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。
关系数据库设计中的三种模式分解方案
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关系数据库模式分解中的依赖保持
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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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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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