关系模式与关系描述了关系的静态和动态特性。静态的关系模式稳定地描述了关系在特定时刻的状态，而动态的关系模式则随时间变化。关系模式和关系通常在上下文中有所区别，但它们共同构成了关系数据库学习中的重要内容。
关系模式及其在关系数据库学习中的应用
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数据库学习中的关系模式定义
关系模式定义形式化表示为：
R（U，D，DOM，F）
其中：- R：关系名- U：属性名集合- D：属性所来自的域- DOM：属性向域的映象集合- F：属性间的数据依赖关系集合
属性类型、长度等信息可用于表示域名及属性向域的映像。
例如：导师和研究生均来自“人”域，但属性名不同。模式中定义了属性向域的映象，以说明其来自哪个域。
DOM（SUPERVISOR）= DOM（POSTGRADUATE）= PERSON
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关系数据库设计中的模式优化示例
订购关系模式优化
初始模式：
订购（客户名，住址，联系电话，书号，书名，作者，出版社，社址）
函数依赖集：
F={客户名→住址，客户名→联系电话，书号→书名，书号→作者，书号→出版社，出版社→社址}
候选码：
(客户名，书号)
分析：
该模式属于第一范式（1NF），满足每个分量都是不可分的数据项的条件。然而，存在部分函数依赖和传递函数依赖，导致数据冗余和更新异常。
优化后的模式：
为了消除冗余和异常，可以将原始模式分解为以下两个关系模式：
客户(客户名, 住址, 联系电话)
书籍(书号, 书名, 作者, 出版社, 社址)
优化后的函数依赖集：
客户: {客户名→住址，客户名→联系电话}
书籍: {书号→书名，书号→作者，书号→出版社，出版社→社址}
优化后的候选码：
客户: (客户名)
书籍: (书号)
优化后的模式消除了原始模式中的冗余和异常，提高了数据的一致性和完整性。
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关系数据库模式分解中的依赖保持
关系数据库模式分解的目标之一是保持依赖关系。对于给定的关系模式 R(U) 及其函数依赖集 F，如果 R1(U1), R2(U2), ..., Rn(Un) 是 R(U) 的分解，那么 F 在 Ri 上的投影 Fi 被定义为 F 的闭包 F+ 中所有属性仅包含在 Ri 中的函数依赖的集合。换句话说，如果 α→β 属于 Fi，则 α 和 β 的所有属性都必须在 Ri 中。
如果关系模式 R(U) 的分解 R1(U1), R2(U2), ..., Rn(Un) 满足 (F1∪F2∪…∪Fn)+ = F+，则称该分解为保持依赖分解。
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