数据依赖关系

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。

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。

分析关系模式 S，最小依赖集为： Sno → Sdept Sdept → Mname (Sno, Cno) → Grade

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。

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。

假设学校数据库模式以单一关系模式Student为例，其属性集合为：U = { Sno, Sdept, Mname, Cname, Grade }。在关系数据库设计理论中，数据依赖对关系模式的影响至关重要。

TRANSACTION_BACKOUT过程中，特别强调了依赖性的检查，针对Write-after-write (WAW)现象进行了优化。此外，主外键约束在TX 1和TX 2之间的作用得到了加强，确保数据的完整性。

一个良好的数据库模式必须正确处理各种数据依赖类型，包括函数依赖和多值依赖。在关系模式R（U）中，如果任何关系r中的两个元组在属性集合X上具有相同的属性值但在Y上有不同的属性值，我们称之为“X函数确定Y”，或者称Y函数依赖于X（X → Y）。此外，还存在Y → X和其他相关概念，它们对关系数据库的设计和理论有着重要影响。

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。

该文档介绍了 SQL 数据依赖性函数依赖的推理规则。