关系数据库设计理论：数据依赖与模式分解

"本节内容主要总结了关系数据库设计理论，包括关系模式的分解和数据依赖，以及由此引发的数据库异常问题。" 在关系数据库设计理论中，我们关注如何有效地构建关系模式，以确保数据的一致性和完整性。本节重点讨论了两个关键特性：无损联接性和保持依赖性，它们是关系模式分解的重要标准。数据等价指的是两个模式在存储信息时应该具有相同的内容，这可以通过无损联接来度量。无损联接性意味着在分解过程中不会丢失任何数据，即任何可能的合法数据组合都可以通过分解后的模式重新构造出来。而依赖等价则关注于模式之间的依赖关系，确保两个模式有相同的依赖集闭包，这意味着即使模式分解了，依赖关系依然保持不变，从而保证数据的语义正确性。 本章的核心内容涵盖了数据依赖，这是整个理论的基础。数据依赖主要包括函数依赖，它是描述属性间关系的方式。函数依赖指出，如果在关系模式中，一个属性（或属性集）的值能唯一确定另一个属性的值，那么就存在函数依赖。例如，在教师-课程关系模式R（TNAME，ADDR，C#，CNAME）中，TNAME可能可以唯一确定ADDR，反之亦然。函数依赖的推理规则，如 Armstrong 定理，用于推导出依赖集的其他成员。 关系模式的分解是解决数据冗余和更新异常的关键手段。数据冗余可能导致存储空间浪费，更重要的是，它可能引起更新操作异常，如修改异常、插入异常和删除异常。例如，如果一个教师教授多门课程，他的地址会在关系中重复存储，当教师地址更改时，需要在所有相关位置进行更新，否则会出现不一致。此外，如果一个新教师没有分配课程，他的信息无法插入关系中，因为候选键（TNAME，C#）要求C#不能为空，这违反了实体完整性的规则。类似的问题在其他数据模型中也会出现。 为了解决这些问题，我们需要理解属性间的函数依赖，并通过分解关系模式来消除冗余。例如，将R分解为R1（TNAME，ADDR）和R2（TNAME，C#，CNAME），这样就可以避免地址的重复存储，减少更新异常的风险。通过这样的分解，我们可以在保持数据等价性和依赖等价性的同时，优化数据库的设计，提高数据的一致性和效率。 关系数据库设计理论的核心是理解并处理数据依赖，合理地分解关系模式，以防止数据冗余和更新异常，确保数据库的正常运行和数据的完整性。通过函数依赖的分析和关系模式的无损联接分解，我们可以构建出更加合理、高效的关系数据库。