模式分解算法
《关系模式分解》课件

索引优化
通过合理的关系模式分解,可以 为查询语句创建更有效的索引, 提高查询效率。
查询优化
分解后的关系模式可以简化查询 逻辑,减少查询复杂度,提高查 询效率。
缓存策略应用
利用数据库的缓存策略,可以减 少对物理存储的访问次数,提高 数据查询效率。
05
CATALOGUE
关系模式分解的挑战与未来发展
数据冗余问题
数据完整性维护
主键和外键约束
01
关系模式分解后,可以通过主键和外键约束来维护数据的完整
性,确保数据的准确性和一致性。
数据完整性检查
02
通过定期的数据完整性检查,可以及时发现并修复数据异常,
保证数据的可靠性。
事务处理能力
03
关系模式分解后,可以利用数据库的事务处理能力,确保数据
的完整性和一致性。
数据查询效率提升
案例二
总结词
数据安全与隐私保护
详细描述
某银行客户信息管理系统涉及到客户、账户、交易等多个实体的关系,这些关系中包含敏感信息。通 过关系模式分解,可以将敏感信息隐藏在虚拟属性中,降低数据泄露的风险,提高数据的安全性和隐 私保护。
案例三:某社交网络的关系模式分解
总结词
网络结构分析
详细描述
社交网络中存在着各种复杂的关系,如用户之间的关注关系、互动关系等。通过关系模 式分解,可以深入分析这些关系的结构特征,挖掘网络中的核心节点和社区结构,为社
关系模式分解
目录
• 关系模式分解简介 • 关系模式分解的基本概念 • 关系模式分解的方法 • 关系模式分解的应用 • 关系模式分解的挑战与未来发展 • 关系模式分解的案例分析
01
CATALOGUE
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。
04-1 关系规范化理论

消除冗余数据,但丢失数据依赖关系
7
(3)第三种分解方法
• • • • S(学号,学生姓名,学院名称,导师姓名) P(项目编号,项目名称) D(学院名称,院长) T(承担任务)
消除冗余数据,但丢失了信息。
8
(4)第四种分解方法
• • • • S(学号,学生姓名,学院名称、导师姓名) P(项目编号,项目名称) D(学院名称,院长) S_P(学号,项目编号,承担任务)
43
二、Armstrong公理系统
对于关系模式R(U,F),有 • 公理1:自反律(Reflexivity) 若Y X U,则X→Y为F所蕴含。 • 公理2:增广律(Augmentation) 若X→Y为F所蕴含,且ZU,则XZ→YZ为F所蕴 含。 • 公理3:传递律(Transitivity) 若X→Y,Y→Z为F所蕴含,则X→Z为F所蕴含。
自反律、增广律、传递律是最基本的Armstrong公理。
44
由自反律、增广律、传递律可以导出下面三条推理规则。
公理4:合并规则
由X→Y,X→Z,有X→YZ。 公理5:伪传递规则 由X→Y,WY→Z,有XW→Z 公理6:分解规则 由X→Y及 Z Y,有X→Z。
45
定理:Armstrong公理系统是有效的 (正确性)、完备的。 正确性:指公理1、2、3是正确的。 有效性:指由F出发根据Armstrong 公理推导出来的每一个函数依赖一 定在F+。 完备性:指F+中的每一个函数依赖, 必定可以由F出发根据Armstrong 公理推导出来。
10
解决方法
• 解决问题的方法就是将关系模式进一步分 解 • 将关系模式中的属性按照一定的约束条件 重新分组,争取“一个关系模式只描述一 个独立的实体”,使得逻辑上独立的信息 放在独立的关系模式中,即进行关系模式 的规范化处理。
6.4模式的分解

算法6.5:(分解法)转换为BCNF的 无损连接分解*
例:R(U,F),U={X,Y,Z},F={Y→Z,XZ→Y}, 在保持无 损连接的情况下分解为BCNF。 解答:R的侯选码为XY和XZ;R为3NF。
由于存在着Y→Z,而Y不是码,根据算法6.5将R 分解为R1{(Y,Z),(Y→Z)}
分析两种分解的依赖保持性?
分解1:只有AB,显然,分解1不具有依赖保持性 分解2:保留了所有函数依赖,具有依赖保持性
简单练习: 判定无损连接性和函数依赖性
设S-C-M(S学号,C班级,M班主任)
F={S学号C班级,C班级M班主任,S学号M班主任}
1 {S C (学号,班级),C M (班级,班主任)} 2 {S C (学号,班级),S M (学号,班主任)} 3 {S M (学号,班主任),C M (班级,班主任)}
求得F ' F {S D, I B, IS Q, B O}, 故可得R的保持函数依赖的 3NF分解 {SD, IB, ISQ, BO}, 另外,F '中L, N类属性为I , S , 且( IS ) ISDBOQ 包含所有属性 , 故IS为唯一的候选码。在 的基础上增加IS即为R的无损连接 且保持函数依赖的 3NF分解。
分别求解F 和( Fi ) , 若两者相等,则表示分 解
i 1 k
前后的函数依赖集是等 价的,即具有保持函数 依赖性
例子
R(A,B,C), F={AB, C B}
分解1={(A,B) {AB},
分解2={(A,B) {AB}),
(A,C) }
(B,C) {C B}}
数据库范式与关系模式示例

补充讲义一、范式举例BCNF.如:课程号与学号)例4:R(X,Y,Z),F={XY->Z},R为几范式?BCNF。
例5:R(X,Y,Z),F={Y->Z,XZ->Y},R为几范式?3NF。
R的候选码为{XZ,XY},(R中所有属性都是主属性,无传递依赖)二、求闭包数据库设计人员在对实际应用问题调查中,得到的结论往往是零散的、不规范的(直观问题好办,复杂问题难办了),所以,这对分析数据模型,达到规范化设计要求,还有差距,为此,从规范数据依赖集合的角度入手,找到正确分析数据模型的方法,以确定关系模式的规范化程度。
例1.已知关系模式R(U、F),其中,U={A,B,C,D,E}; F={AB→ C, B→ D, EC → B , AC→B} ,求(AB)+F.解:设X(0)=AB○1计算X(1),在F中找出左边为AB子集的FD,其结果是:AB→C,B→D∴X(1)=X(0)UB=ABUCD=ABCD 显然,X(1)≠X(0)○2计算X(2),在F中找出左边为ABCD子集的FD,其结果是:C→E,AC→B∴X(2)=X(1)UB=ABCDUBE=ABCDE 显然,X(2)=U所以,(AB)+ F=ABCDE.(等于U,所以AB是唯一候选关键字)例2.设有关系模式R(U、F),其中U={A,B,C,D,E,I};F={A→D,AB→E,B→E,CD→I,E→C},计算(AE)+解:令X={AE},X(0)=AE○1在F中找出左边是AE子集的FD,其结果是:A→D,E→C∴X(1)=X(0)UB=X(0)UDC=ACDE 显然,X(1)≠X(0)○2在F中找出左边是ACDE子集的FD,其结果是:CD→I∴X(2)=X(1)UI=ACDEI显然,X(2)≠X(1),但F中未用过的函数依赖的左边属性已含有X(2)的子集,所以不必再计算下去,即(AE)+=ACDEI.因为,X(3)=X(2),所以,算法结束。
emd分解算法

emd分解算法EMD分解算法:高效解决非线性优化问题摘要:EMD分解算法是一种非线性优化问题的高效解决方法,主要应用于信号处理、图像分析、可视化等领域。
本文将详细介绍EMD分解算法的原理、实现步骤及优缺点,以及算法在实际应用中的经验总结。
一、EMD分解算法概述EMD分解算法 (Empirical Mode Decomposition,经验模态分解)是Hilbert-Huang变换的重要基础,由黄慧祥于1998年提出用于非线性和非平稳信号处理。
其核心思想是将任意信号分解成若干个本征模函数(EMD),每个EMD都是一个具有单调的局部振荡的带限信号,满足任意一个信号都可由若干个EMD和一个残差信号组合而成。
二、EMD分解算法步骤1.确定信号首先,需要选择待分解的信号。
其必须是一个实值函数,并且满足Hilbert空间上的“固有模式分解”的基本假设,即信号可以分解成一些可以单独处理的局部振荡模态或模态。
例如,可以考虑成电孔径尺寸时刻图像。
2.确定局部极值点对于所选信号,需要确定它的局部极值点。
这些点是信号分解的关键,因为它们将被用来生成局部振荡模态。
3.确定上下包络线建立每个局部极值点的上下包络线是分解信号的下一步。
通过连接极大值和极小值的直线得到上下包络线,然后对上下包络线进行平均和,得到本征模函数。
4.重复3生成新的局部极值通过从原始信号中减去第一个本征模函数,得到新的局部极值。
然后,可以像前面一样生成新的本征模函数。
这个过程可以重复多次,直到得到最后一个没有明显局部极值的本征模函数。
5.计算剩余项每个本征模函数将被完全保留。
将所有本征模函数相加,得到信号的重构,然后通过从原始信号中减去重构信号,得到一个剩余项。
三、EMD分解算法优缺点优点:EMD分解算法是一种基于经验的算法,不需要先验知识和数学模型,能够直接对任意信号进行处理和分解。
EMD分解算法无法引入频带互相干扰的问题,每一个本征模函数之间相互独立,可以看作是完全包含在不同频带内的信号,无需频域过滤器。
基于极值域均值模式分解最大相似度的语音增强方法

( ) 一
点位 置不 是对 应 的 。
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m ( £ ) 2 与 汁1 (斗l £ ) 2 分 别 ( + 汁1 / ) ( + 汁2 / )
仅 仅利 用极 值点 信 息 获 得 局域 均 值 , 而是 利 用 积 分 中值定 理 的原 理 , 寻找 一 个 信 号 中实 际存 在 的值 作 为均值 , 过程 利用 两个 极值 点 问 的所 有数 据信 息 , 该
表示第 i 个极值点与第 i 个极值点信号数据 的 +1 局 域 均值 , 第 +1个 极 值 点 与第 +2个 极 值 点 及
信号 数据 的局域 均值 。这 里得 到 的局域 均值 与极值 3求 t l 极值 点 的局 域 均值 。现用 2 相邻 ) i处 + 个 局 域 均值 m m 做 加权 处 理 即可得 到 t 极 值 、 i处 +
基金项 目: 黑龙江省青年科学基金项 目( 0 9 2 ; QC20 C6 ) 黑龙江省教育 厅 科 学 技术 研 究 项 目( 15 4 3 1511) 作者简介 : 苏凌峰( 9 9 , , 1 7 一) 男 工程师 , 研究方 向: 通信工程.
决 的是 局 域均值 的求 解算 法 , 利用 积 分 中值定 理 [ ,
s r e i gd c mp stdI Fs rv n igo e-i e n wefle. Th ril r s n e a i m i - ce nn e o o i M e ,p e e t v rfl ra do -i r n t t ea t ep e e td am xmu sr c e
的原始 语 音 。近年来 有研 究者 将经 验模 态分解 方 法
基于模式分解的快速直线生成算法

( c o l f S fwa e h n a g U ie s y o eh oo y, h n a g 1 0 2 ) S h o ot r ,S e y n nv ri T c n lg S e y n 1 0 3 o t f
利 于 简 化算 法 的设 计 复 杂 性 并 提 高 生成 速 度 . 论 分 析 和 计 算 结 果 表 明 , 中 算 法 比 B eeh m 算 法 的平 均 误 差 判 理 文 rsn a 定 和 累 计 次 数 减 少 1 倍 以上 , O 平均 生成 速 度 提 高 了 27 . .倍
关键词 : 线生成 ; 数运算 ; 点绘制 ; 直 整 多 图形 算 法 ; 式 ; 对 称 性 模 弱
中图 法 分 类 号 :T 3 1 4 P 9.1
A s n s e ia i n Al o ih s d o te n De o p sto Fa tLi e Ra t rz to g r t m Ba e n Pa t r c m o ii n
g n r t s a p t e n c n it g o n r mo e s g e t te c t p,t e tme fo e a i n a d o t u e e a e a t r o s s i fo e o r e m n sa a h se n h i so p r to n u p t
基 于模 式分 解 的快速 直 线生成 算 法
牛 连强, 中 邵
( 阳工 业 大 学 软件 学 院 沈
( il@S t e u c ) n uq u . d . n
沈 阳 1 0 2 ) 1 0 3
摘
要 : 线 是 图形 系 统 中 的 基 本元 素 , 了提 高 其 生 成 效 率 , 出一 种快 速 的直 线 绘 制 算 法 . 算 法 将 直 线 视 为 由 直 为 提 该
第4章 关系规范化理论

t
4.3
范式和规范化方法
4.3
范式和规范化方法
范式(Normal Forms,NF)的概念是E.F.Codd在
1971年提出的。1971—1972年,E.F.Codd提出了1NF、
2NF与3NF。1974年,Codd与Boyce又共同提出了 BCNF。1976年,Fagin提出了4NF,后来又有人提出了 5NF。在这些范式中,最重要的是3NF和BCNF,它们是 进行规范化的主要目标,基本保证了防止冗余问题和异常
【例4-7】 分析关系模式T(Tno, Tname, Tsex)中,各属性 分别代表教师号、教师姓名、性别。
解:T只有一个主键Tno,没有任何属性对Tno部分依赖或
传递依赖,所以T↔3NF。同时Tno是T中唯一的决定因素, 所以T↔BCNF。
4.3.4 BCNF
【例4-8】 分析关系模式STC(S, T, C)中,S表示学生,T表 示教师,C表示课程。每一教师只教一门课。
【例4-5】 分解例4-4中的关系S1,使其满足3NF的要求。
解:在关系S1中,院长(Dean)传递函数依赖于学号(Sno),即Sno Dean,所以S1不属于3NF。
将关系S1(Sno, Sname, Ssex, Sdept, Dean)进一步分解,消除传递依赖。 分解步骤如下:
(1)对于不是候选键的每个决定因素,从关系中删除依赖它的所有属性。 在关系S1中,学院(Sdept)不是候选键,但却是决定因素,从关系S1 中删除依赖它的属性院长(Dean),得到新的关系S11(Sno, Sname, Ssex, Sdept)。 (2)新建一个关系,该关系中包含原关系中不是候选键的决定因素以及 所有依赖该决定因素的属性,并将决定因素作为该关系的主键。对于关系 S1,新建的关系为S12(Sdept, Dean),主键为Sdept。 关系S1分解后消除了传递函数依赖,因此S11和S12都满足3NF。
数据库第7章 关系数据库理论

● 7.2 关系模式的分解算法
● 7.2.1 关系模式分解的算法基础
1. 函数依赖的逻辑蕴含 2. Armstrong公理系统 (1) Armstrong公理系统 1) 自反律:若YXU,则X→Y为F所蕴含。 2) 增广律:若X→Y为F所蕴含,且ZU,则XZ→YZ为F 所蕴含。 3) 传递律:若X→Y及Y→Z为F所蕴含,则X→Z为F所蕴 含。
={YZ,CTX,CSG,HRC,HSR,THR}.
2. 将关系转化为3NF、且既具有无损连接性又能保持函数依赖的分解 【 例 7-7】 有 关 系 模 式 R〈U , F〉 , U={C , T , H , R , S , G} , F={C→T,CS→G,HR→C,HS→R,TH→R},将R分解为3NF, 且既具有无损连接性又能保持函数依赖。 解:可以求得关系模式R的码为HS,它的一个保持函数依赖的3NF为 :
F={A→B,A→C,B→A,B→C,C→A} 2) 去掉F中冗余的函数依赖。 判断A→B。设:G1={ A→C,B→A,B→C,C→A}, 得:AG1+=AC ∵ BAG1+ ∴ A→B不冗余 判断A→C。设:G2={ A→B,B→A,B→C,C→A},
得:AG2+=ABC ∵ CAG2+ ∴ A→C冗余 判断B→A。设:G3={ A→B,B→C,C→A}, 得:BG3+=BCA ∵ ABG3+ ∴ B→A冗余 判断B→C。设:G4={ A→B,C→A}, 得:BG4+=B ∵ CBG4+ ∴ B→C不冗余 判断C→A。设:G5={ A→B,B→C }, 得:CG5+=C ∵ ACG5+ ∴ C→A不冗余
第7章 关系数据库理论
● 7.1 关系数据模式的规范化理论
非线性调频模式分解及在机械设备故障诊断中的应用

第5期2021年5月机械设计与制造Machinery Design&Manufacture77非线性调频模式分解及在机械设备故障诊断中的应用林青云',魏连友1,叶杰凯1,易灿灿2(1.丽水市特种设备检测院,浙江丽水323000;2.武汉科技大学,湖北武汉430081)摘要:由于机械设备传动系统中的关键零部件如轴承的振动信号具有典型非平稳的特征,将非线调频模式分解算法引入到机械设备故障诊断中,实现了对轴承等关键零部件早期微弱故障的特征识别。
该方法在变模式分解理论的基础上,利用解调算子,将宽带信号变为窄带信号,实现了复杂信号的多尺度分解,同时使得多组分信号具有较高的时频分辨率。
利用该方法对具有时频交叉干扰特性的仿真信号和故障实验台的实测轴承信号进行了分析,结果表明提出的方法在复杂信号模式分解和故障特征识别方面具有明显的优势。
关键词:非线性调频;模式分解;故障诊断;特征识别中图分类号:TH16;U462.1;N94文献标识码:A文章编号:1001-3997(2021)05-0077-05Nonlinear Chirp Mode Decomposition and its Applicationin Mechanical Fault DiagnosisLIN Qing-yun1,WEI Lian-you1,YE Jie-kai1,Yi Can-can2(1.Lishui Special Equipment Testing Institute,Zhejiang Lishui323000,China;2.Wuhan University of Science and Technology,Hubei Wuhan430081,China)Abstract:Since the vibration signals ofkey parts in the transmission system ofmechanical equipment,such as bearings,have typical non-stationary characteristics,the nonlinear chirp mode decomposition algorithm is introduced into the fault diagnosis of mechanical equipment in this paper.It is designed to achieve the early weak fault identification of bearing and other parts.Based on the theory of variable mode decomposition,this method uses demodulation operator to change broadband signal into narrowband signal.Thus,the multiscale decomposition of complex signal is realized and the resolution of time frequency presentations is enhanced.The method is used to analyze the simulation signal with the characteristics of time-freq ue ncy cross interference and the measured bearing signal of the fault test bench.The results show that the proposed method has obvious advantages in complex signal modes decomposition and^faulttfeature identification.Key Words:Nonlinear Chirp;Mode Decomposition;Fault Diagnosis;Feature Identification1引言随着工业生产的不断发展,重要领域或者关键环节的机械设备大部分具有结构复杂、运行工况多变,且长期在线服役的特点,例如冶金设备多数处于高速、重载、高温、强磁场的工作环境中,这些故障信号往往具有非线性、非平稳、等特征叫但是目前的诊断方法十分有限,尤其是对于早期微弱故障和强背景噪声下的故障特征提取与识别方法还存在明显的不足,因此针对早期微弱故障信号的处理方法在一定程度上制约了机械设备故障诊断技术的发展|2]。
数据库系统原理第七章答案

例子
【例】已知关系R〈U,F〉,其中U={A,B,C,D,E}, F={AB→C,B→D,C→E,EC→B,AC→B},求(AB)F+。 设X=AB ∵ XF(0)=AB XF(1)=ABCD
XF(2)=ABCDE
XF(3)= XF(2)=ABCDE ∴ (AB)F+=ABCDE={A,B,C,D,E}
XF+={ Ai | Ai∈U,X→Ai∈F+}
第十九页,编辑于星期五:九点 九分。
(2) 属性集闭包XF+的求法
1) 选X作为闭包XF+的初值XF(0)。 2) XF(i+1)是由XF(i)并上集合A所组成,其中A为F中存在 的函数依赖Y→Z,而AZ,YXF(i)。 3) 重复步骤2)。一旦发现XF(i)= XF(i+1),则XF(i)为所求 XF+。
1) 合并规则:由X→Y,X→Z,有X→YZ。 2) 伪传递规则:由X→Y,WY→Z,有XW→Z。 3) 分解规则:由X→Y及ZY,有X→Z。
第十八页,编辑于星期五:九点 九分。
3. 函数依赖集闭包F+和属性集闭包XF+
(1) 函数依赖集闭包F+和属性集闭包XF+的定义 定义:在关系模式R〈U,F〉中,为F所逻辑蕴含的函数 依赖的全体叫做F的闭包,记作F+。 定义:设有关系模式R〈U,F〉,X是U的子集,称所有 从F推出的函数依赖集X→Ai中Ai的属性集为X的属性闭 包,记作XF+。即:
第八页,编辑于星期五:九点 九分。
完全函数依赖、传递函数依赖
2) 在R〈U〉中,如果X→Y,并且对于X的任何一个真子集X’,
都有X’ Y,则称Y对X完全函数依赖,记作:X→Y;若XF →Y,
第五章关系数据理论

第五章关系数据理论部门: xxx时间: xxx整理范文,仅供参考,可下载自行编辑第五章关系数据理论6.3 数据依赖的公理系统1. 逻辑蕴含定义6.11 对于满足一组函数依赖 F 的关系模式R <U,F>,其任何一个关系r,若函数依赖X→Y都成立, (即对于r中任意两个元组s,t,若s[X]=t[X],则s[Y]t[Y]>,则称F逻辑蕴含X→Y例如R(X, Y,Z>,F={X→Y, Y→Z}X→Z为了求得给定关系模式的码,为了从一组给定的函数依赖求得蕴涵的函数依赖,就需要一套推理规则。
这组推理规则是Armstrong于1974年提出的,所以称为Armstrong公理系统。
2. Armstrong公理系统一套推理规则,是模式分解算法的理论基础用途:求给定关系模式的码从一组函数依赖求得蕴含的函数依赖关系模式R <U,F >来说有以下的推理规则:Al.自反律<Reflexivity):若Y X U,则X →Y为F所蕴含。
(Sno,S name> →Sname注意:由自反律所得到的函数依赖均是平凡的函数依赖,自反律的使用并不依赖于FA2.增广律<Augmentation):若X→Y为F所蕴含,且Z→U,则XZ→YZ为F所蕴含。
A3.传递律<Transitivity):若X→Y及Y→Z为F所蕴含,则X→Z为F所蕴含。
定理 6.1 Armstrong推理规则是正确的<l)自反律:若Y X U,则X →Y为F所蕴含证: 设Y X U对R <U,F> 的任一关系r中的任意两个元组t,s:若t[X]=s[X],由于Y X,有t[y]=s[y],所以X→Y成立.自反律得证<2)增广律: 若X→Y为F所蕴含,且Z U,则XZ→YZ 为F 所蕴含。
证:设X→Y为F所蕴含,且Z U。
设R<U,F> 的任一关系r中任意的两个元组t,s;若t[XZ]=s[XZ],则有t[X]=s[X]和t[Z]=s[Z];由X→Y,于是有t[Y]=s[Y],所以t[YZ]=s[YZ],所以XZ→YZ为F所蕴含.增广律得证。
关系数据库设计理论(4)关系模式的分解
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关系数据库设计理论(4)关系模式的分解练习4.4.1:已知关系模式R(U,F) ,U={SNO,CNO,GRADE,TNAME,TAGE,OFFICE},F={(SNO,CNO)→GRADE,CNO →TNAME,TNAME →(TAGE,OFFICE)},以及R 上的两个分解 ρ1={SC,CT,TO}, ρ2={SC,GTO},其中SC={SNO,CNO,GRADE},CT={CNO,TNAME},TO={TNAME,TAGE,OFFICE}, GTO={GRADE,TNAME,TAGE,OFFICE}。
试检验ρ1,ρ2的⽆损联接性。
答案: 125、定理4.4.1检验分解⽆损联接性的算法,能够正确判定⼀个分解是否具有⽆损联接性。
(证明:参看课本P124)6、定理4.4.2设ρ={R 1, R 2}是关系模式R 的⼀个分解,F 是R 的函数依赖集,那么ρ是R (关于F )的⽆损分解的充分必要条件是:(R 1∩R 2)→R 1-R 2∈F + 或 (R 1∩R 2)→R 2-R 1∈F +(证明:参看课本P124)例4.4.5:关系模式R(SAIP),F={S →A,SI →P},ρ={R 1(SA),R 2(SIP)}检验分解是否为⽆损联接?解:R 1∩R 2=SA ∩SIP=S R 1-R 2=SA-SIP=A,S →A ∈F,所以ρ是⽆损分解。
7、定理4.4.3(逐步分解定理——关系模式可以逐步进⾏分解)设F 是关系模式R 的函数依赖集,ρ={R 1,R 2,…,R k }是R 关于F 的⼀个⽆损联接。
分解:(1)若σ={S 1,S 2,…,S m }是R i 关于F i 的⼀个⽆损联接分解,则ε={R 1,…,R i-1,S 1,S 2,…,S m ,R i+1,…,R k }是R 关于F 的⽆损联接分解。
其中F i =πR i (F)。
(2)设τ={R 1,…,R k ,R k+1,…,R n }是R 的⼀个分解,其中τ≥ρ(表τ包含ρ) ,则τ也是R 关于F 的⽆损联接分解。
数据库系统原理及应用教程第四版课后答案苗雪兰第7章
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完全函数依赖、传递函数依赖
2) 在R〈U〉中,如果X→Y,并且对于X的任何一个真子集
X’,都有X’
F Y,则称Y对X完全函数依赖,记作:X→ Y;
若X→Y,但Y不完全函数依赖于X,则称Y对X部分函数依
P 赖,记作: X→ Y。 F 例如,在教学关系模式:(学号,课程名)→成绩, (学号,
课程名)→姓名 3) 在R〈U〉中,如果X→Y,(YX),Y X,Y→Z,则
① X→Y,但Y X,则称X→Y是非平凡的函数依赖。若不特别 声明,总是讨论非平凡的函数依赖。 ② X→Y,但YX,则称X→Y是平凡的函数依赖。 ③ 若X→Y,则X叫做决定因素(Determinant),Y叫做依赖 因素(Dependent)。 ④ 若X→Y,Y→X,则记作X↔Y。 ⑤ 若Y不函数依赖于X,则记作X Y。
4. 函数依赖集的最小化
(1) 最小函数依赖集的定义 1) F中任一函数依赖的右部仅含有一个属性。 2) F中不存在这样的函数依赖X→A,使得F与F{X→A}等价。 3) F中不存在这样的函数依赖X→A,X有真子集Z使 得 F-{X→A}∪{Z-A}与F等价。
(2) 最小函数依赖集的求法
1) 逐一检查F中各函数依赖X→Y,若Y=A1A2…Ak,
焊接 显像管 调试 测试 电视机 电源 装配 调试 焊接 开关 调试
2. 多值依赖的定义和性质
设有关系模式R〈U〉,U是属性集,X、Y是U的子集。如果 R的任一关系,对于X的一个确定值,都存在Y的一组值与之 对应,且Y的这组值又与Z=U-X-Y中的属性值不相关,此时 称Y多值依赖于X,或X多值决定Y,记为X→→Y。 多值依赖具有以下性质: 1) 多值依赖具有对称性。即若X→→Y,则X→→Z,其中 Z=U-X-Y。 2) 函数依赖可以看作是多值依赖的特殊情况。即若X→Y, 则X→→Y。这是因为当X→Y时,对X的每一个值x,Y有一 个确定的值y与之对应,所以X→→Y。 3) 在多值依赖中,若X→→Y且Z=U-X-Y≠υ,则称X→→Y为 非平凡的多值依赖,否则称为平凡的多值依赖。
数据库模式的分解
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15
R1
R2
SNO
S1
SDEPT
D1
SNO S1 S2
SMN 张五 张五
S2 S3
S4
D1 D2
D3
S3
S4
李四
王一
16
以后可以证明ρ2对R的分解是可恢复的,
但是前面提到的插入和删除异常仍然没 有解决,原因就在于原来在R中存在的 函数依赖 SDEPT→MN,现在在R1和R2 中都不再存在了。因此人们又要求分解 具有"保持函数依赖"的特性。
答案:R1=({ST,ZIP},{Φ }) R2=(CITY,ZIP,{ZIP→CITY}) ρ是无损分解,但不具有函数依赖保持性。
40
模式分解的算法
若要求分解保持函数依赖,那么模式分解总可以 达到3NF,但不一定能达到BCNF; 若要求分解既保持函数依赖,又具有无损连接性, 可以达到3NF,但不一定能达到BCNF; 若要求分解具有无损连接性,那一定可达到4NF.
41
算法6.3 (合成法)转换为3NF的保持函数依赖的 分解。 算法6.4 转换为3NF既有无损连接性又保持函数依 赖的分解 算法6.5 转换为BCNF的无损连接分解(分解法)
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
关系模式的分解-无损连接与保持函数依赖

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

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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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。
把这些属性从U中去掉,剩余的属性仍记为U;③ 若有X→A F,且XA=U,则ρ={R},算法终止;④ 否则,对F按具有相同左部的原则分组(假定分为k组),每一组函数依赖Fi所涉及的全部属性形成一个属性集Ui 。
若UiUj(i≠j),就去掉Ui。
由于经过了步骤②,故U=∪Ui ,于是ρ构成的一个保持函数依赖的分解。
并且,每个Ri(Ui,Fi)均属于3NF且保持函数依赖。
例1:关系模式R<U,F>,其中U={C,T,H,I,S,G},F={CS→G,C→T,TH→I,HI→C,HS→I},将其分解成3NF并保持函数依赖。
解:根据算法进行求解(一)计算F的最小函数依赖集① 利用分解规则,将所有的函数依赖变成右边都是单个属性的函数依赖。
由于F的所有函数依赖的右边都是单个属性,故不用分解。
② 去掉F中多余的函数依赖A.设CS→G为冗余的函数依赖,则去掉CS→G,得:F1={C→T,TH→I,HI→C,HS→I}+:计算(CS)F1设X(0)=CS计算X(1):扫描F1中各个函数依赖,找到左部为CS或CS子集的函数依赖,找到一个C→T函数依赖。
故有X(1)=X(0)∪T=CST。
计算X(2):扫描F1中的各个函数依赖,找到左部为CST或CST子集的函数依赖,没有找到任何函数依赖。
故有X(2)=X(1)。
算法终止。
+= CST不包含G,故CS→G不是冗余的函数依赖,不能从F1中去掉。
(CS)F1B.设C→T为冗余的函数依赖,则去掉C→T,得:F2={CS→G,TH→I,HI→C,HS→I}+:计算(C)F2设X(0)=C计算X(1):扫描F2中的各个函数依赖,没有找到左部为C的函数依赖。
故有X(1)=X(0)。
算法终止。
故C→T不是冗余的函数依赖,不能从F2中去掉。
C.设TH→I为冗余的函数依赖,则去掉TH→I,得:F3={CS→G,C→T,HI→C,HS→I}+:计算(TH)F3设X(0)=TH计算X(1):扫描F3中的各个函数依赖,没有找到左部为TH或TH子集的函数依赖。
故有X(1)=X(0)。
算法终止。
故TH→I不是冗余的函数依赖,不能从F3中去掉。
D.设HI→C为冗余的函数依赖,则去掉HI→C,得:F4={CS→G,C→T,TH→I,HS→I}计算(HI)F4+:设X(0)=HI计算X(1):扫描F4中的各个函数依赖,没有找到左部为HI或HI子集的函数依赖。
故有X(1)=X(0)。
算法终止。
故HI→C不是冗余的函数依赖,不能从F4中去掉。
E.设HS→I为冗余的函数依赖,则去掉HS→I,得:F5={CS→G,C→T,TH→I,HI→C}计算(HS)F5+:设X(0)=HS计算X(1):扫描F5中的各个函数依赖,没有找到左部为HS或HS子集的函数依赖。
故有X(1)=X(0)。
算法终止。
故HS→I不是冗余的函数依赖,不能从F5中去掉。
即:F5={CS→G,C→T,TH→I,HI→C,HS→I}③ 去掉F5中各函数依赖左边多余的属性(只检查左部不是单个属性的函数依赖)没有发现左边有多余属性的函数依赖。
故最小函数依赖集为:F={CS→G,C→T,TH→I,HI→C,HS→I}(二)由于R中的所有属性均在F中都出现,所以转下一步。
(三)对F按具有相同左部的原则分为:R1=CSG,R2=CT,R3=THI,R4=HIC,R5=HSI。
所以ρ={R1(CSG),R2(CT),R3(THI),R4(HIC),R5(HSI)}。
二、转换成3NF的保持无损连接和函数依赖的分解算法:输入关系模式R和R的最小函数依赖集F。
输出 R<U,F>的一个分解ρ={R1<U1,F1>,R2<U2,F2>,...,Rk<Uk,Fk>},Ri为3NF,且ρ具有无损连接又保持函数依赖的分解。
步骤① 根据算法1求出保持函数依赖的分解ρ={R1,R2,...,Rk}② 判断分解ρ是否具有无损连接性,若有,转④③ 令ρ=ρ∪{X},其中X是R的候选关键字(候选码);④ 输出ρ例2:关系模式R<U,F>,其中:U={C,T,H,I,S,G},F={CS→G,C→T,TH→I,HI→C,HS→I},将其分解成3NF并保持无损连接和函数依赖。
解:① 根据例1,得到3NF并保持函数依赖的分解如下:ρ={R1(CSG),R2(CT),R3(THI),R4(HIC),R5(HSI)}。
② 判断是否是无损连接构造一个初始的二维表,若“属性”属于“模式”中的属性,则填aj,否则填bij。
根据C→T,对上表的处理结果如下表。
根据HI→C,对上表的处理结果如下表。
根据CS→G,对上表的处理结果如下表。
根据C→T,对上表的处理结果如下表。
通过上述的修改,使第五行成为a1a2a3a4a5a6,则算法终止。
且分解具有无损连接性。
三、转换成BCNF的保持无损连接的分解算法:输入关系模式R和R的函数依赖集F。
输出 R<U,F>的一个分解ρ={R1<U1,F1>,R2<U2,F2>,...,Rk<Uk,Fk>},Ri为BCNF,且ρ具有无损连接的分解。
步骤① 令ρ={R},根据算法1求出保持函数依赖的分解ρ={R1,R2,...,Rk}② 若ρ中的所有模式都是BCNF,转④③ 若ρ中有一个关系模式Ri 不是BCNF,则Ri中必能找到一个函数依赖X→A,且X不是Ri 的候选码,且A不属于X,设Ri1(XA),Ri2(Ri-A),用分解{Ri1,Ri2}代替Ri,转②;④ 输出ρ例3:关系模式R<U,F>,其中:U={C,T,H,I,S,G},F={CS→G,C→T,TH→I,HI→C,HS→I},将其分解成BCNF并保持无损连接。
解:① 令ρ={R(U,F)}。
② ρ中不是所有的模式都是BCNF,转入下一步。
③ 分解R:R上的候选关键字为HS(因为所有函数依赖的右边没有HS)。
考虑CS→G函数依赖不满足BCNF条件(因CS不包含候选键HS),将其分解成R1(CSG)、R2(CTHIS)。
计算R1和R2的最小函数依赖集分别为:F1={CS→G},F2={C→T,TH→I,HI→C,HS→I}。
分解R2:R2上的候选关键字为HS。
考虑C→T函数依赖不满足BCNF条件,将其分解成R21(CT)、R22(CHIS)。
计算R21和R22的最小函数依赖集分别为:F21={C→T},F22={CH→I,HI→C,HS→I}。
其中CH→I是由于R22中没有属性T 且C→T,TH→I。
分解R22:R22上的候选关键字为HS。
考虑CH→I函数依赖不满足BCNF条件,将其分解成R221(CHI)、R222(CHS)。
计算R221和R222的最小函数依赖集分别为:F221={CH→I,HI→C},F222={HS→C}。
其中HS→C是由于R222中没有属性I且HS→I,HI→C。
由于R221上的候选关键字为H,而F221中的所有函数依赖满足BCNF条件。
由于R222上的候选关键字为HS,而F222中的所有函数依赖满足BCNF条件。
故R 可以分解为无损连接性的BCNF如:ρ={R1(CSG),R21(CT),R221(CHI),R222(CHS)}例4:关系模式R<U,F>,其中:U={A,B,C,D,E},F={A→C,C→D,B→C,DE→C,CE→A},将其分解成BCNF并保持无损连接。
解:① 令ρ={R(U,F)}。
② ρ中不是所有的模式都是BCNF,转入下一步。
③ 分解R:R上的候选关键字为BE(因为所有函数依赖的右边没有BE)。
考虑A→C函数依赖不满足BCNF条件(因A不包含候选键BE),将其分解成R1(AC)、R2(ABDE)。
计算R1和R2的最小函数依赖集分别为:F1={A→C},F2={B→D,DE→D,BE→A}。
其中B→D是由于R2中没有属性C且B→C,C→D;DE→D 是由于R2中没有属性C且DE→C,C→D;BE→A是由于R2中没有属性C且B→C,CE→A。
又由于DE→D是蕴含关系,可以去掉,故F2={B→D,BE→A}。
分解R2:R2上的候选关键字为BE。
考虑B→D函数依赖不满足BCNF条件,将其分解成R21(BD)、R22(ABE)。
计算R21和R22的最小函数依赖集分别为:F21={B→D},F22={BE→A}。