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RSS订阅原创 模式分解中的无损连接性
R的元组语义是，学生Sno正在Sdept系学习，其系主任是Mname，并且一个学生（Sno）旨在一个系学习，一个系只有一名系主任。我们知道所谓模式分解说的其实是关系模式的分解，其主旨是为了使得关系的模式更能反映真实世界的规律。可以证明ρ2对R的分解是可以恢复的，但是前面提到的插入和删除异常仍然没有解决，原因就在于原来在R中存在的函数依赖。Mname}中的函数依赖关系，使得各函数依赖的属性成为独立的部分，所以没有任何意义。现在在R1，R2中都不再存在，因此人们又要求分解具有“保持函数依赖”的特性。
2025-03-29 00:53:27
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原创 关于普莱斯定律的简单总结与梳理
受到洛特卡定律的启发，普赖斯提出了核心生产者分布的“平方根定律”，也就是在某一个特定的学科领域中，全部论文的半数是由这个领域中全部作者的平方根的那些人所撰写的。或者，高产作者中一位最低产的作者发表的论文数量，等于最高产足总和所发表论文数的平方根的0.749倍。（一与最大值之间的某个数，使得结果相等）m篇论文的著者的著作书数量=一定范围内只发过m（某个值，最终使得结果相等）总的所有不同论文著作的作者数合计的开根=一到著作数最多人之间的某个数减去著作数最多的人（数量最少）。(最大值）n篇论文的著者的著作数量。
2025-02-20 17:13:43
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原创 洛特卡定律的简单梳理和总结
洛特卡定律笔者以为其旨在揭示著者与相应的所著文章数之间的关系。）两组数据都是直线。经观察，两组数据的直线，其斜率近似为-2。根据前人（洛特卡）的研究，洛特卡用论文数（x）和作者数。实际表示写x篇论文的频率（也就是占作者总数的比例）。是发表了论文x篇的作者数。令x=1，2，......,n...，则。这就是著名的平方反比分布，现求常数C。是新的常量，表示作者取样总数的比例。的对数分别为横坐标和纵坐标（即。根据前人分析，论文数x和作者数。上面两边同时除以著者总和。
2025-02-19 23:24:15
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原创 一个查询优化的例子
由于题目当中有设定5块存放Student元组，1块存放SC元组，所以基本上一个SC数据块需要轮完5块Student数据块才能换下一个SC数据块，即一轮下来需要读取100个SC数据块以及5个Student数据块。直到SC的每个元组都与Student中的元组连接过以及Student中的每个元组与SC表中的元组一一连接过。1000学生记录，即是1000条Student中的元组，一个数据块可以放10个Student元组，即总计需要读1000除10=100（块）的数据块才能将Student中的学生记录读完。
2024-11-24 23:52:26
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原创 二叉树、B树以及B+树（概念厘清）
简单总结一下，B+树与B树的最大的区别在于B+树中每个结点的关键字的个数与其所有的子树个数是相对等的，而B树中的每个结点的关键字的个数一般会较其所有的子树个数少一个。路径上最接近结点K的的结点E称为K的双亲，K是结点E的孩子。，并且不带信息（可以视为外部结点或类似于折半查找判定树的查找失败结点，实际上这些结点不存在，指向这些结点的指针为空。左子树上所有结点的值都小于根结点的值，且右子树上所有结点的值都大于根结点的值;树中的某个结点（除根结点外）最多只和上一层的一个结点有直接的关系。
2024-11-24 16:47:27
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原创 怎么根据函数依赖关系求取候选码
上文所说的“待考察”或许可以理解为是4中的”其他属性“，也就是将这些待考察的属性一一与候选码作组合，求属性闭包。所谓求属性闭包，通俗来说，我的理解就是，例1：R,U=(A,B,C,D,E,G),F={AB-->C,CD-->E,E-->A.A-->G},求候选码。求这个组合的属性集合在这个题目所要求的范围内包含了多少属性，如果能涵盖所有的属性，那么这个组合就是候选码之一。即只在函数依赖关系右边出现的属性，不属于候选码，如题目中的”例1：R,U=(A,B,C,D,E,G),F={
2024-11-18 00:01:23
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原创 关于1NF，2NF，3NF，BNCF的一些总结
没什么好解释的，地球人都明白 第二范式 2NF在1NF的基础上：不允许出现有field部分依赖于主键（或者说依赖于主键的一部分）官方说法：数据库表中不存在非关键字段对任一候选关键字段的部分函数依赖（部分函数依赖指的是存在组合关键字中的某些字段决定非关键字段的情况），也即所有非关键字段都完全依赖于整组候选关键字。我的理解就是这段话的大概意思就是说，比如一张表格，里面一到两个数量左右的属性列能够唯一的识别出这一行所有信息，那么我们就将这一到两个的属性列称为候选码（也就是主码）。至于3NF，根据书本的定义，
2024-11-16 23:58:00
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空空如也
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