[데이터베이스 시스템개론] 관계형 데이터 이론과 패러다임

데이터베이스의 one-two-three 패러다임에 대한 간단한 설명

첫 번째 패러다임

관계형 스키마는 5중이어야 합니다.
$R(유,디,둠,\_\_에프)$
여기:

• 관계 이름 $R$ 은 튜플 의미 체계를 상징합니다.
• $U$ 는 속성 집합입니다.
• $D$ 는 속성 그룹$U$ 의 속성이 나오는 도메인
• $DOM$ 은 속성에서 도메인으로의 매핑$입니다$$.$
• $F$ 는 속성 그룹$U$ 에 대한 데이터 집합은

이후 $디,DOM은$ 스키마 설계와 거의 관련이 없으므로 여기서는 관계형 스키마를 삼중으로 간주합니다.$<유,에프>$ UU
인 경우에만$U$ 의$r은$ FF를만족한다$에프$ ,$r은$ 관계 스키마$아르\; 자형<유,에프>$ 관계.

2차원 테이블로서 관계는 가장 기본적인 조건 중 하나인 각 구성 요소가 분리할 수 없는 데이터 항목
이어야 하며 이 조건을 충족하는 관계 스키마는 제1정규형(1NF) 에 속합니다.

데이터 종속성:
데이터 종속성은 관계 내의 속성 간의 제약 관계입니다.
이 제약 관계는 속성 간의 값의 동등성에 의해 반영된 데이터 간의 상관 관계입니다.

많은 유형의 데이터 종속성이 제안되었으며, 그 중 가장 중요한 것은 기능적 종속성 과 다중값 종속성 입니다.

그러나 이 관계형 모델에는 다음과 같은 문제가 있습니다.

데이터 중복성
각 학과의 학장 이름이 반복되며, 반복 횟수는 학과 내 모든 학생의 과목 성적이 나타나는 횟수와 동일하다.
이것은 많은 저장 공간을 낭비하게 될 것입니다.
업데이트 예외
부서장이 변경되면 해당 부서의 학생과 관련된 모든 튜플을 수정해야 합니다.

예외 삽입
학과가 개설된 지 얼마 안 된 학생이 없을 경우 해당 학과장 정보를 데이터베이스에 저장할 수 없습니다.

삭제 예외
특정 학과의 학생이 모두 졸업한 경우 해당 학과의 학생 정보를 삭제하면 해당 학과장 정보도 함께 유실됩니다.

좋은 모델은 삽입 예외, 삭제 예외 및 업데이트 예외가 없어야 하며 데이터 중복이 가능한 한 작아야 합니다.

표준화

기능 종속성

R $R\left(U\right)$ 시속성집$U$ , X , YX,Y의 관계 스키마$X,YUU$ _$U$ 의 부분집합. R(U) R(U)의 경우$R\left(U\right)$ 의 모든 가능한 관계$r$ ,$r$ 에서는 XX에서 두 개의 튜플을 가질$X$ 의 속성 값은$Y$ 의 속성 값이$X$ 함수는$YYYY$ _$Y$ 함수는 XX에 따라 다름$엑스$ .
쓰기$엑스\to Y.\_$ _
다른 데이터 종속성과 마찬가지로 기능적 종속성은 시맨틱 범주의 개념이며 기능적 종속성은 시맨틱을 기반으로만 결정될 수 있습니다.

다음은 몇 가지 용어 및 표기법입니다.

• $엑스\to Y$，但$와이⊊X$ ,$엑스\to Y는$ 사소 하지 않은 기능 종속성입니다.

• $엑스\to Y$，但$와이\subseteq X$ ,$엑스\to Y$ 는 사소한 기능 종속성입니다.
  관계형 스키마의 경우 사소한 기능 종속성이 반드시 설정되며 새로운 의미를 반영하지 않습니다. 달리 지정하지 않는 한 사소한 기능 종속성이 항상 논의됩니다.

• 若$엑스\to Y$ 다음$X$ 는 결정자라고도 하는 이 함수 종속성의 결정자집합이라고 합니다.

• 若$엑스\to Y$，$와이\to X$ ,$엑스\leftarrow \to 와이$

• 若$Y$ 함수는 XX에 의존하지 않습니다.$X$ ,$엑스\nrightarrow 와이$

현재 $R\left(U\right)$ 에서 X → YX \rightarrow Y이면$엑스\to Y$ 및$X$ 의 임의의 적절한 부분집합${엑스}^{{}^{\prime \prime }}$ , 모두${엑스}^{{}^{\prime \prime }}\nrightarrow Y$ , YY라고 함$Y$ 대$X의$ 완전한 기능 종속성은X → FYX{\rightarrow}^{F} Y로 표시됩니다.$엑스{\to }^{}$
X → YX 인 경우${}^F$$Y$$엑스\to Y$，但$Y$ 는 XX에 기능적으로 불완전하게 의존합니다.$X$ , YY호출$Y$ 대XXX → PYX{\rightarrow}^{P} Y로 표시되는$X의$ 부분 함수 종속성$엑스{\to }^{파이}\_$

암호

코드는 관계형 스키마에서 중요한 개념입니다. KK
하자$K$为$아르\; 자형<유,에프$R → FUR{\rightarrow}^{F} U$인\; 경우\; >$ 의 속성 또는 속성 조합$R{\to }^{FU},$그리고 나서$케이는$ RR이다$R$ 에 대한후보코드UU를
주목하라$U$ 는 KK에 완전히 기능적으로 의존합니다.$K$ , KK에 부분적으로 기능적으로 의존하는 것이 아니라$케이$ _ 일반적으로$U$ 함수는 KK에 따라 다름$K$，即$K\to U$ ,$K$ 는 슈퍼 사이즈라고합니다.

후보 코드는 수퍼코드의 특수 클래스입니다. 즉, 후보 코드의 상위 집합(존재하는 경우)은 수퍼코드여야 하며 후보 코드의 적절한 하위 집합은 수퍼코드가 아니어야 합니다.

후보 키가 둘 이상인 경우 그 중 하나를 기본 . 후보 코드에 포함된 속성을 주 속성
이라고 하고 , 후보 코드에 포함되지 않은 속성을 비주 속성 또는 비코드 속성 이라고 합니다 . 가장 단순한 경우에는 단일 속성이 코드이고 가장 극단적인 경우에는 전체 속성 그룹이 전체 코드 라고 하는 코드입니다 .

어형 변화표

관계형 데이터베이스의 관계는 특정 요구 사항을 충족해야 하며 다른 수준의 요구 사항을 충족하는 관계는 다른 패러다임입니다.

하위 패러다임의 관계 스키마는 스키마 분해를 통해 여러 상위 패러다임의 관계 스키마 모음으로 변환될 수 있으며, 이 과정을 정규화 라고 합니다 .

두 번째 정규형

若$아르\; 자형\in 1NF$ 및 키가 아닌 각 속성 완료 함수는 후보 키에 따라 달라지므로$R\; \in$$아르\; 자형\in 2NF$。$\_$$\_$

세 번째 패러다임

관계 스키마 $아르\; 자형<유,에프>\in 1NF$ ,$R$ 에는 그러한 코드$X$ , 속성 그룹$Y$ 및 주요 속성이 아닌$지(지⊊Y)$使得$엑스\to Y$ ,$와이\to Z$ ,$와이\nrightarrow X$ 이면$아르\; 자형<유,에프>\in 3NF$。$\_$$\_$

확장된 제3정규형

BCNF는 수정된 제3정규형으로 확장 제3정규형이라고도 합니다.
관계 스키마 $아르\; 자형<유,에프>\in 1NF$ ,若$엑스\to Y$且$와이⊊$XX에$X$$X는$ 코드를 포함해야 하며$아르\; 자형<유,에프>\in BCNF$

by $NCNF의$ 정의는 BCNF BCNF를만족한다는 결론을 내릴 수 있습니다.$BCNF의관계$ 스키마는 다음과 같습니다.

• 기본이 아닌 모든 속성은 각 키에 대한 완전한 기능 종속성입니다.
• 모든 기본 속성은 해당 속성을 포함하지 않는 모든 코드에 완전히 기능적으로 종속됩니다.
• 어떤 속성도 코드 이외의 속성 집합에 기능적으로 완전히 종속되지 않습니다.

다중 값 종속성

R $R\left(U\right)$ 시속성집$U$ 에 대한 관계 스키마. $X,와이,ZUUUU$ _$U$ 의 부분 집합$지=유-엑스-Y.\_$ _ 관계 스키마R (U) R(U)다중값 종속성X → → YX\rightarrow\rightarrow Y$in\; R$$($$U$$)$$엑스\to \to Y는$ R(U) R(U)인 경우에만 성립합니다.$R\left(U\right)$ 의 모든 관계$r$ , 주어진 쌍$(엑스,z)$ 값에는 YY세트가 있습니다.$Y$ 의 값 , 이 값 세트는$x$ 값 대$z$ 값은 관련이 없습니다.

다중값 종속성은 다음과 같은 속성을 가집니다.

1. 대칭
2. 전이성
3. 기능적 종속성은 다중값 종속성의 특수한 경우로 볼 수 있습니다.

기능적 종속성과 비교할 때 다중값 종속성은 다음과 같은 두 가지 기본적인 차이점이 있습니다.

1. 다중값 종속성의 유효성은 속성 집합의 범위와 관련됩니다.
2. P188 참조

4NF

$4NF는$ 제한된 관계 스키마의 속성 사이의 사소하지 않고 기능적이지 않은 다중 값 종속성을 제한하는 것입니다$.$

데이터 종속 공리 시스템

$암스트롱공리체계$ :letUU$\_$$\_$$\_$$\_$$\_$$\_$$U$ 는 전체 속성 집합,$큭큭큭$ _$U$ 에 대한 기능적 종속성 세트$아르\; 자형<유,에프>$ 다음 추론 규칙이 적용됩니다.

• A1 반사성
• A2 증강 법칙
• A3 이행법

A 1 , A 2 , A 3 A1,A2,A3 에 따라$1,\_A2,\_A3$ 이 세 가지 추론 규칙은 다음 세 가지 유용한 추론 규칙으로 이어집니다.

• 합병 규칙
• 의사 전이 규칙
• 분해 규칙