Fatal编程技术网
  • join/
  • Join 函数依赖的无损连接与分解

Join 函数依赖的无损连接与分解

join

Join 函数依赖的无损连接与分解,join,database-normalization,relational-algebra,functional-dependencies,lossless,Join,Database Normalization,Relational Algebra,Functional Dependencies,Lossless,假设关系R（K，L，M，N，p），保持R的函数依赖关系为： - L -> P - MP -> K - KM -> P - LM -> N 假设我们将其分解为3个关系，如下所示： - R1(K, L, M) - R2(L, M, N) - R3(K, M, P) 我们如何判断这种分解是否是无损的？ R1∩ R2={L，M}，R2∩ R3={M}，R1∩ R3={K，M}我们使用函数依赖，在我看来这不是无损的，而是有点混乱 如果我们稍微解开无损分解的概念

假设关系
R（K，L，M，N，p）
，保持
R
的函数依赖关系为：

 - L  -> P
 - MP -> K
 - KM -> P
 - LM -> N
假设我们将其分解为3个关系，如下所示：

 - R1(K, L, M)
 - R2(L, M, N)
 - R3(K, M, P)
我们如何判断这种分解是否是无损的？

R1∩ R2={L，M}，R2∩ R3={M}，R1∩ R3={K，M}我们使用函数依赖，在我看来这不是无损的，而是有点混乱

如果我们稍微解开无损分解的概念，这会有所帮助：它实际上只是意味着将R1、R2和R3连接起来应该产生原始的R

你知道测试a.k.a“表格法”吗？这是一个测试无损性的很酷的算法。它很容易编程，而且在行业中，在推理数据一致性时实际上也使用了它

我们从所谓的“分解表”开始，一个n*m矩阵，其中n是关系数，m是属性数。对于每个字段，如果关系n包含属性m，则写入属性名称；否则，我们将用关系的编号下标属性名

   |  K   L   M   N   P
 -----------------------
 1 |  K   L   M   n1  p1
 2 |  k2  L   M   N   p2
 3 |  K   l3  M   n3  P
现在，该表将被“追踪”（因此该算法的名称）。我们注意到第一行和第二行的L和M值一致。依赖项LM->N意味着它们的N值也应该一致。让我们将第一行的n1更改为第二行的N：

   |  K   L   M   N   P
 -----------------------
 1 |  K   L   M   N   p1
 2 |  k2  L   M   N   p2
 3 |  K   l3  M   n3  P
现在，第一行和第三行的K和M值一致。我们有一个KM->P依赖关系，所以他们也应该同意他们的P值

   |  K   L   M   N   P
 -----------------------
 1 |  K   L   M   N   P
 2 |  k2  L   M   N   p2
 3 |  K   l3  M   n3  P
我们完了！只要任何一行具有所有正确的属性（如第一行），算法就会终止，并证明分解确实是无损的

请注意，依赖项的重复应用程序如何表示在它们共享的键上连接关系。所以我们所做的是在L和M上连接R1和R2（将我们（K，lm，N）进行净额结算），然后在K和M上连接R3的结果（产生R）。

上述算法是正确的，但计算是错误的
因为R1包含K，L，M而不是K，L，P
因此，在第二步中，将使用LM-->N
它将使R1中的N1变为N
然后将使用MP-->K，R1将包含R的所有属性
因此，算法将终止。

当您有很多属性时，tableau方法并没有那么酷，也不是一个有前途的方法。相反，我主张这种方法

通常，如果R分解为R1和R2， R1与R2相交->R1 或者R1相交R2->R2应该为真

所以，当它是R1，R2，R3。。Rn，首先检查任意两个函数是否相同，并在给定函数依赖关系的帮助下将其缩减为R。 检查（Rn U Rn-1）是否有无损分解为Rn-1和Rn， 如果是，用（Rn U Rn-1）替换Rn-1，丢弃Rn并继续检查，直到完成连接

如果否，则返回False