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。

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。

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。

在数据库关系中，多值依赖的概念被进一步探讨。假设一个产品只能存放在一个仓库中，但一个仓库可以由多个管理员管理。这种情况下，如何有效管理和维护数据关系变得尤为重要。

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。

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。

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。

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。

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。