关系数据库理论：模式分解与关系数据模型详解

本资源主要探讨了关系模式的分解在关系数据库基本理论中的重要性。关系模式分解是指将一个大的关系模式拆分成多个较小的、相互独立的子模式，这些子模式各自保留原始数据的局部特性，并满足一定的规则。分解的目的是为了提高数据库的性能、减少数据冗余和维护复杂性。 首先，分解的定义指出，如果一个关系模式集合ρ={R1, R2, ..., Rn}满足所有属性U分布在各个子模式中，即U中的属性没有被完全集中在一个子模式中，而是分散在分解后的各个Ri中。此外，每个子模式的属性集合应该保持其本身的函数依赖关系，即子模式 Ui 的函数依赖集 Fi 应该等于其在整体模式 U 上的投影。 在分解中，存在几个关键概念需要注意： 1. 属性分布：所有属性必须均匀分布在子模式中，确保数据的一致性和可扩展性。 2. 函数依赖丢失：由于子模式的不同属性组合，可能在分解后某些全局的函数依赖在子模式中不再成立。 3. 无包含关系：在分解设计中，避免出现一个子模式包含另一个子模式的情况，这会导致数据冗余和一致性问题。 关系数据模型 是整个讨论的基础，它包括关系数据结构、关系操作以及完整性约束。关系模型的核心是关系模式，它由关系名和属性名组成，如学生表（STUDENT）中的SNO、SNAME等字段。关系模型还强调了原子性（无分解的属性值）、唯一性（无重复元组）、无行序（数据顺序不重要），以及关键码的概念，如超键、候选键、主键和外键。 - 关键码：超键能够唯一标识关系中的元组，候选键是最小的超键，而主键是在候选键中选择一个用于唯一标识关系的属性或属性集。外键则指引用其他关系的主键，用来建立表之间的关联性。 通过关系模式的分解，数据库设计者可以优化查询性能，同时确保数据的一致性和完整性。在实际应用中，理解并合理地进行关系模式分解是数据库设计的关键环节，对于处理大规模数据和维护复杂业务逻辑至关重要。