数据库系统第五章
数据库5章数据库设计
E-R图向关系模型的转换：
码原则：
一个实体型转换为一个关系模式：实体的属性就是关系的 属 性，实体的码就是关系的码。
一个联系转换为一个关系模式：与该联系相连的各实体的码以 及联系的属性转换为该关系的属性。该关系的码有五种情况：
若联系是1:1：则每个实体的码均是该关系的候选码。 若联系是1:n：则关系的码是n端实体的码。 若联系是m:n：则关系的码是参加联系的诸实体的码的集合。 若联系是三个或三个以上的实体的一个多元联系可以转换为一个关系模
① 确定局部E-R图实体之间的函数依赖。 ② 求F的最小依赖集Fm，求其差集，即
D=F-Fm ③ 逐一考察D中每一函数依赖，确定是否为冗余，若是，就把 它去掉。
5.4 逻辑结构设计
任务：将基本E-R模型转换为DBMS所支持的数据模型。 关系型逻辑结构设计的步骤：
1) 将概念结构转换为关系模型 2) 优化模型 3) 设计适合DBMS的子模式
第五章 数据库设计
5.1 数据库设计概述 5.2 需求分析 5.3 概念结构设计 5.4 逻辑结构设计 5.5 数据库物理设计
数据库技术的研究领域
数据库管理系统软件的研制（×）
DBMS的研制包括DBMS本身以及以DBMS为核心的饿一组相互联系的软 件系统。目标是扩大功能、提高性能和用户的生产率。
5.2 需求分析
5.数据库应用系统的数据字典 包括：
数据项 数据结构 数据流 数据存储 处理过程
5.2 需求分析
例：下图给出了某机器制造厂的零配 件采购子系统的数据流图。该子系统 要处理的工作是生产部门提出的生产 计划根据零配件当前价格计算成本送 主管部门审批，对已批准生产计划制 定采购计划，准备好订货单给供应商。
数据库系统概论第五章完整性
一、选择题1．实体完整性要求主属性不能取空值，这一点可通过（ ）来保证。
A ．定义外部键B ．定义主键C ．用户定义的完整性D ．由关系系统自动答案：B2. （ ）定义了对参照关系的外部属性值域的约束。
A ．实体完整性规则B ．用户定义的完整性规则C ．参照完整性规则D ．以上均不是答案：C3.在如下2个数据库的表中，若雇员信息表EMP 的主键是雇员号，部门信息表DEPT 的主键是部门号。
若执行所列出的操作，哪个操作不能执行（ ）EMP DEPTA ．从雇员信息表EMP 中删除行（’010’,’’王利,’01’,’1200’）B ．在雇员信息表EMP 中插入行（’102’,’赵丽’,’01’,’1500’）C ．将雇员信息表EMP 中雇员号=’010’的工资改为1600元D ．将雇员信息表EMP 中雇员号=’101’的部门号改为’05’答案：D4.关系数据库中，实现主码标识元组的作用是通过（ ）A ．实体完整性规则B ．参照完整性规则C ．用户自定义的完整性D ．属性的值域答案：A5.在关系数据库中，实现“表中任意两行不能相同”的约束是靠（ ）A ．外码B ．主码C ．属性D ．列答案：B6.关系数据库中，实现表与表之间的联系是通过（ ）A ．实体完整性规则B ．参照完整性规则C ．用户自定义的完整性D ．值域答案：B雇员号 雇员名 部门号 工资001 张红 02 2000 010 王利 01 1200056 马明 02 1000101 赵丽 04 1500 部门号 部门名 主任 01 业务部 李林02 销售部 江平 03 服务部 周明 04 财务部 陈胜7.根据关系模式的完整性规则，一个关系中的“主键”（）A．不能有两个B．不能成为另一个关系的外部键C．不允许为空D．可以取空值答案：C8.在关系模型中，实现“关系中不允许发现相同的元组”的约束是通过（）A．候选键B．主键C．外键D．一般键答案：B二、填空题1.为了维护数据库中数据的完整性，在对关系数据库执行插入时首先应检查__________规则。
数据库第五章作业
第五、六章练习题一、选择题1、在关系数据库设计中，子模式设计是在__________阶段进行。
[ B]A．物理设计B．逻辑设计C．概念设计D．程序设计2、设有关系R（A，B，C）的值如下：A B C2 2 32 3 43 3 5下列叙述正确的是（B）A．函数依赖A→B在上述关系中成立B．函数依赖BC→A在上述关系中成立C．函数依赖B→A在上述关系中成立D．函数依赖A→BC在上述关系中成立3、数据库设计阶段分为（D ）A. 物理设计阶段、逻辑设计阶段、编程和调试阶段B. 模型设计阶段、程序设计阶段和运行阶段C. 方案设计阶段、总体设计阶段、个别设计和编程阶段D. 概念设计阶段、逻辑设计阶段、物理设计阶段、实施和调试阶段4、下列说法中不正确的是（C）。
A. 任何一个包含两个属性的关系模式一定满足3NFB. 任何一个包含两个属性的关系模式一定满足BCNFC. 任何一个包含三个属性的关系模式一定满足3NFD. 任何一个关系模式都一定有码5、设有关系模式R(A，B，C，D)，F是R上成立的函数依赖集，F={B→C,C→D},则属性C的闭包C+为( C )A.BCDB.BDC.CDD.BC6、在数据库设计中，将ER图转换成关系数据模型的过程属于（ B ）A.需求分析阶段B.逻辑设计阶段C.概念设计阶段D.物理设计阶段7、下述哪一条不是由于关系模式设计不当而引起的？（B）A) 数据冗余B) 丢失修改C) 插入异常D) 更新异常8、下面关于函数依赖的叙述中，不正确的是（B）A) 若X→Y,X→Z,则X→YZB) 若XY→Z,则X→Z,Y→ZC) 若X→Y,Y→Z,则X→ZD) 若X→Y,Y′ Y,则X→Y′9、设U是所有属性的集合，X、Y、Z都是U的子集，且Z=U-X-Y。
下面关于多值依赖的叙述中，不正确的是（C）A) 若X→→Y，则X→→ZB) 若X→Y，则X→→YC) 若X→→Y，且Y′⊂Y，则X→→Y′D) 若Z=Φ，则X→→Y第（10）至（12）题基于以下的叙述：有关系模式A（C，T，H，R，S），基中各属性的含义是：C：课程T：教员H：上课时间R：教室S：学生根据语义有如下函数依赖集：F={C→T，（H，R）→C，（H，T）→R，（H，S）→R}10、关系模式A的码是（D）A) C B) （H，R）C)（H，T）D)（H，S）11、关系模式A的规范化程度最高达到（B）A) 1NF B) 2NF C) 3NF D) BCNF12、现将关系模式A分解为两个关系模式A1（C，T），A2（H，R，S），则其中A1的规范化程度达到（D）A) 1NF B) 2NF C) 3NF D) BCNF13、下述哪一条不属于概念模型应具备的性质？（D）A) 有丰富的语义表达能力B) 易于交流和理解C) 易于变动D) 在计算机中实现的效率高14、在下面列出的条目中，哪个（些）是当前应用开发工具的发展趋势？（D）Ⅰ.采用三层或多层Client/Server结构Ⅱ.支持Web应用Ⅲ.支持开放的、构件式的分布式计算环境A) Ⅰ和ⅡB) 只有ⅡC) 只有ⅢD) 都是15、下面所列的工具中，不能用于数据库应用系统界面开发的工具是（C）A) Visual Basic B) DelphiC) PowerDesigner D) PowerBuilder16、设关系模式R{A,B,C,D,E}，其上函数依赖集F＝{AB→C，DC→E，D→B}，则可导出的函数依赖是(A)。
数据库系统概论（第五版）王珊第五章课后习题答案
数据库系统概论（第五版）王珊第五章课后习题答案1什么是数据库的完整性？答:数据库的完整性是指数据的正确性和相容性。
2 ．数据库的完整性概念与数据库的安全性概念有什么区别和联系？答:数据的完整性和安全性是两个不同的概念，但是有⼀定的联系。
前者是为了防⽌数据库中存在不符合语义的数据，防⽌错误信息的输⼊和输出，即所谓垃圾进垃圾出（ Garba : e In Garba : e out ）所造成的⽆效操作和错误结果。
后者是保护数据库防⽌恶意的破坏和⾮法的存取。
也就是说，安全性措施的防范对象是⾮法⽤户和⾮法操作，完整性措施的防范对象是不合语义的数据。
3 ．什么是数据库的完整性约束条件？可分为哪⼏类？答完整性约束条件是指数据库中的数据应该满⾜的语义约束条件。
⼀般可以分为六类：静态列级约束、静态元组约束、静态关系约束、动态列级约束、动态元组约束、动态关系约束。
静态列级约束是对⼀个列的取值域的说明，包括以下⼏个⽅⾯： ( l ）对数据类型的约束，包括数据的类型、长度、单位、精度等； ( 2 ）对数据格式的约束； ( 3 ）对取值范围或取值集合的约束； ( 4 ）对空值的约束； ( 5 ）其他约束。
静态元组约束就是规定组成⼀个元组的各个列之间的约束关系，静态元组约束只局限在单个元组上。
静态关系约束是在⼀个关系的各个元组之间或者若⼲关系之间常常存在各种联系或约束。
常见的静态关系约束有： ( l ）实体完整性约束； ( 2 ）参照完整性约束； ( 3 ）函数依赖约束。
动态列级约束是修改列定义或列值时应满⾜的约束条件，包括下⾯两⽅⾯： ( l ）修改列定义时的约束； ( 2 ）修改列值时的约束。
动态元组约束是指修改某个元组的值时需要参照其旧值，并且新旧值之间需要满⾜某种约束条件。
动态关系约束是加在关系变化前后状态上的限制条件，例如事务⼀致性、原⼦性等约束条件。
4 . DBMS 的完整性控制机制应具有哪些功能？答:DBMS 的完整性控制机制应具有三个⽅⾯的功能： ( l ）定义功能，即提供定义完整性约束条件的机制； ( 2 ）检查功能，即检查⽤户发出的操作请求是否违背了完整性约束条件；( 3 ）违约反应：如果发现⽤户的操作请求使数据违背了完整性约束条件，则采取⼀定的动作来保证数据的完整性。
数据库系统基础教程课后答案第五章
Exercise 5.1.1 As a set:Average = 2.37 As a bag:Average = 2.48 Exercise 5.1.2 As a set:Average = 218 As a bag:Average = 215 Exercise 5.1.3a As a set:As a bag:Exercise 5.1.3bπbore(Ships Classes)Exercise 5.1.4aFor bags:On the left-hand side:Given bags R and S where a tuple t appears n and m times respectively, the union of bags R and S will have tuple t appear n + m times. The further union of bag T with the tuple t appearing o times will have tuple t appear n + m + o times in the final result.On the right-hand side:Given bags S and T where a tuple t appears m and o times respectively, the union of bags R and S will have tuple t appear m + o times. The further union of bag R with the tuple t appearing n times will have tuple t appear m + o + n times in the final result.For sets:This is a similar case when dealing with bags except the tuple t can only appear at most once in each set. The tuple t only appears in the result if all the sets have the tuple t. Otherwise, the tuple t will not appear in the result. Since we cannot have duplicates, the result only has at most one copy of the tuple t.Exercise 5.1.4bFor bags:On the left-hand side:Given bags R and S where a tuple t appears n and m times respectively, the intersectionof bags R and S will have tuple t appear min( n, m ) times. The further intersection of bag T with the tuple t appearing o times will produce tuple t min( o, min( n, m ) ) times in the final result.On the right-hand side:Given bags S and T where a tuple t appears m and o times respectively, the intersection of bags R and S will have tuple t appear min( m, o ) times. The further intersection of bag R with the tuple t appearing n times will produce tuple t min( n, min( m, o ) ) times in thefinal result.The intersection of bags R,S and T will yield a result where tuple t appears min( n,m,o ) times. For sets:This is a similar case when dealing with bags except the tuple t can only appear at most once in each set. The tuple t only appears in the result if all the sets have the tuple t. Otherwise, the tuple t will not appear in the result.Exercise 5.1.4cFor bags:On the left-hand side:Given that tuple r in R, which appears m times, can successfully join with tuple s in S,which appears n times, we expect the result to contain mn copies. Also given that tuple tin T, which appears o times, can successfully join with the joined tuples of r and s, weexpect the final result to have mno copies.On the right-hand side:Given that tuple s in S, which appears n times, can successfully join with tuple t in T,which appears o times, we expect the result to contain no copies. Also given that tuple rin R, which appears m times, can successfully join with the joined tuples of s and t, weexpect the final result to have nom copies.The order in which we perform the natural join does not matter for bags.For sets:This is a similar case when dealing with bags except the joined tuples can only appear at most once in each result. If there are tuples r,s,t in relations R,S,T that can successfully join, then the result will contain a tuple with the schema of their joined attributes.Exercise 5.1.4dFor bags:Suppose a tuple t occurs n and m times in bags R and S respectively. In the union of these two bags R ⋃ S, tuple t would appear n + m times. Likewise, in the union of these two bags S ⋃ R, tuple t would appear m + n times. Both sides of the relation yield the same result.For sets:A tuple t can only appear at most one time. Tuple t might appear each in sets R and S one or zero times. The combinations of number of occurrences for tuple t in R and S respectively are (0,0), (0,1), (1,0), and (1,1). Only when tuple t appears in both sets R and S will the union R ⋃ S have the tuple t. The same reasoning holds when we take the union S ⋃ R.Therefore the commutative law for union holds.Exercise 5.1.4eFor bags:Suppose a tuple t occurs n and m times in bags R and S respectively. In the intersection of these two bags R ∩ S, tuple t would appear min( n,m ) times. Likewise in the intersection of these two bags S ∩ R, tuple t would appear min( m,n ) times. Both sides of the relation yield the same result.For sets:A tuple t can only appear at most one time. Tuple t might appear each in sets R and S one or zero times. The combinations of number of occurrences for tuple t in R and S respectively are (0,0), (0,1), (1,0), and (1,1). Only when tuple t appears in at least one of the sets R and S will the intersection R ∩ S have the tuple t. The same reasoning holds when we take the intersection S ∩ R.Therefore the commutative law for intersection holds.Exercise 5.1.4fFor bags:Suppose a tuple t occurs n times in bag R and tuple u occurs m times in bag S. Suppose also that the two tuples t,u can successfully join. Then in the natural join of these two bags R S, the joined tuple would appear nm times. Likewise in the natural join of these two bags S R, the joined tuple would appear mn times. Both sides of the relation yield the same result.For sets:An arbitrary tuple t can only appear at most one time in any set. Tuples u,v might appear respectively in sets R and S one or zero times. The combinations of number of occurrences for tuples u,v in R and S respectively are (0,0), (0,1), (1,0), and (1,1). Only when tuple u exists in Rand tuple v exists in S will the natural join R S have the joined tuple. The same reasoning holds when we take the natural join S R.Therefore the commutative law for natural join holds.Exercise 5.1.4gFor bags:Suppose tuple t appears m times in R and n times in S. If we take the union of R and S first, we will get a relation where tuple t appears m + n times. Taking the projection of a list of attributes L will yield a resulting relation where the projected attributes from tuple t appear m + n times. If we take the projection of the attributes in list L first, then the projected attributes from tuple t would appear m times from R and n times from S. The union of these resulting relations would have the projected attributes of tuple t appear m + n times.For sets:An arbitrary tuple t can only appear at most one time in any set. Tuple t might appear in sets R and S one or zero times. The combinations of number of occurrences for tuple t in R and S respectively are (0,0), (0,1), (1,0), and (1,1). Only when tuple t exists in R or S (or both R and S) will the projected attributes of tuple t appear in the result.Therefore the law holds.Exercise 5.1.4hFor bags:Suppose tuple t appears u times in R, v times in S and w times in T. On the left hand side, the intersection of S and T would produce a result where tuple t would appear min(v , w) times. With the addition of the union of R, the overall result would have u + min(v , w) copies of tuple t. On the right hand side, we would get a result of min(u + v, u + w) copies of tuple t. The expressions on both the left and right sides are equivalent.For sets:An arbitrary tuple t can only appear at most one time in any set. Tuple t might appear in sets R,S and T one or zero times. The combinations of number of occurrences for tuple t in R, S and T respectively are (0,0,0), (0,0,1), (0,1,0), (0,1,1), (1,0,0), (1,0,1), (1,1,0) and (1,1,1). Only when tuple t appears in R or in both S and T will the result have tuple t.Therefore the distributive law of union over intersection holds.Exercise 5.1.4iSuppose that in relation R, u tuples satisfy condition C and v tuples satisfy condition D. Suppose also that w tuples satisfy both conditions C and D where w≤ min(v , w). Then the left hand side will return those w tuples. On the right hand side, σC(R) produces u tuples and σD(R) produces v tuples. However, we know the intersection will produce the same w tuples in the result.When considering bags and sets, the only difference is bags allow duplicate tuples while sets only allow one copy of the tuple. The example above applies to both cases.Therefore the law holds.Exercise 5.1.5aFor sets, an arbitrary tuple t appears on the left hand side if it appears in both R,S and not in T. The same is true for the right hand side.As an example for bags, suppose that tuple t appears one time each in both R,T and two times in S. The result of the left hand side would have zero copies of tuple t while the right hand side would have one copy of tuple t.Therefore the law holds for sets but not for bags.Exercise 5.1.5bFor sets, an arbitrary tuple t appears on the left hand side if it appears in R and either S or T. This is equivalent to saying tuple t only appears when it is in at least R and S or in R and T. The equivalence is exactly the right side’s expression.As an example for bags, suppose that tuple t appears one time in R and two times each in S and T. Then the left hand side would have one copy of tuple t in the result while the right hand side would have two copies of tuple t.Therefore the law holds for sets but not for bags.Exercise 5.1.5cFor sets, an arbitrary tuple t appears on the left hand side if it satisfies condition C, condition Dor both condition C and D. On the right hand side, σC(R) selects those tuples that satisfy condition C while σD(R) selects those tuples that satisfy condition D. However, the union operator will eliminate duplicate tuples, namely those tuples that satisfy both condition C and D. Thus we are ensured that both sides are equivalent.As an example for bags, we only need to look at the union operator. If there are indeed tuples that satisfy both conditions C and D, then the right hand side will contain duplicate copies of those tuples. The left hand side, however, will only have one copy for each tuple of the original set of tuples.Exercise 5.2.1bExercise 5.2.1cExercise 5.2.1dExercise 5.2.1fExercise 5.2.1gExercise 5.2.1hExercise 5.2.1iExercise 5.2.1jExercise 5.2.1kExercise 5.2.1lExercise 5.2.1mExercise 5.2.1nExercise 5.2.2aApplying the δ operator on a relation with no duplicates will yield the same relation. Thus δ is idempotent.Exercise 5.2.2bThe result of πL is a relation over the list of attributes L. Performing the projection again will return the same relation because the relation only contains the list of attributes L. Thus πL is idempotent.Exercise 5.2.2cThe result of σC is a relation where condition C is satisfied by every tuple. Performing the selection again will return the same relation because the relation only contains tuples that satisfy the condition C. Thus σC is idempotent.Exercise 5.2.2dThe result of γL is a relation whose schema consists of the grouping attributes and the aggregated attributes. If we perform the same grouping operation, there is no guarantee that the expression would make sense. The grouping attributes will still appear in the new result. However, the aggregated attributes may or may not appear correctly. If the aggregated attribute is given a different name than the original attribute, then performing γL would not make sense because it contains an aggregation for an attribute name that does not exist. In this case, the resultingrelation would, according to the definition, only contain the grouping attributes. Thus, γL is not idempotent.Exercise 5.2.2eThe result of τ is a sorted list of tuples based on some attributes L. If L is not the entire schema of relation R, then there are attributes that are not sorted on. If in relation R there are two tuples that agree in all attributes L and disagree in some of the remaining attributes not in L, then it is arbitrary as to which order these two tuples appear in the result. Thus, performing the operation τ multiple times can yield a different relation where these two tuples are swapped. Thus, τ is not idempotent.Exercise 5.2.3If we only consider sets, then it is possible. We can take πA(R) and do a product with itself. From this product, we take the tuples where the two columns are equal to each other.If we consider bags as well, then it is not possible. Take the case where we have the two tuples (1,0) and (1,0). We wish to produce a relation that contains tuples (1,1) and (1,1). If we use the classical operations of relational algebra, we can either get a result where there are no tuples or four copies of the tuple (1,1). It is not possible to get the desired relation because no operation can distinguish between the original tuples and the duplicated tuples. Thus it is not possible to get the relation with the two tuples (1,1) and (1,1).Exercise 5.3.1a)Answer(model) ← PC(model,speed,_,_,_) AND speed ≥ 3.00b)Answer(maker) ← Laptop(model,_,_,hd,_,_) AND Product(maker,model,_) AND hd ≥100c)Answer(model,price) ← PC(model,_,_,_,price) AND Product(maker,model,_) ANDmaker=’B’Answer(model,price) ← Laptop(mode l,_,_,_,_,price) AND Product(maker,model,_)AND maker=’B’Answer(model,price) ← Printer(model,_,_,price) AND Product(maker,model,_) ANDmaker=’B’d)Answer(model) ← Printer(model,color,type,_) AND color=’true’ AND type=’laser’e)PCMaker(maker) ← Product(maker,_,type) AND type=’pc’LaptopMaker(maker) ← Product(maker,_,type) AND type=’laptop’Answer(maker) ← LaptopMaker(maker) AND NOT PCMaker(maker)f)Answer(hd) ← PC(model1,_,_,hd,_) AND PC(model2,_,_,hd,_) AND model1 <>model2g)Answer(model1,model2) ← PC(model1,speed, ram,_,_) ANDPC(model2,_speed,ram,_,_) AND model1 < model2h)FastComputer(model) ← PC(model,speed,_,_,_) AND speed ≥ 2.80FastComputer(model) ← Laptop(model,speed,_,_,_,_) AND speed ≥ 2.80Answer(maker) ← Product(maker,model1,_) AND Product(maker,mod el2,_) ANDFastComputer(model1) AND FastComputer(model2) AND model1 <> model2i)Computers(model,speed) ← PC(model,speed,_,_,_)Computers(model,speed) ← Laptop(model,speed,_,_,_,_)SlowComputers(model) ← Computers(model,speed) AND Computers(model1,speed1)AND speed < speed1FastestComputers(model) ← Computers(model,_) AND NOT SlowComputers(model)Answer(maker) ← Fast estComputers(model) AND Product(maker,model,_)j)PCs(maker,speed) ← PC(model,speed,_,_,_) AND Product(maker,model,_) Answer(maker) ← PCs(maker,spe ed) AND PCs(maker,speed1) AND PCs(maker,speed2) AND speed <> speed1 AND speed <> speed2 AND speed1 <> speed2k)PCs(maker,model) ← Product(maker,model,type) AND type=’pc’Answer(maker) ← PCs(maker,model) AND PCs(maker,model1) ANDPCs(maker,model2) AND PCs(maker,model3) AND model <> model1 AND model <>model2 AND model1 <> model2 AND (model3 = model OR model3 = model1 ORmodel3 = model2)Exercise 5.3.2a)Answer(class,country) ← Classes(class,_,country,_,bore,_) AND bore ≥ 16b)Answer(name) ← Ships(name,_,launch ed) AND launched < 1921c)Answer(ship) ← Outcomes(ship,battle,result) AND battle=’Denmark Strait’ AND result= ‘sunk’d)Answer(name) ← Classes(class,_,_,_,_,displacement) AND Ships(name,class,launched)AND displacement > 35000 AND launched > 1921e)Answer(nam e,displacement,numGuns) ← Classes(class,_,_,numGuns,_,displacement)AND Ships(name,class,_) AND Outcomes (ship,battle,_) AND battle=’Guadalcanal’AND ship=namef)Answer(name) ← Ships(name,_,_)Answer(name) ← Outcomes(name,_,_) AND NOT Answer(name)g)MoreThan One(class) ← Ships(name,class,_) AND Ships(name1,class,_) AND name <>name1Answer(class) ← Classes(class,_,_,_,_,_) AND NOT MoreThanOne(class)h)Battleship(country) ← Classes(_,type,country,_,_,_) AND type=’bb’Battlecruiser(country) ← Classes(_,type,country,_,_,_) AND type=’bc’Answer(country) ← Battleship(country) AND Battlecruiser(country)i)Results(ship,result,date) ← Battles(name,date) AND Outcomes(ship,battle,result) ANDbattle=nameAnswer(ship) ← Results(ship,result,date) AND Results(ship,_,date1) ANDresult=’damaged’ AND date < date1Exercise 5.3.3A nswer(x,y) ← R(x,y) AND z = zExercise 5.4.1aAnswer(a,b,c) ← R(a,b,c)Answer(a,b,c) ← S(a,b,c)Exercise 5.4.1bAnswer(a,b,c) ← R(a,b,c) AND S(a,b,c)Exercise 5.4.1cAnswer(a,b,c) ← R(a,b,c) AND NOT S(a,b,c)Exercise 5.4.1dUnion(a,b,c) ← R(a,b,c)Union(a,b,c) ← S(a,b,c)Answer(a,b,c) ← Union(a,b,c) AND NOT T(a,b,c)Exercise 5.4.1eJ(a,b,c) ← R(a,b,c) AND NOT S(a,b,c)K(a,b,c) ← R(,a,b,c) AND NOT T(a,b,c)Answer(a,b,c) ← J(a,b,c) AND K(a,b,c)Exercise 5.4.1fAnswer(a,b) ← R(a,b,_)Exercise 5.4.1gJ(a,b) ← R(a,b,_)K(a,b) ← S(_,a,b)Answer(a,b) ← J(a,b) AND K(a,b)Exercise 5.4.2aAnswer(x,y,z) ← R(x,y,z) AND x = yExercise 5.4.2bAnswer(x,y,z) ← R(x,y,z) AND x < y AND y < z Exercise 5.4.2cAnswer(x,y,z) ← R(x,y,z) AND x < yAnswer(x,y,z) ← R(x,y,z) AND y < zExercise 5.4.2dChange: NOT(x < y OR x > y)To: x ≥ y AND x ≤ yThe above simplifies to x = yAnswer(x,y,z) ← R(x,y,z) AND x = yExercise 5.4.2eChange: NOT((x < y OR x > y) AND y < z)NOT(x < y OR x > y) OR y ≥ z(x ≥ y AND x ≤ y) OR y ≥ zTo: x = y OR y ≥ zAnswer(x,y,z) ← R(x,y,z) AND x = yAnswer(x,y,z) ← R(x,y,z) AND y ≥ zExercise 5.4.2fChange: NOT((x < y OR x < z) AND y < z)NOT(x < y OR x < z) OR y ≥ z To: (x ≥ y AND x ≥ z) OR y ≥ zAnswer(x,y,z) ← R(x,y,z) AND x ≥ y AND x ≥ zAnswer(x,y,z) ← R(x,y,z) AND y ≥zExercise 5.4.3aAnswer(a,b,c,d) ← R(a,b,c) AND S(b,c,d)Exercise 5.4.3bAnswer(b,c,d,e) ← S(b,c,d) AND T(d,e)Exercise 5.4.3cAnswer(a,b,c,d,e) ← R(a,b,c) AND S(b,c,d) AND T(d,e)Exercise 5.4.4a)Answer(rx,ry,rz,sx,sy,sz) ← R(rx,ry,rz) AND S(sx,sy,sz) AND rx = syb)Answer(rx,ry,rz,sx,sy,sz) ← R(rx,ry,rz) AND S(sx,sy,sz) AND rx < sy AND ry < szc)Answer(rx,ry,rz,sx,sy,s z) ← R(rx,ry,rz) AND S(sx,sy,sz) AND rx < syAnswer(rx,ry,rz,sx,sy,sz) ← R(rx,ry,rz) AND S(sx,sy,sz) AND ry < szd)Answer(rx,ry,rz,sx,sy,sz) ← R(rx,ry,rz) AND S(sx,sy,sz) AND rx = sye)Answer(rx,ry,rz,sx,sy,sz) ← R(rx,ry,rz) AND S(sx,sy,sz) AND rx = syAnswe r(rx,ry,rz,sx,sy,sz) ← R(rx,ry,rz) AND S(sx,sy,sz) AND ry ≥ szf)Answer(rx,ry,rz,sx,sy,sz) ← R(rx,ry,rz) AND S(sx,sy,sz) AND rx ≥ sy AND rx ≥ szAnswer(rx,ry,rz,sx,sy,sz) ← R(rx,ry,rz) AND S(sx,sy,sz) AND ry ≥ szExercise 5.4.5aR1 := πx,y(Q R)Exercise 5.4.5bR1 := ρR1(x,z)(Q)R2 := ρR2(z,y)(Q)R3 := πx,y(R1 (R1.z = R2.z) R2)Exercise 5.4.5cR1 := πx,y(Q R)R2 := σx < y(R1)。
数据库系统原理课后答案 第五章
5.1 名词解释(1)SQL模式：SQL模式是表和授权的静态定义。
一个SQL模式定义为基本表的集合。
一个由模式名和模式拥有者的用户名或账号来确定,并包含模式中每一个元素(基本表、视图、索引等)的定义。
(2)SQL数据库：SQL(Structured Query Language)，即‘结构式查询语言’，采用英语单词表示和结构式的语法规则。
一个SQL数据库是表的汇集，它用一个或多个SQL模式定义。
(3)基本表：在SQL中，把传统的关系模型中的关系模式称为基本表(Base Table)。
基本表是实际存储在数据库中的表，对应一个关系。
(4)存储文件：在SQL中，把传统的关系模型中的存储模式称为存储文件(Stored File)。
每个存储文件与外部存储器上一个物理文件对应。
(5)视图：在SQL中，把传统的关系模型中的子模式称为视图(View)，视图是从若干基本表和（或）其他视图构造出来的表。
(6)行：在SQL中，把传统的关系模型中的元组称为行(row)。
(7)列：在SQL中，把传统的关系模型中的属性称为列(coloumn)。
(8)实表：基本表被称为“实表”，它是实际存放在数据库中的表。
(9)虚表：视图被称为“虚表”，创建一个视图时，只把视图的定义存储在数据词典中，而不存储视图所对应的数据。
(10)相关子查询：在嵌套查询中出现的符合以下特征的子查询：子查询中查询条件依赖于外层查询中的某个值，所以子查询的处理不只一次，要反复求值，以供外层查询使用。
(11)联接查询：查询时先对表进行笛卡尔积操作，然后再做等值联接、选择、投影等操作。
联接查询的效率比嵌套查询低。
(12)交互式SQL：在终端交互方式下使用的SQL语言称为交互式SQL。
(13)嵌入式SQL：嵌入在高级语言的程序中使用的SQL语言称为嵌入式SQL。
(14)共享变量：SQL和宿主语言的接口。
共享变量有宿主语言程序定义，再用SQL 的DECLARE语句说明， SQL语句就可引用这些变量传递数据库信息。
ch5 数据库系统概念(第6版)第五章高级SQL
SQL:1999 还支持大量的命令式结构，例如
存储过程
存储过程的优点：
使用存储过程可以减少网络流量 增强代码的重用性和共享性 使用存储过程可以加快系统运行速度 使用存储过程保证安全性
存储过程的创建
写SQL语句 测试SQL语句 如得到所需结果，则创建结果 执行过程
触发器
触发器
触发器 是一条语句，当对数据库做修改时，它自动被系 统执行. 要设置触发器机制，必须满足: 指明什么条件下触发器被执行. 指明触发器执行的动作是什么. SQL-92 标准并不包括触发器，但是许多DB系统支持触发 器。 触发器于SQL:1999被引进到SQL标准 , 但是更早就通过非 标准语法被大部分数据库所支持.
SQL允许用if-then-else语句，for和while循环，等等 ，来定义过程.
存储过程
可以在数据库中存储过程 然后通过call语句来执行 允许外部应用程序对数据库进行操作，而无需了解内 部细节
面向对象方面将在22章介绍 (基于对象的数据库)*
函数和过程
SQL:1999 支持函数和过程
过程结构*
注意: 大部分数据库系统对下列标准语法实现了自 己的变种 复合语句: begin … end, While 和 repeat 语句:
end while
repeat
set n = n + 1
《数据库系统原理》PPT电子课件教案-第五章 数据库保护
四、用户定义的安全性措施 除了系统级的安全性措施外，Oracle还允许用户用数 据库触发器定义特殊的更复杂的用户级安全性措施。例 如，规定只能在工作时间内更新Student表，可以定义如 下触发器，其中sysdate为系统当前时间： CREATE OR REPLACE TRIGGER secure student BEFORE INSERT OR UPDATE OR DELETE ON Student BEGIN IF(TO_CHAR(sysdate，’DY’) IN(‘SAT’,’SUN’)) OR(TO_NUMBER(sysdate HH24') NOT BETWEEN 8 AND l7) THEN
常用的方法：
1）用一个用户名或者用户标识号来标明用户身份， 系统鉴别此用户是否是合法用户。 2）口令(Password)。为进一步核实用户，系统要求 用户输入口令 3）系统提供一个随机数，用户根据预先约定好的某 一过程或函数进行计算，系统根据计算结果是否正 确进一步鉴定用户身份。
2. 存取控制
(2)行级安全性 Oracle行级安全性由视图实现。用视图定义表的水 平子集，限定用户在视图上的操作，就为表的行级提供 了保护。视图上的授权与回收与表级完全相同。 例如，只允许用户U2查看Student表中信息系学生的 数据，则首先创建信息系学生视图S_ IS，然后将该视图 的SELECT权限授予U2用户。 (3)列级安全性 Oracle列级安全性可以由视图实现，也可以直接在基 本表上定义。 用视图定义表的垂直子集就可以实现列级安全性，方 法与上面类似。
Oracle对数据库对象的权限采用分散控制方式， 允许具有WITH GRANTOPTION的用户把相应权限或 其子集传递授予其他用户，但不允许循环授权，即被 授权者不能把权限再授回给授权者或其祖先， U1 U2 U3 U4 × 循环授权 Oracle把所有权限信息记录在数据字典中。当用 户进行数据库操作时，Oracle首先根据数据字典中的 权限信息，检查操作的合法性。在Oracle中，安全性 检查是任何数据库操作的第一步。
数据库系统原理课后习题参考答案
数据库系统原理课后习题参考答案(总8页)--本页仅作为文档封面，使用时请直接删除即可----内页可以根据需求调整合适字体及大小--第一章数据库系统概述选择题B、B、A简答题1.请简述数据,数据库,数据库管理系统,数据库系统的概念。
P27数据是描述事物的记录符号，是指用物理符号记录下来的，可以鉴别的信息。
数据库即存储数据的仓库，严格意义上是指长期存储在计算机中的有组织的、可共享的数据集合。
数据库管理系统是专门用于建立和管理数据库的一套软件，介于应用程序和操作系统之间。
数据库系统是指在计算机中引入数据库技术之后的系统，包括数据库、数据库管理系统及相关实用工具、应用程序、数据库管理员和用户。
2.请简述早数据库管理技术中，与人工管理、文件系统相比，数据库系统的优点。
数据共享性高数据冗余小易于保证数据一致性数据独立性高可以实施统一管理与控制减少了应用程序开发与维护的工作量3.请简述数据库系统的三级模式和两层映像的含义。
P31答：数据库的三级模式是指数据库系统是由模式、外模式和内模式三级工程的，对应了数据的三级抽象。
两层映像是指三级模式之间的映像关系，即外模式/模式映像和模式/内模式映像。
4.请简述关系模型与网状模型、层次模型的区别。
P35使用二维表结构表示实体及实体间的联系建立在严格的数学概念的基础上概念单一，统一用关系表示实体和实体之间的联系，数据结构简单清晰，用户易懂易用存取路径对用户透明，具有更高的数据独立性、更好的安全保密性。
第二章关系数据库选择题C、C、D简答题1.请简述关系数据库的基本特征。
P48答：关系数据库的基本特征是使用关系数据模型组织数据。
2.请简述什么是参照完整性约束。
P55答：参照完整性约束是指：若属性或属性组F是基本关系R的外码，与基本关系S的主码K相对应，则对于R中每个元组在F上的取值只允许有两种可能，要么是空值，要么与S中某个元组的主码值对应。
3.请简述关系规范化过程。
第五章 数据库完整性
例2：将SC表中的SNO、cno属性组定义为码 create table sc (sno char(9) not null, cno char(4) not null, grade smallint, primary key(sno,cno) )
8
5.1.2 实体完整性的违约处理
对于实体完整性的检查，包括:
在子表中修改外码(也是主属性)的策略
6. 在参照关系(子表)中修改外码(同时是主码 属性 )。与在参照关系中插入元组类似，可以 有2种策略： 受限修改 递归修改 RDBMS在实现参照完整性时: 需要向用户提供定义主码、外码的机制。 向用户提供按照自己的应用要求选择处理依 赖关系中对应的元组的方法。
6
5.1 实体完整性
5.1.1 定义实体完整性 例1：将student表中的sno属性定义为码 create table student (sno char(9) primary key, sname char(20) not null, ssex char(2), sage smallint, sdept char(20) )
26
5.4 完整性约束命名子句
1. 完整性约束命名子句 Constraint <完整性约束条件名><完整性约 束条件> 例5.10 建立学生登记表 student,要求学号在 90000—99999 之间，姓名不能取空值，年 龄小于30，性别只能是“男”或者“女”
5
数据库完整性控制机制
DBMS完整性控制机制： 1. 提供定义完整性约束条件的机制：提供定义数 据完整性约束条件的方法，完整性约束条件作为 模式的一部分存入数据库中； 2. 提供完整性检查的方法：进行完整性检查，检 查数据是否满足约束条件； 3. 进行违约处理：若有违反，采取相应措施（拒 绝、报告、改正）处理。 完整性子系统：DBMS中执行完整性控制的子系统。 其功能为监督事务的执行，测试其是否违反完整性 约束条件；若有违反，则分情况进行预定的处理。
数据库系统概论 课件 第05章_数据库完整性
列值非空（NOT NULL约束） 列值唯一（UNIQUE约束） 检查列值是否满足一个布尔表达式（CHECK约束）
SQL Server 实现用户定义数据完整性的主要方法 有：约束、默认、规则、自定义数据类型和触发器
1、不允许取空值
DB
例5 在定义“学生”表时，说明学号Sno为主键，姓
数据库系统原理
DB
Principles of Database System
第五章 数据库完整性
第五章
DB
数据库完整性
数据库的完整性(Integrity)
数据的正确性、有效性和相容性
防止不合语义的数据进入数据库
例：学生的年龄必须是整数，取值范围为14-35；
学生的性别只能是男或女； 学生的学号一定是唯一的； 学生所在的系必须是学校开设的系；
DB
FOREIGN KEY(<列名>) REFERENCES <表名> [(<列名>)] [ ON DELETE <参照动作> ] [ ON UPDATE <参照动作> ] 其中 第一个“列名”是外部关键字 第二个“列名”是被参照表中的主键或候选键 。
参照动作
DB
NO ACTION（拒绝）
CASCADE（级联）
FOREIGN KEY(Sno) REFERENCES Student(Sno),
FOREIGN KEY(Cno) REFERENCES Course(Cno)
);
5.2.2 参照完整性检查和违约处理
DB
一个参照完整性将两个表的相应元组联 系起来了
对被参照表和参照表进行增删改操作时
有可能破坏参照完整性 因此，必须进行检查
数据库系统第5章数据库物理模型
数据库系统第5章数据库物理模型在数据库系统中，物理模型是一个至关重要的概念。
它是数据库设计的关键阶段之一，直接关系到数据库的性能、存储效率和数据的访问速度。
数据库物理模型主要涉及如何在物理存储设备上实现数据库的逻辑结构。
这包括确定数据的存储方式、索引的创建、数据分区以及如何优化存储和访问路径等方面。
首先，数据的存储方式是物理模型设计中的一个基本考虑因素。
常见的数据存储方式有顺序存储、链式存储和索引存储等。
顺序存储适用于经常需要顺序访问的数据，比如按时间顺序排列的日志数据。
链式存储则更适合于频繁插入和删除操作的数据结构。
而索引存储通过建立索引来加快数据的查询速度，但同时也会增加存储开销。
索引的创建是提高数据库查询性能的重要手段。
索引就像是一本书的目录，能够帮助数据库快速定位到所需的数据。
常见的索引类型包括 B 树索引、哈希索引等。
B 树索引适用于范围查询，而哈希索引则在精确匹配查询时表现出色。
然而，过多或不当的索引创建可能会导致数据插入和更新操作的性能下降，因此需要根据实际的业务需求进行权衡和选择。
数据分区也是物理模型中的一个重要策略。
通过将数据划分为不同的分区，可以将数据分布在多个存储设备上，从而提高数据的并行处理能力和访问效率。
常见的数据分区方式有水平分区和垂直分区。
水平分区是将数据按照行进行划分，例如按照时间范围或地理位置将数据分为不同的分区。
垂直分区则是按照列进行划分，将不常一起使用的列分开存储，减少每次查询的数据量。
在优化存储和访问路径方面，需要考虑数据的存储顺序和数据块的大小。
合理安排数据的存储顺序可以减少磁盘 I/O 操作，提高数据读取的效率。
同时，选择合适的数据块大小也能够影响数据库的性能。
较小的数据块大小可以提高存储空间的利用率，但可能会增加磁盘 I/O 次数；较大的数据块大小则可以减少磁盘 I/O 次数，但可能会造成存储空间的浪费。
另外，数据库物理模型还需要考虑硬件特性。
不同的存储设备（如硬盘、固态硬盘）具有不同的性能特点。
数据库系统基础教程第五章答案
Exercise 5.1.1 As a set:Average = 2.37 As a bag:Average = 2.48 Exercise 5.1.2Average = 218 As a bag:Average = 215 Exercise 5.1.3a As a set:161418As a bag:bore1516141615151418Exercise 5.1.3b(Ships Classes)πboreExercise 5.1.4aFor bags:On the left-hand side:Given bags R and S where a tuple t appears n and m times respectively,the union of bags R and S will have tuple t appear n + m times. Thefurther union of bag T with the tuple t appearing o times will havetuple t appear n + m + o times in the final result.On the right-hand side:Given bags S and T where a tuple t appears m and o times respectively,the union of bags R and S will have tuple t appear m + o times. Thefurther union of bag R with the tuple t appearing n times will havetuple t appear m + o + n times in the final result.For sets:This is a similar case when dealing with bags except the tuple t can only appear at most once in each set. The tuple t only appears in the result if allthe sets have the tuple t. Otherwise, the tuple t will not appear in the result. Since we cannot have duplicates, the result only has at most one copy of the tuple t.Exercise 5.1.4bFor bags:On the left-hand side:Given bags R and S where a tuple t appears n and m times respectively,the intersection of bags R and S will have tuple t appear min( n, m )times. The further intersection of bag T with the tuple t appearing otimes will produce tuple t min( o, min( n, m ) ) times in the finalresult.On the right-hand side:Given bags S and T where a tuple t appears m and o times respectively,the intersection of bags R and S will have tuple t appear min( m, o )times. The further intersection of bag R with the tuple t appearing ntimes will produce tuple t min( n, min( m, o ) ) times in the finalresult.The intersection of bags R,S and T will yield a result where tuple t appears min( n,m,o ) times.For sets:This is a similar case when dealing with bags except the tuple t can only appear at most once in each set. The tuple t only appears in the result if all the sets have the tuple t. Otherwise, the tuple t will not appear in the result.Exercise 5.1.4cFor bags:On the left-hand side:Given that tuple r in R, which appears m times, can successfully joinwith tuple s in S, which appears n times, we expect the result tocontain mn copies. Also given that tuple t in T, which appears o times,can successfully join with the joined tuples of r and s, we expect the final result to have mno copies.On the right-hand side:Given that tuple s in S, which appears n times, can successfully joinwith tuple t in T, which appears o times, we expect the result tocontain no copies. Also given that tuple r in R, which appears m times, can successfully join with the joined tuples of s and t, we expect the final result to have nom copies.The order in which we perform the natural join does not matter for bags.For sets:This is a similar case when dealing with bags except the joined tuples can only appear at most once in each result. If there are tuples r,s,t in relations R,S,T that can successfully join, then the result will contain a tuple with the schema of their joined attributes.Exercise 5.1.4dFor bags:Suppose a tuple t occurs n and m times in bags R and S respectively. In the union of these two bags R ⋃ S, tuple t would appear n + m times. Likewise, in the union of these two bags S ⋃ R, tuple t would appear m + n times. Both sides of the relation yield the same result.For sets:A tuple t can only appear at most one time. Tuple t might appear each in sets R and S one or zero times. The combinations of number of occurrences for tuple t in R and S respectively are (0,0), (0,1), (1,0), and (1,1). Only when tuple t appears in both sets R and S will the union R ⋃ S have the tuple t. The same reasoning holds when we take the union S ⋃ R.Therefore the commutative law for union holds.Exercise 5.1.4eFor bags:Suppose a tuple t occurs n and m times in bags R and S respectively. In the intersection of these two bags R ∩ S, tuple t would appear min( n,m ) times. Likewise in the intersection of these two bags S ∩ R, tuple t would appear min( m,n ) times. Both sides of the relation yield the same result.For sets:A tuple t can only appear at most one time. Tuple t might appear each in sets R and S one or zero times. The combinations of number of occurrences for tuplet in R and S respectively are (0,0), (0,1), (1,0), and (1,1). Only when tuple t appears in at least one of the sets R and S will the intersection R ∩ S have the tuple t. The same reasoning holds when we take the intersection S ∩ R.Therefore the commutative law for intersection holds.Exercise 5.1.4fFor bags:Suppose a tuple t occurs n times in bag R and tuple u occurs m times in bag S. Suppose also that the two tuples t,u can successfully join. Then in thenatural join of these two bags R S, the joined tuple would appear nm times. Likewise in the natural join of these two bags S R, the joined tuple would appear mn times. Both sides of the relation yield the same result.For sets:An arbitrary tuple t can only appear at most one time in any set. Tuples u,v might appear respectively in sets R and S one or zero times. The combinations of number of occurrences for tuples u,v in R and S respectively are (0,0), (0,1), (1,0), and (1,1). Only when tuple u exists in R and tuple v exists in S will the natural join R S have the joined tuple. The same reasoning holds when we take the natural join S R.Therefore the commutative law for natural join holds.Exercise 5.1.4gFor bags:Suppose tuple t appears m times in R and n times in S. If we take the union of R and S first, we will get a relation where tuple t appears m + n times. Taking the projection of a list of attributes L will yield a resultingrelation where the projected attributes from tuple t appear m + n times. If we take the projection of the attributes in list L first, then the projected attributes from tuple t would appear m times from R and n times from S. The union of these resulting relations would have the projected attributes of tuple t appear m + n times.For sets:An arbitrary tuple t can only appear at most one time in any set. Tuple tmight appear in sets R and S one or zero times. The combinations of number of occurrences for tuple t in R and S respectively are (0,0), (0,1), (1,0), and (1,1). Only when tuple t exists in R or S (or both R and S) will the projected attributes of tuple t appear in the result.Therefore the law holds.Exercise 5.1.4hFor bags:Suppose tuple t appears u times in R, v times in S and w times in T. On the left hand side, the intersection of S and T would produce a result where tuple t would appear min(v , w) times. With the addition of the union of R, the overall result would have u + min(v , w) copies of tuple t. On the right hand side, we would get a result of min(u + v, u + w) copies of tuple t. The expressions on both the left and right sides are equivalent.For sets:An arbitrary tuple t can only appear at most one time in any set. Tuple tmight appear in sets R,S and T one or zero times. The combinations of number of occurrences for tuple t in R, S and T respectively are (0,0,0), (0,0,1), (0,1,0), (0,1,1), (1,0,0), (1,0,1), (1,1,0) and (1,1,1). Only when tuple t appears in R or in both S and T will the result have tuple t.Therefore the distributive law of union over intersection holds.Exercise 5.1.4iSuppose that in relation R, u tuples satisfy condition C and v tuples satisfy condition D. Suppose also that w tuples satisfy both conditions C and D where w≤ min(v , w). Then the left hand side will return those w tuples. On the right hand side, σ(R) produces u tuples and σD(R) produces v tuples. However,Cwe know the intersection will produce the same w tuples in the result.When considering bags and sets, the only difference is bags allow duplicate tuples while sets only allow one copy of the tuple. The example above applies to both cases.Therefore the law holds.Exercise 5.1.5aFor sets, an arbitrary tuple t appears on the left hand side if it appears in both R,S and not in T. The same is true for the right hand side.As an example for bags, suppose that tuple t appears one time each in both R,T and two times in S. The result of the left hand side would have zero copies of tuple t while the right hand side would have one copy of tuple t.Therefore the law holds for sets but not for bags.Exercise 5.1.5bFor sets, an arbitrary tuple t appears on the left hand side if it appears in R and either S or T. This is equivalent to saying tuple t only appears when it is in at least R and S or in R and T. The equivalence is exactly the right side’s expression.As an example for bags, suppose that tuple t appears one time in R and two times each in S and T. Then the left hand side would have one copy of tuple tin the result while the right hand side would have two copies of tuple t.Therefore the law holds for sets but not for bags.Exercise 5.1.5cFor sets, an arbitrary tuple t appears on the left hand side if it satisfies condition C, condition D or both condition C and D. On the right hand side,σC (R) selects those tuples that satisfy condition C while σD(R) selects thosetuples that satisfy condition D. However, the union operator will eliminate duplicate tuples, namely those tuples that satisfy both condition C and D. Thus we are ensured that both sides are equivalent.As an example for bags, we only need to look at the union operator. If there are indeed tuples that satisfy both conditions C and D, then the right hand side will contain duplicate copies of those tuples. The left hand side, however, will only have one copy for each tuple of the original set of tuples.Exercise 5.2.1aExercise 5.2.1bExercise 5.2.1cExercise 5.2.1dExercise 5.2.1eExercise 5.2.1fExercise 5.2.1gExercise 5.2.1hExercise 5.2.1iExercise 5.2.1jExercise 5.2.1kExercise 5.2.1lExercise 5.2.1mExercise 5.2.1nExercise 5.2.2aApplying the δ operator on a relation with no duplicates will yield the same relation. Thus δ is idempotent.Exercise 5.2.2bThe result of πis a relation over the list of attributes L. Performing theLprojection again will return the same relation because the relation only contains the list of attributes L. Thus πis idempotent.LExercise 5.2.2cis a relation where condition C is satisfied by every tuple. The result of σCPerforming the selection again will return the same relation because the relation only contains tuples that satisfy the condition C. Thus σisC idempotent.Exercise 5.2.2dThe result of γis a relation whose schema consists of the groupingLattributes and the aggregated attributes. If we perform the same grouping operation, there is no guarantee that the expression would make sense. The grouping attributes will still appear in the new result. However, the aggregated attributes may or may not appear correctly. If the aggregated attribute is given a different name than the original attribute, thenwould not make sense because it contains an aggregation for an performing γLattribute name that does not exist. In this case, the resulting relation would,according to the definition, only contain the grouping attributes. Thus, γLis not idempotent.Exercise 5.2.2eThe result of τ is a sorted list of tuples based on some attributes L. If Lis not the entire schema of relation R, then there are attributes that are not sorted on. If in relation R there are two tuples that agree in all attributes L and disagree in some of the remaining attributes not in L, then it is arbitrary as to which order these two tuples appear in the result. Thus, performing the operation τ multiple times can yield a different relation where these two tuples are swapped. Thus, τ is not idempot ent.Exercise 5.2.3If we only consider sets, then it is possible. We can take π(R) and do aAproduct with itself. From this product, we take the tuples where the two columns are equal to each other.If we consider bags as well, then it is not possible. Take the case where we have the two tuples (1,0) and (1,0). We wish to produce a relation that contains tuples (1,1) and (1,1). If we use the classical operations of relational algebra, we can either get a result where there are no tuples or four copies of the tuple (1,1). It is not possible to get the desired relation because no operation can distinguish between the original tuples and the duplicated tuples. Thus it is not possible to get the relation with the two tuples (1,1) and (1,1).Exercise 5.3.1a)Answer(model) ← PC(model,speed,_,_,_) AND speed ≥ 3.00b)Answer(maker) ← Laptop(model,_,_,hd,_,_) AND Product(maker,model,_) ANDhd ≥ 100c)Answer(model,price) ← PC(model,_,_,_,price) AND Product(maker,model,_)AND maker=’B’Answer(model,price) ← Laptop(mode l,_,_,_,_,price) ANDProduct(maker,model,_) AND maker=’B’Answer(model,price) ← Printer(model,_,_,price) ANDProduct(maker,model,_) AND maker=’B’d)Answer(model) ← Printer(model,color,type,_) AND color=’true’ ANDtype=’laser’e)PCMaker(maker) ← Product(maker,_,type) AND type=’pc’LaptopMaker(maker) ← Product(maker,_,type) AND type=’laptop’Answer(maker) ← LaptopMaker(maker) AND NOT PCMaker(maker)f)Answer(hd) ← PC(model1,_,_,hd,_) AND PC(model2,_,_,hd,_) AND model1 <>model2g)Answer(model1,model2) ← PC(model1,speed, ram,_,_) ANDPC(model2,_speed,ram,_,_) AND model1 < model2h)FastComputer(model) ← PC(model,speed,_,_,_) AND speed ≥ 2.80FastComputer(model) ← Laptop(model,speed,_,_,_,_) AND speed ≥ 2.80Answer(maker) ← Product(maker,model1,_) AND Product(maker,mod el2,_) AND FastComputer(model1) AND FastComputer(model2) AND model1 <> model2i)Computers(model,speed) ← PC(model,speed,_,_,_)Computers(model,speed) ← Laptop(model,speed,_,_,_,_)SlowComputers(model) ← Computers(model,speed) ANDComputers(model1,speed1) AND speed < speed1FastestComputers(model) ← Computers(model,_) AND NOTSlowComputers(model)Answer(maker) ← Fast estComputers(model) AND Product(maker,model,_)j)PCs(maker,speed) ← PC(model,speed,_,_,_) AND Product(maker,model,_) Answer(maker) ← PCs(maker,spe ed) AND PCs(maker,speed1) ANDPCs(maker,speed2) AND speed <> speed1 AND speed <> speed2 AND speed1 <> speed2k)PCs(maker,model) ← Product(maker,model,type) AND type=’pc’Answer(maker) ← PCs(maker,model) AND PCs(maker,model1) ANDPCs(maker,model2) AND PCs(maker,model3) AND model <> model1 AND model <> model2 AND model1 <> model2 AND (model3 = model OR model3 = model1 ORmodel3 = model2)Exercise 5.3.2a)Answer(class,country) ← Classes(class,_,country,_,bore,_) AND bore ≥16b)Answer(name) ← Ships(name,_,launch ed) AND launched < 1921c)Answer(ship) ← Outcomes(ship,battle,result) AND battle=’DenmarkStrait’ AND result = ‘sunk’d)Answer(name) ← Classes(class,_,_,_,_,displacement) ANDShips(name,class,launched) AND displacement > 35000 AND launched > 1921e)Answer(nam e,displacement,numGuns) ←Classes(class,_,_,numGuns,_,displacement) AND Ships(name,class,_) ANDOutcomes (ship,battle,_) AND battle=’Guadalcanal’ AND ship=namef)Answer(name) ← Ships(name,_,_)Answer(name) ← Outcomes(name,_,_) AND NOT Answer(name)g)MoreThan One(class) ← Ships(name,class,_) AND Ships(name1,class,_) ANDname <> name1Answer(class) ← Classes(class,_,_,_,_,_) AND NOT MoreThanOne(class)h)Battleship(country) ← Classes(_,type,country,_,_,_) AND type=’bb’Battlecruiser(country) ← Classes(_,type,country,_,_,_) AND type=’bc’Answer(country) ← Battleship(country) AND Battlecruiser(country)i)Results(ship,result,date) ← Battles(name,date) ANDOutcomes(ship,battle,result) AND battle=nameAnswer(ship) ← Results(ship,result,date) AND Results(ship,_,date1) AND result=’damaged’ AND date < date1Exercise 5.3.3A nswer(x,y) ← R(x,y) AND z = zExercise 5.4.1aAnswer(a,b,c) ← R(a,b,c)Answer(a,b,c) ← S(a,b,c)Exercise 5.4.1bAnswer(a,b,c) ← R(a,b,c) AND S(a,b,c)Exercise 5.4.1cAnswer(a,b,c) ← R(a,b,c) AND NOT S(a,b,c)Exercise 5.4.1dUnion(a,b,c) ← R(a,b,c)Union(a,b,c) ← S(a,b,c)Answer(a,b,c) ← Union(a,b,c) AND NOT T(a,b,c)Exercise 5.4.1eJ(a,b,c) ← R(a,b,c) AND NOT S(a,b,c)K(a,b,c) ← R(,a,b,c) AND NOT T(a,b,c)Answer(a,b,c) ← J(a,b,c) AND K(a,b,c)Exercise 5.4.1fAnswer(a,b) ← R(a,b,_)Exercise 5.4.1gJ(a,b) ← R(a,b,_)K(a,b) ← S(_,a,b)Answer(a,b) ← J(a,b) AND K(a,b)Exercise 5.4.2aAnswer(x,y,z) ← R(x,y,z) AND x = yExercise 5.4.2bAnswer(x,y,z) ← R(x,y,z) AND x < y AND y < z Exercise 5.4.2cAnswer(x,y,z) ← R(x,y,z) AND x < yAnswer(x,y,z) ← R(x,y,z) AND y < zExercise 5.4.2dChange: NOT(x < y OR x > y)To: x ≥ y AND x ≤ yThe above simplifies to x = yAnswer(x,y,z) ← R(x,y,z) AND x = yExercise 5.4.2eChange: NOT((x < y OR x > y) AND y < z)NOT(x < y OR x > y) OR y ≥ z(x ≥ y AND x ≤ y) OR y ≥ zTo: x = y OR y ≥ zAnswer(x,y,z) ← R(x,y,z) AND x = yAnswer(x,y,z) ← R(x,y,z) AND y ≥ zExercise 5.4.2fChange: NOT((x < y OR x < z) AND y < z)NOT(x < y OR x < z) OR y ≥ zTo: (x ≥ y AND x ≥ z) OR y ≥ zAnswer(x,y,z) ← R(x,y,z) AND x ≥ y AND x ≥ zAnswer(x,y,z) ← R(x,y,z) AND y ≥zExercise 5.4.3aAnswer(a,b,c,d) ← R(a,b,c) AND S(b,c,d)Exercise 5.4.3bAnswer(b,c,d,e) ← S(b,c,d) AND T(d,e)Exercise 5.4.3cAnswer(a,b,c,d,e) ← R(a,b,c) AND S(b,c,d) AND T(d,e)Exercise 5.4.4a)Answer(rx,ry,rz,sx,sy,sz) ← R(rx,ry,rz) AND S(sx,sy,sz) AND rx = syb)Answer(rx,ry,rz,sx,sy,sz) ← R(rx,ry,rz) AND S(sx,sy,sz) AND rx < sy ANDry < szc)Answer(rx,ry,rz,sx,sy,s z) ← R(rx,ry,rz) AND S(sx,sy,sz) AND rx < syAnswer(rx,ry,rz,sx,sy,sz) ← R(rx,ry,rz) AND S(sx,sy,sz) AND ry < szd)Answer(rx,ry,rz,sx,sy,sz) ← R(rx,ry,rz) AND S(sx,sy,sz) AND rx = sye)Answer(rx,ry,rz,sx,sy,sz) ← R(rx,ry,rz) AND S(sx,sy,sz) AND rx = syAnswe r(rx,ry,rz,sx,sy,sz) ← R(rx,ry,rz) AND S(sx,sy,sz) AND ry ≥ szf)Answer(rx,ry,rz,sx,sy,sz) ← R(rx,ry,rz) AND S(sx,sy,sz) AND rx ≥ syAND rx ≥ szAnswer(rx,ry,rz,sx,sy,sz) ← R(rx,ry,rz) AND S(sx,sy,sz) AND ry ≥ sz Exercise 5.4.5aR1 := πx,y(Q R) Exercise 5.4.5bR1 := ρR1(x,z)(Q)R2 := ρR2(z,y)(Q)R3 := πx,y (R1(R1.z = R2.z)R2)Exercise 5.4.5cR1 := πx,y(Q R)R2 := σx < y(R1)。
第五章 数据库的创建与管理
数据库教案
物理存储结构
• 至少有一个主文件组，主文件组中包含了所有的 系统表，当建立数据库时，主文件组包括主数据 库文件和未指定组的其他文件。
• 事务日志文件文件不属于任何一个文件组。
数据库教案
• [例5-1]：创建一个只含一个数据文件和一个事务日志文件的数据库 • 数据库名为JWGL1， • 主数据库文件逻辑名称为jwgl1_data – 数据文件的操作系统名称jwgl1.mdf – 数据文件初始大小为5MB， – 最大值为500MB， – 数据文件大小以10%的增量增加。 • 日志逻辑文件名称jwgl1_log.ldf， – 事务日志的操作系统名称jwgl1.ldf， – 日志文件初始大小为5MB， – 最大值100MB， – 日志文件以2MB增量增加。
数据库的类型
了解系统数据库和用户数 系统数据库、文件存储位置、 据库的基本功能、存 默认扩展名、基本功能、 储信息 存储信息、属性
掌 握 使 用 SSMS 和 T-SQL 数据库的创建 数据文件、事务日志文件、 创建、修改与删除数 与管理 文件组、数据库属性 据库的方法 数 据 库 中 的 对 了解数据库中的对象及主 象 要对象的功能与作用 数据库关系图、表、视图、 可编程性、存储、安全 性
数据库教案
5.1 数据库简介
5.1.1 SQL Server 2005的数据库类型
1
2 系统数据库
用户数据库
数据库教案
系统数据库
1. 2. 3.
master数据库 model数据库 msdb数据库
4.
tempdb数据库
数据库教案
Master数据库
SQL Server中最重要的数据库，存储SQL Server中的系统级信息 包括所有的登录账户信息、初始化信息和 其它数据库的相关信息。 系统根据mas系统将受到影响
数据库系统概论 第5章
当一个关系模式在连接的过程中没有丢掉有用信息的， 称为无损连接分解否则称为有损连接分解。 3NF的优点就是其总可以在满足无损连接并保持依赖的 前提下得到3NF设计。其缺点是，若没有消除所有的传递 依赖，则必须要用空值来表示数据项间的某些可能有意义 的联系。此外，3NF还存在信息重复的问题。 若必须在BCNF和保持依赖的3NF间作选择的话，通常 倾向于选择3NF。因为若不能有效地检验依赖的保持情况， 我们要么牺牲系统性能，要么破坏数据库中的数据的完整 性，这当然都不好。相比之下，3NF中允许传递依赖造成 少量冗余反到是可以容忍的。所以，我们常选择保持依赖 而放弃BCNF。
假定有一个实际问题，有关系模式： 借书人（姓名，地址，书名，日期） 即 BORROW(NAME,ADDR,TITLE,DATE) 其中：NAME和TITLE是整个模式的关键字（主码）。
NAME 张 平 张 平 张 平 张 平 张 平 张 平 李少林 李少林 ADDR A1 A1 A1 A1 A1 A1 A2 A2 TITLE T1 T2 T3 T4 T5 T6 T3 T7 DATE D1 D2 D3 D4 D5 D6 D4 D7
一个低一级范式的系模式的集合，这种 过程就叫规范化。各种范式之间的关系为：
1NF 2NF
3NF BCNF 4NF
5NF
例：以下两例为非1NF关系。借书人
部门名 部门号
经理
正经理 副经理
张 平 李文化
DN1 DN2
D1 D2
M1 M2
5.2.5 3NF
定义：关系模式R(U,F)中若不存在这样的码X，属 性组Y及非主属性Z(Z Y)使得X→Y(Y→X)Y→Z 成立，则称R(U,F) ∈3NF。 简言之，不存在非主属性部分依赖和传递依赖于 码的第一范式称为第三范式。 从定义中还可得出结论：不存在非主属性的模式 为第三范式。
第五章王珊,萨师煊版《数据库系统概论》讲义及课后习题答案
完整性约束条件分类
六类完整性约束条件
•
静态列级约束 静态元组约束 静态关系约束 动态列级约束 动态元组约束 动态关系约束
• • • • •
完整性约束条件（续）
对象状态 动态 动态列级约束 ④ 静态列级约束 ① 动态元组约束 ⑤ 动态关系约束 ⑥
静态
静态元组约束 静态关系约束 ② ③
列
元组
关系
对象粒度
4. 修改被参照关系中主码的问题
• 两种策略 (1)不允许修改主码 (2)允许修改主码
允许修改主码策略
• 违约操作 ♦要修改被参照关系中某些元组的主码值， 而参照关系中有些元组的外码值正好等 于被参照关系要修改的主码值 ♦要修改参照关系中某些元组的主码值， 而被参照关系中没有任何元组的外码值 等于被参照关系修改后的主码值
允许修改主码策略
例：将Student关系中Sno=950001的元组中Sno 值改为960123。而SC关系中有 4个元组的 Sno=950001 – 级联修改：将SC关系中4个Sno=950001元组 中的Sno值也改为960123。如果参照关系同时 又是另一个关系的被参照关系，则这种修改操 作会继续级联下去。
一般是拒绝执行
• 违反参照完整性的操作：
– 拒绝执行 – 接受这个操作，同时执行一些附加的操作，以保证 数据库的状态正确
三、参照完整性的实现
例:职工－部门数据库包含职工表EMP和部门表DEPT
1 DEPT关系的主码为部门号Deptno 2 EMP关系的主码为职工号Empno, 外码为部门号Deptno 称DEPT为被参照关系或目标关系，EMP为参照关系
3.在参照关系中插入元组时的问题
• 受限插入 – 仅当被参照关系中存在相应的元组，其主码值 与参照关系插入元组的外码值相同时，系统才 执行插入操作，否则拒绝此操作。 • 递归插入 – 首先向被参照关系中插入相应的元组，其主码 值等于参照关系插入元组的外码值，然后向参 照关系插入元组。
数据库系统原理与设计万常选版第五章练习题和详细答案
第五章关系数据理论一、选择题1. 为了设计出性能较优的关系模式，必须进行规范化，规范化主要的理论依据是（）。
A. 关系规范化理论B. 关系代数理论C．数理逻辑D. 关系运算理论2. 规范化理论是关系数据库进行逻辑设计的理论依据，根据这个理论，关系数据库中的关系必须满足：每一个属性都是（）。
A. 长度不变的B. 不可分解的C．互相关联的D. 互不相关的3. 已知关系模式R（A，B，C，D，E）及其上的函数相关性集合F＝{A→D，B→C ，E→A }，该关系模式的候选关键字是（）。
A.ABB. BEC.CDD. DE4. 设学生关系S（SNO，SNAME，SSEX，SAGE，SDPART）的主键为SNO，学生选课关系SC（SNO，CNO，SCORE）的主键为SNO和CNO，则关系R（SNO，CNO，SSEX，SAGE，SDPART，SCORE）的主键为SNO和CNO，其满足（）。
A. 1NFB.2NFC. 3NFD. BCNF5. 设有关系模式W（C，P，S，G，T，R），其中各属性的含义是：C表示课程，P 表示教师，S表示学生，G表示成绩，T表示时间，R表示教室，根据语义有如下数据依赖集：D={ C→P，（S，C）→G，（T，R）→C，（T，P）→R，（T，S）→R }，关系模式W 的一个关键字是（）。
A. （S，C）B. （T，R）C. （T，P）D. （T，S）6. 关系模式中，满足2NF的模式（）。
A. 可能是1NFB. 必定是1NFC. 必定是3NFD. 必定是BCNF7. 关系模式R中的属性全是主属性，则R的最高范式必定是（）。
A. 1NFB. 2NFC. 3NFD. BCNF8. 消除了部分函数依赖的1NF的关系模式，必定是（）。
A. 1NFB. 2NFC. 3NFD. BCNF9. 如果A－>B ,那么属性A和属性B的联系是（）。
A. 一对多B. 多对一C．多对多D. 以上都不是10. 关系模式的候选关键字可以有1个或多个，而主关键字有（）。
第五章 DSS的数据库、方法库和知识库 决策支持系统课件
方法库系统的基本结构(5/5)
用户 系统管理员界面 程序员界面 终端用户界面 界面
模型库系统
方法库管理系统
操作 系统
系统缓冲区
外部 数据库
内部 数据库
方法 字典
源码库
一种方法库系统的结构图
目标 码库
5.3 DSS的方法库(9/13)
(/)
和 实 现 方 法
方 法 库 系 统
1的
2技
术
构
成
相应于交互式用户接 3层 口，包括进行语法、
而包含不同来源数知据识库管可理为同一个
外部 数据库
会话部件应用服务用。户 作用：一是通过查询、统计及分析
为管理决策者提供决策信息支持； DSS中数据库系统二的是构为模型运行提供或存储数据。 架
5.1 DSS的数据库系统(5/9)
DSS数据库系统的组成(4/7)
数据库管理系统(DBMS)是用来提供 个数人据存删信取除息库、。中操数纵据、数的存据功 储析能 和取。 检可 索用 数于 据D数 库S修库据 或S改中、的
模型库系统
方法库管理系统
外部 数据库
操作 系统
系统缓冲区
内部 数据库
方法 字典
源码库
一种方法库系统的结构图
目标 码库
是方法库自带的数据 库，用于存放输入的 数据及经过方法加工 后的输出数据。
该库中的数据可从外 部数据库通过系统连 接传送过来，也可以 由用户自己输入。
5.3 DSS的方法库(8/13)
•关于DSS数据库操作的有关问题(提供随机存取 操作，响应时间要快，提供支持关系与视图的设施)
关键 •关于与DSS其他部分接口的问题(转换接口部分) 问题
5.3 DSS的方法库(1/13)
数据库系统概念(database system concepts)英文第六版 PPT 第五章
"select * from instructor where name = ‟" + name + "‟" Suppose the user, instead of entering a name, enters: X‟ or ‟Y‟ = ‟Y then the resulting statement becomes: "select * from instructor where name = ‟" + "X‟ or ‟Y‟ = ‟Y" + "‟" which is: select * from instructor where name = ‟X‟ or ‟Y‟ = ‟Y‟ User could have even used X‟; update instructor set salary = salary + 10000; - Prepared statement internally uses: "select * from instructor where name = ‟X\‟ or \‟Y\‟ = \‟Y‟ Always use prepared statements, with user inputs as parameters
How is this useful?
Database System Concepts - 6th Edition
5.10
©Silberschatz, Korth and Sudarshan
Metadata (Cont)
Database metadata DatabaseMetaData dbmd = conn.getMetaData();
数据库第5章
1-6 郑州轻工业学院软件职业技术学院
总的来说计算机安全涉及的问题
计算机系统本身的技术问题
计算机安全理论与策略
计算机安全技术
管理问题
安全管理 安全评价 安全产品
数据库原理
1-7 郑州轻工业学院软件职业技术学院
计算机安全涉及问题(续)
法学
计算机安全法律
犯罪学
计算机犯罪与侦察 安全监察
能访问他有权存取的数据，必须预 先对每个用户定义存取权限。
检查存取权限
对于通过鉴定获得上机权的用户
（即合法用户），系统根据他的存 取权限定义对他的各种操作请求进 行控制，确保他只执行合法操作。
数据库原理
1-22 郑州轻工业学院软件职业技术学院
常用存取控制方法
自主存取控制（Discretionary Access
5.3.2 授权（Authorization）与回收
在数据库系统中，定义用户存取权限称为授权 （Authorization）。 第三章讨论 SQL 的数据控制功能时，我们已知道授权有两种： 系统特权和对象特权。 系统特权是由DBA授予某些数据库用户，只有得到系统特 权，才能成为数据库用户。 对象特权可以由DBA授予，也可以由数据对象的创建者授 予，使数据库用户具有对某些数据对象进行某些操作的 特权。 在系统初始化时，系统中至少有一个具有DBA特权的用户，DBA 可以通过GRANT语句将系统特权或对象特权授予其他用户。 对于已授权的用户可以通过REVOKE语句收回所授予的特权。
用户标识和鉴定的方法有多种，为了获得更强的安全性， 往往是多种方法并举，常用的方法有以下几种：
数据库原理
1-18 郑州轻工业学院软件职业技术学院
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一、 SQL 使用CREATE TRIGGER 命令建立触发器, 其一般格式为:
CREATE TRIGGER <触发器名>
| BEFORE | AFTER | <触发事件> ON <表名>
FOR EACH | ROW |STATEMENT | [WHEN <触发条件>] <触发动作体>
二、几点说明
三、举例
注意时间
第五章
数据库完整性
数据库的完整性是指数据的正确性和相容性。 为维护数据库的完整性，DBMS必须能够：
1、提供定义完整性约束条件的机制
2、提供完整性检查的犯法 3、违约处理
5.1 实体完整性
5.1.1 实体完整性定义 Nhomakorabea关系模型的实体完整性在CREATE TABLE中用PRMARY KEY定义。 [例1] 将Student 表中的 Sno属性定义为码。 CREATE TABLE Student
ON UPDATE CASCADE
5.3 用户定义的完整性
5.3.1 属性上的约束条件的定义
1、不允许取空值 [例5] 在定义 SC表时，说明Sno、Cno、Grade属性不允许为 空植。
CREATE TABLE SC
(Sno
Cno
CHAR(9)
CHAR(4)
NOT NULL，
NOT NULL,
Grade SMALLINT NOT NULL,
[例3] 定义 SC中的参照完整性
CREATE TABLE SC (Sno Cno CHAR(9) CHAR(4) NOT NULL， NOT NULL,
Grade SMALLINT, PRIMARY KEY(Sno，Cno), FOREIGN KEY (Sno) REFERENCES Student(Sno),
Grade SMALLINT, PRIMARY KEY(Sno，Cno), FOREIGN KEY (Sno) REFERENCES Student(Sno) ON DELETE CASCADE
ON UPDATE CASCADE
FOREIGN KEY (Cno) REFERENCES Course（Cno） ON DELETE ）; NO ACTION
（Sno
CHAR（9） PRMARY KEY，
Sname CHAR（20） NOT NULL， Ssex Sage CHAR（2）， SMALLINT，
Sdept CHAR（20）
）；
[例2] 将 SC表中的Sno，Cno属性定义为码。
CREATE TABLE SC (Sno Cno CHAR(9) NOT NULL ， CHAR(4) NOT NULL,
Sname CHAR(8) NOT NULL,
Sdept CHAR(20)
5.3.2 属性上的约束条件检查和违约处理
5.3.3 元组上的约束条件的定义
[例9] 当学生的性别为男时, 其名字不能以Ms.打头。
CREATE TABLE Student
(Sno
Ssex
CHAR(9) PRIMARY KEY ,
ALTER TABLE Student
ADD CONSTRAINT C3 CHECK (Sage<40);
*5.5 域中的完整性限制
SQL 支持域的概念,并可以用CREATE DOMAIN 语句建立一 个域以及该域应该满足的完整性约束条件。 [例14] 建立一个性别域，并声明性别域的取值范围 CREATE DOMAIN GenderDomain CHAR（2）
PRIMARY KEY(Sno，Cno),
……. ）;
2、列值唯一
[例6] 建立部门表DEPT，要求部门名称Dname 列取值唯一，部门编号
Deptno列为主码。 CREATE TABLE DEPT （ Deptno NUMERIC（2）， Dname CHAR（9） UNIQUE， Location CHAR（10）， PRIMARY KEY （Deptno） ）；
5.6.3 删除触发器
删除触发器的SQL语句为: DROP TRIGGER<触发器名> ON <表名>; [例21] 删除教师表Teacher上的触发器 Insert__Sal ； DROP TRIGGER Insert__Sal ON Teacher;
第五章结束
FOREIGN KEY (Cno) REFERENCES Course（Cno）
）;
5.2.2 参照完整性检查和违约处理
1、四种可能破坏参照完整性的情况 2、当上述不一致发生时，系统采用的处理策略 [例4] 显式说明参照完整性的违约处理示例
CREATE TABLE SC
(Sno Cno CHAR(9) CHAR(4) NOT NULL， NOT NULL,
CHAR(2),
Sname CHAR(8) NOT NULL,
Sage
SMALLINT,
Sdept CHAR(20), PRIMARY KEY (Sno) CHECK(Ssex =‘女’ OR Sname NOT LIKE ‘Ms.%’) ）;
5.3.4 元组上的约束条件检查和违约处理
5.4
完整性约束命名子句
CHECK（VALUE IN（‘男’，‘女’））；
[例15] 建立一个性别域GenderDomain,并对其中的限制命名。
CREATE DOMAIN GenderDomain CHAR（2）
CONSTRAINT GD CHECK（VALUE IN（‘男’，‘女’））；
5.6
5.6.1 定义触发器
触 发 器
年龄小于30改为小于40岁。
ALTER TABLE Student
DROP CONSTRAINT C1 ;
ALTER TABLE Student
ADD CONSTRAINT C1 CHECK ( Sno BETWEEN 900000 AND 999999),
ALTER TABLE Student
DROP CONSTRAINT C3 ;
3、用CHECK 短语指定列值应该满足的条件
[例7] Student表的Ssex 只允许取“男”或“女”。
CREATE TABLE Student
(Sno
Ssex Sage ）;
CHAR(9) PRIMARY KEY ,
CHAR(2) CHECK（Ssex IN（‘男’，‘女’））, SMALLINT
1、完整性约束命名子句
CONSTRAINT <完整性约束条件名>[PRIMARY KEY 短语 | FOREIGN KEY 短语 | CHECK 短语] [例10] 建立Student表，要求学号在90000~99999之间，姓名不能取空值， 年龄小于30岁，性别只能是“男”或“女”。 CREATE TABLE Student (Sno NUMERIC(6) CONSTRAINT C1 CHECK ( Sno BETWEEN 90000 AND 99999), Sname CHAR(20) CONSTRAINT C2 NOT NULL, Sage SMALLINT CONSTRAINT C3 CHECK (Sage<30), Ssex CHAR(2) CONSTRAINT C4 CHECK（Ssex IN（‘男’，‘女’））, CONSTRAINT StudentKey PRIMARY KEY(Sno) ）;
[例18] 定义一个BEFORE行级触发器，为教师Teacher定义完 整性规则“教授的工资不得低于4000元，如果低于4000元，自动改 为4000元。 CREATE TRIGGER Insert_Or_Update_Sal
BEFORE INSERT OR UPDATE ON Teacher FOR EACH ROW AS BEGIN IF(new.Job=‘教授’ ) AND (new.Sal<4000) THEN
Grade SMALLINT, PRIMARY KEY(Sno，Cno) ）;
5.1.2 实体完整性检查和违约处理
5.2 参照完整性
5.2.1 参照完整性定义
关系模型的参照完整性在CREATE TABLE中用FOREIGN KEY短语定义哪些列为外码,用REFERENCES短语指明这些外码参 照哪些表的主码。
new.Sal=4000;
ENDIF; END;
5.6.2 激活触发器
1、同一个表上的多个触发器激活时遵循的执行顺序:
2、举例
[例20] 执行修改某个教师工资的SQL语句，激活上述定义的触发器。 UPDATE Teacher SET Sal=800 WHERE Ename=‘陈平’； 执行顺序是： * 执行触发器 Insert_Or_Update_Sal； * 执行SQL语句UPDATE Teacher SET Sal=800 WHERE Ename=‘陈 平’ ； * 执行触发器 Insert__Sal ； *执行触发器 Update_Sal ；；
2、修改表中的完整性限制
我们可以使用ALTER TABLE 语句修改表中的完整性限制
[例12] 去掉[例10] Student表中对性别的限制。 ALTER TABLE Student
DROP CONSTRAINT C4 ; [例13] 修改表Student中的约束条件，要求学号改为900000~999999之间，