关系数据理论：函数依赖与范式探讨

第六章：关系数据理论深入探讨了数据依赖在关系数据库设计中的核心作用。数据依赖是指关系内部属性之间的约束关系，它是现实世界属性间逻辑联系的抽象表达，反映了数据的内在结构和语义。主要关注的是函数依赖和多值依赖这两种类型。 1. 函数依赖（Function Dependency） - 定义6.1阐述了函数依赖的概念，它表示在关系模式R(U)中，属性集U的子集X能够唯一决定属性集Y。非平凡函数依赖（X→Y, Y⊈X）强调X对Y的决定性，而平凡函数依赖（Y⊆X）则是自明的，通常被忽略。 - 决定因素（Determinant Factor）是使Y值唯一确定的属性X。 - X←→Y表示双向函数依赖，即X既决定Y，Y也决定X。 - 函数依赖的完整性和部分依赖概念区分了Y对X的完全依赖（X→Y）和部分依赖（X→Y, Y不是X的真子集且Y↛X）。 - 传递函数依赖（X→Z）描述的是当Y通过Z间接依赖于X时的情况。 2. 码（Key） - 候选码（Candidate Key）是能唯一标识关系中每一行的最小属性集合。 - 超码（Supper Key）是指包含候选码的部分属性集合，所有非主属性都必须完全依赖于它。 - 主码（Primary Key）是从候选码中选择的用于唯一标识记录的那个。 - 外部码（Foreign Key）是在另一个关系中作为引用另一个关系主码的属性或属性组合。 3. 范式（Normalization） - 范式是一种衡量关系模式结构的标准，如第一范式（1NF）确保数据无重复，第二范式（2NF）要求非主属性完全依赖于候选码，依次是第三范式（3NF），消除非主属性对其他非主属性的传递依赖，以及更高级别的BC范式（BCNF）和更高的4NF、5NF，它们进一步确保数据的一致性和独立性。 4. 第二范式（2NF） - 如果一个关系模式R满足1NF且每个非主属性都只依赖于候选码，那么它属于2NF。这保证了数据的局部一致性。 通过理解这些概念，数据库设计者可以确保数据的结构清晰，减少冗余和异常情况，从而提高数据质量和查询性能。在实际应用中，遵循不同范式有助于优化数据库设计并维护良好的数据一致性。