关系数据库模式分解中的依赖保持

模式分解保持函数依赖是指将关系模式 R 分解为 R1、R2、...、Rn 时，原模式的函数依赖关系在分解后的某个关系模式中也能被保持。具体而言，若分解后每个关系模式 Ri 的函数依赖集合 Fi 逻辑蕴涵原模式的所有函数依赖，则称此分解保持函数依赖。

关系模式分解的标准有三种等价的定义：1. 分解需保持无损连接性；2. 分解需保留所有函数依赖；3. 分解需同时保持函数依赖和无损连接性。

在关系数据库设计中，存在多种模式分解方案。每种方案都有其独特的优势和适用场景。例如，一个常见的例子是关系模式S(Sno, sdept, dean)，通过函数依赖来保持数据的完整性和一致性。不同的分解策略可以影响数据库的性能和数据操作效率。

关系模式的定义由五部分组成，它是一个五元组：关系名R，属性名集合U，属性所来自的域DOM，属性向域的映象集合，以及属性间的数据依赖关系集合F。

解读关系数据库设计理论中的多值依赖 在关系数据库设计中，多值依赖扮演着重要的角色。它描述了属性集之间的一种约束关系，对于理解数据之间的关联性至关重要。 定义： 在一个关系模式 R(U) 中，X、Y 和 Z 是属性集 U 的子集，并且 Z = U - X - Y。如果对于 R 的任意关系 r，r 在 (X, Z) 上的每个值对应一组 Y 的值，且这组值仅取决于 X 值而与 Z 值无关，则称 X 多值依赖于 Y，记作 X→→Y。 举例说明： 以 Teaching(C, T, B) 关系模式为例，其中 C 表示课程，T 表示教师，B 表示书籍。假设每门课程可以由多位教师教授，并且每位教师可以使用多本教材。在这种情况下，课程 C 多值依赖于教师 T 和书籍 B，即 C→→T，C→→B。这意味着对于特定课程，存在一组教师和一组书籍与之对应，而这组教师和书籍的组合仅取决于课程本身，与其他因素无关。 理解多值依赖有助于设计合理的数据库模式，避免数据冗余和异常，确保数据的完整性和一致性。

关系数据库规范化理论中，关系模式的分解是一个重要的课题。以S-D-L（Sno，Dept，Loc）为例，该模式存在函数依赖：Sno → Dept，Dept → Loc，不符合第三范式要求。有三种有效的分解方案可以考虑：方案1：S-L（Sno，Loc），D-L（Dept，Loc）；方案2：S-D（Sno，Dept），S-L（Sno，Loc）；方案3：S-D（Sno，Dept），D-L（Dept，Loc）。这些方案均能使得得到的关系模式符合第三范式的要求。在选择最佳方案时，除了规范化程度外，还需考虑其他因素。

探讨数据依赖对关系模式设计的影响，并以高校教务系统为例进行说明。 案例分析：高校教务数据库 假设我们需要设计一个数据库来管理高校教务信息，其中包含以下实体和属性： 学生: 学号 (Sno)、所在系 (Sdept)、系主任姓名 (Mname)、课程号 (Cno)、成绩 (Grade) 一种简单直接的方式是将所有属性都放在一个关系模式中： Student U = {Sno, Sdept, Mname, Cno, Grade} 然而，这种设计存在数据冗余和更新异常等问题。例如，同一个系的多个学生拥有相同的系主任姓名，修改系主任姓名时需要更新多条记录。 这些问题的存在是因为属性之间存在着数据依赖关系，例如： 学号 (Sno) 决定了学生所在系 (Sdept) 所在系 (Sdept) 决定了系主任姓名 (Mname) 为了优化数据库设计，我们需要识别并分析数据依赖关系，并根据不同的范式进行分解和规范化。

关于关系模式分解的标准，有三种等价的定义：1. 分解应具有无损连接性；2. 分解需保持函数依赖；3. 分解须同时保持函数依赖和无损连接性。这些标准在数据库安全实验中具有重要意义。

自然连接分解后的关系模式能够恢复原关系，但无法消除数据冗余，其根本原因在于函数依赖 sdept→dean 的丢失。例如，分解后的关系模式无法确定 'D1' 系的系主任是谁，也无法确定 '何' 是哪个系的系主任。 原始关系模式： S(Sno, sdept, dean)，F={Sno→sdept，sdept→dean} 示例数据： | Sno | sdept | dean ||---|---|---|| S1 | D1 | 罗 || S2 | D2 | 何 || S3 | D2 | 何 | 第二种分解方案： (Sno, sdept) 和 (Sno, dean) 该分解方案导致 sdept→dean 丢失，造成信息冗余和查询困难。