖的性质。
– Sno Cname Grade→Cname Grade:平凡函数依赖(右边的属性集是左边的属 性集的子集)。
– Sno Cname→Cname Grade:非平凡函数依赖(右边属性集中至少有一个不在 左边属性集里)。

函数依赖公理系统

函数依赖公理系统

函数依赖公理系统
函数依赖公理系统是一种逻辑框架,用于描述数据库中各种数据之间的依赖关系。

这个系统包括多个公理和规则,它们定义了函数依赖的基本性质和相关的推理规则。

其中最基本的公理是函数依赖传递公理,它表明如果X → Y,且Y → Z,则X → Z。

这个公理说明了函数依赖的传递性质,也是其他推理规则的基础。

另外,函数依赖公理系统还包括了等式推理规则、合并规则、拆分规则等等,这些规则可以用来简化和优化函数依赖的描述。

通过这些公理和规则,我们可以更加精确地描述数据库中不同数据之间的依赖关系,并推导出一些重要的结论和性质,比如关系模式的最小化、函数依赖的规范化等等。

总之,函数依赖公理系统是数据库理论中的一个基础概念,它不仅对于理论研究有重要的意义,也为实际的数据库设计和优化提供了一定的指导和支持。

- 1 -。

[总结]关系数据库设计基础(函数依赖、无损连接性、保持函数依赖、范式、……)

[总结]关系数据库设计基础(函数依赖、无损连接性、保持函数依赖、范式、……)

[总结]关系数据库设计基础(函数依赖、⽆损连接性、保持函数依赖、范式、……)≏≎≟≗≖≍≭∼∽≁≃≂≅≊≈≉≇≳⪞⪆⋧⪊≵≲⪝⪅⋦⪉≴⊂ subset ⋐⊄⊊ ⊈⊃⊇ ⋑⊅⊋ ⊉≺⪯≼⋞≾⪷⋨⪵⪹⊀≻⪰≽⋟≿⪸⋩⪶⪺⊁ in ∋∉∌∝≬⊸函数依赖(Function Dependency)定义设关系模式R(U),属性集合U= {A1,A2,…,An},X,Y为属性集合U的⼦集,如果对于关系模式R(U)的任⼀可能的关系r,r中的任意两个元组u、v,若有 u[X]=v[X],就有u[Y]=v[Y],则称X函数决定Y,或称Y函数依赖于X。

⽤符号X→Y表⽰。

其中X为决定因素,Y为被决定因素。

若对于R(U)的任意⼀个可能的关系r,r中不可能存在两个元组在X上的属性值性等,⽽在Y上的属性值不等。

 (1) 函数依赖是语义范畴的概念,只能根据语义来确定⼀个函数依赖关系。

 (2) 函数依赖X→Y的定义要求关系模式R的任何可能的关系r中的元组都满⾜函数依赖条件。

术语 (1)若X→Y,则X称作决定因素(Determinant) (2)若X→Y,Y→X,称作X<->Y。

 (3)若Y不函数依赖于X,称作X -/-> Y。

 (4)X→Y,若Y不包含X,即X ⊄ Y,则称X→Y为⾮平凡的函数依赖。

正常讨论的都是⾮平凡的函数依赖。

 (5)X→Y,若Y包含X,即X ⊂ Y,则称X→Y为平凡的函数依赖。

 (6)完全函数依赖(full functional dependency):在R(U)中,设X、Y是关系模式R(U)中不同的属性⼦集(即X ⊂ U,Y ⊂ U), 若存在 X→Y,且不存在 X的任何真⼦集X'(即 X' ⊊ X),使得 X'→Y,则称Y完全函数依赖 ( full functional dependency ) 于X。

记作 X-F->Y。

 (7)部分函数依赖:在关系模式R(U)中,X、Y是关系模式R(U)中不同的属性⼦集(即X ⊂ U,Y ⊂ U), 若X→Y成⽴,如果X中存在任何真⼦集X'(即 X' ⊊ X),⽽且有X'→Y也成⽴,则称Y对X是部分函数依赖,记作:X-P->Y。

函数依赖闭包

函数依赖闭包

函数依赖闭包函数依赖闭包⼀、函数依赖的逻辑蕴涵定义:设有关系模式R(U)及其函数依赖集F,如果对于R的任⼀个满⾜F的关系r函数依赖X→Y都成⽴,则称F逻辑蕴涵X→Y,或称X→Y可以由F推出。

例:关系模式 R=(A,B,C),函数依赖集F={A→B,B→C}, F逻辑蕴涵A→C。

证:设u,v为r中任意两个元组:若A→C不成⽴,则有u[A]=v[A],⽽u[C]≠v[C]⽽且A→B, B→C,知u[A]=v[A], u[B]=v[B], u[C]=v[C],即若u[A]=v[A]则u[C]=v[C],和假设⽭盾。

故F逻辑蕴涵A→C。

满⾜F依赖集的所有元组都函数依赖X→Y(X→Y不属于F集),则称F逻辑蕴涵X→Y(X→Y由F依赖集中所有依赖关系推断⽽出)⼆、Armstrong公理1、定理:若U为关系模式R的属性全集,F为U上的⼀组函数依赖,设X、Y、Z、W均为R的⼦集,对R(U,F)有:F1(⾃反性):若X≥Y(表X包含Y),则X→Y为F所蕴涵;(F1':X→X)F2(增⼴性): 若X→Y为F所蕴涵,则XZ→YZ为F所蕴涵;(F2':XZ→Y)F3(传递性): 若X→Y,Y→Z为F所蕴涵,则X→Z为F所蕴涵;F4(伪增性):若X→Y,W≥Z(表W包含Z)为F所蕴涵,则XW→YZ为F所蕴涵;F5(伪传性): 若X→Y,YW→Z为F所蕴涵, 则XW→Z为F所蕴涵;F6(合成性): 若X→Y,X→Z为F所蕴涵,则X→YZ为F所蕴涵;F7(分解性): 若X→Y,Z≤Y (表Z包含于Y)为F所蕴涵,则X→Z为F所蕴涵。

函数依赖推理规则F1∽F7都是正确的。

2、Armstrong公理:推理规则F1、F2、F3合称Armstrong公理;F4 ∽ F7可由F1、F2、F3推得,是Armstrong公理的推论部分。

三、函数依赖的闭包定义:若F为关系模式R(U)的函数依赖集,我们把F以及所有被F逻辑蕴涵的函数依赖的集合称为F的闭包,记为F+。

第3-4讲函数依赖和公理

第3-4讲函数依赖和公理
练习1中函数依赖 AB→D是完全依赖还是部分依赖? 思考: 如果X只有一个属性, X→Y是否一定是完全函数依赖?
定义(传递FD):设关系模式R,X、Y、Z是R的属性子集, 若FD X→Y,Y → X,Y→Z,则有FD X→Z,称FD X→Z为 传递函数依赖。
函数依赖、完全依赖、传递依赖等基本概念是第四章关系 数据库范式的基础。
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算法3.2.3
判定F是否蕴涵X→Y的成员测试算法
输入:函数依赖集F和FD X→Y。
输出:若F蕴涵X→Y输出为true,否则为false MEMBER(F, X→Y) begin if Y CLOSURE(X,F) then return(true) eles return(false) end.
={AB→E,E→G, BE→I, GI→H}
13
定义(函数依赖集F的闭包 F +)
设F是关系r(R)上的函数依赖集,F所蕴含的所有FD的集
合称为F的闭包,记作F +。 F
+
= { X→Y
|
所有F |= X→Y }
例:设F={AB→C,C→B}。 求F+
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设F={AB→C,C→B}。 F+ 为: F+ = {A→A, AB→A, AC→A, ABC→A, B→B, AB→B, BC→B,ABC→B,C→C,AC→C,BC→C,ABC→C,AB→AB, ABC→AB,AC→AC,ABC→AC,BC→BC, ABC→BC, ABC→ABC, AB→C, AB→AC, AB→BC, AB→ABC,C→B,

(3)并比较两种方法更好用语言来实现。
21
(1)设F ={AB→C,B→D,CD→E,CE→GH,G→A},

函数依赖的公理系统资料

函数依赖的公理系统资料

定义4.15 最小覆盖. 满足下列条件的函数依赖集F称为最小覆盖(最 小依赖集, 极小依赖集),记作Fmin:

(1) 单属性:F中任一函数依赖 XA,A必是单属 性。 (2) 无冗余性:F中不存在这样的函数依赖X A, 使得 F与 F {X A}等价。 (3) 既约性:F中不存在这样的函数依赖 X A, X是多属性,在X中有真子集 Z,使得 F 与 F {X A} {Z A}等价。
2
函数依赖集的闭包F+


定义 4.12 在关系模式 R<U,F> 中,被 F 所 逻辑蕴涵的函数依赖的全体所构成的集合称 作F的闭包,记作 F+ = {XY | F├ XY} + 显然,F F 。 F+的计算很麻烦,F不大,其F+也可能很大。 例如: 设 R<U, F>, U={X, Y, Z}, F = {XY, YZ} F+ = { XX, XY,X Z, YY, YZ, Z Z, XYX,XYY,XYXY, XZ→X, ……}
函数依赖的公理系统

建立函数依赖推理系统的目的:
(1) 求关系模式的候选码 (2) 判断关系模式的范式级别 (3) 给定一组函数依赖,需要导出另外一些函数依赖, 或判断另外的函数依赖是否成立。例如: FD={A B,B C},判断 A C是否成立?

本节内容:
1. 逻辑蕴涵; 2. Armstrong函数依赖公理系统; 3. 函数依赖集的闭包; 4. 属性集闭包; 5. 函数依赖集的等价和覆盖; 6. 最小函数依赖集。
XY
t[XZ] = s[XZ]
t[Y] = s[Y] t[Z] = s[Z]
t[YZ] = s[YZ]

函数依赖(理论及举例)

函数依赖(理论及举例)

函数依赖(理论及举例)教你如何理解函数依赖一、函数依赖的概念函数依赖:函数依赖就是讨论一个数据表(关系)中属性值之间所存在的函数关系。

函数是一种数学中的概念,被引入到数据库中对数据的联系进行分析。

在一个关系中,属性相当于数学上的变量,属性的域相当于变量的取值范围,属性在一个元组上的取值相当于属性变量的当前值。

例如:在下面的这个职工关系中,职工号、姓名、性别、年龄、职务等属性都相当于变量;职工号属性的域,即四位十进制数字,就是取值范围,性别属性的域:{男、女},就是性别属性的取值范围。

此关系中包含有6个元组,如第2个元组为{3051、刘平、男、48、副处},其中的每个属性值都是对应属性在该元组上的当前值。

单值函数和多值函数:元组中一个属性或一些属性值对另一个属性值的影响相当于自变量值对函数值的影响。

当给定一个自变量值能求出唯一的一个函数值时,称此为单值函数或单映射函数,否则为多值函数。

在单值函数中由自变量的一个值确定函数的一个值,但不同的自变量值允许具有相同的函数值。

如f(x)=2x, f(n)=(-1)^n, f(x)=x^3+1等都是单值函数,由自变量x或n的值能够唯一确定f(x)或f(n)的值。

属性的单值函数决定(依赖):在一个关系中,若一个或一组属性的值对另一个或一组属性值起到决定性的作用,则称为单值函数决定(依赖)。

如上表中职工号的值就能够函数决定其余每个属性的值,也就是说,当职工号给定后,其他每个属性的值就跟着唯一地确定了。

如假定职工号为3074,则他的姓名必定是王海,性别必定为男,年龄必定为32岁,职务必定为正科。

这就叫做职工号能够分别单值函数决定姓名、性别和年龄属性,反过来,可以说姓名、性别和年龄等属性单值函数依赖于职工号属性。

二、函数依赖的定义定义:设一个关系为R(U),X和Y为属性集U上的子集,若对于X上的每个值都有Y上的一个唯一值与之对应,则称X和Y具有函数依赖关系,并称X 函数决定Y,或称Y函数依赖于X,记作X→Y,称X为决定因素。

函数依赖及范式

函数依赖及范式

函数依赖及范式函数依赖基本概念:•函数依赖:FD(function dependency),设有关系模式R(U),X,Y是U的子集,r 是R的任一具体关系,如果对r的任意两个元组t1,t2,由t1[X]=t2[X]导致t1[Y]=t2[Y], 则称X 函数决定Y,或Y函数依赖于X,记为X→Y。

X→Y为模式R的一个函数依赖。

•部分函数依赖:即局部依赖,对于一个函数依赖W→A,如果存在X W(X包含于W)有X→A成立,那么称W→A是局部依赖,否则称W→A为完全函数依赖。

•传递依赖:在关系模式中,如果Y→X,X→A,且X Y(X不决定Y),A X(A不属于X),那么称Y→A是传递依赖。

•函数依赖集F的闭包F+: 被逻辑蕴涵的函数依赖的全体构成的集合,称为F的闭包(clo sure),记为F+。

•最小依赖集:如果函数集合F满足以下三个条件(1)F中每个函数依赖的右部都是单属性;(2) F中的任一函数依赖X→A,其F-{X→A}与F是不等价的;(3)F中的任一函数依赖X→A,Z为X的子集,(F-{X→A})∪{Z→A}与F不等价。

则称F为最小函数依赖集合,记为Fmin。

函数依赖的公理系统:设有关系模式R(U),X,Y,Z,W均是U的子集,F是R上只涉及到U中属性的函数依赖集,推理规则如下:•自反律:如果Y X U,则X→Y在R上成立。

•增广律:如果X→Y为F所蕴涵,Z U,则XZ→YZ在R上成立。

(XZ表示X∪Z,下同) •传递律:如果X→Y和Y→Z在R上成立,则X→Z在R上成立。

以上三条为Armstrong公理系统•合并律:如果X→Y和X→Z成立,那么X→YZ成立。

•伪传递律:如果X→Y和WY→Z成立,那么WX→Z成立。

•分解律:如果X→Y和Z Y成立,那么X→Z成立。

这三条为引理注意:•函数依赖推理规则系统(自反律、增广律和传递律)是完备的。

•由自反律所得到的函数依赖均是平凡的函数依赖。

四种范式的含义:•如果某个数据库模式都是第一范式的,则称该数据库模式是属于第一范式的数据库模式。

数据库函数依赖和范式总结

数据库函数依赖和范式总结

数据库函数依赖和范式总结1 函数依赖1.1 定义:一个集合R(U,F),U为属性全集,F为函数依赖集合。

F中存在着{Xi->Yi...};对于每个X都存在着一个Y与之唯一对应。

意思就是相当于X为主键,Y由主键决定。

比如一个学生他的学号相当于X,而他的姓名与年龄这些其他信息相当于Y。

但是X有时候并不是一个值,比如一个学生他的成绩需要有两个属性才能知道他的成绩,学号+课程号->成绩1.2 平凡函数依赖与非平凡函数依赖平时我们主要讨论的是非平凡函数依赖。

平凡函数依赖概念:Y集合属性属于X集合属性的子集非平凡函数则相反1.3 逻辑蕴涵(为后面求闭包做好基础)X,Y为属性集合U的子集,且X->Y不存在于F中。

即我们需要通过F中的函数依赖推出X->Y称为函数依赖。

而所有函数依赖的集合则称为闭包1.4 函数依赖的推理规则(就是求函数依赖的逻辑蕴涵)1.4.1 几个公理1.4.1.1 公理一(自反律):Y属于X的子集,则X->Y 数学公式描述 Y?X?U1.4.1.2 公理二(增广律):X->Y成立,Z?U也成立,则 XZ?YZ1.4.1.3 公理三(传递律):X->Y成立,Y->Z成立,则 X->Z1.4.2 公理的推广1.4.2.1 推广一(合并律):X->Y,X->Z,则X->YZ1.4.2.2 推广二(伪传递律):X->Y,YW->Z,则XW->Z(证明只需要在XY两边*W)1.4.2.3 推广三(分解律):X->Y成立,Z?Y,则 X->Z1.4.2.4 推广四(复合律):X->Y,W->Z,则XW->YZ1.5 完全函数依赖与部分函数依赖(范式中基础知识)X->Y的集合中,若X的任一真子集x都能 x->Y则为部分函数依赖,若不能则的完全函数依赖,如果X没有真子集则也称为完全函数依赖。

关系理论

关系理论

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为关系模式R<U,F>中的属性或属性组合。 中的属性或属性组合。 定义 设K为关系模式 为关系模式 中的属性或属性组合 若K

U,则K称为 的一个侯选码(Candidate , 称为R的一个侯选码( 称为 的一个侯选码
Key)。若关系模式R有多个候选码,则选定其中 )。若关系模式 有多个候选码 )。若关系模式 有多个候选码, 的一个做为主码( 的一个做为主码(Primary key)。 主码 )。 主属性与非主属性 ALL KEY
学号,所在系 而:(学号 所在系 系主任 部分函数依赖 学号 所在系)→系主任
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术语和符号(8) 术语和符号
如果X→Y(非平凡函数依赖,并 (非平凡函数依赖, 如果 X)、 )、Y→Z,则称 传递函数 且Y )、 ,则称Z传递函数 依赖于X。 依赖于 。 专业, 所在系, 如学号→专业,专业 所在系,则所 学号 专业 专业→所在系 在系传递函数依赖于学号。 传递函数依赖于学号 在系传递函数依赖于学号。
14
注意定义中: 注意定义中:
t1[X]=t2[X] t1[Y]=t2[Y]
t1
200
t2
15
例:对仓库关系 仓库(仓库号,城市,面积) 仓库(仓库号,城市,面积) 有函数依赖: 有函数依赖: 仓库号→城市(城市函数依赖于仓库号) 仓库号→城市(城市函数依赖于仓库号) 函数依赖于仓库号 仓库号→面积(面积函数依赖于仓库号) 仓库号→面积(面积函数依赖于仓库号) 函数依赖于仓库号
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术语和符号(5) 术语和符号
如果K是关系模式 如果 是关系模式R(U,F)的任一候选关 是关系模式 的任一候选关 键字, 是任一属性或属性集 如果X , 是任一属性或属性集, 键字,X是任一属性或属性集,如果 ∈K, 则X称为主属性;否则称为非主属性。 称为主属性; 称为主属性 否则称为非主属性。 仓库号, 如(仓库号,器件号 是库存关系的关键 仓库号 器件号)是库存关系的关键 仓库号和 均是主属性, 那么仓库号 器件号均是主属性 字,那么仓库号和器件号均是主属性,而 数量为非主属性。 数量为非主属性。 为非主属性

约束数据库中的函数依赖公理系统与设计理论

约束数据库中的函数依赖公理系统与设计理论
6 )设 R, 都 是 X 上 的 K 元 约 束 关 系 ,若 S u rR)= u r S , 称 R 与 S等 价 . n( n ( )则
定 义 和 分 解 为 第 3范 式 和 B 范 式 的 算 法 , 而 基 C 从 本 完 成 了在 函数 依 赖 范 畴 内 的 约 束关 系 模 式 设 计 工
定 义 1 设 为 一 类 约 束 , 为 其 论 域 , : D 则

这 是 一 种 与 时 空 数 据 关 系 密 切 的 约 束 . D 为 若 定 义 2 设 R是 x 上 的 K 元 约 束 关 系 , 的 约 它

般的全序集 , 类 约束称为密序约束. 这
1 )变 量 集 X 一 ( , , , ) 的 约 束 K 元 。 : … 。 上 组 是 一 个 约 束 合 取 式 , 一 ^ … A , 中每 其
据 库 的 无损 连 接 问 题 , 到 很 好 的 结 果 . 文 即 是 研 得 本
4 )约 束 数 据 库 定 义 为 有 限 个 约 束 关 系 组 成 的 集合. 5 )设 R( x)是 约 束 关 系模 式 , R( 上 的 数 则 x)
据 依 赖 D 定 义 为 一个 映 射 , 的定 义 域 为 R( 它 x)所
成 了约 束数据 库设 计 的核 心工 作 : 约束 关 系模式 分解 为 3 把 NF或 B NF的算 法. C
关 键 词 :约束 数 据 库 ; 函数 依赖 ; 函数依 赖 公理 系统 ; 式设 计 模
中 图分 类 号 : P3 11 1 T 1.3
文 献 标 识 码 : A
个 ( ≤ i N) 1 ≤ 是 中 的定 义 在 变 量 集 X 上 的一
据 库 可 看 成 是关 系 数 据 库 的 自然 扩 充 , 此 自然 希 因

模式分解算法

模式分解算法

函数依赖的公理系统:设有关系模式R(U),X,Y,Z,W均是U的子集,F是R上只涉及到U中属性的函数依赖集,推理规则如下:∙自反律:如果Y X U,则X→Y在R上成立。

∙增广律:如果X→Y为F所蕴涵,Z U,则XZ→YZ在R上成立。

(XZ表示X∪Z,下同)∙传递律:如果X→Y和Y→Z在R上成立,则X→Z在R上成立。

以上三条为Armstrong公理系统∙合并律:如果X→Y和X→Z成立,那么X→YZ成立。

∙伪传递律:如果X→Y和WY→Z成立,那么WX→Z成立。

∙分解律:如果X→Y和Z Y成立,那么X→Z成立。

这三条为引理注意:∙函数依赖推理规则系统(自反律、增广律和传递律)是完备的。

∙由自反律所得到的函数依赖均是平凡的函数依赖。

模式分解的几个重要事实:∙若只要求分解具有“无损连接性”,一定可以达到4NF;∙若要求分解要“保持函数依赖”,可以达到3NF,但不一定能达到BCNF;∙若要求分解既要“保持函数依赖”,又要具有“无损连接性”,可以达到3NF,但不一定能达到BCNF;试分析下列分解是否具有无损联接和保持函数依赖的特点:设R(ABC),F1={A→B} 在R上成立,ρ1={AB,AC}。

首先,检查是否具有无损联接特点:第1种解法--算法4.2:(1) 构造表(2)根据A→B进行处理结果第二行全是a行,因此分解是无损联接分解。

第2种解法:(定理4.8)R1(AB)∩R2(AC)=AR2- R1=B∵A→B,∴该分解是无损联接分解。

然后,检查分解是否保持函数依赖πR1(F1)={A→B,以及按自反率推出的一些函数依赖}πR2(F1)={按自反率推出的一些函数依赖}F1被πR1(F1)所蕴涵,∴所以该分解保持函数依赖。

保持函数依赖的模式分解一、转换成3NF的保持函数依赖的分解算法:ρ={R1<U1,F1>,R2<U2,F2>,...,R k<U k,F k>}是关系模式R<U,F>的一个分解,U={A1,A2,...,An},F={FD1,FD2,...,FDp},并设F是一个最小依赖集,记FDi为X i →Alj,其步骤如下:① 对R<U,F>的函数依赖集F进行极小化处理(处理后的结果仍记为F);② 找出不在F中出现的属性,将这样的属性构成一个关系模式。

函数依赖的定义

函数依赖的定义

函数依赖的定义
如果对于函数a, b, c,……我们称它们之间存在依赖关系,那么这种依赖关系就叫做函数依赖关系。

如果说依赖的对象是函数,依赖的关系叫做函数依赖关系,而依赖的形式称为函数依赖。

依赖性主要体现在函数依赖的两个方面,一是在同一个函数上可以定义多个相互依赖的函数;二是依赖的函数或者依赖的关系可以依次出现在不同的函数上或者不同的函数关系上。

1、函数依赖关系。

依赖关系的实例是一些很普通的集合或者是映射:所有的实数集合n(n≥1),复数集合(c∈S)都是同构的。

同构关系是由函数依赖关系衍生出来的。

由定义可知,若M为一个非空集合,而G是一个集合,如果满足则它们之间存在着函数依赖关系。

而同时有三个元素的集合也是同构的。

我们常常把复数的表示法和几何表示法结合起来使用。

- 1 -。

候选码求解

候选码求解

条件(1)保证了每一个依赖子都是单属性; 条件(2)保证了在Fm中不存在多余的函数依赖; 条件(3)保证了Fm中每个函数依赖的左边没有多余的属 性(也就是函数依赖集F 中的每个函数依赖都是完全 函数依赖,没有部分函数依赖)。
定义:一个关系模式R(U)上的两个依赖集F和 G, 如果F+=G+,则称F和G是等价的,记作F≡G。如果函数 依赖集F≡G,则称G是F的一个覆盖,反之亦然。(两 个等价的依赖集在表示能力上是完全相同的)
例:设有关系模式R(A,B,C,D,E,P),R的函 数依赖集为F={A→D, E→D, D→B, BC→D, DC→A},求R的所有候选码。 解:考察F发现,C、E两属性是L类属性,故 C、E必在R的任何候选码中; ∵P是N类属性,∴P也必在R的任何候选码中。 ∵(CEP)+=ABCDEP, ∴CEP是R的惟一候选码。
F P
定义5:设R(U)是一个关系模式,X,Y,ZU,如果 X→Y,Y→Z,且Y-/->X,Z-Y≠Ø,Y-X≠Ø 成立,则 T 称Z传递函数依赖于X,记作X Z 。 定义6:设F是关系模式R的一个函数依赖集, X,Y是R的属性子集,如果从F中的函数依赖能 够推出X→Y,则称F逻辑蕴涵X→Y。 定义7:由被F逻辑蕴涵的函数依赖的全体构成 的集合,称为F的闭包,记为F+。
由Armstrong公理可以得到以下推论:
(合并律):如果X→Y和X→Z成立,则X→YZ 成立。 (伪传递律):如果X→Y和WY→Z成立,则
WX→Z成立。 (分解律):如果X→Y和ZY成立,则 X→Z成立。
3.函数依赖与属性关系
属性之间有3种关系,但并不是每一种关系中都 存在函数依赖。设有属性集X、Y以及关系模 式R: 如果X和Y之间是“1:1”关系(如学校和校长), 则存在函数依赖:X→Y和Y→X 如果X和Y之间是“m:1”关系(如学号和姓 名),则存在函数依赖:X→Y 如果X和Y之间是“m:n”关系(如学生和课 程),则X和Y之间不存在函数依赖。

函数依赖实例

函数依赖实例

函数依赖实例
1. 完全依赖:通过{学生学号,选修课程名}可以得到{该生本门选修课程的成绩},而通过单独的{学生学号}或者单独的{选修课程名}都无法得到该成绩,则说明{该生本门选修课程的成绩}完全依赖于{学生学号,选修课程名}
2. 部分函数依赖:通过{学生学号,课程号}可以得到{该生姓名},而通过单独的{学生学号}已经能够得到{该生姓名},则说明{该生姓名}部分依赖于{学生学号,课程号};又比如,通过{学生学号,课程号}可以得到{课程名称},而通过单独的{课程号}已经能够得到{课程名称},则说明{课程名称}部分依赖于{学生学号,课程号}。

(部分依赖会造成数据冗余及各种异常。


3. 传递函数依赖:在关系R(学号,宿舍,费用)中,通过{学号}可以得到{宿舍},通过{宿舍}可以得到{费用},而反之都不成立,则存在传递依赖{学号}->{费用}。

(传递依赖也会造成数据冗余及各种异常。

)。

函数依赖分解规则

函数依赖分解规则

函数依赖分解规则
函数依赖分解规则是数据库设计中的重要概念。

它指的是将一个关系模式分解
成更小的关系模式,以消除冗余数据并提高数据库的性能和规范性。

函数依赖是指一个关系模式中的某个属性的值依赖于其他属性的值。

根据函数
依赖,我们可以将关系模式分解成多个子模式,并且每个子模式都能保持原始模式的语义信息。

在进行函数依赖分解时,有以下几个常见的规则:
1. 不可分割规则(Atomicity Rule):一个属性应该被定义为不可分割的单个数据项。

如果一个属性可以分割成多个部分,那么它就不是一个原子属性,应当将其拆分成多个独立的属性。

2. 完备性规则(Completeness Rule):每个属性都应该能够被完整描述,即不
存在部分依赖关系。

如果存在部分依赖关系,应当将其拆分成新的关系模式。

3. 传递规则(Transitive Rule):如果两个属性通过第三个属性相关联,那么中间的属性可以被删除,而不会对其他属性的依赖关系造成影响。

4. 并集规则(Union Rule):如果两个关系模式具有相同的部分依赖关系,那
么可以将它们合并为一个关系模式。

遵循这些函数依赖分解规则可以帮助我们设计出逻辑清晰、高效的数据库模式。

通过减少冗余数据和提高数据处理的灵活性,我们可以更好地进行数据管理和查询操作,从而提升数据库的性能和可维护性。

保持函数依赖的例子

保持函数依赖的例子

保持函数依赖的例子《说说保持函数依赖那些事儿》嘿,大家好呀!今天咱来聊聊“保持函数依赖的例子”这档子事儿。

这函数依赖啊,就好像是生活中的一种规则,让一些事情之间有着特定的联系。

比如说,你每天早上起床得先睁开眼睛吧,这“起床”和“睁眼”之间就有着一种函数依赖关系。

就拿咱生活中常见的事儿来说吧。

你想想,你去上班挣钱,你的收入就依赖于你的工作表现,工作表现好,收入可能就高,这就是一个很明显的函数依赖例子嘛。

这就好比是数学里的公式,一环套一环。

再比如,你要减肥,那你的体重就依赖于你的饮食和运动量。

你要是老吃那些高热量的东西,还不爱动,那体重指定下不来呀。

只有保持合理的饮食再加上多多运动,才能让体重乖乖地往下降呢。

还有啊,你学习也是这样。

你的成绩就依赖于你的努力程度和学习方法。

你天天不认真学习,还幻想考个好成绩,那不是做梦嘛!只有踏踏实实地学,找到适合自己的学习方法,才能让成绩变好呀。

其实吧,这保持函数依赖就像是在走一条有规律的路。

你得顺着它走,才能到达你想去的地方。

要是你非要乱来,不按照规则办事,那肯定得迷路啊。

有时候我就想啊,要是生活中所有的事情都能像函数依赖这么清楚明白就好了。

比如说,我要是想变有钱,那我只要按照特定的步骤去做,就能变成富翁啦!哈哈,不过这也只是想想而已啦。

在实际生活中,保持函数依赖可不容易呢。

就像减肥,明知道该少吃多运动,可就是管不住自己的嘴啊,迈不开腿啊。

但咱也不能就这么放弃呀,还是得努力去保持这些依赖关系,让生活变得更有规律,更美好。

总之呢,这保持函数依赖虽然有时候会有点难,但只要咱努力去做,肯定能看到成果的。

就像那句话说的,“世上无难事,只怕有心人”。

大家一起加油吧,让咱们的生活变得更加有序,更加精彩!哈哈,就说到这儿啦,下次再聊哟!。

函数依赖理论第三讲

函数依赖理论第三讲

Boyce-Codd范式(BCNF)
• 给定关系模式r(R)及函数依赖集F,若F+中的所有函数依赖 (R,R)至少满足下列条件之一: • 是平凡函数依赖(即); • 是r(R)的一个超码(即+包含R的全部属性)。
– 即起决定作用的属性必须是超码!
则称r(R)属于Boyce-Codd范式,记为r(R)BCNF。
• 第三范式的目标是:去掉表中不依赖于主码的数据。 • 也就是说,在满足第二范式的实体中,非主属性不能依赖 于另一个非主属性,即所有的非主属性应该直接依赖于
全部的主属性(即必须完全依赖,这是2NF的要求),并
且彼此之间无相互依赖关系(即不能存在部分依赖,这是 3NF的要求)。 • 换一句话说,非主属性不能包括它们自己的属性,如果属 性不包括属性,则它们就是真正的实体。
则不一定成立。 • 3NF存在数据冗余和异常问题,而BCNF是基于函数依赖理 论能够达到的最好关系模式。 • BCNF范式分解是无损分解,但不一定是保持依赖分解;而
3NF分解既是无损分解,又是保持依赖分解。
谢谢观看!
– 没有任何属性完全函数依赖于非候选码的任何一组属 性。
• BCNF范式排除了: – 任何属性(包括主属性和非主属性)对候选码的部分依赖 和传递依赖; – 主属性之间的传递依赖。
Boyce-Codd范式判断举例
• 例1 r(R)=r(A, B, C),F={A→B, B→C}。 – r(R)的候选码为A,r(R)BCNF,因为函数依赖B→C中的决 定属性B不是超码。 • 例2 r(R)=r(A, B, C),F={AB→C, C→A}。 – r(R)的候选码为AB或BC,r(R)BCNF,因为C→A的决定属 性C不是超码。
– 显然,这两种分解得到的r1(R1)和r2(R2)都属于BCNF范式。
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律: RESULT →Z
17
例: F={A→D, AB→E, BI→E,CD→I,E→C} 求: AE+ 解: AE0 = AE AE1 = AED AE2 = AEDC (第一轮扫描后的结果) 第一轮扫描后的结果) … AE+ = ACDEI 练习: 属性集U 为ABCD,
F={A→B, B→C, D→B}
推论3 伪传递规则) 推论3(伪传递规则)
若X→Y,YZ→W,则XZ→W。 X→Y,YZ→W, XZ→W。
增广和传递律) 增广和传递律 XZ→W(增广和传递律
证明: 证明: X→Y ⇒ XZ→Y Z YZ→ W
9
示例: 示例:SC(SNO,CNO,SNAME,GRADE,DEPT,MN)
SNO,CNO→GRADE, F={ SNO,CNO→GRADE, SNO → SNAME,DEPT, SNAME,DEPT, DEPT → MN} SNAME,DEPT, SNO → SNAME,DEPT,MN (分解规则,传递律,合成规则) 分解规则,传递律,合成规则)
第三章 数 据 依 赖
1
本章的主要内容: 本章的主要内容:
函数依赖的概念及函数依赖公理 函数依赖集的等价和覆盖 多值依赖及多值依赖公理 连接依赖
2
函数依赖( 3.1 函数依赖(Functional dependency FD)
定义1(FD) 定义1(FD) 1( 设关系模式R(U), R(U)上的任一关系 上的任一关系, 设关系模式R(U),X,Y ⊆ U,r是R(U)上的任一关系, R(U) 对任意t [Y], 对任意t1、t2∈r, 如果 t1[X]=t2[X] 有t1[Y]=t2 [Y],称X 函数决定Y X→Y。 函数决定Y,或Y函数依赖于X,记为:FD X→Y。 函数依赖于X 记为:
例:设F={AB→C,C→B}。 F={AB→C,C→B}。 求F+
14
设F={AB→C,C→B}。 F={AB→C,C→B}。 F + 为: F+ = {A→A, AB→A, AC→A, ABC→A, B→B, AB→B, BC→B,ABC→B,C→C,AC→C,BC→C,ABC→C,AB→AB, BC→B,ABC→B,C→C,AC→C,BC→C,ABC→C,AB→AB, ABC→AB,AC→AC,ABC→AC, ABC→AB,AC→AC,ABC→AC,BC→BC, ABC→BC, AB→ABC, ABC→ABC, AB→C, AB→AC, AB→BC, AB→ABC,C→B, C→BC, C→BC,AC→B ,AC→AB}
15
为了判定函数依赖集F是否蕴涵X→Y, 为了判定函数依赖集F是否蕴涵X→Y,引入的属性闭包: 判定函数依赖集 X→Y
定义(属性集X的闭包X 定义(属性集X的闭包X
+
)
设关系模式R(U, F), 设关系模式R(U, F),U=A1A2…An ,X ⊆ U, 所有用公理 和F推出的函数依赖X→Ai中Ai的集合,称X对于函数依赖集 的集合, 推出的函数依赖X→A F的闭包,记作:X+ 的闭包,记作: X+ ={ Ai | F |= X→Ai 且Ai ∈ U}
函数依赖、完全依赖、 函数依赖、完全依赖、传递依赖等基本概念是第四章关系 数据库范式的基础。 数据库范式的基础。
5
函数依赖的例子
学校数据库的语义: 学校数据库的语义: ⒈ 一个系有若干学生, 一个学生只属于一个系; 一个系有若干学生, 一个学生只属于一个系; 一个系只有一名主任; ⒉ 一个系只有一名主任; 一个学生可以选修多门课程, 每门课程有若干学生选修; ⒊ 一个学生可以选修多门课程, 每门课程有若干学生选修; 每个学生所学的每门课程都有一个成绩。 ⒋ 每个学生所学的每门课程都有一个成绩。
即:F所蕴涵的函数依赖X→Y一定能被公理推出。
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例:
设F={AB→E,AG→J,BE→I,E→G,GI→H} F={AB→E,AG→J,BE→I,E→G,
试证: 试证:F|= AB→GH 证明:用公理系统和F中的函数依赖,推导过程如下: 证明:用公理系统和F中的函数依赖,推导过程如下: AB→E, 1. 已知 AB→E,E→G 2. 已知 AB→E BE→I, 3. 已知 BE→I,又 AB→BE AB→G, 4. 由1和3有AB→G, AB→I AB→GI, 5. 由4有 AB→GI,又 GI→H AB→H, 6. 由1和5有 AB→H,AB→G 则:AB→G; AB→G; 则:AB→BE; AB→BE; 则:AB→I 则:AB→GI 则:AB→H 则:AB→GH
R(SNO,CNO,SNAME,GRADE,DEPT,MNG) 找出其中的函数依赖? (1)找出其中的函数依赖? 哪些是平凡依赖?指出哪些是完全依赖?哪些是部分依赖? (2)哪些是平凡依赖?指出哪些是完全依赖?哪些是部分依赖?哪 些是传递依赖 ? SNO → DEPT, SNO,CNO→SNO; SNO→MNG SNO→MNG DEPT → MNG; SNO,CNO→SNAME SNAME; SNO,CNO→SNAME; SNO,CNO→GRADE; SNO,CNO→GRADE; GRADE
10
如果A 定理1 如果Ai (i =1, 2, …, n)是关系模式R的属 成立的充要条件是: 性,则 X→ A1 A2 … An 成立的充要条件是: X→ Ai (i =1, 2, …, n) 都成立。 都成立。 3.2.2 公理的完备性 定理2 Armstrong公理是完备的 公理是完备的。 定理2 Armstrong公理是完备的。
8
X→Y,X→Z, X→YZ。 推论1 合成规则): 推论1(合成规则): 若X→Y,X→Z,则X→YZ。 证明: 证明:若X→Y ⇒ X → XY X→Z ⇒ XY→YZ X→YZ (增广和传递律
X→Y且 X→Z⊆Y,则X→Z。 证明: ⊆ 证明: Z⊆Y ⇒ Y→Z (自反和传递律)
13
定义(函数依赖集F的闭包 F +) 定义(函数依赖集F 设F是关系r(R)上的函数依赖集,F所蕴含的所有FD的集 是关系r(R)上的函数依赖集, 所蕴含的所有FD的集 r(R)上的函数依赖集 FD 合称为F 闭包,记作F 合称为F的闭包,记作F +。 F
+
= { X→Y
|
所有F 所有F |= X→Y }
16
3.2.1 函数依赖集闭包及成员测试算法
算法1 计算属性集X的闭包X+的算法 输入: 输出: 输入:属性集X和函数依赖集F 输出:X的闭包X+
CLOSURE(X, F) Begin VAR:=φ; RESULT:=X; While RESULT≠VAR do Begin VAR:=RESULT; for every FD W→Z in F do if W⊆RESULT then RESULT:=RESULT∪Z end; return(RESULT) end. //其中的原理:由 W⊆RESULT ,由自反律:RESULT →W,再由传递 //其中的原理 其中的原理: 由自反律: →W,
6
3.2 函数依赖公理 3.2.1 函数依赖公理
由关系模式R上的函数依赖组成的集合F称为R 由关系模式R上的函数依赖组成的集合F称为R上 的函数依赖集,记为: 的函数依赖集,记为: FDs 定义(FD的逻辑蕴涵) 定义(FD的逻辑蕴涵) : 的逻辑蕴涵 设关系模式R(U,F),X,Y⊆ 设关系模式R(U,F),X,Y⊆U,如果能从函数依赖 R(U,F) 如果能从函数依赖 X→Y, 集F推导出FD X→Y,则称 F逻辑蕴涵 FD X→Y,或称 推导出FD X→Y, X→Y逻辑蕴涵于F。记为 F|= X→Y。 X→Y逻辑蕴涵于F X→Y。 逻辑蕴涵于
(传递律) 传递律) (增广律) 增广律) (传递律) 传递律) (合成规则) 合成规则) (传递律) 传递律) (合成规则) 合成规则)
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定义(使用集) 用公理从F推出 用公理从 推出 X→Y成立所使用的函数 成立所使用的函数 依赖组成的序列称F上的一个推理序列 依赖组成的序列称 上的一个推理序列。在推 上的一个推理序列。 理序列中出现的且包含在F中的函数依赖的集 理序列中出现的且包含在 中的函数依赖的集 合称推理序列的使用集 合称推理序列的使用集(use set),记为: 使用集 ,记为: U(F, X→Y) 例:U(F, AB→GH) ={AB→E,E→G, BE→I, GI→H} , , ,
的等价定义) 定义2(FD的等价定义) 对X中的任一值x,ΠY(σX=x(r)) 的 值仅有一个元组, 值仅有一个元组,则有X→Y。
3
练习
设关系r 如下所示: 设关系 如下所示: r( A B C a1 b1 c1 a1 b2 c2 a2 b1 c3 a2 b1 c4 a3 b2 c5 D E) d1 e1 d2 e1 d3 e1 d3 e1 d1 e1
说明r C→BDE, 说明r上函数依赖: A→D, AB→D, C→BDE,E→A
是否成立? 是否成立?
4
定义(平凡/非平凡的FD):设 X→Y,如果Y 定义(平凡/非平凡的FD) 设FD X→Y,如果Y⊄X,则称 FD FD) X→Y为非平凡的函数依赖;否则, X→Y为 X→Y为非平凡的函数依赖;否则,若Y⊆X,称FD X→Y为平凡 的函数依赖。 的函数依赖。 定义(完全FD): X→Y,如果对任意的X′⊂X →Y都 定义(完全FD): 设FD X→Y,如果对任意的X′⊂X,X′→Y都 不成立,则称X→Y是完全函数依赖;若对X的真子集X X→Y是完全函数依赖 ′⊂X 不成立,则称X→Y是完全函数依赖;若对X的真子集X′有X′⊂X, →Y成立 则称FD X→Y是部分函数依赖 成立, 是部分函数依赖, 函数依赖于X 而X′→Y成立,则称FD X→Y是部分函数依赖,即Y函数依赖于X 的一部分。 的一部分。
7
F。 F。
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