数据依赖

该文档介绍了 SQL 数据依赖性函数依赖的推理规则。

在任何关系模式中，平凡函数依赖始终成立，而它们并未提供新的语义信息。因此，除非另有说明，我们讨论的始终是非平凡函数依赖。

使用Pyspark进行Kafka数据流处理时，需确保 spark-streaming-kafka-0-8_2.11-2.4.5.jar 位于Python虚拟环境的 venv/lib/python3.7/site-packages/pyspark/jars 目录下。该jar包提供了Spark Streaming与Kafka 0.8.x版本进行交互所需的类和方法。

star(name,street,city,title,year) name →→ street city

ambari编译依赖的grafana，通常找不到，请放心下载，因为与hbase、hadoop和官方的grafana包一样。原包名为grafana-2.6.0.linux-x64.tar.gz，改下包名即可使用。

Centos linux7系统安装oracle11g时所需要的依赖包

在Nameko微服务框架中使用nameko-mongoengine依赖提供程序，可将MongoEngine模型集成到微服务中。示例代码展示了如何声明模型并使用RPC方法进行写入操作。

多值依赖与函数依赖之间的区别在于它们对属性集范围的影响。多值依赖X→→Y在属性集U上成立，当且仅当在包含XY的任意子集W（其中W是U的子集）上也成立。但反之不然；若X→→Y在子集W（W属于U）上成立，并不意味着它在整个U上成立。而函数依赖X→Y在关系R（U）上成立时，对于Y的任何子集Y'，X→Y'都成立。需要注意的是，多值依赖的成立并不保证对Y的任何子集Y'都成立。

关系数据库理论第二部分：深入理解函数依赖与多值依赖 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 候选码是关系中唯一标识每行的最小属性集，求解候选码的步骤包括： 识别单一值依赖：识别可以独立确定其他属性的属性。例如在关系模式TEACHING(C,T,B)中，如果存在函数依赖C → T和C → B，则C可作为候选码的组成部分。 寻找最小闭包：利用Armstrong公理计算每个属性集的最小闭包。一个属性集的闭包是通过该属性集和所有函数依赖确定的所有属性集合。 确定候选码：若属性集的闭包包含所有属性，则该属性集是候选码。在TEACHING示例中，(C,T,B)是候选码，因为没有更小的属性集能确定整个关系。 多值依赖的理解 多值依赖（MVD）描述的是一个属性值的变化如何独立影响另一组属性的值。它通常表示为X →→ Y，意指在关系中，对每个X值，有一个独立的Y值集合，与任何不在X或Y中的属性值无关。 函数依赖注重一对一关系，而多值依赖则允许一个属性值对应多个值。多值依赖有效性取决于属性集范围，可能只在特定属性子集中成立。 第四范式(4NF) 第四范式是数据库规范化的高级阶段，消除多值依赖的影响。一个关系模式满足4NF需具备：若存在非平凡的多值依赖X →→ Y（且Y不在X中），且X包含码，则该关系模式满足4NF。

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。