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  • 关系数据库的模式分解:FD和BCNF、3NF以及MVD和4NF
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    2016-08-29 11:41:46

      一个优秀的关系模式的分解应当满足三个条件:消除异常(冗余、更新异常、删除异常),信息的可恢复以及依赖的保持。

      对关系数 据库模式进行BCNF分解之后可以消除FD带来的冗余,并满足信息的可恢复(通过自然连接可以达到无损连接),但可能会破会关系的函数依赖的保持,原因是 会将满足FD的属性集合分解到不同的关系模式中,使得FD最小集的减少。在BCNF的基础上引入3NF,放松对BCNF条件的限制,可以得到满足无损连 接、依赖保持,但并不保证能消除异常的关系模式,原因是降低了对函数依赖的限制,条件变为或非平凡函数依赖的左边是超键或其右边仅为主属性构成。

      BCNF可以消除与FD有关的冗余,但仍然会存在MVD导致的冗余,MVD的概念相比FD稍微难以理解,MVD是指在关系R中,当给定某个属性集合的值 时,存在另外一组属性集合,该组属性集合的值与关系中所有其他属性的值独立。为便于理解,将一个关系的属性分为三个属性组A、B、C,当给定属性A的值 时,B和C的属性组上的取值独立,意思是说B和C的取值可以随意搭配出现在关系中,B的取值不会影响C的取值。

      关系模式中MVD的推导相比FD要难一些,对于MVD的推导可以使用chase:从给定的FD和MVD集中推导出需验证的MVD X->->Y, 则初始图例要包含两个在X上一致但在所有其他属性上均不一致的行。使用给定的FD来等同字母,使用给定的MVD来交换已有的两行中某些属性的值,以便在图 例中加入新的行。如果在图例中发现了这样的一个原始元组,它的Y分量被另一个原始元组所替代,那么就推导出了目标MVD。

      MVD推导的具体做法:关系R上存在FD和MVD集,推导或验证MVD:X->->Y。将关系分为三个属性集X、Y和Z,开始时,图例中存在两个元组t和u,两个元组在X属 性组上取值相同,在Y和Z属性组上取值不一致,通过FD等同属性取值和MVD交换属性取值,得到一个元组在Y取值上和t相同以及在Z取值上和Z相等即可。举例:假设关系(A,B,C,D)上给定FD:A->B和MVD:B->->C,证明A->->C在R上成立。下面三个表格对推导过程进行叙述

    ABCD
    ab1cd1
    abc1d

    图例中有两个原始元组,其取值满足上A上取值相同,C和BD上取值不一致,运用FD:A->B得到下面图例

    ABCD
    abcd1
    abc1d

    在上面的图例中,因为在B列上一致,使用MVD:B->->C,交换C、D两列得到下面一个图例
    ABCD
    abcd1
    abc1d
    abcd
    abc1d1

    从上面图例可以看出,第三个元组其在C上取值和初始图例中的第一个元组相同,在BD上取值和初始图例的第二个元组相同,可以得出MVD:A->->C成立。

      根据范式对关系进行分解的算法见《数据库系统基础教程》原书第三版中的52、59、64页,算法实施起来比较简单,但其中关于关系分解中的基础概念需要深刻理解。

      在对关系数据库进行关系分解时,主要使用上面叙述的BCNF、3NF、4NF,这三种分解的性质见下表中

    范式及其分解的性质
    性质3NFBCNF4NF
    消除FD冗余FTT
    消除MVD冗余FFT
    保持FDTFF
    保持MVDFFF

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  • 关系模式分解

    千次阅读 2020-01-02 12:14:10
    模式分解 模式S-C-M (S 学号,C 班级,M 班主任) 该模式设计不好,存在数据冗余、插入异常、删除异常和更新异常 p1 = {S-C(学号,班级),C-M(班级,班主任)} p2 = {S-C(学号,班级),C-M(学号,班主任)} p3 = {S-...

    模式分解


    模式S-C-M (S 学号,C 班级,M 班主任)

    该模式设计不好,存在数据冗余、插入异常、删除异常和更新异常

    p1 = {S-C(学号,班级),C-M(班级,班主任)}
    p2 = {S-C(学号,班级),C-M(学号,班主任)}
    p3 = {S-C(学号,班主任),C-M(班级,班主任)}



    规范化理论:

    1. 检测是否在一个表中聚集了过多的属性的过程
    2. 模式分解来消除违反范式规则而带来的影响(插入、更新、删除异常,冗余大),构造合适的(更好的)数据模式
    3. 概念建模过程中规范化用于检验却总是很有帮助


    数据依赖

    1. 一个关系内部属性与属性之间的一种约束关系(属性值时候相同)
    2. 现实世界属性间相互联系的抽象
    3. 数据内在性质
    4. 语义的体现

    函数依赖FD

    SnoSnameSsexSage
    a valueb1 valuec valued value
    a2 valueb2 valuec2 valued2 value
    an valuebn valuecn valuedn value

    定义: 设 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
    若 Y 不函数依赖于 X ,则记作 X ↛ Y

    For example:
    Sno → Ssex, Sno → Sage
    假设不允许重名 Sno ←→ Sname


    1. 非平凡函数依赖

      X → Y ,但 Y ⊈ X 则称 X → Y 为非平凡函数依赖
      Y ⊈ X 换为 Y ⊆ X ,则 X → Y 为平凡函数依赖 (对于任一关系模式,必然成立)

    2. 完全函数依赖

      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,

    3. 部分函数依赖
    4. 传递函数依赖

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    多值依赖MVD


    关系模式

    五元组 : R ( U , D , D O M , F ) R(U, D, DOM, F) R(U,D,DOM,F)

    • R:符号化的元组语义
    • U:一组属性
    • F:属性组U中属性所来自的域
    • DOM:属性到域的映射
    • F:属性组U上的一组数据依赖

    把关系模式看作一个三元组: R < U , F > R<U,F> R<U,F>

    U ={Sno, Sdept, Mname, Cno, Grade}// 数据冗余、更新异常、插入异常、删除异常
    // 分解
    S(Sno,Sdept,Sno → Sdept);
    SC(Sno,Cno,Grade,(Sno,Cno) → Grade);
    DEPT(Sdept,Mname,Sdept → Mname)
    

    范式

    范式: 是符合某种基本的关系模式的集合
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    • 1NF:每个分量必须是不可分开的数据项
    • 2NF:符合1NF,每一个非主属性都完全函数依赖于任何一个候选码
    • 3NF:符合2NF,消除非主属性对于码传递函数依赖
    • BCNF:符合3NF,消除主属性对于码的部分与传递函数依赖

    4NF:设R是一个关系模型,D是R上的多值依赖集合。如果D中存在凡多值依赖 X->Y时,X必是R的超码,那么称R是第四范式的模式

    满足BCNF:

    • 实现了模式的彻底分解
    • 最高的规范化程度
    • 消除了插入异常和删除异常。

    规范化: 低级范式的关系模式通过模式分解,可以转换为若干个高一级范式的关系模式集合的过程。

    3NF 和 BCNF的区别
    BCNF:如果关系模式R(U,F)的所有属性(包括主属性和非主属性)都不传递依赖于R的任何候选关键字,那么称关系R是属于BCNF的。或是关系模式R,如果每个决定因素都包含关键字(而不是被关键字所包含),则BCNF的关系模式。
    例:配件管理关系模式 WPE(WNO,PNO,ENO,QNT)分别表仓库号,配件号,职工号,数量。有以下条件
    a.一个仓库有多个职工。
    b.一个职工仅在一个仓库工作。
    c.每个仓库里一种型号的配件由专人负责,但一个人可以管理几种配件。
    d.同一种型号的配件可以分放在几个仓库中。

    分析:由以上得 PNO 不能确定QNT,由组合属性(WNO,PNO)来决定,存在函数依赖(WNO,PNO) -> ENO。由于每个仓库里的一种配件由专人负责,而一个人可以管理几种配件,所以有组合属性(WNO,PNO)才能确定负责人,有(WNO,PNO)-> ENO。因为 一个职工仅在一个仓库工作,有ENO -> WNO。由于每个仓库里的一种配件由专人负责,而一个职工仅在一个仓库工作,有 (ENO,PNO)-> QNT。
    找一下候选关键字,因为(WNO,PNO) -> QNT,(WNO,PNO)-> ENO ,因此 (WNO,PNO)可以决定整个元组,是一个候选关键字。根据ENO->WNO,(ENO,PNO)->QNT,故(ENO,PNO)也能决定整个元组,为另一个候选关键字。属性ENO,WNO,PNO 均为主属性,只有一个非主属性QNT。它对任何一个候选关键字都是完全函数依赖的,并且是直接依赖,所以该关系模式是3NF。

    分析一下主属性。因为ENO->WNO,主属性ENO是WNO的决定因素,但是它本身不是关键字,只是组合关键字的一部分。这就造成主属性WNO对另外一个候选关键字(ENO,PNO)的部 分依赖,因为(ENO,PNO)-> ENO但反过来不成立,而P->WNO,故(ENO,PNO)-> WNO 也是传递依赖。
    虽然没有非主属性对候选关键辽的传递依赖,但存在主属性对候选关键字的传递依赖,同样也会带来麻烦。如一个新职工分配到仓库工作,但暂时处于实习阶段,没有独立负责对某些配件的管理任务。由于缺少关键字的一部分PNO而无法插入到该关系中去。又如某个人改成不管配件了去负责安全,则在删除配件的同时该职工也会被删除。

    解决办法:分成管理EP(ENO,PNO,QNT),关键字是(ENO,PNO)工作EW(ENO,WNO)其关键字是ENO。
    缺点: 分解后函数依赖的保持性较差。如此例中,由于分解,函数依赖(WNO,PNO)-> ENO 丢失了, 因而对原来的语义有所破坏。没有体现出每个仓库里一种部件由专人负责。有可能出现 一部件由两个人或两个以上的人来同时管理。因此,分解之后的关系模式降低了部分完整性约束。


    模式分解实例

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    函数依赖理论

    • 函数依赖集的闭包
      • 用于发现所有蕴含的函数依赖
    • 属性集的闭包
      • 用于判断某属性集能够函数确定的其他因素
    • 最小函数依赖集
      • 用于寻找等价( 闭包相同) 的最小集,便于降低检测开销
    • 无损分解
      • 能够通过自然连接恢复原关系的分解策略
    • 保持依赖
      • 分解后的各子关系函数依赖集并集的闭包与分解前某关系函数依赖集的闭包相同
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    相关计算

    实例:求解函数依赖集的闭包
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    算法:求属性集X 关于函数依赖集F 的闭包
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    实例:

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  • FD函数依赖

    千次阅读 2012-06-06 16:04:56
     FD(functional dependency):在数据库系统中,设有关系模式R或简记为R,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, ...

    fd

      FD(functional dependency):在数据库系统中,设有关系模式R或简记为R,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。

    :某个属性决定另一个属性时,称另一属性依赖于该属性。比如在设计学生表时,一个学生的学号能决定学生的姓名,也可称姓名属性依赖于学号,对于现实来说,就是如果知道一个学生的学号,就一定能知道学生的姓名,这种情况就是姓名依赖于学号,这就是函数依赖,函数依赖又分为非平凡依赖,平凡依赖,多值依赖。从性质上还可以分为部分依赖,完全依赖两种。


    概念

      1. 函数依赖不是指关系模式R的某个或某些关系实例满足的约束条件,而是指R的所有关系实例均要满足的约束条件。
      2. 函数依赖是语义范畴的概念。只能根据数据的语义来确定函数依赖。
      例如“姓名→年龄”这个函数依赖只有在不允许有同名人的条件下成立
      3. 数据库设计者可以对现实世界作强制的规定。例如规定不允许同名人出现,函数依赖“ 姓名 年龄 ”成立。所插入的元组必须满足规定的函数依赖,若发现有同名人存在, 则拒绝装入该元组。

    函数依赖与属性关系

      属性之间有三种关系,但并不是每一种关系都存在函数依赖。设R(U)是属性集U上的关系模式,X、Y是U的子集:
       ● 如果X和Y之间是1:1关系(一对一关系),如学校和校长之间就是1:1关系,则存在函数依赖X → Y和Y →X。
      ● 如果X和Y之间是1:n关系(一对多关系),如年龄和姓名之间就是1:n关系,则存在函数依赖Y → X。
      ●如果X和Y之间是m:n关系(多对多关系),如学生和课程之间就是m:n关系,则X和Y之间不存在函数依赖。

    案例分析

      例: Student(Sno, Sname, Ssex, Sage, Sdept)
      假设不允许重名,则有:
      Sno → Ssex, Sno → Sage , Sno → Sdept,
      Sno ←→ Sname, Sname → Ssex, Sname → Sage
      Sname → Sdept
      但Ssex -\→ Sage
      若 X → Y,并且 Y → X, 则记为 X ←→ Y。
      若 Y 不函数依赖于 X, 则记为 X -\→ Y。

    七、设有关系模式R(职工名,项目名,工资,部门名,部门经理),如果规定每个职工可参加多个项目,各领一份工资;每个项目只属于一个部门管理;每个部门只有一个经理。

    1.试写出关系模式R的基本函数依赖和所有的候选码。

    2.说明R不是2NF模式的理由,并把R分解成2NF模式集。

    3.进而把R分解成3NF模式集,并说明理由。

    七、解:1.R的基本FD有三个:

    (职工名,项目名)®工资

      项目名 ®部门名

      部门名 ®部门经理

    候选码为(职工名,项目名)。

    2.根据1),R中存在下列两个FD:

    (职工名,项目名)®(部门名,部门经理)

      项目名 ®(部门名,部门经理)

    R应分解成两个模式: R1(项目名,部门名,部门经理)

    R2(职工名,项目名,工资)

    R1和R2都是2NF模式。

    3.R2已是3NF模式。

    在R1中,由于存在两个FD:

    项目名®部门名

    部门名®部门经理

    即存在一个传递依赖。

    对R1应分解成两个模式:R11(项目名,部门名),R12(部门名,部门经理)。因此,R分解成3NF模式集时,ρ={ R11,R12,R2 }。


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  • 关系模式的分解与范式

    千次阅读 2019-04-20 17:41:41
    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...

    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。①输入:关系模式R=(A1,A2...An),F是R上成立的函数依赖集,ρ={R1,R2...Rn}是R的一个分解;②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k行n列的表格,每列对应一个属性Aj(1≤j≤n),每行对应一个模式Rj(1≤i≤k)。如果Aj在Ri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,即a1,a2...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→ U1-U2属于F+的子集或 U1∩U2 → U2-U1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

    例2:学生关系S ( Sno,Sname, Ssex, Dept, DeptManager )分解为S(Sno,Sname, Ssex, Sdept) 和D(Dept,DeptManager), D∩S = Dept , D-S = 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,1NF,2NF,3NF,BCNF,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R为1NF,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

    例. 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R是1NF。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#)是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)。

    在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R为2NF,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R1是3NF。

    (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#→TN,TN→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}。

     

    4)Boyce-Codd范式(BCNF)

    如果关系模式R为1NF,并且R中的每一个函数依赖X→Y(YÏX),必有X是R的超关键字,则称R是Boyce-Codd范式的,简记为BCNF。

    从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。

    与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BCNF是3NF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R是BCNF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#是R3的键;

    在关系模式R4中有函数依赖TN→TS,决定因素TN是R4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y 

    BCNF: 在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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  • 本文详细讨论了函数依赖图的原理及基于函数依赖图求解EKNF(基本关键字范式)的数据库模式的综合算法。它对于给定的一关系数据库的一组函数依赖产生相应的FD图;基于此FD图,删除该FD图中的冗余复合节点、多余复合...
  • 属性集合{A1,A2,…,An},FD集合S 输出: 闭包{A1,A2,…,An}+ 方法: 可以分解S中的FD,使每个FD的右边只有一个属性 设集合X是为闭包,初始化为{A1,A2,…,An}. 反复寻找形如 B1,B2,…,Bn->C,使得B1,B2,…,Bn在X中,而...
  • 组合FD: 传递性(A-> B, B -> C 可推出 A -> C) 结合性(A-> {B1, B2} 可推出 A -> B1 && A -> B2) 自反性(A可以函数决定其本身和它的子集) 增广率(A -> B 可推出 {A, C} -> {B, C}) 平凡...
  • 1NF 2NF 3NF BCNF 模式分解
  • 函数依赖与关系模式的范式

    千次阅读 2019-07-31 22:06:43
    目录 函数依赖 完全函数依赖与部分函数依赖: 传递函数依赖: 关系模式的范式 ...函数依赖(FD ,Functional Dependency)是关系模式中属性之间的一种逻辑依赖关系。 SCD(SNo,SN,Age,Dept,MN,CNo,S...
  • 关系模式的设计问题 数据依赖 数据依赖对关系模式的影响 数据的函数依赖 函数依赖 依赖的逻辑内涵 函数依赖和码(关键字)的联系 *最小函数依赖集 ...
  • 第1节 关系模型的好坏 ER模型转换的关系是否...如果存在冗余,就需要对关系模式进行优化。 主要优化技术: 模式分解 (比如, ABCD 用 AB和BCD, 或者 ACD 和 ABD替代)。 如何正确地使用模式分解: 是否有必要分解一
  • 函数依赖与关系模式分解的一些技巧整理

    万次阅读 多人点赞 2018-01-21 19:58:27
    函数依赖与关系模式分解的一些技巧整理 关系数据库设计理论的核心是数据间的... 函数依赖(FD)是关系模式内最常见的数据依赖,属于语义范畴的概念 函数依赖定义为:设R(U)是属性集U上的关系模式。X,Y是U的子集...
  • 关系模型潜在的问题 1.添加异常(当在关系中添加数据时可能会导致数据的不一致) 2.修改异常(随意的修改关系中的一行记录也可能导致数据的不一致) 3.删除异常(当删除一定数量的记录时可能会导致一些其他信息的...
  • 数据库复习11——关系模式与范式

    千次阅读 2015-06-30 16:53:34
    数据库复习CH11 数据库模式(Schema)是数据库中全体数据的逻辑结构和特征的描述,关系型数据库的模式又叫关系模式,我所理解的关系模式就是数据库中表结构的定义以及多张表之间的逻辑联系关系模式的设计就是根据一...
  • 定义:一个关系模式是一个系统,它是有一个五元组R(U, D, DOM, I, F)组成,其中,R为关系名,U是R的一组属性集合{A1,A2,A3,…,An},D是U中属性的域集合{D1,D2,D3,…,Dn},DOM为属性U到域D的映射,I为完整性约束集合...
  • 一、关系模式的设计准则1.数据冗余:同一个数据在系统中多次重复出现。2.关系模式设计不当引起的异常问题:数据冗余、操作异常(包括修改异常、插入异常和删除异常)3.关系模式的非形式化设计准则1)关系模式的设计...
  • 函数依赖(FD)是关系模式内最常见的数据依赖,属于语义范畴的概念 2. 函数依赖定义为:设R(U)是属性集U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中不可能存在两个元组在X上的属性值相等,...
  • 关系数据理论

    千次阅读 2019-09-03 23:03:47
    一、关系规范化理论背景 二、规范化理论
  • 数据库复习——无损连接&保持FD分解

    千次阅读 多人点赞 2021-05-23 23:14:46
    数据库复习——在关系范式中分解关系基本原则 博主学校所使用的教材是由斯坦福大学的知名计算机科学家Jeffrey D. Ullman和Jennifer Widom所著的《数据库系统基础教程》,机械工业出版社出版 为了加深对知识点的...
  • 为了实现这一目标,它基于ISO/IEC 7498-1和ISO/IEC 10731的开放系统互连基本参考模型(Open Systems Interconnection Basic Reference Model, OSI),将通信系统划分为7个层次,如表1所示。 传输协议...
  • 数据库系统原理——关系模式

    千次阅读 热门讨论 2014-09-11 20:50:02
    关系模式设计
  • 文件描述符 fd 究竟是什么?

    千次阅读 2021-05-06 18:50:27
    前情概要通过上篇Go 存储基础 — 文件 IO 的姿势, 我们看到有两种文件读写的方式,一种是系统调用的方式,操作的对象是一个整数 fd,另一种是 Go 标准库自己封装的标准库 IO ,...
  • 关系模式,函数依赖,范式

    千次阅读 2013-10-13 21:50:51
    关系数据库,关系数据库的基本结构是关系模式,比较好的关系模式集合,能有效控制数据库冗余,对数据库进行有效的管理。下面对关系模式的函数依赖,范式和模式设计方法进行分析。   知识点:关系模式,函数依赖,...
  • 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关系规范化理论。 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:每一个属性都是不可...
  • (14)模式分解

    千次阅读 多人点赞 2019-06-30 19:52:27
    目录 0.为什么要进行模式分解 1.什么是模式分解 2.有损分解(分解中的一个问题)和无损分解 3.保持函数依赖的分解 ...对上表职工级别设计关系模式,职工(职工,级别,工资),存在以下问题: 解决方...

空空如也

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关系模式的基本fd