数据库建模和设计(2):函数依赖、闭包、最小函数依赖集、范式、模式分解

本文深入探讨了关系数据库中的核心概念,包括函数依赖、候选键、Armstrong公理系统、范式理论及其应用。通过丰富的实例讲解了如何进行模式分解以达到特定的范式要求,确保数据的完整性和减少冗余。

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一、函数依赖:

在关系R中,若属性或者属性集 A 中 两个元祖的值相等,如果这两个元祖中对应的属性或者属性集B中的值也相同,则记作A——>B。 A函数决定B; 或者 B函数依赖于A。

例1:下表就是问题领域, 则存在的函数依赖有哪些呢?


属性A的值都不相等,所以A--->B;  而属性B中前两行元祖相同,对应的属性C的前两组元祖也相同,所以B----->C;

而属性C的三行元祖是全部相同的,对应的属性A和属性B,没有三行元祖的值是全部一样的,所以C函数不决定任何.


属性A的元祖的值相同的时候,对应的属性C元祖的值也都相同,所以A--->C

而属性B元祖的值相同的时候,没有全部一样的属性对应的元祖的值也一样。(b2的值虽然和d2的值对应,但是值为b3的两个元祖对应的是d3、d4,值不是相同的,故:B不能决定D;

而属性C中,前两行的元祖的值相同,对应的A属性中的前两行元祖的值也相等,但是属性C后三行的值c2是都一样的,在A、B、D属性中,后三行的值没有完全一样的,故:C也不能决定其他。

属性D中第2、3行中的值相等,对应的属性B中,第2、3行的元祖的值也是相等的,所以:D----->B;


对X——>Y,若Y⊄X,则称X→Y为非平凡的函数依赖; 如:(职工号,姓名)→性别,职工号——>姓名;

平凡函数依赖:(职工号,姓名)→姓名;  (职工号,性别)——>性别;

1、完全函数依赖:

设X,Y是关系R的两个属性集合,X’是X的真子集,存在X→Y,但对每一个X’都有X’!→Y,则称Y完全函数依赖于X。

比如:(学号,课号)——>成绩;   单独一个学号,不能决定成绩,单独一个课程,也不能决定成绩;只有二者同时,才能决定;

2、部分函数依赖:

设X,Y是关系R的两个属性集合,存在X→Y,若X’是X的真子集,存在X’→Y,则称Y部分函数依赖于X。

(学号,课号)——>姓名;学号和课号能决定姓名, 单独一个 学号 也能决定 姓名;

3、传递函数依赖:

设X,Y,Z是关系R中互不相同的属性集合,存在X→Y(Y !→X),Y→Z,则称Z传递函数依赖于X。

学号——>系号,系号——>系主任;       系主任   传递依赖于  学号;

二、候选键:


(1)可任选一候选键作为R的主键(Primary Key);    即:当候选码多于一个时,选定其中一个作为主码

(2)包含在任一候选键中的属性称主属性(Prime Attribute),其他属性称非主属性

(3)若K是R的一个候选键,SK, 则称S为R的一个超键(Super Key)。

(4)若k是候选键(码),则必须满足两个条件,k的闭包是U,k没有冗余。

2、候选码的确定(算法)

设关系模式R中U=ABC.......等N个属性,U中的属性在FD中有四种范围:

(1)左右出现;
(2)只在左部出现;
(3)只在右部出现;
(4)不在左右出现;

算法:按以下步骤求候选键:
1.只在FD右部出现的属性,不属于候选码;
2.只在FD左部出现的属性,一定存在于某候选码当中;
3.外部属性一定存在于任何候选码当中;  (左右都不出现)

4.其他属性逐个与2,3的属性组合,求属性闭包,直至X的闭包等于U,若等于U,则X为候选码。

3、候选码以及属性相关的案例;

U={学号,姓名,年龄,班号,班长,课号,成绩 }     

候选键:学号,课号;

主属性:学号,课号;(主要的属性,能决定其他属性的),  即:学号,课号称为U的主属性;

非主属性:U中剩余的属性,即:姓名,年龄,班号,班长,成绩;

例1:R<U,F>,U=(A,B,C,D,E,G),F={AB-->C,CD-->E,E-->A.A-->G},求候选码以及主属性。

因为:G只在右边出现,所以候选码肯定不包含G,AB只出现在左边,所以,候选码中肯定有BD,而BD的闭包还是BD,则对BD进行组合,除了G以外,BD可以跟A,C,E进行组合。

  先看ABD
  ABD本身自包ABD,而AB-->C,CD-->E,A-->G,所以ABD的闭包为ABDCEG=U
  再看BDC
  CD-->E,E-->A,A-->G,BDC本身自包,所以BDC的闭包为BDCEAG=U
  最后看BDE
  E-->A,A-->G,AB-->C,BDE本身自包,所以BDE的闭包为BDEAGC=U

  因为(ABD)、(BCD)、(BDE)的闭包都是ABCDEG所以本问题的候选码有3个分别是ABC、BCD和BDE

 

候选码:ABC,BCD,BDE;

主属性:ABCDE;

非主属性:G;

例2:R<U,F>,U=(A,B,C),F={AB-->C,C-->B},求候选码。

因为:A只出现在左边,所以候选码中肯定存在A,然而A的闭包还是A,所以需要对A进行组合,可以和B,C进行组合。

先看AB

  AB本身自包AB,而AB-->C,所以AB的闭包为ABC=U;

再看AC

  C-->B,而AC本身自包AC,所以AC的闭包为ABC=U;

候选码:AB,AC

主属性:ABC;              非主属性:无;        此时又称为 全码。(所有属性构成码)。


三、Armstrong公理系统

设关系模式R<U,F>,其中U为属性集,F是U上的一组函数依赖,那么有如下推理规则

① A1自反律:若Y⊆X⊆U,则X→Y为F所蕴含;                    即:ABC→AB;   AB——>A (平凡依赖函数);
② A2增广律:若X→Y为F所蕴含,且Z⊆U,则XZ→YZ为F所蕴含;
③ A3传递律:若X→Y,Y→Z为F所蕴含,则X→Z为F所蕴含。
根据上面三条推理规则,又可推出下面三条推理规则:
④ 合并规则:若X→Y,X→Z,则X→YZ为F所蕴含;
⑤ 伪传递规则:若X→Y,WY→Z,则XW→Z为F所蕴含;  即:A→B,AC→BC;BC→D ;得出AC→D;
⑥ 分解规则:若X→Y,Z⊆Y,则X→Z为F所蕴含。      即:A→BC;  能得出:  A→B,A→C;

四、闭包:

闭包就是由一个属性直接或间接推导出的所有属性的集合。


例如:f={a->b,b->c,a->d,e->f};由a可直接得到b和d,间接得到c,则a的闭包就是{a,b,c,d};

已知关系R(A1,A2,A3,A4,A5,A6),函数依赖集F为{ (A2,A3)——>A4,A3——>A6,(A2,A5)——>A1 }, 问(A2,A3)关于F的属性闭包为:{A2,A3,A4,A6};  因为:A2,A3能带到A4,A3能得到A6;

已知关系R(A,B,C,D,E,F,G),函数依赖集F为{ A ——>B,B——>D,AD——>EF,AG——>C}, 问:A关于F的属性闭包为:{A,B,D,E,F};     因为:A能得到B,B能得到D,AD能得到EF;

五、最小函数依赖集(最小覆盖):

1、定义:

如果函数依赖集F满足以下条件,则称F为一个极小函数依赖集。也称为最小依赖集或最小覆盖。

(1)F中任一函数依赖的右部仅含有一个属性。

(2)F中不存在这样的函数依赖X→A,使得F与F-{X→A}等价。

(3)F中不存在这样的函数依赖X→A,X有真子集Z使得F-{X→A}U{Z→A}与F等价。

2、最小依赖集通用算法:

① 用分解的法则,使F中的任何一个函数依赖的右部仅含有一个属性;

② 去掉多余的函数依赖:从第一个函数依赖X→Y开始将其从F中去掉,然后在剩下的函数依赖中求X的闭包X+,看X+是否包含Y,若是,则去掉X→Y;否则不能去掉,依次做下去。直到找不到冗余的函数依赖;

③ 去掉各依赖左部多余的属性。一个一个地检查函数依赖左部非单个属性的依赖。例如XY→A,若要判Y为多余的,则以X→A代替XY→A是否等价?若A属于(X)+,则Y是多余属性,可以去掉。(以上步骤中,求出关系依赖集F,此时,再F的基础上,求出X或者Y的闭包,是否包含A)

3、最小依赖集案例:

例1:关系模式R(U,F)中,U=ABCDEG,F={B->D,DG->C,BD->E,AG->B,ADG->BC};求F的最小函数依赖集

步骤:

(1)用分解的法则,使F中的任何一个函数依赖的右部仅含有一个属性;得到:F={ B->D,DG->C,BD->E,AG->B,ADG->B,ADG->C};

(2)去掉多余的函数依赖:从第一个函数依赖X→Y开始将其从F中去掉,然后在剩下的函数依赖中求X的闭包X+,依次做下去。直到找不到冗余的函数依赖;

① 去掉B->D,此时F={ DG->C,BD->E,AG->B,ADG->B,ADG->C},此条件下得出B的闭包 B+ = B;B+不包含D,所以B->D保留。

②去掉DG->C,此时F={ B->D,BD->E,AG->B,ADG->B,ADG->C},此时DG闭包DG+ = DG,不包含C,所以不能去掉DG->C.

③ 去掉BD->E,此时F={ B->D,DG->C,AG->B,ADG->B,ADG->C},此时闭包BD+ = BD,不包含E,所以不能去掉BD->E,继续保留。

④去掉AG->B,此时F={ B->D,DG->C,BD->E,ADG->B,ADG->C};此时AG+ = AG,不包含B,所以不能去掉AG->B,继续保留。

⑤去掉ADG->B,此时F={ B->D,DG->C,BD->E,AG->B,ADG->C},此时ADG+ = ADGCBE,包含了B,所以删除ADG->B,不保留。

去掉ADG->C,此时F={ B->D,DG->C,BD->E,AG->B},此时ADG+ = ADGCBD,包含了C,所以删除ADG->C,不保留。

综上所得,此时得到F={ B->D,DG->C,BD->E,AG->B};

3去掉各依赖左部多余的属性。一个一个地检查函数依赖左部非单个属性的依赖。

此时函数依赖左边非单个属性有:DG->C,BD->E,AG->B;所以做如下操作:

①先来看DG->C,首先去掉D,则此时G的闭包G+ = G,不包含C,保留D。再次去掉G,此时D+ = D,不包含C,所以G也不能去掉;

②再来看BD->E,首先去掉B,得到此时D的闭包D+ = D,不含E,保留B。然后去掉D,此时B+ = BDE,包含了E,所以去掉D,即得出:B->E;

### 闭包范式的概念与应用 #### 什么是闭包闭包是指一个函数对象能够记住并访问它的词法作用域,即使这个函数在其词法作用域之外被执行。这意味着闭包不仅包含了函数本身,还保存了该函数定义时所处的作用域链中的变量[^1]。 ```python def outer_function(x): def inner_function(y): return x + y return inner_function closure_example = outer_function(10) print(closure_example(5)) # 输出 15 ``` 在这个例子中,`inner_function` 是 `outer_function` 的内部函数,并且当 `outer_function` 返回 `inner_function` 后,后者仍然可以访问到外部函数的参数 `x`,这就是闭包的行为表现。 #### 使用场景 ##### 回调函数 闭包常用于实现回调机制,在某些特定条件下触发执行。由于闭包能携带其创建时的状态信息,因此非常适合用来处理异步操作或事件监听器等情况下的数据传递问题[^2]。 ```javascript function createCounter() { let count = 0; return function () { count += 1; console.log(`Count is now ${count}`); } } const counter = createCounter(); setTimeout(counter, 1000); // 延迟一秒后打印 Count is now 1 ``` 这里展示了通过闭包来维护计数器状态的例子,即使在定时器到期后再调用此匿名函数,它依然保留着最初创建时的上下文环境。 ##### 函数工厂模式 利用闭包特性还可以构建所谓的“函数工厂”,即返回一个新的具有预设配置项的新函数实例。这种方式有助于减少重复代码量的同时保持良好的可读性灵活性。 ```python def make_multiplier(factor): def multiply(number): return factor * number return multiply double_it = make_multiplier(2) triple_it = make_multiplier(3) print(double_it(4)) # 输出 8 print(triple_it(4)) # 输出 12 ``` 上述 Python 示例说明了如何借助闭包快速生成多个乘法运算器而无需每次都重新编写相同的逻辑结构。 #### 应用案例分析 考虑到仓颉编程语言的特点——支持多种编程风格、具备强大的类型内存安全保障以及高效的并发性能等优势[^3],对于那些追求高性能计算或者复杂业务逻辑建模的任务来说,采用闭包范式无疑是一个明智的选择。特别是在涉及大量嵌套层次较高的算法设计或是需要频繁交互更新局部变量值的情况下,合理运用闭包可以帮助简化程序结构并提高运行效率。
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