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  • 关系模式中的不完全函数依赖是什么
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    2019-07-31 22:06:43

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    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

    第一范式

    第二范式

    第三范式


    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,FU上的函数依赖所构成的集合,XYU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→YY→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 YX 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', X'→Y , 则称 Y 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 U 的子集。

    X→ Y ,但 Y/→X,而Y→Z(Y∉Z,Z∉Y),则称 ZX 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:

    1. 数据冗余度太大,浪费存储空间
    2. 更新异常
    3. 插入异常,该插入的数据插不进去
    4. 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SNoMN  (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。

     

    纯属个人学习笔记,转载记得附上原文链接

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    数据库系统原理-函数依赖和关系模式分解

    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

    在这里插入图片描述

    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

    1. 将关系的函数依赖关系用有向图表示
    2. 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
    3. 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

    展开全文
  • 数据库 - 关系模式函数依赖

    万次阅读 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
    
    展开全文
  • 函数依赖关系模式分解

    千次阅读 2020-06-23 10:11:40
    文章目录一,第一范式关系数据库设计中易犯的错误数据冗余插入、删除、修改异常模式分解函数依赖(FD)函数依赖的使用函数依赖集的闭包Armstrong 公理计算 F^+^属性集的闭包属性闭包的用途正则覆盖无关属性检测属性...

    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department模式

    inst_dept(ID, name, salary, dept_name, building, budget)
    

    2.1 数据冗余

    每个系的dept_namebuildingbudget数据都要重复一次
    缺点:浪费空间,可能会导致不一致问题
    在这里插入图片描述

    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_namebuildingbudget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
      在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述
    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
    函数依赖
    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
      在这里插入图片描述

    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
    在这里插入图片描述

    • 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

    在这里插入图片描述若果在关系模式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

    在这里插入图片描述

    Armstrong 公理

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    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''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
    在这里插入图片描述
    最终,AG可以表示R中的所有属性,则说AG是R的一个key。
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    5.2属性闭包的用途

    在这里插入图片描述

    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

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    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

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    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。
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    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

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    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。
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空空如也

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关系模式中的不完全函数依赖是什么