- Mở rộng miền trị thuộc tính
R H LD H 1 0,9 0,
6.5.2. Phụ thuộc hàm mờ
Trong mỗi CSDL luôn tồn tại nhiều mối liên hệ giữa các thuộc tính, giữa các bộ. Sự liên hệ này có thể xảy ra trong một lược đồ quan hệ hoặc trong các lược đồ quan hệ của một CSDL. Các mối liên hệ này là những điều kiện bất biến mà tất cả các bộ của những quan hệ có liên quan trong CSDL đều phải thỏa mãn ở mọi thời điểm. Những điều kiện bất biến đó gọi là ràng buộc toàn vẹn. Trong thực tế ràng buộc toàn vẹn là các quy tắc quản lý được áp đặt trên các đối tượng của thế giới thực.
Các ràng buộc toàn vẹn đóng vai trò quan trọng trong việc thiết kế CSDL. Trong số các ràng buộc đó, các phụ thuộc dữ liệu được chú ý hơn cả. Một trong những phụ thuộc dữ liệu quan trọng nhất là phụ thuộc hàm (Functional Dependency-FD). Sự quan trọng của các phụ thuộc hàm là nó có thể giúp các nhà thiết kế CSDL loại bỏđược hầu hết các dữ liệu dư thừa trong một quan hệ.
Trong các mô hình CSDL mờ, phụ thuộc hàm mờ (Fuzzy Functional Dependency-FFD) cũng có vai trò rất quan trọng. Tuy nhiên, định nghĩa phụ thuộc hàm không thể áp dụng trực tiếp cho các CSDL mờ. Đối với CSDL quan hệkinh điển, khái niệm phụ thuộc hàm dựa trên sự bằng nhau của hai bộ trên một tập thuộc tính. Phụ thuộc hàm X Y nói lên rằng: nếu t[X] = t’[X] thì suy ra t[Y] = t’[Y] (ký hiệu t[X] là hạn chế của bộ t trên X, tức là tập các giá trị của bột đối với các thuộc tính trong X). Nói cách khác: phụ thuộc hàm (rõ) giữa 2 tập thuộc tính X và Y sẽ có nghĩa là ”Sự bằng nhau của các bộ trên X sẽ kéo theo sự bằng nhau của các bộtrên Y”.
Nhưng sẽ không có một cách rõ ràng nào để kiểm tra được hai giá trị mờ (có thể là 2 tập con) là bằng nhau, mà chỉ có thểđánh giá chúng tương tự hay gần nhau đến mức nào. Trong một mô hình dữ liệu quan hệ mờ, mức độ của “Y phụ thuộc X” có thể không nhất thiết là chắc chắn (giá trị là 1) như trong trường hợp của CSDL rõ, tất nhiên, một vùng giá trịtrên đoạn [0, 1] có thểđược chấp nhận đểđo mức độ của sự phụ thuộc này. Vì vậy, bằng cách nào đó phải mở rộng định nghĩa phụ thuộc hàm cho các mô hình CSDL quan hệ mờ. Trong mô hình CSDL mờ dựa trên quan hệ tương tự, định nghĩa dưới đây là một khái niệm phụ thuộc hàm mở rộng của khái niệm phụ thuộc hàm kinh điển cho mô hình CSDL quan hệ mờ, theo đó phụ thuộc hàm mờ giữa 2 tập thuộc tính X và Y sẽcó nghĩa là "Sự gần nhau của các bộ trên X sẽ kéo theo sự gần nhau của các bộtrên Y”.
Những phụ thuộc hàm mờ (FFD) phản ánh một số kiểu tri thức ngữ nghĩa về những tập con thuộc tính của thế giới thực. FFD được sử dụng để thiết kế CSDL mờtrong đó dư thừa và những dịthường khi cập nhật dữ liệu được giảm tới mức thấp nhất.
Định nghĩa 7.3 (định nghĩa phụ thuộc hàm mờ): Cho r là một quan hệ mờtrên lược đồ quan hệ R(A1, A2, …, An). Gọi U = {A1, A2, …, An } là tập các thuộc tính và X, Y là các tập con của U. Quan hệ mờ r gọi là thỏa phụ thuộc hàm mờ FFD: X
Y (đọc: X xác định mờ Y với độ mạnh ) nếu với hai bộ bất kỳ t1 và t2 trong r ta có:
Bài giảng “Cơ sở dữ liệu nâng cao” | nvdinh@vnua.edu.vn 137 C(Y[t1, t2]) min {, C(X[t1, t2])}
Ởđây [0, 1], là độ mạnh ngữnghĩa của phụ thuộc hàm, tức là mức độ khẳng định của các phát biểu của phụ thuộc hàm mờ, nói chung càng lớn thì các phát biểu của phụ thuộc hàm càng có ý nghĩa, thường chọn < C(X[t1, t2], tốt nhất nên chọn = C(X[t1, t2]). Nếu không quan tâm đến ngữnghĩa, ta có bỏqua độ mạnh trong phụ thuộc hàm mờ.
Nhận xét 7.1.2. Một vài so sánh định nghĩa phụ thuộc hàm mờ với phụ thuộc hàm kinh điển:
Phụ thuộc hàm (rõ) XY thỏa trên quan hệ r: với mọi cặp bộ (t1, t2) của r thì nếu
t1[X] = t2[X] thì suy ra t1[Y] = t2[Y]. Phụ thuộc hàm mờ X
Y thỏa trên quan hệr: với mọi cặp bộ (t1, t2) của r thì nếu t1[X] và t2[X] gần nhau với mức = C(X[t1, t2]), thì suy ra t1[Y] và t2[Y] phải gần nhau với mức > min(, ).
Tức là: X
Y nếu và chỉ nếu C(Y[t1, t2]) min {, C(X[t1, t2])}.
Nếu có phụ thuộc hàm (rõ) XY thỏa trên quan hệr, thì có thể coi là phụ thuộc hàm mờ (với độ mạnh bằng 1) X1
Y thỏa trên r.
Thí dụ 7.5Xét quan hệ mờ VEHICLE 1 cho ở bảng 7.4 dưới đây, với các quan hệtương tự trên các thuộc tính COLOR và PRICE đã cho ở hai bảng 7.2 và 7.3.
Bảng 7.4. Quan hệ mờ VIHICLE 1