数据库实践关系数据库与函数依赖详解

平凡函数依赖与非平凡函数依赖在数据库设计中是重要的概念。简单来说，平凡函数依赖就是当属性集 X 包含 Y 时的依赖关系，它没有太多实际意义，毕竟每个数据库都成立。而非平凡函数依赖则是当 X 和 Y 不重合时的依赖，它才是有价值的，能理解数据之间的联系。举个例子，在学生成绩表中，学号、课程号可以推导出学号，但这个推导关系是平凡的；而学号、课程号能推导出成绩这个关系则是非平凡的。了解这两者的区别有助于你设计更高效的数据库模式和提高数据库的规范化水平。

关系数据库理论第二部分：深入理解函数依赖与多值依赖 函数依赖与最小闭包 在关系数据库设计中，理解函数依赖非常重要，因为它能帮助我们识别并消除数据冗余，确保数据一致性。函数依赖（FD）指的是在一个关系中，属性集A的值完全决定了另一个属性集B的值，通常表示为A → B。这意味着，如果关系中的任何元组的A部分相等，它们的B部分也必须相等。 最小闭包是指通过已知的函数依赖集合推导出所有可能的函数依赖的过程。这个过程基于Armstrong公理系统，即自反律、增广律和传递律，可以帮助我们找出所有隐含的函数依赖，对规范化数据库设计至关重要，并帮助确定候选码，即唯一标识关系中每行的最小属性集。 候选码求解方法

自然连接分解后的关系模式能够恢复原关系，但无法消除数据冗余，其根本原因在于函数依赖 sdept→dean 的丢失。例如，分解后的关系模式无法确定 'D1' 系的系主任是谁，也无法确定 '何' 是哪个系的系主任。 原始关系模式： S(Sno, sdept, dean)，F={Sno→sdept，sdept→dean} 示例数据： | Sno | sdept | dean ||---|---|---|| S1 | D1 | 罗 || S2 | D2 | 何 || S3 | D2 | 何 | 第二种分解方案： (Sno, sdept) 和 (Sno, dean) 该分解方案导致 sdept→dean

传递函数依赖的方式挺接地气的，配套例子也实用。讲的是关系数据库里的函数依赖怎么从一个字段一路“传”到另一个字段，比如学号能推出系主任，这中间还拐了个弯。嗯，课件里的例子是学生(学号, 姓名, 所在系, 系主任)，你一看就懂，别怕公式什么的，讲得蛮明白。讲函数依赖的传递规则时，直接用Sno → Sname，Sno → Sdept，再加上Sdept → Mname这种形式，一步步推理，还挺有意思的。适合你复习第三范式或者搞数据库模式分解时看看。页面里还贴了不少延伸阅读，比如函数依赖的闭包、平凡依赖、依赖保持这些，懒得翻教材的可以直接跳过去。比如你对规范化比较感兴趣，可以看看函数依赖规范化的证明传递

关系数据库使用表状结构存储数据，以行和列形式组织数据。非关系数据库采用更灵活的数据模型，如文档、键值对或图形，以适应非结构化或半结构化数据。

数据库系统简介

解读关系数据库设计理论中的多值依赖 在关系数据库设计中，多值依赖扮演着重要的角色。它描述了属性集之间的一种约束关系，对于理解数据之间的关联性至关重要。 定义： 在一个关系模式 R(U) 中，X、Y 和 Z 是属性集 U 的子集，并且 Z = U - X - Y。如果对于 R 的任意关系 r，r 在 (X, Z) 上的每个值对应一组 Y 的值，且这组值仅取决于 X 值而与 Z 值无关，则称 X 多值依赖于 Y，记作 X→→Y。 举例说明： 以 Teaching(C, T, B) 关系模式为例，其中 C 表示课程，T 表示教师，B 表示书籍。假设每门课程可以由多位教师教授，并且每位教师可以使用多

关系数据库基于关系数据模型构建，其核心是关系数据库管理系统（RDBMS）。关系数据模型源于概念数据模型，用于设计逻辑数据模型，为关系数据库的构建提供理论基础。

在任何关系模式中，平凡函数依赖始终成立，而它们并未提供新的语义信息。因此，除非另有说明，我们讨论的始终是非平凡函数依赖。