规范化

即对关系模式（Relation schemes）进行分析，找出其函数依赖（Functional Dependencies），如果不满足范式（Normal Forms），进行分解（Decomposition）。

Functional Dependencies

如果存在 $\alpha$ 到 $\beta$ 的函数依赖，表示方法为：

\alpha \to \beta

例如，当我们知道学号，我们就能找到唯一对应的学生姓名，存在学号到学生姓名的函数依赖。

严谨的函数依赖证明方法为：

t_i[\alpha]=t_j[\alpha] \to t_i[\beta]=t_j[\beta]

其中，t指代关系模型r(R)中的元组， $\alpha$ 与 $\beta$ 是属性。例如，当两条记录中学号一样，则我们能推出两条记录中的学生姓名是一样的。

一个推论，如果：

t_i[K]=t_j[K] \to t_i=t_j

则K是超码。

三种函数依赖类型：

Trivial(平凡的)函数依赖： $\alpha \to \beta$ is trivial if $\beta \subseteq \alpha$ 。例子： $（学号，课程）\to 课程$
Partial(部分) Functional Dependencies： $\alpha \to \beta$ is Partial if $\gamma \subseteq \alpha$ and $\gamma \to \beta$ ，表示方法为 $\alpha \xrightarrow{P} \beta$ 。例如： $（学号，课程）\to 学生姓名$
Transitive(传递)Functional Dependencies： $\alpha \to \gamma$ is Transitive if 。例如： $学号\to 对应院长$ ，因为

Normal form

Normal form (范式， NF) is a collection of relation schemas that meet certain level. A relation schema R is the nth normal form denoted by $R \in nNF$

1NF

A relation schema R is in first normal form ( 1NF) if the domains of all attributes of R are atomic. 属性都是原子的。

2NF

If the relation schema $R \in 1NF$ and no any non-prime attribute（非主属性）is partially dependent on the candidate key, then $R \in 2NF$ 。要求数据库表中的每一列都和主键直接相关，而不能只与主键的某一部分相关

例子：

未拆分的版本中，候选码为(sno, cno)，存在函数依赖 $sno \to sname$ ，因此不满足2NF，拆分后满足。

现在我们画出拆分后版本的函数依赖图，注意，虽然拆分后存在 $sno \to dept \to dleader$ 这样不和谐的函数依赖，根据定义它依然满足2NF的要求：

3NF

If the relation schema $R \in 1NF$ and no candidate key X, attribute set Y and non-prime attribute Z( $Z \nsubseteq Y$ ), so that , then $R \in 3NF$ .不能存在传递函数依赖

上例中进一步拆分的结果为：

一定牢记全部限制，例如 $R=\{A,B,C\},F=A\to B,B\to C, C\to A$ ，那么它满足3NF

BCNF

BCNF(Boyce Codd Normal Function): If the relation schema $R \in 1NF$ and for each non-trivial functional dependency $X \to Y$ , X contains a candidate key,then $R \in BCNF$ . 所有函数依赖的左侧都包含候选码。

例子：

巴斯-科德范式（BCNF）也被称为3.5NF，至于为何不称为第四范式，这主要是由于它是第三范式的补充版，第三范式的要求是：任何非主键字段不能与其他非主键字段间存在依赖关系，也就是要求每个非主键字段之间要具备独立性。而巴斯-科德范式在第三范式的基础上，进一步要求：任何主属性不能对其他主键子集存在依赖。

4NF

要求把同一表内的多对多关系删除。

假设每个供应商(SNO)可以生产多个零件(PNO)，可以供应给多个工程(ENO)，一个工程(ENO)需要多个零件(PNO)，但同一个工程(ENO)的同一个零件(PNO)必须来自同一个供应商。关系SPE(SNO,PNO,ENO)对应的表数据可能是如下：

此时表SPE存在如下的函数依赖：(PNO,ENO)→SNO

根据BCNF的定义，此时表SPE属于BCNF。但是这样的关系模式仍具有不好的地方：数据冗余度太大。假如供应商S3生产了n个零件，每个零件供应给m个工程，那么显然S3要在表中重复m*n次。

4NF通俗地说，对于有三个属性的表，给定属性A一个值，剩余两个列之间不存在多对多的关系。例如，在SPE表中，给定SNO=S1，PNO和ENO之间很明显存在多对多的关系，故上表是不属于4NF的。

分解表（不同SNO的PNO不再共用）：

表1（SNO，PNO）
表2（PNO，ENO）

Functional-Dependency Theory

基础概念

我们将关系模式r(R)的R定义为R(U,F)，U是属性名，F是函数依赖。

如果从现有F可以推出新的函数依赖（例如 $A\to H$ ）那么说F逻辑蕴含（logically imply） $A\to H$

F的闭包（closure） $F^+$ 定义为所有原来的和可推出的函数依赖。

Armstrong axioms

阿姆斯特朗公理（Armstrong axioms）：

自反律。若Y⊆X⊆U，则X→Y为F所蕴含。
增广律。若X→Y为F所蕴含，且Z⊆U，则XZ→YZ为F所蕴含。
传递律。若X→Y及Y→Z为F所蕴含，则X→Z为F 所蕴含。

还可以推出：

Union rule (合并律)：if $\alpha \to \beta$ holds and $\alpha \to \gamma$ holds, then $\alpha \to \beta \gamma$ holds.
Decomposition rule (分解律)：if $\alpha \to \beta \gamma$ holds, then $\alpha \to \beta$ holds and $\alpha \to \gamma$ holds.
Pseudo-transitivity rule (伪传递律)：if $\alpha \to \beta$ holds and $\gamma \beta \to \sigma$ holds, then $\alpha \gamma \to \sigma$ .

Closure of Attribute Sets

if $\alpha \to \beta$ ，那么我们说attribute $\beta$ is **functionally determined(函数确定)**by a

Let $\alpha$ be a set of attributes in r(R) with functional dependencies F. We call the set of all attributes functionally determined by $\alpha$ under F the closure of $\alpha$ under F denoted as $\alpha^+$ (属性集闭包）

可以推出，如果 $\alpha^+$ 包含所有属性，那么 $\alpha$ 为超码。

设有关系模式R，U= {A,B,C}为R的属性集， F为R上的函数依赖集
只在F右部出现的属性，不属于候选码
只在F左部出现的属性，一定存在于某候选码当中
两边都没有出现的属性，一定存在于候选码中
其他属性逐个与②③的属性结合得X，求属性闭包，直至X的闭包等于U。若等于U，则X为超码，如果验证发现子集无超码则为候选码

算法：

例子（注意闭包加上大括号！！！！！）：

对于r(A,B,C,G,H,I)，存在 $A\to B$ , $A \to C$ , $CG\to H$ , $CG\to I$ , $B\to H$ ，求 $(AG)^+$

初始化 $(AG)^+=AG$

对于 $A\to B$ ，因为 $A\subseteq AG$ ，所以 $(AG)^+=ABG$

对于 $A\to C$ ，因为 $A\subseteq ABG$ ，所以 $(AG)^+=ABCG$

对于 $CG\to H$ ，因为 $CG\subseteq ABCG$ ，所以 $(AG)^+=ABCGH$

对于 $CG\to I$ ，因为 $CG\subseteq ABCGH$ ，所以 $(AG)^+=ABCGHI$

所以 $(AG)^+=ABCGHI$

BCNF Decomposition Algorithm

两条要求：

Dependency preservation(保持函数依赖，尽量保持)分解之后不能丢失函数依赖
Lossless decomposition(无损分解，必须无损)

无损分解要求：there is no loss of information by replacing r(R) with two relation schemas $r_1(R_1)$ and $r_2(R_2)$ 即：

select *
from r

select *
from (select R1 from r)
natural join
(select R2 from r)

一个辅助判断标准是 $(B \cap C)$ should be the key of B or C.

例子1不满足无损分解：

例子2满足无损分解：

算法：即找到一个左侧不包含候选码的函数依赖 $\alpha \to \beta$ ，将 $R_i$ 分解为 $(R_i-\beta)$ 和 $(\alpha, \beta)$ 。依照分解顺序不同，分解结果不是唯一的。最后检查是否满足无损分解。

例子1：

在左侧，存在左侧不包含候选码的函数依赖 $sno \to sname$ ，将原模式分解为 $(sno, sname, cno, score) - sname = (sno, cno, score)$ 和 $(sno, sname)$

例子2：

对于关系R，有五个属性ABCDE，存在函数依赖 $A\to B,BC\to E,C\to D$

显然R不满足BC范式，分解过程为：

对于 $A\to B$ ， $(A)^+ \neq R$ ，分解为 $R_1(AB),R_2(ACDE)$
对于 $C\to D$ ， $(C)^+ \neq ACDE$ ，分解为 $R_3(CD),R_4(ACE)$

分解为 $R_1(AB),R_3(CD),R_4(ACE)$

例子3：

对于关系R，有五个属性ABCD，存在函数依赖 $A\to C,C\to A,B\to AC$

显然R不满足BC范式，候选码为BD，分解过程为：

对于 $A\to C$ ， $(A)^+ \neq R$ ，分解为 $R_1(AC),R_2(ABD)$
对于 $B\to A$ ， $(B)^+ \neq ABD$ ，分解为 $R_3(AB),R_4(BD)$

分解为 $R_1(AC),R_3(AB),R_4(BD)$

或者：

对于 $A\to C$ ， $(A)^+ \neq R$ ，分解为 $R_1(AC),R_2(ABD)$
对于 $B\to C$ ， $(B)^+ \neq ABD$ ，分解为 $R_3(BC),R_4(BD)$

分解为 $R_1(AC),R_3(BC),R_4(BD)$

最后更新于5个月前