数据库保持函数依赖的分解

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模式分解

模式分解

2.保持FD (函数依赖)的分解定义1:设F 是属性集U 上的FD 集,Z 是U 的子集,F 在Z 上的投影用πZ (F)表示,定义为πZ (F)={X →Y|X →Y ∈F +,且XY ⊆Z}定义2. 设},...{1K R R =ρ 是R 的一个分解,F 是R 上的FD 集,如果有)(1F R i ki π=Y ╞ F ,那么称分解ρ保持函数依赖集F 。

根据定义1,测试一个分解是否保持FD ,比较可行的方法是逐步验证F 中的每个FD 是否被)(1F R i ki π=Y 逻辑蕴涵。

如果F 的投影不蕴涵F ,而我们又用},...{1K R R =ρ表达R ,很可能会找到一个数据库实例σ 满足投影后的依赖,但不满足F 。

对σ的更新也有可能使r 违反FD 。

案例1:R (T#,TITLE ,SALARY )。

如果规定每个教师只有一个职称,并且每个职称只有 一个工资数目,那么R 上的FD 有T#→TITLE 和TITLE →SALARY 。

如果R 分解成ρ={R 1,R 2},其中R 1={T#,TITLE},R 2={T#,SALARY }。

则该分解具有无损连接性,但未保持函数依赖,丢失了依赖TITLE →SALARY 。

习题1:设关系模式R (ABC ),ρ={AB ,AC}是R 的一个分解。

试分析分别在F 1={A →B};F 2={A →C ,B →C},F 3={B →A},F 4={C→B,B→A}情况下, 是否具有无损分解和保持FD的分解特性。

算法1:分解成2NF模式集的算法设关系模式R(U),主码是W,R上还存在FD X→Z,并且Z是非主属性和X⊂W,那么W→Z就是非主属性对码的部分依赖。

此时,应把R分解成两个关系模式:R1(XZ),主码是X;R2(Y),其中Y=U-Z,主码仍为W,外码是X(参照R1)利用外码和主码的连接可以从R1和R2重新得到R。

如果R1和R2还不是2NF,则重复上述过程,一直到数据库模式中的每个关系模式都是2NF为止。

[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。

关系模式分解的无损连接和保持函数依赖

关系模式分解的无损连接和保持函数依赖

关系模式分解的无损连接和保持函数依赖一、引言关系模式是关系数据库中的核心元素之一,它描述了数据的结构和关系。

在设计关系数据库时,我们常常需要对关系模式进行分解,以满足数据库的需求。

本文将讨论关系模式分解的无损连接和保持函数依赖的相关概念和方法。

二、关系模式分解关系模式分解是将一个关系模式拆分成多个较小的关系模式的过程。

在分解关系模式时,我们需要考虑两个重要的性质:无损连接和保持函数依赖。

2.1 无损连接无损连接是指在关系模式分解后,通过对分解后的关系进行连接操作能够恢复原始关系模式。

换句话说,无损连接要求分解后的关系能够完整地保留原始关系中的所有信息。

2.2 保持函数依赖保持函数依赖是指在关系模式分解后,分解后的关系中依然能够保持原始关系中的函数依赖关系。

函数依赖是指一个属性或者属性集合的值决定了另一个属性或者属性集合的值。

三、关系模式分解的方法关系模式分解有多种方法,下面介绍三种常用的方法:自然连接、垂直分解和水平分解。

3.1 自然连接自然连接是指通过公共属性将两个或多个关系模式进行连接,得到一个具有完整信息的新关系模式。

自然连接的特点是能够保持原始关系中的所有信息和函数依赖。

3.2 垂直分解垂直分解是指根据属性集合的划分,将一个关系模式分解成多个关系模式。

垂直分解的优点是能够消除冗余数据,提高查询效率。

但是需要注意的是,垂直分解可能会造成关系丢失或信息损失。

3.3 水平分解水平分解是指将一个关系模式的元组进行水平划分,得到多个关系模式。

水平分解的特点是能够提高并发性能和容错性。

但是需要注意的是,水平分解可能会造成查询的复杂性增加和数据的分布不均衡。

四、关系模式分解的应用关系模式分解在实际的数据库设计中有着广泛的应用。

下面介绍两个例子以说明关系模式分解的应用。

4.1 学生课程关系考虑一个学生选课系统,其中包含学生和课程两个关系模式。

学生关系模式包括学生ID、姓名和年龄等属性,课程关系模式包括课程ID、课程名称和教师名称等属性。

关系模式无损及保持函数依赖的判定

关系模式无损及保持函数依赖的判定

关系模式无损及保持函数依赖的判定在数据库的世界里,有一门课非常重要,听起来复杂,其实一旦了解了,就像喝水一样简单。

这门课就是关于关系模式无损及保持函数依赖的判定。

说实话,乍一听这名字,很多人都会觉得有点绕。

但是,咱们可以轻松搞定这事儿。

想象一下你家里的冰箱。

里面各种各样的食材,鱼、肉、蔬菜,真是五花八门。

每次打开冰箱门,看到那些东东,你就知道要做什么了。

可是,如果这些食材全乱七八糟地放在一起,那可就糟了,找个东西就得翻半天。

关系模式就有点像这个冰箱,食材(数据)得好好分门别类。

无损性在这里就相当于我们把冰箱整理得井井有条,随取随用,不会出错。

比如,牛肉和鸡肉放在一起,那你一不小心把牛肉用错了,哎呀,可就麻烦了。

再说说保持函数依赖,这就像家里的规矩。

比如,家里规定:晚饭前不可以玩手机。

这样一来,大家都得遵守这个规矩,才能和谐相处。

在数据库中,函数依赖就是指某些数据项之间的关系。

如果有一个函数依赖存在,就意味着一个数据项的值决定了另一个数据项的值。

比如,学生的学号决定了他的姓名,学号就是那个“规矩”,保证大家都能遵循。

咱们可不能随便乱来,要保持这些依赖关系,才能让数据的完整性得到保障。

再回到关系模式无损的事情上。

无损分解就像咱们把冰箱里的食材分类,保证每种食材都能用得上。

比如,先把鱼和肉分开,再把鸡蛋和蔬菜放在一边,这样无论你想做什么,都能很方便地找到需要的食材。

如果分解得不好,可能一分开,整个菜都做不好了。

要是你把肉和蔬菜分开,但在某个地方漏掉了牛肉,那你就可能做不出你想要的红烧肉了。

无损性就像是保证了这个分解过程的有效性,确保你分开了,但是每样东西还在,没丢。

这里再给大家讲一个小故事。

前几天我去朋友家做客,看到他家冰箱简直乱得像个战场,啧啧,根本找不到东西。

后来他跟我说,最近工作太忙,没时间整理。

于是,我就给他提议,不如一起分类一下,把常用的东西放在最上面,少用的放在下面。

你猜怎么着?他真的开始整理了,整理完之后,连我都觉得轻松多了。

数据库往年试题1-3

数据库往年试题1-3

数据库往年试题一一、填空题(每小题2分,共10分)1.数据库管理系统(DBMS)通常提供________、数据操纵、数据控制和数据库维护等功能。

2.在字符串的匹配操作中,通配符________代表任意单个字符。

3.数据库体系结构中,________模式反映各个用户的数据视图。

4.实现数据库的系统故障恢复时,对尚未完成的事务执行________处理。

5.一个好的关系模式应当不会发生插入异常和________,并且冗余应尽可能的少。

二、解释概念(每小题3分,共15分)1.数据库:2.关系:3.函数依赖:4.游标:5.视图:三、选择填空(每小题2分,共20分)1.关系模型的关系运算分为()A.关系代数和集合运算B.关系代数和关系演算C.关系演算和谓词演算D.关系代数和谓词演算2.在数据库系统中,保证数据及语义正确和有效的功能是()A.并发控制B.存取控制C.安全控制D.完整性控制3.逻辑数据独立性是指修改()A.外模式保持模式不变B.内模式保持模式不变C. 模式保持外模式不变D.模式保持内模式不变4.概念设计的主要目标是生成数据库概念结构,该结构主要反映()A.DBA管理信息的需求B.数据库的维护需求C.应用程序开发的需求D.企业的信息需求5.数据库的并发操作可能带来的问题包括( )A.丢失修改B.数据独立性会提高C.非法用户的使用D.增加数据冗余度6.在基本SQL语句中,不可以实现( )A.定义视图B.定义基表C.查询视图和基表D.并发控制7.下述哪一项不属于数据库设计的内容()A.数据库管理系统B.数据库概念结构C.数据库逻辑结构D.数据库物理结构8.设关系R和S的属性个数分别为r和s,则(R×S)操作结果的属性个数为( )A.r+s B.r-s C.r×s D.max(r,s)9.将ER模型转换成关系模型的过程,属于数据库设计的( )阶段A.需求分析B.概念设计C.逻辑设计D.物理设计10.SQL中的视图提高了数据库系统的( )A.完整性B.并发控制C.隔离性D.安全性四、简答题(每小题6分,共30分)1.简述信息与数据的区别与联系。

无损连接和保持函数依赖的关系

无损连接和保持函数依赖的关系

无损连接和保持函数依赖的关系引言在数据库管理系统中,数据的一致性和完整性对于数据的正确性非常重要。

在设计和组织数据库时,无损连接和保持函数依赖是两个关键概念。

它们用于确保数据库中的数据能够正确地存储和检索。

在本文中,我们将深入探讨无损连接和保持函数依赖的关系,以及它们在数据库设计中的重要性。

无损连接什么是无损连接无损连接是指数据库中的数据能够在连接操作中保持完整性和一致性。

也就是说,当我们将数据拆分成多个表时,并通过连接操作将它们关联起来,数据之间的关系应该能够正确地重建。

无损连接确保了数据在表之间的关联上是完整的。

无损连接的实现方法无损连接的实现方法有两种:函数依赖和多值依赖。

函数依赖函数依赖是指一个数据集中的一组属性的取值能够决定另外一组属性的取值。

在数据库中,函数依赖用于建立关系数据库表之间的连接。

通过定义表之间的函数依赖关系,我们可以在数据插入、更新或删除时保持数据的一致性。

多值依赖多值依赖是指一个数据集中的一组属性的取值能够决定另外一组属性的取值,但不能由单个属性的取值决定。

与函数依赖不同,多值依赖处理的是属性之间的多对多关系。

保持函数依赖什么是保持函数依赖保持函数依赖是指在数据库设计中,通过分解关系数据库表来满足函数依赖的要求。

当一个关系数据库表中存在多个函数依赖时,我们可能需要对其进行拆分,以满足函数依赖的要求。

保持函数依赖的方法保持函数依赖的方法主要有:分解、合成和冗余消除。

分解分解是将一个关系数据库表拆分成两个或多个表的过程。

在分解时,我们需要确保新的表能够保持函数依赖关系。

通过分解,我们可以消除冗余和提高数据的一致性和完整性。

合成合成与分解相反,是将多个表合并成一个表的过程。

合成主要用于优化查询和降低数据访问的开销。

然而,在合成时,我们需要确保合并后的表能够保持函数依赖关系和数据的一致性。

冗余消除冗余消除是指通过合并表或优化表结构来消除冗余数据。

冗余数据可能会导致数据的不一致性和完整性问题。

数据库学习摘记——关系模式的函数依赖

数据库学习摘记——关系模式的函数依赖

数据库学习摘记——关系模式的函数依赖关系与关系模式的联系:关系模式是相对稳定的,静态的,是把所有元组删去后的⼀张空表格,是对元组数据组织⽅式的结构描述,⽽关系却是动态变化的,不稳定的,是将若⼲元组填⼊关系模式后得到的⼀个取值实例。

每⼀个关系对应⼀个关系模式,每⼀个关系模式可以定义多个关系。

关系模式R(U)对应的具体关系通常⽤⼩写字母r来表⽰。

函数依赖:设R(U)是属性集U={A1, A2, …, An}上的关系模式,X和Y是U的⼦集。

若对R(U)的任⼀具体关系r中的任意两个元组t1和t2,只要t1[X]=t2[X] 就有t1[Y]=t2[Y]。

则称"X函数确定Y" 或"Y函数依赖于X",记作X→Y,X为这个函数依赖的决定因素。

函数依赖要求R(U)的⼀切具体关系r都要满⾜的约束条件。

若X→Y且Y→X,则记作X⇿Y平凡函数依赖:X→Y,Y⊆X // 对于任⼀关系模式,平凡函数依赖必然是成⽴的⾮平凡函数依赖:X→Y,Y⊄X完全函数依赖:如果X→Y,且对于X的任何⼀个真⼦集X',都有X不函数确定Y ,则称Y对X完全函数依赖或者X完全决定Y,记作:部分函数依赖:如果X→Y,但Y不是完全函数依赖于X,则称Y 对X部分函数依赖,记作:传递函数依赖:如果X→Y,Y→Z,且 Y→X,Y⊄X,Z⊄Y,则称Z对X传递函数依赖,记作:候选键:对关系模式R(U),设K⊆U,且K完全函数确定U,则K为能够唯⼀确定关系中任何⼀个元组(实体)的最少属性集合,称K为R(U)的候选键或候选关键字。

【R(U,F),U={ A,B,C,D,E,G },F={AB→C,CD→E,E→A,A→G},求候选键】因G只在右边出现,所以G⼀定不属于候选码⽽B,D只在左边出现,所以B,D⼀定属于候选码BD的闭包还是BD,则对BD进⾏组合,除了G以外,BD可以跟A,C,E进⾏组合先看ABDABD本⾝⾃包ABD,⽽AB→C,CD→E,A→G,所以ABD的闭包为ABDCEG=U再看BDCCD→E,E→A,A→G,BDC本⾝⾃包,所以BDC的闭包为BDCEAG=U最后看BDEE→A,A→G,AB→C,BDE本⾝⾃包,所以BDE的闭包为BDEAGC=U因为(ABD)、(BCD)、(BDE)的闭包都是ABCDEG所以本问题的候选码有3个分别是ABC、BCD和BDE主键:通常在R(U)的多个候选键中任意选定⼀个候选键作为主键,也称为主码或主关键字。

无损分解与函数依赖的判断

无损分解与函数依赖的判断

一:大部分是对一个关系模式分解成两个模式的考察,分解为三个以上模式时无损分解和保持依赖的判断比较复杂,考的可能性不大,因此我们只对“一个关系模式分解成两个模式”这种类型的题的相关判断做一个总结。

以下的论述都基于这样一个前提:R是具有函数依赖集F的关系模式,(R1 ,R2)是R的一个分解。

首先我们给出一个看似无关却非常重要的概念:属性集的闭包。

令α为一属性集。

我们称在函数依赖集F下由α函数确定的所有属性的集合为F下α的闭包,记为α+ 。

下面给出一个计算α+的算法,该算法的输入是函数依赖集F和属性集α,输出存储在变量result中。

算法一:result:=α;while(result发生变化)dofor each 函数依赖β→γ in F dobeginif β∈result then result:=result∪γ;end属性集闭包的计算有以下两个常用用途:·判断α是否为超码,通过计算α+(α在F下的闭包),看α+ 是否包含了R中的所有属性。

若是,则α为R的超码。

·通过检验是否β∈α+,来验证函数依赖是否成立。

也就是说,用属性闭包计算α+,看它是否包含β。

(请原谅我用∈符号来表示两个集合之间的包含关系,那个表示包含的符号我找不到,大家知道是什么意思就行了。

)看一个例子吧,2005年11月系分上午37题:● 给定关系R(A1,A2,A3,A4)上的函数依赖集F={A1→A2,A3→A2,A2→A3,A2→A4},R的候选关键字为________。

(37)A. A1 B. A1A3 C. A1A3A4 D. A1A2A3首先我们按照上面的算法计算A1+ 。

result=A1,由于A1→A2,A1∈result,所以resul t=result∪A2=A1A2由于A2→A3,A2∈result,所以result=result∪A3=A1A2A3由于A2→A4,A2∈result,所以result=result∪A3=A1A2A3A4由于A3→A2,A3∈result,所以result=result∪A2=A1A2A3A4通过计算我们看到,A1+ =result={A1A2A3A4},所以A1是R的超码,理所当然是R的候选关键字。

保持函数依赖

保持函数依赖

保持函数依赖
在关系数据库设计中,函数依赖是指一个或一组属性的值唯一确定了另一个或一组属性的值。

保持函数依赖是数据库设计的一个重要原则,它可以保证数据的完整性和一致性,减少数据冗余,提高查询效率。

以下是如何保持函数依赖的几点建议:
1.不要过度规范化
规范化是一种数据库设计技术,其目的是尽可能地消除冗余数据。

但是,过度规范化会破坏函数依赖,导致查询效率降低。

因此,设计时应避免规范化过度。

2.了解实际业务需求
在设计数据库时,必须了解实际业务需求,以便确定所需的表和列。

只有明确了业务需求,才能保持函数依赖,确保查询的正确性和高效性。

3.使用主键和外键
主键和外键是用于保持函数依赖的重要工具。

主键可以唯一标识每一条记录,而外键用于建立表与表之间的关系。

正确使用主键和外键可以防止重复数据的出现,同时减少查询的步骤,提高查询效率。

4.避免冗余数据
冗余数据是指在一个数据表中,多个记录中有相同的数据,这会导致数据重复和不一致。

使用主键和外键可以避免冗余数据的出现,同时减少查询的时间。

5.合理使用索引
索引是优化查询效率的一种工具,可以加快查询速度。

然而,过多或错误的使用索引也会导致查询效率降低。

因此,在使用索引时,应该根据具体情况进行选择,避免过度使用或滥用。

总之,保持函数依赖是数据库设计的一个核心原则。

正确使用主键和外键、避免冗余数据、合理使用索引和了解实际业务需求等方法
都是保持函数依赖的重要工具。

在设计数据库时,应尽量遵循这些原则以保证查询效率和数据的完整性。

关系模式分解的无损连接和保持函数依赖

关系模式分解的无损连接和保持函数依赖

关系模式分解的无损连接和保持函数依赖一、关系模式分解的概念关系模式分解是指将一个复杂的关系模式分解为若干个简单的关系模式的过程。

在实际应用中,由于某些原因(如性能、数据冗余等),需要将一个大型的关系模式分解成多个小型的关系模式,从而提高数据库系统的效率和可维护性。

二、无损连接和保持函数依赖在进行关系模式分解时,有两种重要的约束条件:无损连接和保持函数依赖。

无损连接是指在进行关系模式分解后,仍然能够通过连接操作得到原始数据集合。

保持函数依赖是指在进行关系模式分解后,仍然能够维护原始数据集合中所有函数依赖。

三、无损连接和保持函数依赖的定义1. 无损连接假设R是一个关系模式,R1和R2是R的两个投影。

如果存在一个连接操作J(R1,R2),使得J(R1,R2)中包含了所有R中元组,则称R1和R2对于R具有无损连接。

2. 保持函数依赖假设R是一个关系模式,F是R上的一组函数依赖集合。

如果对于F中任何一个函数依赖X→Y,都存在一个关系模式R1和R2,使得R=R1⋈R2,且X和Y分别属于R1和R2的属性集合,则称关系模式分解后,仍然能够维护原始数据集合中所有函数依赖。

四、无损连接和保持函数依赖的算法在进行关系模式分解时,需要考虑如何保证无损连接和保持函数依赖。

以下是两种常用的算法。

1. 剖析算法剖析算法是一种自顶向下的分解方法。

该方法首先将原始关系模式拆分成两个投影,并检查它们是否具有无损连接。

如果没有,则再次拆分,并重复该过程直到满足无损连接为止。

剖析算法的优点是简单易懂,容易实现。

但是缺点也很明显,即可能会产生大量冗余数据。

2. 合成算法合成算法是一种自底向上的分解方法。

该方法首先将原始关系模式拆分为多个小型关系模式,并检查它们是否能够维护原始数据集合中所有函数依赖。

如果不能,则将两个小型关系模式合并,并重复该过程直到满足保持函数依赖为止。

合成算法的优点是能够保证数据的最小化,减少数据冗余。

但是缺点也很明显,即实现难度较大。

数据库保持函数依赖的分解

数据库保持函数依赖的分解
将R分解为:ρ ={ AB, AC }, ρ保持依赖?无损分解?
解:PAB(F)={A→B}, PAC(F)={ }。 ρ保持依赖; 也是无损分解:
1A 2B 3C 1AB a1 a2 b13 2AC a1 b22 a3
1A 2B 3C 1AB a1 a2 b13 2AC a1 a2 a3
例: 分解是否保持FD集,是否无损分解
设有关系模式:R(ABC), R上的FD集为: F= { A→B, B→C }
将R分解为:ρ ={ AB, AC }, ρ保持依赖?无损分解?
解:PAB(F)={A→B}, PAC(F)={A→C}。 ρ不保持依赖(丢失B→C); 但是是无损分解:
1A 2B 3C 1AB a1 a2 b13 2AC a1 b22 a3
1A 2B 3C 1AB a1 a2 b13 2AC a1 b22 a3
总结
根据是否保持依赖、是否无损分解将分解分成四类:
无损分解 保持依赖
说明
YES
YES
最好 (不丢失数据和依赖)
YES
NO 可接受 (丢失依赖, 会导致异常)
NO
YES
不能接受(丢失数据)
NO
NO
不能接受(丢失数据)
问题:如何在保证无损和保持依赖的前提下,使分解所 得的关系模式集符合尽可能高的范式?
例: 分解是否保持FD集,是否无损分解
设有关系模式:R( N,
S,
G)
职工工号 工资级别 工资数目
R上的FD集为:
F= {
N→S, /* 每个职工只有一个工资级别 */
S →G /* 一个工资级别只有一个工资数目*/
}
将R分解为:ρ ={ NS, NG }, ρ保持依赖?无损分解?

数据库模式的分解无损连接性教案

数据库模式的分解无损连接性教案
• 算法1 判别一个二元分解的无损连接性。 若F+中至少存在如下函数依赖中的一个: (1)(U1∩U2)→U1-U2 (2)(U1∩U2)→U2-U1
则ρ={ R1<U1>,R2<U2>}是R的无损分解。反之也
成立。 如:模式S-L(Sno, Sdept, Sloc) 分解为2个模式:
ND(Sno, Sdept) ,NL(Sno, Sloc) 则是无损分解。
解:HJ是L类属性,所以候选键至少包含HJ,另 外,(HJ)+ ={FGHIJ},所以HJ是唯一的候选键。 (1)求出最小依赖集
Fmin=F={F→I,J→I,I→G,GH→I,IH→F}
3.9.4 模式分解算法
(2) 将关系分解为: ρ={ R1(FI),R2(JI),R3(IG),R4(GHI),R5(IHF)} (3) ρ并上候选键: ρ={R1(FI),R2(JI),R3(IG),R4(GHI),R5(IHF),
R6(HJ)}
3.9.4 模式分解算法
课后习题: 已知,关系模式R(A,B,C,D,E),R的最小依 赖集Fmin={A→B,C→D}。 试将R分解为3NF,并具有无损连接性和保持 函数依赖性。
3.9.4 模式分解算法
算法5 转换为BCNF的无损连接分解。 (1)关系模式R的分解ρ,初始时ρ={R<U,F>}。 (2)检查ρ中各关系模式是否均属于BCNF。若是,则
算法2 判别一个分解的无损连接性
②逐一检查F中的每个函数依赖,并修改元素,方法 是:取F中一函数依赖X→Y,找出X所对应的列中具 有相同符号的行,考察这些行中Y列的元素,若其 中有aj,则全部改为aj,否则全部改bmj,其中m是 这些行的行号最小值。
若在某次更改后,有一行是a1a2…an,那么ρ相对 于F是无损分解,算法结束。

保持函数依赖的分解

保持函数依赖的分解

保持函数依赖的分解
保持函数依赖的分解是指在关系型数据库的规范化过程中,将一个关系(或表)分解为多个较小的关系,同时保持这些关系满足函数依赖。

这样做可以消除数据冗余,减少数据插入、更新和删除操作时的异常问题,提高数据的一致性和完整性。

保持函数依赖的分解通常遵循以下几个步骤:
1. 识别函数依赖:首先需要确定关系中的所有函数依赖。

函数依赖是指一个或多个属性的值可以决定另一个属性的值。

例如,在“学生”表中,如果“学号”和“课程号”可以决定“成绩”,那么“学号”和“课程号”就决定了“成绩”。

2. 确定范式:在确定了所有的函数依赖后,需要确定当前的范式级别。

范式是数据库设计的规范,用于消除数据冗余和提高数据一致性。

常见的范式有第一范式(1NF)、第二范式(2NF)、第三范式(3NF)等。

3. 规范化:如果当前关系不满足某个范式的要求,就需要将其分解为多个较小的关系,直到满足该范式的要求。

这个过程就是规范化。

例如,如果一个关系不满足第二范式的要求,就需要将其分解为两个关系,其中一个关系满足第二范式的要求,另一个关系满足第一范式的要求。

4. 检查函数依赖:在分解后,需要检查新的关系是否仍然满足所有
的函数依赖。

如果某个函数依赖在新的关系中不再成立,就需要重新设计该关系。

5. 实施分解:如果所有的函数依赖都得到满足,就可以将原来的关系替换为新的关系。

通过以上步骤,可以保持函数依赖的分解,并实现数据库的规范化设计。

这种设计有助于提高数据的一致性和完整性,减少数据冗余和异常问题。

数据库系统原理课后答案 第三章

数据库系统原理课后答案 第三章

3.1 名词解释(1) 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。

(2) 平凡的函数依赖:对于FD X→Y,如果Y∈X 那么称X→Y 是一个“平凡的函数依赖”,否则称为“非平凡的FD”。

(3) 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(closure),记为F+。

(5) 函数依赖的逻辑蕴涵: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,记为F|=X→Y。

(6)依赖集的覆盖和等价:关系模式R(U)上的两个函数依赖集F和G,如果满足F+=G+,则称F和G是等价的。

如果F和G等价,则可称F覆盖G或G 覆盖F。

(7)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。

(8)无损联接:设R是一关系模式,分解成关系模式ρ={R1,R2...,Rk},F是R上的一个函数依赖集。

如果对R中满足F的每一个关系r都有r=πR1(r)πR2(r)...πRk(r)则称这个分解相对于F是"无损联接分解"。

(10)保持依赖集:所谓保持依赖就是指关系模式的函数依赖集在分解后仍在数据库中保持不变, 即关系模式R到ρ={R1,R2,...,R k}的分解,使函数依赖集F被F这些R i上的投影蕴涵。

(11) 1NF:第一范式。

如果关系模式R的所有属性的值域中每一个值都是不可再分解的值, 则称R是属于第一范式模式。

数据库系统概论_河南理工大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年

数据库系统概论_河南理工大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年

数据库系统概论_河南理工大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年1.当对关系R和S使用自然连接时,要求R和S含有一个或多个共有的。

参考答案:属性2.描述事物的符号记录称为。

参考答案:数据3.数据独立性是由数据库管理系统提供的功能来保证的。

参考答案:二级映像4.DBMS提供了定义完整性约束条件的机制,但是不能够进行违约处理。

参考答案:错误5.如果事务T对数据项B已加了S锁,则其他事务对数据项B()。

参考答案:可以加S锁,但不能加X锁6.选择表中满足指定条件的元组需要使用()。

参考答案:WHERE语句7.在SQL语言中子查询是()。

参考答案:嵌入到其它查询中的查询语句8.Revoke语句可以实现()。

参考答案:权限收回9.()是数据库的主要特征之一,也是数据库系统与文件系统的本质区别。

参考答案:数据结构化10.参照完整性在Create Table中用()短语定义哪些列为外码。

参考答案:Foreign Key11.关系模型中,表示实体间m:n联系是通过增加一个()实现的。

参考答案:关系12.设关系模式R(ABC),F是R上成立的FD集,F={C【图片】B,B【图片】A}。

下列()是将R是分解为3NF的模式集。

参考答案:={AB,BC}13.设关系模式R(ABC),F={C【图片】B,B【图片】A},R为最高符合()的关系模式。

参考答案:2NF14.在数据库技术中,“脏数据”是指()。

参考答案:未提交随后又被撤销的数据15.某汽车运输公司数据库中有一个记录司机运输里程的关系模式:R(司机编号,汽车牌照,行驶路程,车队编号,车队主管)每个汽车牌照对应一辆汽车,行驶路程为某司机驾驶某辆汽车行驶的总路程。

如果规定,每位司机属于一个车队,每个车队只有一个主管,则关系R的主码为()。

参考答案:(司机编号,汽车牌照)16.关于三级封锁协议下列说法中正确的是()。

参考答案:三级封锁协议规定事务T在事务结束之后才可以释放之前加在其上的X锁_三级封锁协议规定事务T在事务结束之后才可以释放之前加在其上的S锁_三级封锁协议规定事务T在对数据进行修改之前必须对其加上X锁_三级封锁协议规定事务T在对数据进行读取之前必须先对其加S锁17.当DBMS检测到某种操作违反了参照完整性约束时,可能采取的策略有()。

第06章 关系数据理论(习题课)

第06章 关系数据理论(习题课)
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基本概念
完全函数依赖和部分函数依赖: 完全函数依赖和部分函数依赖: 在关系模式R(U)中: 中 在关系模式 X→Y,且对于X的任何一个真子集X ,都有X 若X→Y,且对于X的任何一个真子集X',都有X' Y, f 则称Y完全函数依赖于X 记作X 则称Y完全函数依赖于X,记作X Y. 若X→Y,但Y不完全函数依赖于X,则称Y部分函数依 X→Y, 不完全函数依赖于X 则称Y P 赖于X 记作X 赖于X,记作X Y. 传递函数依赖: 传递函数依赖: 在关系模式R(U)中 在关系模式R(U)中,若X→Y,Y→Z,且Y X,Y X R(U) X→Y,Y→Z, 则称Z传递函数依赖于X 记作X ,则称Z传递函数依赖于X ,记作X t Z .
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基本概念
解析: 解析: 函数依赖是最基本的,也是最重要的一种数据依赖. ⑴函数依赖是最基本的,也是最重要的一种数据依赖. 函数依赖是属性之间的一种联系, ⑵函数依赖是属性之间的一种联系,体现在属性值是否相 由定义可知, X→Y, 中任意两个元组, 等.由定义可知,若X→Y,则 r中任意两个元组,如果它 们在X上的属性值相等, 那么在Y上的属性值也一定相等. 们在X上的属性值相等, 那么在Y上的属性值也一定相等. 实际存在的语义来确定属性间的函数依赖 要从属性间实际存在的语义来确定属性间的函数依赖. ⑶要从属性间实际存在的语义来确定属性间的函数依赖. ⑷函数依赖不是指关系模式R在某个时刻的关系(值)满足的 函数依赖不是指关系模式R在某个时刻的关系( 约束条件,而是指R 约束条件,而是指R在任何时刻的一切关系均要满足的约束 条件. 条件.
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基本知识点
需要举一反三的: 需要举一反三的: 1.四个范式的理解与应用 1.四个范式的理解与应用 2.能根据数据依赖分析某一个关系模式属于第几范式; 2.能根据数据依赖分析某一个关系模式属于第几范式; 能根据数据依赖分析某一个关系模式属于第几范式 3.能够根据应用语义,完整地写出关系模式的函数依赖 3.能够根据应用语义, 能够根据应用语义 集合,并求出最小依赖集; 集合,并求出最小依赖集; 4.能确定关系模式R的候选码; 4.能确定关系模式R的候选码; 能确定关系模式 5.能判断模式分解是否具有无损连接性和保持函数依赖 5.能判断模式分解是否具有无损连接性和保持函数依赖 6.掌握模式分解的方法 6.掌握模式分解的方法

数据库保持依赖且无损地分解成3NF算法

数据库保持依赖且无损地分解成3NF算法

数据库保持依赖且无损地分解成3NF算法数据库的设计是数据管理的重要步骤,一个良好设计的数据库可以提高数据的存储和检索的效率。

在数据库设计中,一个常见的目标是将关系数据库保持依赖且无损地分解至第三范式(Third Normal Form, 3NF),本文将介绍一种用于实现这一目标的算法。

在介绍算法之前,我们先了解一下数据库范式的概念。

关系数据库的范式是一套用于规范化数据库设计的规则。

3NF是最常用的范式之一,它要求一个关系模式中的所有非主属性都只能依赖于候选键,而不能依赖于其他非主属性。

现在,我们来介绍一种算法实现将数据库分解至3NF。

以下是算法的步骤:步骤一:识别候选键首先,我们需要识别出关系模式的候选键(Candidate Key)。

候选键是可以唯一标识关系模式中的每个元组的属性或属性集合。

在关系模式中,可能会存在多个候选键。

步骤二:识别函数依赖接下来,我们需要分析关系模式中的属性之间的函数依赖关系。

函数依赖是指一个或多个属性的值(非主属性)决定其他属性的值(主属性)。

通过识别函数依赖,我们可以确定模式中的非主属性和主属性。

步骤三:分解关系模式在识别出候选键和函数依赖之后,我们可以开始将关系模式分解成多个子模式。

分解的目的是消除冗余和数据重复,并满足3NF的要求。

首先,我们将函数依赖中的非主属性提取出来,作为子模式的主属性。

例如,如果一个函数依赖是A->B,其中A和B都是关系模式的属性,那么我们可以将B作为一个新的子模式的主属性。

其次,我们需要考虑不同子模式之间的关系。

如果多个子模式有相同的候选键,那么它们之间应该通过外键来建立关联。

外键将一个子模式的候选键作为另一个子模式的主属性,建立起它们之间的关系。

最后,我们需要检查子模式是否满足3NF的要求。

如果出现了非平凡的传递依赖(Transitive Dependency),则需要继续分解子模式,直到达到3NF。

步骤四:验证并进行优化在算法执行结束后,我们需要验证所得到的子模式是否满足3NF要求。

关系模式的分解-无损连接与保持函数依赖

关系模式的分解-无损连接与保持函数依赖
让我们再考察第二种分解方案,将关系模式S分解为:
S21(SNO,CLASSNO),
S22(SNO,DEPTNO)
由于U1∩U2=SNO,U1-U2=CLASSNO,显然U1 U2→U1-U2,所以分解2具有无损连接性。然而分解2也不是一个很好的分解方案,将前面例子的关系r投影到S21,S22的属性上,得到关系r21如表5-18和r22如表5-19:
在将一个关系模式分解为三个或者更多个关系模式的情况下,要判别分解是否具有无损连接性需要比较复杂的算法。然而若将一个关系模式分解为两个关系模式,则很容易判别分解是否具有无损连接性。
关系模式R(U,F)分解为关系模式R1(U1,F1),R2(U2,F2)是具有无损连接性的分解的充分必要条件是(U1∩U2→U1-U2)∈F+,或者(U2∩U1→U2-U1)∈F+。
事实上,将关系r投影为r1,r2,…,rn时并不会丢失信息,关键是对r1,r2,…,rn作自然连接可能会产生一些原来r中没有的元组,从而无法区别那些元组是r中原来有的,即数据库中应该存在的数据,在这个意义上丢失了信息。
例如:设关系模式S(SNO,CLASSNO,DEPTNO)在某一时刻的关系r如下表5-14
表5-14
SNO
CLASSNO
DEPTNO
S1
C1
D1
S2
C2
D2
S3
C2
D2
S4
C3
D1
若按分解方案一将关系模式S分解为:
S11(SNO,DEPTNO)和
S12(CLASSNO,DEPTNO),
则将r投影到S11和S12的属性上,得到关系r11如表5-15,r12如表5-16。
表5-15
SNO

数据库模式的分解

数据库模式的分解
22
泛关系假设下的投影联接变换示意图
关系模式R R的一个实例r
模式分解
π Ri(r)
ρ ={R1,R2,..Rk} r1,r2,..rk
S=mρ (r)
π Ri(s)
23
2引理6.4
设 ρ={R1<U1,F1>, R2<U2,F2>,...Rk<Uk,Fk>} 为关系模
式R的一个分解,r为R的任一个关系,ri=π Ri(r), 则
①r mρ (r)(即r的投影连接包含r) ② 如果s=mρ (r) ,则π Ri(S)=ri ③ mρ (mΡ (r))=mρ (r)
24
①r mρ (r)
r的投影连接包含r,分解后再连接起来的r肯定不
会比原来的r小;
② 如果s=mρ (r) ,则π Ri(S)=ri, 投影连接后再投影到子关系模式 = 直接投影到该 子关系模式。即π Ri(r)= π Ri(mρ (r) ), ③ mρ (mΡ (r))=mρ (r) 多次投影连接的结果等于一次投影连接后的结果 25 .
A a1 a2 B b1 b1
r2=πR2(r)
B b1 b1 C c1 c2
A a1 mρ (r) a1 a2 a2
B b1 b1 b1 b1
C c1 c2 c1 c2
r2=πR2(mρ (r)) A a1 a2 B b1 b1 B b1 b1 C c1 c2
27
r1=πR1(mρ (r))

结论:分解后的关系做自然联接必包含 分解前的关系,即分解不会丢失信息, 但可能增加信息,只有r=mρ (r)时,分解 才具有无损联接性
把低一级的关系模式分解为若干个高一级的关系模式的方法并不是唯一的只有能够保证分解后的关系模式与原关系模式等价分解方法才有意义关系模式分解的标准三种模式分解的等价定义分解具有无损连接性分解要保持函数依赖分解既要保持函数依赖又要具有无损连接性无损连接性是指分解后所得到的各个关系可以通过自然连接来实现还原
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2NG
a1
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a3
思考:不保持函数依赖的 分解会导致什么问题?
例: 分, G ) 职工工号 工资级别 工资数目 R上的FD集为: F= { N→S, /* 每个职工只有一个工资级别 */ S →G /* 一个工资级别只有一个工资数目*/ } 将R分解为:ρ ={ NS, SG }, ρ保持依赖?无损分解? 解:PNS(F)={N→S}, PSG(F)={S→G}。 因为PNS(F)∪PSG(F)= F, 所以ρ保持函数依赖; 也是无损分解:
1A 1AB 2AC a1 a1 2B a2 b22 3C b13 a3
例: 分解是否保持FD集,是否无损分解
设有关系模式:R(ABC), R上的FD集为: F= { C→B, B→A } 将R分解为:ρ ={ AB, AC }, ρ保持依赖?无损分解? 解:PAB(F)={B→A}, PAC(F)={C→A}。 ρ不保持依赖(丢失C→B) ; 也是损失分解:
问题:如何在保证无损和保持依赖的前提下,使分解所 得的关系模式集符合尽可能高的范式? 目前有三个算法: 1. 保持依赖且无损地分解成3NF关系模式集 2. 无损地分解成BCNF关系模式集 3. 无损地分解成4NF关系模式集(超出课程范围, 不讲)
则称分解ρ保持函数依赖集F。
两个函数依赖集F和G是等价的,当且仅当:
1) 凡是能够由F推出的FD都能够由G推出; 2) 凡是不能由F推出的FD也不能由G推出。
例: 分解是否保持FD集,是否无损分解
设有关系模式:R( N, S, G ) 职工工号 工资级别 工资数目 R上的FD集为: F= { N→S, /* 每个职工只有一个工资级别 */ S →G /* 一个工资级别只有一个工资数目*/ } 将R分解为:ρ ={ NS, NG }, ρ保持依赖?无损分解? 解:PNS(F)={N→S}, PNG(F)={N→G}。 因为根据N→S和N→G推不出S →G, 所以ρ不保持 函数依赖; 但是是无损分解:
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例: 分解是否保持FD集,是否无损分解
设有关系模式:R( N, S, G ) 职工工号 工资级别 工资数目 R上的FD集为: F= { N→S, /* 每个职工只有一个工资级别 */ S →G /* 一个工资级别只有一个工资数目*/ } 将R分解为:ρ ={ NS, NG }, ρ保持依赖?无损分解? 解:PNS(F)={N→S}, PNG(F)={N→G}。 因为根据N→S和N→G推不出S →G, 所以ρ不保持 函数依赖; 但是是无损分解:
1A 1AB 2AC a1 a1 2B a2 b22 3C b13 a3
总结
根据是否保持依赖、是否无损分解将分解分成四类: 无损分解 保持依赖 YES YES NO NO YES NO YES NO 说明 最好 (不丢失数据和依赖) 可接受 (丢失依赖, 会导致异常) 不能接受(丢失数据) 不能接受(丢失数据)
保持函数依赖的分解
定义(FD集的投影):设F是属性集U上的FD集, F在Z上的投影PZ(F)定义为: Z是U的子集, PZ(F) ={X→Y | X→Y可由F推出, 且X, Y Z }
F={… } U R … X, Y Z … 如果X→Y可由F推出
投影
PZ(F)={ X→Y , …
}
例: FD集的投影
1A 1AB 2AC a1 a1 2B a2 b22 3C b13 a3
1A 1AB 2AC a1 a1
2B a2 a2
3C b13 a3
例: 分解是否保持FD集,是否无损分解
设有关系模式:R(ABC), R上的FD集为: F= { B→A } 将R分解为:ρ ={ AB, AC }, ρ保持依赖?无损分解? 解:PAB(F)={B→A}, PAC(F)={ }。 ρ保持依赖; 但是是损失分解:
设有关系模式R(ABCD), R上的FD集为: F = { A→B, B→C , D→B } 求PACD(F) 和PBD(F)
PACD(F)={ A→C , D→C }
PBD(F)={ D→B }
定义(保持函数依赖的分解): 设ρ={R1,…,Rk}是关 系模式R的一个分解,F是R上的FD集,如果: PR1(F)∪…∪ PRk(F)与F等价,
1N 1NS a1 2S a2 3G b13
2SG
b21
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例: 分解是否保持FD集,是否无损分解
设有关系模式:R( N, S, G ) 职工工号 工资级别 工资数目 R上的FD集为: F= { N→S, /* 每个职工只有一个工资级别 */ S →G /* 一个工资级别只有一个工资数目*/ } 将R分解为:ρ ={ NS, SG }, ρ保持依赖?无损分解? 解:PNS(F)={N→S}, PSG(F)={S→G}。 因为PNS(F)∪PSG(F)= F, 所以ρ保持函数依赖; 也是无损分解:
1N 1NS a1 2S a2 3G a3
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例: 分解是否保持FD集,是否无损分解
设有关系模式:R(ABC), R上的FD集为: F= { A→B } 将R分解为:ρ ={ AB, AC }, ρ保持依赖?无损分解? 解:PAB(F)={A→B}, PAC(F)={ }。 ρ保持依赖; 也是无损分解:
1A 1AB 2AC a1 a1 2B a2 b22 3C b13 a3
1A 1AB 2AC a1 a1
2B a2 a2
3C b13 a3
例: 分解是否保持FD集,是否无损分解
设有关系模式:R(ABC), R上的FD集为: F= { A→B, B→C } 将R分解为:ρ ={ AB, AC }, ρ保持依赖?无损分解? 解:PAB(F)={A→B}, PAC(F)={A→C}。 ρ不保持依赖(丢失B→C);但是是无损分解:
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