数据库中候选键的确定

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在学习数据库的时候,经常要碰到候选键的求取,但是一开始的时候,根本搞不清楚怎么去求,最近看了一些文章和资料,终于搞明白了。

首先来看候选键的定义:若关系中的某一属性组的值能唯一地标识一个元组,则称该属性组为候选键。

若W是候选键,则必须满足两个条件:W的闭包是U;W没有冗余。

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;
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。

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。

  因G只在右边出现,所以G一定不属于候选码;而B,D只在左边出现,所以B,D一定属于候选码;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

 

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A一定是候选键。A的闭包还是A,则对A进行组合,可以和B,C进行组合。

首先看AB,AB本身自包AB,而AB-->C,所以AB的闭包是ABC=U。

再看AC,AC本身自包AC,而C-->B,所以AC的闭包是ABC=U。

因为AB,AC的闭包都是ABC,也就是U,所以候选键是AB,AC。

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### 如何计算或确定数据库中的候选数据库设计中,候选(Candidate Key)是能够唯一标识关系模式中每个元组的最小属性集合。以下是求解候选的具体方法和步骤: #### 1. 分类属性 根据函数依赖集 \( F \),将所有属性分为四类[^4]: - **L类**:仅出现在函数依赖左边的属性。 - **R类**:仅出现在函数依赖右边的属性。 - **LR类**:既出现在函数依赖左边又出现在右边的属性。 - **N类**:未出现在任何函数依赖中的属性。 这些分类有助于缩小候选的范围。 #### 2. 确定候选的必要条件 - 属于 **R类** 的属性一定不属于候选,因为它们只能被其他属性推导出来[^3]。 - 属于 **L类** 或 **N类** 的属性一定属于某个候选的一部分[^2]。 - 属于 **LR类** 的属性需要进一步验证是否属于候选。 #### 3. 使用闭包计算候选 对于可能成为候选的属性组合,计算其闭包以验证是否能覆盖整个属性集 \( U \)。具体步骤如下: - 将已确定属于候选的属性(如 **L类** 和 **N类** 属性)作为初始集合 \( X \)。 - 逐一添加 **LR类** 属性到 \( X \),并计算 \( X^+ \)(闭包)。 - 如果 \( X^+ = U \),则 \( X \) 是一个候选[^2]。 #### 示例代码实现 以下是一个基于 Python 的简单算法,用于计算候选: ```python def compute_closure(attributes, functional_dependencies): closure = set(attributes) while True: new_attributes = set(closure) for fd in functional_dependencies: left, right = fd.split("->") if set(left).issubset(closure): new_attributes.update(right) if new_attributes == closure: break closure = new_attributes return closure def find_candidate_keys(U, functional_dependencies): L, R, LR, N = set(), set(), set(), set() # 分类属性 for fd in functional_dependencies: left, right = fd.split("->") for attr in left: if attr not in R: L.add(attr) for attr in right: R.add(attr) LR = L.intersection(R) L = L.difference(R) N = set(U).difference(L.union(R).union(LR)) candidate_keys = [] # 初始候选集合 initial_set = L.union(N) attributes = list(initial_set.union(LR)) from itertools import combinations for i in range(1, len(LR)+1): for comb in combinations(LR, i): key = initial_set.union(comb) if compute_closure(key, functional_dependencies) == set(U): candidate_keys.append(key) # 检查是否是最小属性集合 for j in range(len(candidate_keys)): if candidate_keys[j].issubset(key) and candidate_keys[j] != key: candidate_keys.remove(key) break return candidate_keys # 示例 U = {'A', 'B', 'C', 'D', 'E'} functional_dependencies = ["A->B", "BC->E", "CD->A"] print(find_candidate_keys(U, functional_dependencies)) ``` #### 结果解释 上述代码通过遍历所有可能的属性组合,并利用闭包验证哪些组合可以覆盖整个属性集 \( U \),从而找到所有候选。 ---
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