在数据库实践中,我们深入探讨了关系数据库模型中的函数依赖,包括非平凡的和平凡的函数依赖。通过分析关系模式的属性数量和可能的依赖关系集合,我们计算出函数依赖的总数及其分类。这些理论不仅帮助理解数据库设计中的关键概念,还展示了如何优化数据管理与实体关系定义。
数据库实践关系数据库与函数依赖详解
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函数依赖与最小闭包
在关系数据库设计中,理解函数依赖非常重要,因为它能帮助我们识别并消除数据冗余,确保数据一致性。函数依赖(FD)指的是在一个关系中,属性集A的值完全决定了另一个属性集B的值,通常表示为A → B。这意味着,如果关系中的任何元组的A部分相等,它们的B部分也必须相等。
最小闭包是指通过已知的函数依赖集合推导出所有可能的函数依赖的过程。这个过程基于Armstrong公理系统,即自反律、增广律和传递律,可以帮助我们找出所有隐含的函数依赖,对规范化数据库设计至关重要,并帮助确定候选码,即唯一标识关系中每行的最小属性集。
候选码求解方法
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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
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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
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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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