关系数据理论：函数依赖与模式分解

"数据库第四章-函数依赖续" 在数据库理论中，函数依赖是描述属性间关系的重要概念，特别是在关系数据理论中。函数依赖定义了在一个关系模式中，如果通过一个属性（或属性集）的值可以唯一确定另一个属性的值，那么就存在函数依赖。在给定的例子中，我们有一个Student关系模式，包含以下属性：Sno（学号），Sname（姓名），Ssex（性别），Sage（年龄）和Sdept（系别）。根据描述，我们有以下函数依赖： 1. Sno → Ssex：意味着通过学号可以唯一确定学生的性别。 2. Sno → Sage：学号也能唯一确定学生的年龄。 3. Sno → Sdept：同样，学号可以确定学生所在的系别。 4. Sno ⇔ Sname：学号与姓名之间是双向函数依赖，即不允许有重名。 5. Sname → Ssex：姓名可以决定性别。 6. Sname → Sage：姓名也可以决定年龄。 7. Sname → Sdept：姓名可以决定系别。 8. 但Ssex 不→ Sage：性别不能决定年龄，这表明年龄不是由性别唯一决定的。 函数依赖的表示方式有两种：当X→Y，并且Y→X，我们写作X⇔Y，表示X和Y互为函数决定；若Y不函数依赖于X，我们写作X→Y，表示Y的值不能由X唯一确定。 在第六章关系数据理论中，我们探讨了数据库设计的问题和解决方案，尤其是规范化。规范化是一种优化数据库逻辑结构的方法，以减少数据冗余并提高数据一致性。它包括一系列的过程，例如第一范式（1NF）、第二范式（2NF）、第三范式（3NF）和更高的范式。规范化的目标是将关系模式分解为更小、更独立的部分，以消除异常，如插入异常、删除异常和更新异常。 此外，数据依赖的公理系统是规范化理论的基础，它包括 Armstrong 公理，如自反性、传递性、增广性、合并性等，这些公理帮助我们推导和验证函数依赖的正确性。模式的分解是规范化过程中的关键技术，它涉及到将一个大的关系模式分解为多个较小的关系模式，每个模式都满足特定的规范化程度。 小结中提到，了解SQL、数据库安全性、数据库完整性是进行数据库逻辑设计的前提。关系数据库的模式是数据库设计的核心，它定义了数据如何被组织和存储。而数据依赖则是描述这些模式中属性间关系的关键工具，它反映了数据的内在语义和逻辑结构。 在实际应用中，理解并正确处理数据依赖对构建高效、稳定的数据库至关重要，因为它直接影响到数据的一致性和查询效率。通过合理的规范化，我们可以创建一个既能满足功能需求又具有良好性能的数据库模式。