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2019-07-31 22:06:43
目录
函数依赖
关系模式中的各属性之间相互依赖、相互制约的联系称为数据依赖。数据依赖有函数依赖 、多值依赖。
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,Score) SNo确定一个学生,一个学生确定(SN,Age,Dept)
SNo决定函数(SN,Age,Dept) (SN,Age,Dept) 函数依赖SNo
函数依赖的定义:设关系模式R(U,F), U是属性全集,F是U上的函数依赖所构成的集合,X和Y是U的子集,如果对于R(U)的任意一个可能的关系r ,对于X的每一具体值,Y 都有唯一的具体值与之对应,则称X决定函数Y ,或Y函数依赖于X,记作X→Y。我们称X为决定因素, Y为依赖因素。当Y不函数依赖于X 时,记作:X
/→Y。当X→Y且Y→X时,则记作:X↔Y。U={SNo,SN,Age,Dept,MN,CNo,Score}
F={SNo→SN,SNo →Age,SNo→ Dept, (SNo ,CNo)→ Score}
完全函数依赖与部分函数依赖:
设有关系模式R(U),U是属性全集,X和Y是U的子集。
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(箭头上加 f)如果对 X 某个真子集 X', 有 X'→Y , 则称 Y 对 X 部分函数依赖,记作 X→Y(箭头上加 p)
[例]关系模式SCD中,因为SNo
/→Score,且CNo/→Score,所以有:(SNo,CNo)→ Score (箭头上加 f),而SNo → Age,所以(SNo,CNo) → Age (箭头上加 p)只有当决定因素是组合属性时,讨论部分函数依赖才有意义;当决定因素是单属性时,只能是完全函数依赖。
传递函数依赖:
设有关系模式 R(U) ,U 是属性全集,X,Y,Z是 U 的子集。
若X→ Y ,但 Y
/→X,而Y→Z(Y∉Z,Z∉Y),则称 Z 对 X 传递函数依赖,记作:X → Z (箭头上加 t)。如果 Y→X,则 X↔Y , 这时称 Z对 X 直接函数依赖,而不是传递函数依赖。关系模式的范式
关系模式存在的问题:
- 数据冗余度太大,浪费存储空间
- 更新异常
- 插入异常,该插入的数据插不进去
- 删除异常,不该删除的数据也删了
产生上面的异常原因是:模式中的某些数据依赖引起的
所以:用规范化理论改造关系模式,消除其中不合适的数据依赖。
第一范式
定义:如果关系模式R所有的属性均为原子属性,即每个属性都是不可再分的,则称R属于第一范式,简称1NF,记作R∈1NF。它所有的属性都为原子属性。
第二范式
定义:如果关系模式R∈1NF,且每个非主属性都完全函数依赖于R的主码,则称R属于第二范式,简称2NF,记作R∈2NF。
从1NF关系中消除非主属性对主码的部分函数依赖,则可得到2NF关系。如果R的主码为单属性,或R的全体属性均为主属性,则R∈2NF。
2NF规范化是指把1NF关系模式通过投影分解,转换成2NF关系模式的集合。
[例]将SCD(SNo,SN,Age,Dept,MN,CNo,Score)规范为2NF。
SD(SNo,SN,Age,Dept,MN) /*主码为SNo*/
SC(SNo,CNo,Score) /*主码为SNo,CNo*/
非主属性对主码完全函数依赖,因此,SD∈2NF, SC∈2NF。
第三范式
定义:如果关系模式R∈2NF,且每个非主属性都不传递函数依赖于R的主码,则称R属于第三范式,简称3NF , 记作 R∈3NF。
[例] SC(SNo,CNo,Score) 函数依赖为(SNo,CNo)→Score,非主属性Score不传递函数依赖于主码(SNo,CNo),因此,SC∈3NF。
[例]SD(SNo,SN,Age,Dept,MN) SNo → Dept 和 Dept → MN 由此SNo → MN (箭头上加 t) 非主属性MN与主码SNo间存在着传递函数依赖,所以SD ∉ 3NF。
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数据库系统原理-函数依赖和关系模式分解
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目录
学习本章相关理论知识可以为优化我们设计的数据库模型
第一范式
如果某个域中元素被认为是不可分的,则这个域称为是原子的
非原子域的例子:
- 复合属性:名字集合
- 多值属性:电话号码
- 复杂数据类型:面向对象的
如果关系模式R的所有属性的域都是原子的,则R称为属于第一范式
(1NF)
非原子值存储复杂并易导致数据冗余,在数据库系统中我们创建的表基本都属于第一范式
如何处理非原子值
- 对于组合属性:让每个子属性本身成为一个单独的属性
- 对于多值属性:为多值集合中的每个项创建一条元组(再建表)
原子性
原子性实际上是由域元素在数据库中如何被使用决定的
例如,字符串通常会被认为是不可分割的,假设学生被分配这样的标识号:CS0012或SE1127,如果前两个字母表示系,后四位数字表示学生在该系内的唯一号码,则这样的标识号不是原子的(字符串+数字)
当采用这种标识号时,是不可取的。因为这需要额外的编程,而且信息是在应用程序中而不是在数据库中编码
关系数据库设计中易犯的错误
关系数据库设计要求我们找到一个好的关系模式集合。一个坏的
设计可能导致以下问题
- 数据冗余
- 插入、删除、修改异常
假设,我们用以下模式代替instructor模式和department模式:
inst_dept(ID, name, salary, dept_name, building, budget)
这样的关系模式存在以下问题
- 数据冗余
- 更新异常
更新复杂,容易导致不一致问题。例,修改dept_name,很多相关元组都需要修改
- 插入/删除异常
使用空值(null):存储一个不知道所在系的教师信息,可以使用空值表示dept_name, building, budget数据,但是空值难以处理
模式分解
例:可以将关系模式(A,B,C,D)分解为:(A,B)和(B,C,D),或(A,C,D)和
(A,B,D),或(A,B,C)和(C,D),或(A,B)、(B,C)和(C,D),或 (A,D)和
(B,C,D)
例:将关系模式inst_dept分解为:
― *instructor*(*ID,name,dept_name,salary*) ― *department*(*dept_name,building,budget*)
无损连接分解
优化关系模式的步骤
判断关系模式好坏—>若是后者—>关系模式分解解成模式集合{R1**, R**2, …, Rn}使得:每个关系模式都是“好的形式”且分解是无损连接分解
我们优化关系模式的理论基于
- 函数依赖( functional dependencies )
- 多值依赖( multivalued dependencies )
函数依赖
函数依赖定义
一种完整性约束,表示特定的属性值之间的关系,可以用来判断模式规范化和建议改进
这里解释以下,候选码是最小超码
函数依赖使我们可以表达用超码无法表达的约束,考虑模式
inst_dept(ID,name,salary,dept_name,building,budget) /*budget表示预算*/ /*building表示部门地点*/
我们期望下列函数依赖成立:
dept_name -->building ID --> building
而不期望下列函数依赖成立:
dept_name --> salary
函数依赖的使用
- 函数依赖集:多条函数依赖(A->B)的集合
- 可以这么理解,A列相同的值对应C列相同的值如a1->c1 a2->c2…
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-mfD8YTDp-1574005601262)(
)]
R是关系模式 r是关系
函数依赖集的闭包
Armstrong公理
利用Armstrong公理来找出函数依赖集的闭包
Armstrong公理二级定律
闭包计算算法
属性集的闭包
属性闭包的用法
正则覆盖
无关属性
检测属性是否无关
正则覆盖
规范化-模式分解
当R 不是“好的”形式时,将它分解成模式集合{R1, R2, …, Rn}使得
-
每个关系模式都是**“好的”形式**
-
分解是无损连接分解
-
分解是保持依赖
分解验证算法
模式分解总结
规范化-简单版
图示法求候选键
条件:给出函数依赖集,求候选键
- 将关系的函数依赖关系用有向图表示
- 找出入度为0的属性,并以该属性集合为起点,尝试遍历所有的图,若能遍历途中所有结点,则该属性集为关系模式的候选键
- 若入度为0的属性集不能遍历途中所有的结点,则需要尝试性的将 一些中间结点(既有入度,也有出度的结点)并入入度为0的属性集中,直至该集合能遍历所有结点,集合求候选键
主属性和非主属性
组成候选码的属性是主属性、其他的就是非主属性
第一范式(1NF)
在上面
第二范式(2NF)
当且仅当关系模式R是第一范式(1NF),且每一个非主属性完全依赖(A->B->C)候选键(没有不完全依赖(部分依赖(AB->C/A->C))时),则称关系模式R为第二范式
例子:关系模式SC(学号、课程号、成绩、学分),其中(学号,课程号)->成绩,
课程号->学分
分析:因为存在部分依赖,故不满足第二范式
解决:分解成(学号、课程号、成绩)(课程号,学分)
第三范式(3NF)
在2NF上取消完全依赖
例子:
学生关系(学号、姓名、系号、系名、系位置)
分析:该模式存在完全函数依赖(学号->系号–>系名)
解决:分解成(学号、姓名、系号) (系号、系名、系位置)
BC范式(BCNF)
设R是一个关系模式,F是它的依赖集,R属于BCND当且仅当其F中每个依赖的决定因素必定包含R的某个候选码(取消主属性对候选键的部分和传递依赖)
模式分解-保持函数依赖分解
原则:两个关系模式之间不能乱推,得看依赖集
模式分解-无损分解
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数据库 - 关系模式函数依赖
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F: F ={ 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。
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。
- 所有关系实例均要满足
- 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Sno →Sdept成立,且Sno是(Sno,Cno)的真子集
传递函数依赖
在R(U)中,如果X→Y,(Y X) ,Y→X Y→Z,Z ∈Y, 则称Z对X传递函数依赖。 记为:X → Z 注: 如果Y→X, 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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函数依赖和关系模式分解
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一,第一范式
如果某个域中元素被认为是不可分的,则这个域称为是原子的
- 非原子域的例子:
---- 复合属性:名字集合
---- 多值属性:电话号码
---- 复合数据类型:面向对象的
如果关系模式R中的所有属性的域是原子的,则R称为属于第一范式(1NF)
非原子值存储复杂并易导致数据冗余
- 我们假定所有关系都属于第一范式
如何处理非原子值
- 对于组合属性:让每个子属性本身称为一个属性
- 对于多值属性:为多值集合中的每个项创建一条元组
原子性实际上是由域元素在数据库中被使用决定的
- 例,字符串通常是被认为是不可分割的
- 假设学生被分配这样的标识号:CS0012或EE1127,如果前两个数字表示系所,后四位表示学生在该系所内的唯一号码,则这样的标识号不是原子的
- 当采用这种标识号时,是可取的。因为这需要额外的编程,而且信息是在应用程序中,而不是在数据库中编码。
二,关系数据库设计中易犯的错误
关系数据库设计要求我们找到一个“好的”关系模式集合。一个坏的设计可能导致:
- 数据冗余
- 插入、删除、修改异常
假设我们用以下模式代替
instructor模式
和department模式
:inst_dept(ID, name, salary, dept_name, building, budget)
2.1 数据冗余
每个系的
dept_name
,building
,budget
数据都要重复一次
缺点:浪费空间,可能会导致不一致问题
2.2 插入、删除、修改异常
更新异常
- 更新复杂,容易导致不问题。
- 例修改
dept_name
,很多相关元组都需要修改。
插入/删除异常
- 使用空值
null
:存储一个不知道所在系所的教师信息,可以使用空值表示dept_name
,building
,budget
数据,但是空值难以处理。
三,模式分解(I)
例,可以将关系模式(A,B,C,D)分解为:(A,B)和(B,C,D),或(A,C,D)和(A,B,D),或(A,B),(B,C)和(C,D)等等…
例,将关系模式
inst_dept
分解为:instructor(ID, name, dept_name, salary)
department(dept_name, building, budget)
原模式(R)的所有属性都必须出现在分解后的(R1,R2)中:R = R1 ∪ R2
无损连接分解
- 对关系模式R上的所有可能的关系r
目标:设计一个理论- 以判断关系模式R是否为“好的”形式(不冗余)
- 当R不是“好的”形式时,将它分解为模式集合{ R1,R2,…,Rn }使得:
---- 每个关系模式都是“好的”形式
---- 分解是无损链接分解 - 我们的理论基于:
---- 函数依赖(function dependencies)
---- 多值依赖(multivalue dependencies)
四,函数依赖(FD)
4.1 什么是函数依赖
设R是一个关系模式,且有属性集 α包含于R,β包含于R
在R上成立当且仅当对任意合法关系r(R)
,若r的任意两条元组t1和t2在属性集α上的值相同,则它们的属性集β上的值也相同。- 即:t1[α] = t2[α] → t2[β] = t2[β]
- 称:β函数依赖于α,α函数决定β
- 如下图,图中的α和β满足函数依赖关系
函数依赖:一种完整性约束,表示特定的属性值之间的关系,可以用来判断模式规范化和建议还进
- 函数依赖是码概念的推广
- K是关系模式R的超码,当且仅当 K → R
- K是R的候选码当且仅当
---- K → R,并且
---- 没有 α 包含于 K,使 α → R(不存在K的真子集α,使之满足 α → R)
函数依赖使我们可以表达用超码无法表达的约束,考虑模式
inst_dept(ID, name, salary, dept_name, building, budget)
- 我们希望下列函数依赖成立:
---- dept_name → building
---- ID → building(码是一个比较特殊的FD,可以函数决定所有的属性) - 而不希望下列函数依赖成立:
---- dept_name → salary
4.2 函数依赖的使用
若果在关系模式R上所有合法关系都满足F,则称F在R上成立。
- 其中 R = { r1®,r2®,… }
注:容易判断一个r是否满足给定的F。不易判断F是否在R上成立。不能仅由某个r推断出F。R上的函数依赖F,通常由定义R的语义决定。
被所有的关系实例所满足的函数依赖称为平凡的
- 例,A → A,AB → A,(ID,name)→ ID,ID → ID
- 一般的,若β包含于α,则α → β是平凡的。即,
平凡的函数依赖:若β包含于α,α → β。
非平凡的函数依赖:若β不包含于α,α → β。
4.3 函数依赖集的闭包
Armstrong 公理
计算 F+
下列过程计算函数依赖集F的闭包:
F+ = F repeat for each F+中的函数依赖f 对应f应用'自反率'和'增补率',将结果函数依赖加入F+ for each F+中的一对函数依赖f1和f2 if f1和f2可以使用'传递性'结合起来,则将结果函数依赖加入F+ until F+不再变化
由于包含n个元素的集合含有2n子集,因此共有 2n * 2n个可能的函数依赖。
后边会介绍完成此任务的另一过程。五,属性集的闭包
如何判断集合α是否为超码
- 一种方法是:计算F+,在F+中找出所有的α → β,检查{ β1β2β3 … } = R;
但这么做开销很大,因为F+可能很大。 - 另一种方法是:计算α的闭包。
5.1 什么是属性集的闭包
定义:给定一个属性集α,在函数依赖集F下由α函数确定的所有属性的集为F下α的闭包(记作α+)
- 检查函数依赖α → β是否属于F+ ↔ β包含于α+
- 判断α是否为超码:α → β属于F+ ↔ R包含于α+
计算α+的算法
result := a; while(result有变化) do for each β → γ in F do begin if β包含于result then result := result ∪ γ end a+ := result
避免了找F+(反复使用公理)的麻烦。
示例讲解
最终,AG可以表示R中的所有属性,则说AG是R的一个key。
5.2属性闭包的用途
六,正则覆盖
数据库管理系统(DBMS)总是检查确保数据库更新不会破坏任何函数依赖。但如果F很大,其开销就会很大。因此我们需要简化函数依赖集
直观地说,F的正则覆盖(记作Fc)是指与F等价的“极小的”函数依赖集合
- Fc中任何函数依赖都不包含无关属性
- Fc中函数依赖的左半部都是唯一的
- 例,α1 → β1,α1 → β2,可以写为α1 → β1β2
无关属性
定义:考虑函数依赖集合F及其中的函数一来α → β
- 如果A∈α并且F逻辑蕴含F’ =(F - { α → β })∪ {(α → A )→ β},则称A在α中是无关的
---- 例,给定F = { A → C,AB → C },其中B在AB → C中是无关的,因为A → C逻辑蕴含了AB → C。 - 如果A∈β并且F’ =(F - { α → β })∪ { α →(α → A )}逻辑蕴含F,则称A在β中是无关的
---- 例,给定F = { A → C,AB → CD },其中C在AB → CD中是无关的,因为即使删除C也能推出A → C。
检测属性是否无关
计算F的正则覆盖repeat 对F中的依赖利用'合并'规则 α1 → β1 和 α1 → β2 替换成 α1 → β1β2 找出含有无关属性的函数依赖 α → β(在α或β中) 如果找到无关属性,从α → β中删除 until F不再变化
注:删除某些无关属性之后,可能导致合并规则可以使用,则必须重新应用。
七,模式分解(II)
规范化的目标
- 以判断关系模式R是否为“好的”形式(不冗余,误插入,删除,更新异常)
- 当R不是“好的”形式时,将他分解成模式集合{ R1,R2,…,Rn }使得:
– 每个关系模式都是“好的”形式
– 分解是无损连接分解
– 分解是保持依赖的
分解应有的特性
八,总结
- 描述了原子域和第一范式假设;
- 给出了数据库设计中易犯的错误,这些错误包括信息重复和插入、删除、修改异常;
- 介绍了函数依赖的概念,展示了如何用函数依赖进行推导;
- 理解F+,α+,FC;
- 介绍了如何分解模式,一个有效的分解都必须是无损的;
- 如何分解是保持依赖的,则给定一个数据库更新,所有的函数依赖都可以由单独的关系进行验证,无须计算分解后的关系链接。
- 非原子域的例子:
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关系数据库中的函数依赖
2021-01-19 20:31:381.函数依赖是关系模式中属性之间的一种逻辑依赖关系。下面是展示的3个关系示例:学生关系:S(SNO,SN,AGE,DEPT);选课关系:SC(SNO,CNO,SCORE);系关系:D(DEPT,MN);由于一个SNO对应一个学生,而一个学生只属于一个系,... -
数据库,部分函数依赖,完全函数依赖,传递函数依赖;1NF,2NF,3NF,BCNF
2016-10-06 21:22:40部分函数依赖:设X,Y是关系R的两个属性集合,存在X→Y,若X’是X的真子集,存在X’→Y,则称Y部分函数依赖于X。 举个例子:学生基本信息表R中...完全函数依赖:设X,Y是关系R的两个属性集合,X’是X的真子集,存在X -
【MySQL】第一范式、第二范式、第三范式、部分函数依赖、传递函数依赖、完全函数依赖等
2021-11-16 13:17:09具体关于部分函数依赖和完全函数依赖的定义,网上有很多,但大多都是概念,这里我从例子入手来分析,使大家更好的掌握部分函数依赖、完全函数依赖和传递函数依赖。 假定存在关系: R(学号,姓名,性别,班级,班主任... -
数据库系统概论——函数依赖及范式
2020-08-13 23:00:58基于《数据库系统概论》和《数据库系统概念》,阐述了函数依赖和范式及其相关概念、问题和用途,包括平凡与非平凡函数依赖、完全与部分函数依赖、传递函数依赖、码、第一范式、第二范式、第三范式和BC范式 -
函数依赖
2021-04-17 14:13:50函数依赖 定义 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上的属性值相等而在Y上的属性值不...完全函数依赖与部分函数依赖 如果X->Y,且X的真子集 -
【SQL Server系列】_04函数依赖
2022-04-28 21:05:00文章目录一、规范化理论的主要内容二、数据依赖1、函数依赖2、完全函数依赖3、部分函数依赖4、传递函数依赖5、平凡函数依赖6、逻辑蕴含与闭包【期末必考】三、Armstrong公理 一、规范化理论的主要内容 在关系数据库... -
完全函数依赖、部分函数依赖、传递函数、平凡函数依赖、非平凡函数依赖举例 第一范式 第二范式 第三范式 BC...
2020-06-23 14:47:56这里写自定义目录标题完全函数依赖、部分函数依赖和传递函数依赖举例1. 完全依赖:2. 部分函数依赖:传递函数依赖: 完全函数依赖、部分函数依赖和传递函数依赖举例 1. 完全依赖: 通过{学生学号, 选修课程名}可以... -
规范化理论:函数依赖
2019-05-11 19:35:44函数依赖(FunctionalDependency,FD)是关系模式中属性之间的一种逻辑依赖关系。例如,在一个有关学生的关系模式SCD(属性SNo,SN,Age,Dept,MN,CNo,Score分别代表学生证号,学生姓名,年龄,所属院系... -
【数据库原理系列】关系函数依赖
2020-11-27 14:11:54设R(U)是属性集合U={A1,A2,…,An}上的一个关系模式,X, Y是U上的两个子集,若对R(U)的任意一个可能的关系r, r中不可能有两个元组满足在X中的属性值相等而在Y中的属性值不等,则称“X函数决定Y”或“Y函数依赖于X”, ... -
完全函数依赖与第二范式
2020-01-02 11:23:03完全函数依赖:设X,Y是关系R的两个属性集合,X’是X的真子集,存在X→Y,但对每一个X’都有X’!→Y,则称Y完全函数依赖于X。 部分函数依赖:设X,Y是关系R的两个属性集合,存在X→Y,若X’是X的真子集,存在X’→Y,... -
数据库 | 关系数据库 | 函数依赖 | 码 | 范式
2019-03-13 21:53:47完全函数依赖与部分函数依赖 传递函数依赖 确定函数依赖的方法 码 外部码 范式 1NF 2NF 3NF BCNF 多值依赖 4NF 如何判断R为第几范式? 已知一个关系模式的属性之间的语义,也就是相互依赖的关系,如何... -
数据库部分函数依赖、传递函数依赖的区别以及范式判断
2021-09-15 09:07:44说到部分函数依赖,传递函数依赖,必须谈到2个概念,“非主属性”和“主属性”。...部分函数依赖:当1个关系模式中主键由2个及以上的属性组成时,非主属性只依赖于其中1个主属性,就是部分函数依赖。举例,属