8、SQL 表中键的发现：理论、计算与优化

SQL 表中键的发现：理论、计算与优化

在数据库管理中，数据依赖关系的研究至关重要，它对数据库的设计、维护以及数据处理任务都有着深远的影响。本文将深入探讨 SQL 表中键的发现，包括相关的理论基础、算法实现以及复杂度分析。

1. 相关工作

数据依赖关系在数据的关系模型中已经得到了深入研究。依赖关系对于目标数据库的设计、数据库生命周期内的维护以及所有主要的数据处理任务都至关重要。这些应用也为开发数据挖掘算法以发现给定数据库所满足的数据依赖关系提供了强大的动力。

阿姆斯特朗数据库是数据工程师的有用设计辅助工具，可帮助整合数据依赖关系、设计数据库以及创建简洁的测试数据。在关系模型中，键被包含在函数依赖（FDs）中。对于键类和更一般的 FDs 类，阿姆斯特朗关系的结构和计算问题已经在关系模型中得到了研究。关系中键和 FDs 的挖掘也受到了相当多的关注。然而，这些工作没有考虑到大多数 SQL 数据库中存在的重复行、空标记和 NOT NULL 约束。

科德基本关系模型的一个非常重要的扩展是处理不完整信息。这主要是由于现实世界应用中对正确处理此类信息的高需求。处理不完整信息的方法包括不完整关系、或关系或模糊关系。本文重点关注不完整包，以及将空标记最流行的解释为“无信息”。这是 SQL 表的一般情况，其中重复行和空标记允许出现在指定为可空的列中。关系是理想化的特殊 SQL 表，其中不会出现重复行，并且所有列都指定为 NOT NULL。最近，已经对键和 FDs 的组合类进行了阿姆斯特朗表的研究。本文首先为仅关注键类的阿姆斯特朗表建立了非平凡的优化。这提供了对数据依赖类的表达能力与生成阿姆斯特朗表的效率之间权衡的洞察。直观地说，关注表达能力较低的键类会导致更小的阿姆斯特朗表，这些