Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống
1
/ 49 trang
THÔNG TIN TÀI LIỆU
Thông tin cơ bản
Định dạng
Số trang
49
Dung lượng
150,5 KB
Nội dung
Chương 11: Phân rã lược đồ (Decomposition) Nội dung Mục đích phân rã Định nghĩa phân rã Phân rã không thông tin Phân rã bảo toàn phụ thuộc Phân rã thành BCNF Phân rã thành 3NF Tìm phủ tối thiểu Mục đích phân rã lược đồ quan hệ Được xem công cụ bổ sung vào phương pháp ER để loại trừ dư thừa liệu Cơng cụ dùng để phát triển lý thuyết phân rã phụ thuộc hàm ( xem khái qt hóa ràng buộc chính) Các FD dùng để xác định dang chuẩn lý thuyết phân rã gọi lý thuyết chuẩn hóa Phân rã CSDL – Decomposition Phân rã lược đồ R = (U,F) với U tập thuộc tính, F tập phụ thuộc hàm cho tập hợp lược đồ R1 = (U1,F1) R2= (U2, F2)… Rn = (Un,Fn) Sao cho thỏa mãn điều kiện sau: U= F suy dẫn Fi với i = 1, ,n n U i=1 Ui Phân rã lược đồ – Decomposition Phân rã lược đồ dẫn đến việc phân rã quan hệ Phân rã quan hệ r lược đồ R, cho tập hợp quan hệ r1 = rn π (r) = π (r) U1 r2 = π (r),… U2 Un Phân rã không mát ( Lossless decomposition) Khảo sát quan hệ r phân rã r1,…, rn Sau phân rã, CSDL khơng cịn lưu trữ quan hệ r mà lưu lại quan hệ chiếu r1, , rn CSDL phải có khả khôi phục lại quan hệ gốc r từ quan hệ chiếu Nếu không khôi phục lại quan hệ r việc phân rã khơng biểu diễn thông tin với CSDL gốc Phân rã mát (lossy decomposition) Phân rã không mát ( Lossless decomposition) Phân rã lược đồ R = (U,F) thành tập hợp lược đồ R1 = (U1,F1) R2= (U2, F2)… Rn = (Un,Fn) Không mát (lossless) với điển hình (instance) hợp lệ r lược đồ R r = r1 r2 … rn Với r1 = πU1(r) r2 = πU2(r),… rn = πUn(r) Phân rã không mát ( Lossless decomposition) Thực tế nhận nhiều (tuple) từ phép kết r1, r2,…,rn gốc ban đầu Vậy lại gọi mát (lossy)?? Tuy nhiều lại thiếu thơng tin khơng có cách biết đúng, không với gốc Nhiều không ≡ mát thông tin Phân rã nhị phân ( Binary Decomposition) Cho lược đồ R = (U,F) R1 = (U1,F1) , R2= (U2, F2) phân rã nhị phân R Sự phân rã không thông tin thỏa mãn điều kiện sau: (U1 ∩ U2) U1 ∈ F+ (U1 ∩ U2) U2 ∈ F+ Ví dụ Xét lược đồ quan hệ PERSON(SSN, Name, Address,Hobby) SSN 1111111 1111111 5556667 5556667 9876543 Name John John Mary Mary Simpson Address 123 Main St 123 Main St Lake Dr Lake Dr Fox TV Hobby Stamps Coins Hiking Skating Acting 10