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  • 数据库关系模式

    千次阅读 2019-11-08 19:28:42
    1.数据库关系模式中三级两映像结构知识点 ( 1)模式(基本表) 模式即逻辑模式,是数据库中全体数据的逻辑结构和特征的描述,是所有用户的公共数据视图。一个数据库只有一个概念模式,即对应数据库中设计的基本表...

    1.数据库关系模式中三级两映像结构知识点

    ( 1)模式(基本表)

    模式即逻辑模式,是数据库中全体数据的逻辑结构和特征的描述,是所有用户的公共数据视图。一个数据库只有一个概念模式,即对应数据库中设计的基本表。

    ( 2)外模式(视图)

    外模式也称子模式或用户模式,是数据库用户(包括程序员和最终端用户)能够看见和使用的局部数据的逻辑结构和特征的描述,是数据库用户的数据视图,外模式主要描述用户视图的各个记录的组成、相互关系、数据项的特征、数据的安全性和完整性约束性条件。是与某一应用有关的数据逻辑表示。一个数据库可以有多个外模式。但一个应用只能使用一个外模式。

    ( 3)内模式(存储文件)

    内模式是数据物理结构和存储方式的描述,是数据在数据库内部的表示方式。一个数据库只有一个内模式。内模式定义的是存储记录的类型、存储域的表示、存储记录的物理顺序指引元、索引和存储路径等数据的存储组织,即指数据库在存储设备上的存储文件。

    2.数据库:π表示关系代数投影操作,δ表示关系代数选择操作

    3.分布式数据库基本概念。

    • 分片透明是指用户或应用程序不需要知道逻辑上访问的表具体是怎么分块储存的。
    • 复制透明是指采用复制技术的分布方法,用户不需要知道数据是复制到哪些节点,如何复制的。
    • 位置透明是指用户无需知道数据存放的物理位置;
    • 逻辑透明局部数据模型透明,是指用户或应用程序无需知道局部场地使用的是哪种数据模型

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  • 关系模式的分解与范式

    万次阅读 多人点赞 2017-05-08 16:40:26
    1. 为什么要研究数据库关系模式的分解? 答:因为现有的模式可能会存在一些数据增删改的弊端,比如说:数据冗余太大,更新异常,插入异常,删除异常。因此为了完善数据库的增删改查的功能,需要寻找一种等价的关系...

    1.     为什么要研究数据库关系模式的分解?

    答:因为现有的模式可能会存在一些数据增删改的弊端,比如说:数据冗余太大,更新异常,插入异常,删除异常。因此为了完善数据库的增删改查的功能,需要寻找一种等价的关系模式,使得以上弊端得以解决。

    2.     如何实现关系模式的分解?

    答:以上的这种等价关系需要满足两个条件:1》保持无损连接性。A.解释:在分解之后,n个分解关系通过自然连接(自然连接是在等值连接的基础上去掉相同的列,如果自然连接中找不到等值信息那么自然连接就等价于笛卡尔积)形成的二维表和没分解之前关系的二维表是等价的(元组没有增加也没有减少),则称这种分解形成的关系模式保持无损连接性;B.如何判断无损连接性:2》保持函数依赖性。解释:若分解之后的关系模式中仍然存在和没分解之前属性的函数依赖关系则称保持分解的函数依赖性.

    1) B1: 对于分解为多个关系模式的方法如例1(适用于所有情况):

    无损分解的测试方法。输入:关系模式R=A1A2...An),FR上成立的函数依赖集,ρ={R1,R2...Rn}R的一个分解;输出:判断ρ相对于F是否具有无损分解特性。无损分解的测试算法如下: 

    1.      构造一张kn列的表格,每列对应一个属性Aj1≤j≤n),每行对应一个模式Rj1≤i≤k)。如果AjRi中,那么在表格的第i行第j列处填上符号aj,否则填上bij

    2.      把表格看成模式R的一个关系,反复检查F中每个FD在表格中是否成立,若不成立,则修改表格中的值,修改方法为:对于F中一个函数依赖X→Y,如果表格中有两行在X值上相等,在Y值上不相等,那么把这两行在Y值上也改成相等的值,如果Y值中一个是aj,那么另一个也改成aj;如果没有aj那么用其中一个bij替换另一个字(尽量把下表ij改成较小的数)。一直到表格不能修改为止,这个过程成为chase(追踪)过程

    3.      若修改后的最后一直表格中有一方全是a,a1a2...an,则称ρ相对于F是无损分解,否则称为损失分解

     

    2) B2: 对于只分解为二个关系模式的还可以使用例2的方法:

    关系模式R的一个分解 ρ = { R11,F1>R22,F2>}如果U1∩U2→ U1U2属于F+的子集 U1∩U2 → U2U1属于F+的子集 ,那么ρ具有无损连接性。

    此定理可用于一分为二的模式分解无损连接性的判定

    2:学生关系S ( Sno,Sname, Ssex, Dept, DeptManager )分解为S(Sno,Sname, Ssex, Sdept) D(Dept,DeptManager), D∩S = Dept , DS = DeptManager, Dept→DeptManager为原关系中的函数依赖,此分解为无损连接的分解。

     

     

    3.     关系模式的范式:

    主要有4种范式,1NF2NF3NFBCNF,按从左至右的顺序一种比一种要求更严格。要符合某一种范式必须也满足它前边的所有范式。一般项目的数据库设计达到3NF就可以了,而且可根据具体情况适当增加冗余,不必教条地遵守所谓规范。

    简单而言,1NF就是要求一张表里只放相互关联的字段,一个字段里只放一条信息,这只是最基本的要求。

    1)第一范式

    在关系模式R中的每一个具体关系r中,如果每个属性值都是不可再分的最小数据单位,则称R是第一范式的关系。

    在任何一个关系数据库中,第一范式(1NF)是对关系模式的基本要求,不满足第一范式(1NF)的数据库就不是关系数据库。 

    例:如职工号,姓名,电话号码组成一个表(一个人可能有一个办公室电话和一个家里电话号码)规范成为1NF有两种方法:

    一是职工号为关键字,电话号码分为单位电话和住宅电话两个属性

    二是职工号为关键字,但强制每条记录只能有一个电话号码。

     

    2)第二范式(2NF)

    如果关系模式R1NF,并且R中的每一个非主属性都完全依赖于R的某个候选关键字,则称R是第二范式的,简记为2NF

    . 设有关系模式R(学号S#,课程号C#,成绩G,任课教师TN,教师专长TS),基于R的函数依赖集F={(S#,C#)→G,C#→TN,TN→TS},判断R是否为2NF

    解:(1) 容易看出,关系模式R1NF。因为R符合关系的定义,R的所有属性值都是不可再分的原子值。

    R是否为2NF,应根据2NF的定义来判断。                                          

    首先要确定关系模式R中各属性间的函数依赖情况。如果没有直接给出R的函数依赖集,就要按照语义把它确定下来。在本例中,已直接给出基于R的函数依赖集F,我们可使用阿氏推理规则并结合下面介绍的方法,进一步确定R中哪些是主属性、哪些是非主属性、侯选关键字由哪些属性构成。

    写出函数依赖集F中的各个函数依赖以帮助分析

     用阿氏推理规则由F可推出:(S#,C#)→{S#,C#,G,TN,TS},即属性组合(S#,C#)R的候选关键字(R只有这一个候选键)(S#,C#)的一个值可惟一标识R中的一个元组(并且没有多余的属性)

    R中,S#,C#是主属性;其余的属性G,TN,TS为非主属性。

    非主属性G对键是完全依赖:(S#,C#)→G。但非主属性TN,TS对键是部分依赖(他们仅依赖于键的真子集C#)由于R中存在非主属性对候选键的部分依赖,所以关系模式R不是2NF

    R中存在非主属性对候选键的部分依赖,将会引起数据冗余、数据操作异常等问题。可以把关系R无损联接地分解成两个2NF的关系模式:

    ρ={R1,R2}R1={S#.C#,G},R2={C#,TN,TS}

     

    3)第三范式(3NF)

    如果关系模式R2NF,并且R中的每一个非主属性都不传递依赖于R的某个候选关键字,则称R是第三范式的,简记为3NF

    例续上例(R(学号S#,课程号C#,成绩G,任课教师TN,教师专长TS)),判断关系模式R1={S#.C#,G},R2={C#,TN,TS} 是否为3NF

    解:

    (1) 在关系模式R1={S#,C#,G},候选关键字是(S#,C#),主属性是S#,C#,非主属性是G,函数依赖为(S#,C#)→G  由于R1中不存在非主属性对候选关键字的传递依赖,所以关系模式R13NF

    (2) 在关系模式R2={C#,TN,TS},候选关键字是C#,主属性是C#,非主属性是TN,TS,函数依赖为C#→TNTN→TS。由于R2中存在非主属性对候选关键字的传递依赖C#TS,所以关系模式R2不是3NF

    可以把关系R2无损联接地分解成两个3NF的关系模式:

    ρ={R3,R4}R3={C#,TN},R4={TN,TS}

     

    4Boyce-Codd范式(BCNF)

    如果关系模式R1NF,并且R中的每一个函数依赖X→Y(YÏX),必有XR的超关键字,则称RBoyce-Codd范式的,简记为BCNF

    BCNF的定义中,可以明显地得出如下结论:

    (1) 所有非主属性对键是完全函数依赖;

    (2) 所有主属性对不包含它的键是完全函数依赖;

    (3)没有属性完全函数依赖于非键的任何属性组合。

    2NF,3NF的定义不同,BCNF的定义直接建立在1NF的基础上。但实质上BCNF3NF的改进形式。3NF仅考虑了非主属性对键的依赖情况,BCNF把主属性对键的依赖情况也包括进去。BCNF要求满足的条件比3NF所要求的更高。如果关系模式RBCNF的,那么R必定是3NF,反之,则不一定成立。

    续前例(学号S#,课程号C#,成绩G,任课教师TN,教师专长TS,判断两个3NF关系模式R3={C#,TN},R4={TN,TS}是否为BCNF

    解:在关系模式R3中有函数依赖C#→TN,决定因素C#R3的键;

    在关系模式R4中有函数依赖TN→TS,决定因素TNR4的键;

         R3,R4都满足BCNF的定义,所以,这两个关系模式都是BCNF

     

    4.     总结

    第一范式(1NF):数据库表中的字段都是单一属性的,不可再分。这个单一属性由基本类型构成,包括整型、实数、字符型、逻辑型、日期型等。 

     第二范式(2NF):数据库表中不存在非关键字段对任一候选关键字段的部分函数依赖(部分函数依赖指的是存在组合关键字中的某些字段决定非关键字段的情况),也即所有非关键字段都完全依赖于任意一组候选关键字 

     第三范式(3NF):在第二范式的基础上,数据表中如果不存在非关键字段对任一候选关键字段的传递函数依赖则符合第三范式。所谓传递函数依赖,指的是如果存在"A → B → C"的决定关系,则C传递函数依赖于A。因此,满足第三范式的数据库表应该不存在如下依赖关系:  关键字段非关键字段x → 非关键字段

    BCNF: 3NF的基础上不存在关键字段决定关键字段的情况。

     

    1、第一范式(1NF):一个关系模式R的所有属性都是不可分的基本数据项。 

    2、第二范式(2NF):关系模式R属于第一范式,且每个非主属性都完全函数依赖于键码。 

    3、第三范式(3NF):关系模式R属于第一范式,且每个非主属性都不传递依赖于键码。 

    4 BC范式(BCNF):关系模式R属于第一范式,且每个属性都不传递依赖于键码。

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  • 数据库 - 关系模式函数依赖

    千次阅读 2015-05-07 09:09:45
    关系数据库逻辑设计 ...关系模式由五部分组成,即它是一个五元组: R(U, D, DOM, F) R: 关系名 U: 组成该关系的属性名集合 D: 属性组U中属性所来自的域 DOM: 属性向域的映象集合 F: 属性间数据的

    关系数据库逻辑设计
    针对具体问题,如何构造一个适合于它的数据模式
    数据库逻辑设计的工具──关系数据库的规范化理论
    关系模式由五部分组成,即它是一个五元组:

                        R(U, D, DOM, F)
    R:      关系名
    U:       组成该关系的属性名集合
    D:       属性组U中属性所来自的域
    DOM: 属性向域的映象集合
    F:       属性间数据的依赖关系集合

    数据依赖

    一个关系内部属性与属性之间的约束关系
    现实世界属性间相互联系的抽象
    数据内在的性质
    语义的体现
    2. 数据依赖的类型
    函数依赖(Functional Dependency,简记为FD)
    多值依赖(Multivalued Dependency,简记为MVD)
    其他

    关系模式R(U, D, DOM, F)
        简化为一个三元组:
                        R(U, F)
    当且仅当U上的一个关系r满足F时,r称为关系模式 R(U, F)的一个关系

    数据依赖对关系模式的影响

    [例1]建立一个描述学校教务的数据库:
        学生的学号(Sno)、所在系(Sdept)
        系主任姓名(Mname)、课程名(Cname)
        成绩(Grade)
    
    单一的关系模式 :   Student <U、F>
    U ={ Sno, Sdept, Mname, Cname, Grade }
    
       属性组U上的一组函数依赖FF ={ Sno → Sdept,  Sdept → Mname, 
                    (Sno, Cname) → Grade }
    

    关系模式Student(U, F)中存在的问题
    1. 数据冗余太大
    2. 更新异常(Update Anomalies)
    3. 插入异常(Insertion Anomalies)
    4. 删除异常(Deletion Anomalies)
    结论:
    Student关系模式不是一个好的模式。
    “好”的模式:
    不会发生插入异常、删除异常、更新异常,
    数据冗余应尽可能少
    原因:由存在于模式中的某些数据依赖引起的(这也是对关系
    模式进行分解的根本理由)
    解决方法:通过分解关系模式来消除其中不合适的数据依赖

    分解关系模式

    把这个单一模式分成3个关系模式:
         S(Sno,Sdept,Sno → Sdept);
         SC(Sno,Cno,Grade,(Sno,Cno) → Grade);
         DEPT(Sdept,Mname,Sdept→ Mname)
    

    规范化

    规范化理论正是用来改造关系模式,通过分解关系模式来消除其中不合适的数据依赖,以解决插入异常、删除异常、更新异常和数据冗余问题。最终使各关系模式达到某种程度的分离,即“一事一地”的模式设计原则
    

    函数依赖

    函数依赖(Functional Dependency,FD)
    平凡函数依赖与非平凡函数依赖
    完全函数依赖与部分函数依赖
    传递函数依赖

    R(U)是一个属性集U上的关系模式,X和Y是U的子集。
        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上的属性值相等, 而在Y上的属性值不等, 则称 “X函数确定Y” 或  “Y函数依赖于X”,记作X→Y。  
    
    设有关系模式R(U),X和Y是属性集U的子集,函数依赖(functional dependency,简记为FD)是形为X→Y的一个命题,若对于R(U)的任意一个可能的关系r ,对r中任意两个元组t和s,都有t[X]=s[X]蕴涵
        t[Y]=s[Y],那么称FD X→Y在关系模式R(U)中成立。
    
    1. 所有关系实例均要满足
    2. 语义范畴的概念

    例如:姓名→年龄这个函数依赖只有在该部门没有
    同名人的条件下成立

    平凡函数依赖与非平凡函数依赖

    在关系模式R(U)中,对于U的子集X和Y,
    如果X→Y,但Y  X,则称X→Y是非平凡的函数依赖
    若X→Y,但Y  X,   则称X→Y是平凡的函数依赖
    例:在关系SC(Sno, Cno, Grade)中,
                非平凡函数依赖: (Sno, Cno) → Grade
                平凡函数依赖:     (Sno, Cno) → Sno 
                                              (Sno, Cno) → Cno
    
    若X→Y,则X称为这个函数依赖的决定属性组,也称为决定因素(Determinant)。
    若X→Y,Y→X,则记作X←→Y。
    若Y不函数依赖于X,则记作X→Y。
    

    完全函数依赖与部分函数依赖

    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 F  Y。
      若X→Y,但Y不完全函数依赖于X,则称Y对X部分函数依赖,记作X   P   Y。
    
    
    [例1] 中(Sno,Cno)→Grade是完全函数依赖,
                 (Sno,Cno)→Sdept是部分函数依赖
                  因为SnoSdept成立,且Sno是(SnoCno)的真子集
    

    传递函数依赖

    在R(U)中,如果XY,(YX) ,YX YZZY, 则称ZX传递函数依赖。
        记为:XZ
    
     注: 如果YX, 即X←→Y,则Z直接依赖于X。
    
    例: 在关系Std(Sno, Sdept, Mname)中,有:
          Sno → Sdept,Sdept → Mname
          Mname传递函数依赖于Sno
    
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  • 函数依赖:设R(U)是属性集上的关系模式,X,Y是U的子集。若对于R(U)的任意一个可能的关系r,r中不能存在两个元组在X上的属性值星等,而在Y上的属性值不等,即是说这里X可以唯一确定Y,则称,X函数确定Y或Y函数依赖...

    首先理解几个概念,
    函数依赖:设R(U)是属性集上的关系模式,X,Y是U的子集。若对于R(U)的任意一个可能的关系r,r中不能存在两个元组在X上的属性值星等,而在Y上的属性值不等,即是说这里X可以唯一确定Y,则称,X函数确定Y或Y函数依赖于X,记作X–>Y。
    完全函数依赖: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,记作 X-f->Y; (f为箭头的上标)
    部分函数依赖:若X–>Y,但Y不完全依赖于X,则称Y对X部分函数依赖。X-p->Y
    传递函数依赖:在R(U)中,如果X–>Y(Y不真含于X,也即X不真包含Y),Y-/->X,
    Y–>Z,Z不真含于Y,则称Z于X传递函数依赖。记作,X-传递->Z

    另外码(键)的概念,参考
    https://blog.csdn.net/liushuijinger/article/details/12832017

    几种范式定义:
    2NF,若R属于1NF,且每一个非主属性完全函数依赖于任何一个候选码,则R属于2NF。

    3NF,设关系模式R<U,F>属于1NF,若R中不存在这样的码X,属性Y以及非主属性Z(Z不真包含Y)使得X-->Y,Y-->Z成立,Y-/->X,则R<U,F>属于3NF。
    BCNF,关系模式R<U,F>属于1NF,若X-->Y且Y不真包含于X时X必含有码,则R<U,F>属于BCNF。也就是说关系模式R中,每一个决定因素都包含码。满足BCNF的关系模式具备的条件:
    1)所有非主属性对每一个码都是完全函数依赖
    2)所有主属性对每一个不包含它的码也就是完全函数依赖
    3)没有任何属性完全函数依赖于非码的任何一组属性
    
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  • 关系模型之基本概念

    千次阅读 2018-09-03 13:11:37
    - 描述DB各种数据的基本结构形式(Table/Relation) - 描述Table与Table之间所可能发生的各种操作(关系运算) - 描述这些操作所应遵循的约束条件(完整性约束) 所以要研究,Table如何描述,有哪些操作、 结果是什么.....

空空如也

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关系模式的基本条件