Thông tin tài liệu
! ! ! "#$%& "#$%& '!&( '!&( "#$%"&'()* +, "-./01,234"345 16 7"#$%"1*89. : .;.( 7<9%= ,*>?.@"#4A$. .4 B<,1C,>?DEF 1"#G*H48%,.42 B = IJ =KL"#M11J =K B;? )$*%& )$*%& D B9';4"3+ B ! =;4"3"N2KO E+EF1"#G*HPF +,42=? ! + + &1"#G0Q<RO>+SR1T . 7O1T 7*H ,&T#.1"#G 0&Q<R&O&>0UQ<RUOU>V? 0Q<RO> W,,XY 96* Z "# $%&'($)*#+,,+ - 1 n i i U = U + + 1"#G*H4[K+6 : 6? &: 6E1"#G0O, &T#.: 6 & Q π R& <> U Q π RU <>OV? Q π R <> . ,-*. ,-*. / / \],*.: 6+.; & OVO W OW@I9'L1" 5 : 65P1" 12.: 6 K ; & O??O ?W@I];9] ^9'12: 63. : 6K =? K 9'9'12"#: 6 +69'( 4_A& '+SW@I ` .<1,**=4%,,*,> / ,01,-* ,01,-* /23 /23 1"#G0Q<RO>&T# .1"#G 0 & Q<R & O & >0 U Q<R U O U >V? 0 Q<R O > \'`.<1,**1%**>K +Sa <*%>#161"#G0 Q & U V?? DS&Q π R& <> UQ π RU <>OV? Q π R <> 0 ,-*. ,-*. /23 /23 8K*HT"#Y (7< 1%>3 b9K.&OUOVO-1.(7 (c DT=2*,12M1`. <1,**=>dd =Y (7-"12K ' +9';.,(K"#(7, 1eO(7,19'e+S(7? Y (7-"9'e' *HG+S`.' 1 4$ #,01,-* 4$ #,01,-* ,: EF U: EF 2 [...]... dụ phân rã kết nối không mất Kết nối tự nhiên 2 quan hêệ phân rã này: Có những bôệ không thuôệc quan hêệ gốc ban đầu 11 Phân rã nhị phân ( Binary Decomposition) Cho lược đồ R = (U,F) và R1 = (U1,F1) , R2= (U2, F2) là một phân rã nhị phân của R Sự phân rã này không mất thông tin nếu và chỉ nếu thỏa mãn một trong các điều kiện sau: ◦ (U1 ∩ U2) U1 ∈ F+ ◦ (U1 ∩ U2) U2 ∈ F+ 12 Phân rã. .. được phân rã thành 2 lược đồ AB và BC FAB= {AB} FBC= {BC} Còn CA thì sao?? Phép phân rã R có bảo toàn phụ thuôệc hàm không?? 26 Ví dụ về phép chiếu tâập FD F+ = F U {A C, B A, and C B} FAB= FAB U FBC={AB, BC, BA, CB} (FAB {AB; BA}, FBC= {BC; CB} U FBC)+ có chứa FD CA Phân rã này bảo toàn phụ thuôệc hàm 27 Phân rã lược đồ quan hệ 2 tính chất của phân rã: ◦... hàm Phân rã trên không mất mát thông tin vì: ACCTOFFICE ∩ ACCTCLIENT ={AccountNumber} Mà AccountNumber là khóa chính của ACCTOFFICE,nên ACCTOFFICE ∩ ACCTCLIENT ACCTOFFICE Nhưng phân rã này không bảo toàn phụ thuộc hàm 20 Phân rã bảo toàn phụ thuộc hàm Phụ thuộc hàm gốc ClientId, OfficeId AcountNumber (1) không tồn tại trong các phụ thuộc hàm của các lược đồ phân rã vì: ◦ Cả hai phân rã đều... Phân rã bảo toàn phụ thuộc hàm Nếu 1 phụ thuộc hàm f ∈ F nhưng không thuộc bất kỳ Fi nào không có nghĩa là phân rã không bảo toàn phụ thuộc hàm n nếu f có thể được suy diễn từ Ui =1 Fi n U F i =1 i ◦ Chỉ khi nào f không suy diễn được từ thì lúc đó phân rã mới không bảo toàn phụ thuộc để duy trì f đòi hỏi phải có kết nối các lược đồ phân rã trước, kiểm tra phụ thuộc hàm sau 22 Ví dụ Phân rã. .. 18 Phân rã bảo toàn phụ thuộc hàm (Dependency-Preseving Decomposition) Khảo sát lược đồ quan hệ sau: HASACCOUNT(ClientId, OfficeId, AccountNumber) Với các FD sau: ◦ ClientId, OfficeId AcountNumber ◦ AccountNumber OfficeId Nếu phân rã lược đồ trên thành 2 lược đồ sau: ACCTOFFICE (AccountNumber, OfficeId) ACCTCLIENT (AccountNumber, ClientId) Phân rã trên có mất mát thông tin không??? 19 Phân rã. .. là tùy chọn (optional) 28 Giải thuật phân rã BCNF R=(U,F) là 1 lược đồ quan hệ không ở chuẩn BCNF Giải thuật: thực hiện lặp lại việc phân chia R thành những lược đồ nhỏ hơn sao cho các lược đồ mới có ít FD vi phạm BCNF hơn Giải thuật kết thúc khi tất cả lược đồ kết quả đều ở dạng BCNF 29 Giải thuật phân rã BCNF Input R = (U,F) Decomposition = R While có lược đồ S= (V,F’) trong Decomposition... PERSON1, do đó PERSON1 ∩ HOBBY PERSON1 Phân rã này không mất thông tin 16 Quiz If an FD XY holds over a relation R and X I Y is empty, the decomposition of R into R − Y and XY is lossless Phát biểu này có luôn luôn đúng không?? 17 Phân rã bảo toàn phụ thuộc hàm Cho lược đồ R = (U,F) và R1 = (U1,F1) , R2= (U2, F2), , Rn= (Un, Fn) là phân rã của R Phân rã được gọi là bảo toàn phụ thuộc n hàm... F+ 12 Phân rã nhị phân ( Binary Decomposition) Các thuôệc tính chung của U1 và U2 phải chứa khóa của hoăệc R1 hoăệc R2 Kiểm tra này là cần thiết để bảo đảm phân rã có kết nối không bị mất Ví dụ: Cho R(SNLRWH) có FD R W vi phạm chuẩn 3NF, nên tách thành SNLRH and RW Phân rã này có bị mất kết nối không??? Không, vì R là thuôệc tính chung của cả 3 lược đồ R1, R2 nên phân rã này kết nối không... nối không mất 13 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 7 Lake Dr 7 Lake Dr Fox 5 TV Hobby Stamps Coins Hiking Skating Acting 14 Ví dụ Nếu phân rã lược đồ trên thành 2 lược đồ sau: PERSON1(SSN, Name, Address) HOBBY(SSN, Hobby) Việc phân rã này có mất thông tin không??... để phân rã* / ◦ Thay S trong Decomposition với S1 = (XY, F1) ◦ S2=( (S-Y) ∪ X, F2) với F1,F2 là tất cả các FD của F’ End Return Decomposition 30 Ví dụ 1 Cho lược đồ R(CSJDPQV) và C là khóa Tâệp phụ thuôệc hàm {C SJDPQV; JP C ; SD ! P;JS} Do SDP vi phạm chuẩn BCNF nên tách thành 2 lược đồ ◦ R1(SDP) ở dạng chuẩn BCNF ◦ R2(CSJDQV): vì JS vi phạm chuẩn BCNF nên tiếp tục phân rã R2 thành 2 lược
Ngày đăng: 12/05/2014, 12:04
Xem thêm: Chương 10 Phân rã lược đồ (Decomposition)
