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  • title: 关系数据库设计(F+闭包、候选码求解、范式判断及BCNF分解) date: 2018-11-12 21:46:32 tags: SQL ...文章目录F+闭包怎么求关系模式的候选码怎么求范式判断分解成(无损连接的)BCNF范式 F+闭包...

    title: 关系数据库设计(F+闭包、候选码求解、范式判断及BCNF分解)
    date: 2018-11-12 21:46:32
    tags: SQL
    categories: 数据库、SQL
    这是基于github的个人博客:Josonlee’s Blog


    F+闭包怎么求

    • 第一步:设最终将成为闭包的属性集是Y,把Y初始化为X;
    • 第二步:检查F中的每一个函数依赖A→B,如果属性集A中所有属性均在Y中,而B中有的属性不在Y中,则将其加入到Y中;
    • 第三步:重复第二步,直到没有属性可以添加到属性集Y中为止。 最后得到的Y就是X+

    X是题目会给出的,求谁(即X)的闭包;Y是最后所求得的闭包

    设关系R(A,B,C,D,E,G)有函数依赖集 F={AB→C,BC→AD,D→E,CG→B},求AB的闭包

    X = {A、B} {A、B}+ = Y ={A、B、C、D、E}

    由上可知,F逻辑蕴涵AB->D (因为D被{A、B}+包含)

    关系模式的候选码怎么求

    候选码:能唯一 完全函数依赖确定元组 的属性(或属性集合);候选码的闭包是全集U,没有冗杂

    对应R< U、F>(U是属性集,F是函数依赖集)

    • 如果有属性不在F中出现,那么它必须包含在候选码中
    • 如果有属性在所有函数依赖中一直存在于左边,则它必包含在候选码中;同理只在右边出现过的属性一定不属于候选码
    • 如果有属性或属性组能唯一标识元组,则它就是候选码

    先用前两条,都不满足就凭借最后一条一个一个找

    有时候选码不止一个,都细分一下

    范式判断

    • 候选码K:若K(属性或属性集合)可以完全函数依赖确定全部属性U,则K就是候选码
    • 主属性:候选码的子集
    • 1NF:【最基本的】 关系模式R的所有属性 域都是原子的(不可分的)
    • 2NF:不存在非主属性对候选码部分函数依赖(也就是说非主属性完全函数依赖于候选码
    • 3NF:不存在非主属性对候选码传递依赖(第三范式又可描述为:表中不存在可以确定其他非主属性的非主属性)
    • BCNF:只要属性或属性组A能够决定任何一个属性B,则A的子集中必须有候选键(F的左侧包含超码)

    范式之间是包含关系,1NF>2NF>3NF>BCNF(这里>表示包含)

    数据库设计三大范式与BCNF,学习笔记

    分解成(无损连接的)BCNF范式

    对于R<U、F>

    • 初始化 result={R}
    • 找到R中的一个模式S不属于BCNF,且F+中存在一个 X->Y (Y不包含于X),X也不是S的候选码,则S就能分解为 {S1、S2}S1=XY,S2=(S-A)X ,用 {S1、S2} 代替result中的 {S}
    • 继续执行上面这步直到result中所有关系模式都是BCNF

    例:关系模式 R<U,F> ,其中 U={C,T,H,R,S,G}F={CS→G,C→T,TH→R,HR→C,HS→R},将其分解成BCNF并保持无损连接

    在这里插入图片描述
    图片引用自:四、转换成BCNF的保持无损连接的分解

    例: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。

    result={ {A、C}、{B、D}、{A、B、E} }


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    更多SQL相关内容可在上面博客中找到

    转载于:https://www.cnblogs.com/JosonLee/p/10053710.html

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  • 怎样求数据库最小函数依赖集

    千次阅读 2019-05-09 09:44:17
    C},试Fmin ** 步骤如下: ** ①先把F中的FD写成单属性模式 如题得到F={A->B,A->C,B->C,A->B,AB-C} 这里显然多了一个A->B可以删除一个,得到F={A->B,A->C,B->C,AB-C} ② ...

    **

    设F是关系模式R(ABC)的FD集,F={A->BC,B->C,A->B,AB->C},试求Fmin

    **
    步骤如下:
    **
    ①先把F中的FD写成单属性模式
    如题得到F={A->B,A->C,B->C,A->B,AB-C}
    这里显然多了一个A->B可以删除一个,得到F={A->B,A->C,B->C,AB-C}

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  • F分布及其应用

    万次阅读 2019-03-18 16:28:00
    设X服从自由度为n1的卡方分布, Y服从自由度为n2的卡方分布,且X,Y独立,则称随机变量F=(X⁄n1 )/(Y⁄n2 )服从自由度为(n1,n2)的F分布,记为F~F(n1,n2)。其中n1称为第一自由度,n2称为第二自由度。 由F分布的公式...

    F分布是1924年英国统计学家R.A.Fisher提出,并以其姓氏的第一个字母命名的。它是一种非对称分布,有两个自由度,且位置不可互换。设X服从自由度为n1的卡方分布, Y服从自由度为n2的卡方分布,且X,Y独立,则称随机变量F=(X⁄n1 )/(Y⁄n2 )服从自由度为(n1,n2)的F分布,记为F~F(n1,n2)。其中n1称为第一自由度,n2称为第二自由度。
    由F分布的公式可知,1/F~ F(n2,n1)。
    在这里插入图片描述
    F(n1,n2)的概率密度函数的图形为:(对于不同的自由度,图形也有差别,此处仅举2个例子)。
    在这里插入图片描述
    一、F分布的特征:
    F分布有两个参数,对应的是两个自由度。F分布的均值和方差应该怎样来看呢?
    1、均值:
    在这里插入图片描述
    2、方差:
    在这里插入图片描述
    二、F分布与t分布和卡方分布的关系:
    可以从公式中直接看出来,F分布是两个卡方分布除以其自由度之后的比值;不仅如此,F分布与t分布也有着直接的关系。
    在这里插入图片描述
    T是随机变量,服从t分布,随机变量X~ N(0,1),Y~x^2 (n),且X与Y相互独立。
    则:
    T^2~F(1,n)
    三、统计学上的应用:
    照例先引出上∝分位数的概念:给定∝,0<∝<1,称满足条件
    在这里插入图片描述
    的点
    在这里插入图片描述
    为F(n1,n2)分布的上α分位数。
    同时,若F分布的分子分母互换,可得
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    应用:
    由于F分布是由2个卡方分布构造的,而卡方分布一般用于度量样本方差和误差之和。所以引出F分布的三个重要应用:两个正态总体的抽样分布、方差分析、回归分析。
    1、两个正态总体的抽样分布
    设样本(x_1,x_2,⋯x_n)和(y_1,y_2,⋯y_n)分别来自总体N(μ_1,σ_1^2) 和N(μ_2,σ_2^2),并且它们相互独立。样本均值分别为x ̅,y ̅;样本方差分别是S_1^2, S_2^2,则可以得到下面的抽样分布:
    在这里插入图片描述
    后续的使用与t分布中提到的类似,基于此定理构造枢轴量进行区间估价和假设检验。
    2、方差分析
    方差分析(Analysis of Variance,简称ANOVA),又称“变异数分析”,是R.A.Fisher发明的,用于两个及两个以上样本均值差别的显著性检验。此处检验在均值是否相等时,不再使用t检验来分别两两检验。而是通过研究波动(数据间的差异)来看数据的均值是否一致。同时,方差分析是在假设检验的思路框架下操作。
    模型如下:
    在这里插入图片描述
    同时,还有一个假设检验的背景
    在这里插入图片描述
    注:
    在这里插入图片描述
    都描述了n个误差值,可谓是描述一个整体的三个角度。
    方差分析定理:
    在这里插入图片描述
    简而言之,方差分析是通过波动来衡量均值的差异的(与我们一贯的想法有差别)。在卡方分布部分谈到过,抽样于正态整体的样本差异可以构造卡方分布。在F分布中,这种思路更进了一层。因为F分布是衡量比值的,此处的应用就是衡量2种误差的比值。
    另外,方差分析里面还有假设检验的模型。基于特定的样本,在H_0成立的时候,产生一个随机变量(F)。我自己的理解就是当H_0不成立的时候,或者说拒绝原假设时,F很可能就不再是随机变量了。这与常见的假设检验不同,一般的假设检验都是在分布既定,参数未知的情况下进行的。
    3、回归分析
    回归分析(regression analysis)是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法,这是回归分析的标准概念。如果放到统计学里面,回归分析可以理解为挖掘影响数据的多种因素,与多元随机变量有相通的地方。而回归分析在后续检验过程中,有拆分波动的地方,又与方差分析有部分类似的地方。
    *模型如下:(以一元线性回归模型为例)
    在这里插入图片描述
    由此引出,回归模型要解决的问题:
    i. 参数估计
    在这里插入图片描述
    ii. 参数检验
    在这里插入图片描述
    iii. 模型应用,一般来说就是预测Y。
    *模型计算,使用最小二乘法。
    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
    在这里插入图片描述
    接下来与方差分析类似,构造三类波动。
    在这里插入图片描述
    回归分析定理:
    在这里插入图片描述

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  • 怎么样求c++类的大小

    千次阅读 2005-04-03 19:09:00
     void f(int x){  cout;}  ~A(){} private:  int x;  int g;  }; class B{ public:  private:  int data; int data2;  static int xs; }; int B::xs=0; void main(){  A s(10);  s.f(10);  cout(a)"(A...

      初学者在学习面向对象的程序设计语言时,或多或少的都些疑问,我们写的代码与最终生编译成的代码却 大相径庭,我们并不知道编译器在后台做了什么工作.这些都是由于我们仅停留在语言层的原因,所谓语言层就是教会我们一些基本的语法法则,但不会告诉我们为什么这么做?今天和大家谈的一点感悟就是我在学习编程过程中的一点经验,是编译器这方面的一个具体功能.

    首先:我们要知道什么是类的实例化,所谓类的实例化就是在内存中分配一块地址.

    那我们先看看一个例子:

    #include<iostream.h>

    class a {};
    class b{};
    class c:public a{
     virtual void fun()=0;
    };
    class d:public b,public c{};
    int main()
    {
     cout<<"sizeof(a)"<<sizeof(a)<<endl;
     cout<<"sizeof(b)"<<sizeof(b)<<endl;
     cout<<"sizeof(c)"<<sizeof(c)<<endl;
     cout<<"sizeof(d)"<<sizeof(d)<<endl;
     return  0;}

    程序执行的输出结果为:

    sizeof(a) =1

    sizeof(b)=1

    sizeof(c)=4

    sizeof(d)=8

    为什么会出现这种结果呢?初学者肯定会很烦恼是吗?类a,b明明是空类,它的大小应该为为0,为什么 编译器输出的结果为1呢?这就是我们刚才所说的实例化的原因(空类同样可以被实例化),每个实例在内存中都有一个独一无二的地址,为了达到这个目的,编译器往往会给一个空类隐含的加一个字节,这样空类在实例化后在内存得到了独一无二的地址.所以a,b的大小为1.

    而类c是由类a派生而来,它里面有一个纯虚函数,由于有虚函数的原因,有一个指向虚函数的指针(vptr),在32位的系统分配给指针的大小为4个字节,所以最后得到c类的大小为4.

    类d的大小更让初学者疑惑吧,类d是由类b,c派生迩来的,它的大小应该为二者之和5,为什么却是8  呢?这是因为为了提高实例在内存中的存取效率.类的大小往往被调整到系统的整数倍.并采取就近的法则,里哪个最近的倍数,就是该类的大小,所以类d的大小为8个字节.

    当然在不同的编译器上得到的结果可能不同,但是这个实验告诉我们初学者,不管类是否为空类,均可被实例化(空类也可被实例化),每个被实例都有一个独一无二的地址.

    我所用的编译器为vc++ 6.0.

    下面我们再看一个例子.

    #include<iostream.h>
    class a{
    pivate:
    int data;
    };

    class b{
    private:
         int data;
      static int data1;
    };
     int b::data1=0;
     void mian(){
     cout<<"sizeof(a)="<<sizeof(a)<<endl;
     cout<<"sizeof(b)="<<sizeof(b)<<endl;
    }

    执行结果为:

    sizeof(a)=4;

    sizeof(b)=4;

    为什么类b多了一个数据成员,却大小和类a的大小相同呢?因为:类b的静态数据成员被编译器放在程序的一个global  data members中,它是类的一个数据成员.但是它不影响类的大小,不管这个类实际产生 了多少实例,还是派生了多少新的类,静态成员数据在类中永远只有一个实体存在,而类的非静态数据成员只有被实例化的时候,他们才存在.但是类的静态数据成员一旦被声明,无论类是否被实例化,它都已存在.可以这么说,类的静态数据成员是一种特殊的全局变量.

    所以a,b的大小相同.

    下面我们看一个有构造函数,和析构函数的类的大小,它又是多大呢?

    #include<iostream.h>
    class A{
    public :
     A(int a){
      a=x;}
     void f(int x){
      cout<<x<<endl;}
     ~A(){}

    private:
       int x;
       int g;
       };
    class B{
    public:
     private:
     int  data; int data2;
     static int xs;
    };
    int B::xs=0;
    void  main(){
     A s(10);
     s.f(10);
     cout<<"sozeof(a)"<<sizeof(A)<<endl;
     cout<<"sizeof(b)"<<sizeof(B)<<endl;
    }程序执行输出结果为:

    10 ,

    sizeof(a) 8

    sizeof(b) 8

    它们的结果均相同,可以看出类的大小与它当中的构造函数,析构函数,以及其他的成员函数无关,只与它当中的成员数据有关.

    从以上的几个例子不难发现类的大小:

    1.为类的非静态成员数据的类型大小之和.

    2.有编译器额外加入的成员变量的大小,用来支持语言的某些特性(如:指向虚函数的指针).

    3.为了优化存取效率,进行的边缘调整.

    4 与类中的构造函数,析构函数以及其他的成员函数无关.

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空空如也

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