计算函数依赖集的正则覆盖

时间: 2023-06-23 20:09:47 浏览: 72
计算函数依赖集的正则覆盖可以通过以下步骤实现: 1. 对于每个函数依赖 $X \to Y$,将其拆分为多个单一属性的依赖 $X \to A_1, X \to A_2, ..., X \to A_n$,其中 $Y = \{A_1, A_2, ..., A_n\}$。 2. 对于每个属性集 $X$,找到其闭包 $X^+$,即包含 $X$ 中所有属性以及可以通过函数依赖推导出的所有其他属性的集合。 3. 对于每个属性 $A$,找到其闭包 $A^+$,即包含 $A$ 以及可以通过函数依赖推导出的所有其他属性的集合。 4. 对于每个属性集 $X$,生成一个正则表达式 $R_X$,表示所有可以由 $X^+$ 推导出的属性组成的字符串。具体生成方法可以使用 Quine-McCluskey 算法等。 5. 将所有正则表达式 $R_X$ 合并,得到最终的正则覆盖。 需要注意的是,如果存在冗余的函数依赖,即可以通过其他函数依赖推导出的依赖关系,需要先进行消除冗余操作,否则可能导致计算出来的正则覆盖不正确。
相关问题

最小函数依赖集和正则覆盖有什么区别

最小函数依赖集和正则覆盖是关系数据库中的两个重要概念,它们是用来优化关系数据库的性能的。最小函数依赖集是指在关系数据库中,函数依赖关系中不能再去掉任何一个属性,否则就不能保证关系仍然存在的那些属性集合。而正则覆盖是指在关系数据库中的一个关系模式中,可以通过一系列的规则来消除不必要的冗余数据,以提高数据库的性能。它们的区别在于最小函数依赖集关注于关系数据的属性之间的依赖关系,而正则覆盖关注于数据的冗余性。

数据库求正则覆盖,举例说明

正则覆盖是指在一个关系模式中,可以用正则表达式表示的所有元组集合,都可以由该关系模式中的某个函数依据正则表达式计算出来。具体来说,一个关系模式R的正则覆盖是指存在一个正则表达式E,使得R中的所有元组都能够被E所匹配。 举个例子,假设我们有一个关系模式R,包含两个属性A和B,其中A是一个字符串类型的属性,B是一个整型属性。现在我们要求该关系模式的正则覆盖。 我们可以定义一个正则表达式E,如下所示: ``` E = (a|b)* c [0-9]+ ``` 这个正则表达式的意思是:以零个或多个a或b开头,后面跟着一个c,最后是一个或多个数字。这个正则表达式可以匹配如下的元组: ``` ("a", 1) ("b", 2) ("aaac", 123) ("baaaac", 456) ("bc", 789) ``` 我们可以定义一个函数F,用来计算R的正则覆盖。该函数的实现方式可以是将R中的所有元组的A属性串联起来,然后判断该串是否符合正则表达式E。如果符合,则该元组属于正则覆盖的集合中。如果不符合,则该元组不属于正则覆盖的集合中。 需要注意的是,该函数的实现方式可能会因为正则表达式的不同而有所差异。因此,在实际应用中,需要根据具体的需求来选择合适的正则表达式和函数实现方式。

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