Таковой функциональной зависимости их. Функциональная зависимость и реляционные базы данных. и базы данных

Реляционная база данных содержит как структурную, так и семантическую информацию. Структура базы данных определяется числом и видом включенных в нее отношений, и связями типа "один ко многим", существующими между кортежами этих отношений. Семантическая часть описывает множество функциональных зависимостей, существующих между атрибутами этих отношений. Дадим определение функциональной зависимости.

Определение: Если даны два атрибута X и Y некоторого отношения, то говорят, что Y функционально зависит от X, если в любой момент времени каждому значению X соответствует ровно одно значение Y. Функциональная зависимость обозначается X -> Y. Отметим, что X и Y могут представлять собой не только единичные атрибуты, но и группы, составленные из нескольких атрибутов одного отношения. Можно сказать, что функциональные зависимости представляют собой связи типа "один ко многим", существующие внутри отношения.

2-аянормальная форма (2НФ) отношения. Определение полной функциональной зависимости и 2НФ. Характеристика отношения во 2НФ. Алгоритм приведения ко 2НФ. Теорема Хита. Примеры.

Понятие полной функциональной зависимости.

Определение: неключевой атрибут функционально полно зависит от составного ключа если он функционально зависит от всего ключа в целом, но не находится в функциональной зависимости от какого-либо из входящих в него атрибутов.

Определение: избыточная функциональная зависимость - зависимость, заключающая в себе такую информацию, которая может быть получена на основе других зависимостей, имеющихся в базе данных.

2NF - вторая нормальная форма.

Определение второй нормальной формы: отношение находится во 2НФ , если оно находится в 1НФ и каждый неключевой атрибут функционально полно зависит от ключа.

Корректной считается такая схема базы данных, в которой отсутствуют избыточные функциональные зависимости. В противном случае приходится прибегать к процедуре декомпозиции (разложения) имеющегося множества отношений. При этом порождаемое множество содержит большее число отношений, которые являются проекциями отношений исходного множества. (Операция проекции описана в разделе, посвященном реляционной алгебре). Обратимый пошаговый процесс замены данной совокупности отношений другой схемой с устранением избыточных функциональных зависимостей называется нормализацией.

Условие обратимости требует, чтобы декомпозиция сохраняла эквивалентность схем при замене одной схемы на другую, т.е. в результирующих отношениях:

1)не должны появляться ранее отсутствовавшие кортежи;

2)на отношениях новой схемы должно выполняться исходное множество функциональных зависимостей.

Теорема Хита

Пусть дано отношение .

Если r удовлетворяет функциональной зависимости , то оно равно соединению его проекцийи

3-я нормальная форма (3НФ) отношения. Определение транзитивной зависимости и 3НФ.Алгоритм приведения к 3НФ.Нормальная форма Бойса-Кодда (НФБК).Определение и алгоритм приведения к НФБК. Характеристика отношения в 3НФ и в НФБК. Примеры.

Введение

Диалектический подход к изучению природы и общества требует рассмотрения явлений в их взаимосвязи и непрестанном изменении. Понятия корреляции и регрессии появились в середине XIX в. благодаря работам английских статистиков Ф. Гальтона и К. Пирсона. Первый термин произошел от латинского «correlatio» – соотношение, взаимосвязь. Второй термин (от лат. «regressio» - движение назад) введен Ф. Гальтоном, который, изучая зависимость между ростом родителей и их детей, обнаружил явление «регрессии к среднему» – у детей, родившихся у очень высоких родителей, рост имел тенденцию быть ближе к средней величине.

В практике экономических исследований очень часто имеющиеся данные нельзя считать выборкой из многомерной нормальной совокупности, например, когда одна из рассматриваемых переменных не является случайной или когда линия регрессии явно не прямая и т.п. В этих случаях пытаются определить кривую (поверхность), которая дает наилучшее (в смысле метода наименьших квадратов) приближение к исходным данным. Соответствующие методы приближения получили название регрессионного анализа. Задачами регрессионного анализа являются установление формы зависимости между переменными, оценка функции регрессии, оценка неизвестных значений (прогноз значений) зависимой переменной.

Выше сказанным обусловлена актуальность выбора темы курсовой работы. Цель данной работы – исследовать функциональную зависимость между случайными величинами методами корреляционного и регрессионного анализов.

Глава 1 Корреляционный анализ

1.1 Функциональная, статистическая и корреляционная зависимости

В естественных науках часто речь идет о функциональной зависимости (связи), когда каждому значению одной переменной соответствует вполне определенное значение другой. Функциональная зависимость может иметь место как между детерминированными (неслучайными) переменными (например, зависимость скорости падения в вакууме от времени и т.п.), так и между случайными величинами (например, зависимость стоимости проданных изделий от их числа и т.п.).В экономике в большинстве случаев между переменными величинами существуют зависимости, когда каждому значению одной переменной соответствует не какое-то определенное, а множество возможных значений другой переменной. Иначе говоря, каждому значению одной переменной соответствует определенное (условное) распределение другой переменной. Такая зависимость (связь) получила название статистической (или стохастической, вероятностной).

Возникновение понятия статистической связи обусловливается тем, что зависимая переменная подвержена влиянию ряда неконтролируемых или неучтенных факторов, а также тем, что измерение значений переменных неизбежно сопровождается некоторыми случайными ошибками. Примером статистической связи является зависимость урожайности от количества внесенных удобрений, производительности труда на предприятии от его энерговооруженности и т.п.

В силу неоднозначности статистической зависимости между Y и Х для исследователя, в частности, представляет интерес усредненная по х схема зависимости, т.е. закономерность в изменении среднего значения - условного математического ожидания (Y) (математического ожидания случайной переменной Y, найденного при условии, что переменная Х приняла значение х) в зависимости от х.

Определение : Статистическая зависимость между двумя переменными, при которой каждому значению одной переменной соответствует определенное среднее значение, т.е. условное математическое ожидание другой, называется корреляционной. Иначе, корреляционной зависимостью между двумя переменными величинами называется функциональная зависимость между значениями одной из них и условным математическим ожиданием другой.

Корреляционная зависимость может быть представлена в виде:

Предполагается, что φ(x)≠const и ψ(x)≠const, т.е. если при изменении х или у уcловные математические ожидания(Y) и не изменяются, то говорят, что корреляционная зависимость между переменными Х и У отсутствует. Сравнивая различные виды зависимости между Х иY, можно сказать, что с изменением значений переменной Х при функциональной зависимости однозначно изменяется определенное значение переменной у, при корреляционной – определенное среднее значение (условное математическое ожидание) Y, а при статистической- определенное (условное) распределение переменной Y (Рис.1.1)

Таким образом, из рассмотренных зависимостей наиболее общей выступает статистическая зависимость. Каждая корреляционная зависимость является статистической, но не каждая статистическая зависимость является корреляционной. Функциональная зависимость представляет частный случай корреляционной.

Уравнения (1.1) и (1.2) называются модельными уравнениями регрессии (или просто уравнениями регрессии) соответственно Y по Х и Х по Y, функции ψ(x) и φ(у) – модельными функциями регрессии (или функциями регрессии), а их графики - модельными линиями регрессии (или линиями регрессии).

Для отыскания модельных уравнений регрессии, вообще говоря, необходимо знать закон распределения двумерной случайной величины (Х,Y). На практике исследователь, как правило, располагает лишь выборкой пар значений (,) ограниченного объема. В этом случае речь может идти об оценке (приближенном выражении) по выборке функции регрессии. Такой наилучшей (в смысле метода наименьших квадратов) оценкой является выборочная линия (кривая) регрессии Y по Х

где – условная (групповая) средняя переменной Y при фиксированном значении переменной Х = х; ,…,- параметры кривой.

Аналогично определяется выборочная линия (кривая) регрессии Х по Y:

где – условная (групповая) средняя переменной Х при фиксированном значении переменной Y= у; -параметры кривой.

Уравнения (1.3), (1.4) называют также выборочными уравнениями регрессии соответственно Yпо Х и Х по Y.

При правильно определенных аппроксимирующих функциях) и с увеличением объема выборки (n) они будуг сходиться по вероятности соответственно к функциям регрессии ψ(x) и φ(у).

Статистические связи между переменными можно изучать методами корреляционного и регрессионного анализа. Основной задачей регрессионного анализа является установление формы и изучение зависимости между переменными. Основной задачей корреляционного анализа – выявление связи между случайными переменными и оценка ее тесноты.

1.2 Линейная парная регрессия

Данные о статистической зависимости удобно задавать в виде корреляционной таблицы.

Рассмотрим в качестве примера зависимость между суточной выработкой продукции Y (т) и величиной основных производственных фондов Х (млн руб.) для совокупности 50 однотипных предприятий (табл. 1).
(В таблице черези обозначены середины соответствующих интервалов, а через, и – соответственно их частоты.)

Для каждого значения, т.е. для каждой строки корреляционной таблицы вычислим групповые средние

где - частоты пар () и; m – число интервалов по переменной Y.

Вычисленные групповые средние поместим в последнем столбце корреляционной таблицы и изобразим графически в виде ломаной, называемой эмпирической линией регрессии Y по X

Аналогично для каждого значения по формуле

вычислим групповые средние, где, l – число интервалов по переменной X.

По виду ломанной можно определить наличие линейной корреляционной зависимости Y по X между двумя рассматриваемыми переменными, которая выражается тем точнее чем больше объем выборки n:

Поэтому уравнение регрессии(1.3) будем искать в виде:

Отвлечемся на время от рассматриваемого примера и найдем формулы расчета неизвестных параметров уравнения линейной регрессии.

С этой целью применим метод наименьших квадратов, согласно которому неизвестные параметры и выбираются таким образом, чтобы сумма квадратов отклонений эмпирических групповых средних, вычисленных по формуле (1.5), от значений, найденных по уравнению регрессии (1.8), была минимальной:

На основании необходимого условия экстремума функции двух переменных S=S() приравниваем к нулю ее частные производные, т.е.

Откуда после преобразования получим систему нормальных уравнений для определения параметров линейной регрессии:

Учитывая (1.5) преобразуем выражение и с учетом (1.7), разделив обе части уравнений (1.10) на n, получим систему нормальных уравнений в виде:

где соответствующие средние определяются по формулам:

Подставляя значение из первого уравнения системы(1.11) в уравнение регрессии (1.8), получаем

Коэффициент b 1 в уравнении регрессии, называемый выборочным коэффициентом регрессии (или просто коэффициентом регрессии) Y по Х, будем обозначать символом. Теперь уравнение регрессии Y по Х запишется так:

Коэффициент регрессии Yпо Х показывает, на сколько единиц в среднем изменяется переменная Y при увеличении переменной Х на одну единицу.

Решая систему (1.11), найдем

где - выборочная дисперсия переменной X

µ - выборочный корреляционный момент:

Рассуждая аналогично и полагая уравнение регрессии (1.4) линейным, можно привести его к виду:

выборочный коэффициент регрессии (или просто коэффициент регрессии) Х по Y, показывающий, на сколько единиц в среднем изменяется переменная Х при увеличении переменной Y на одну единицу= – (–выборочная дисперсия переменной Y. зависимость . При этом все наблюдения располагаются... Линия тренда (рис. 2); 3) выбрать вид зависимости регрессии . Для нашего примера тип тренда...

Парная регрессия (3)

Контрольная работа >> Математика

Смысл регрессионного анализа – построение функциональных зависимостей между двумя группами переменных величин... линейные и нелинейные регрессии . Линейная регрессия :. Нелинейные регрессии делятся на два класса: регрессии , нелинейные относительно...

Функциональные зависимости. Основные определения.

В реляционных БД даталогическое или логическое проектирование приводит к разработке схемы БД, то есть совокупности схем отношений, которые адекватно моделируют абстрактные объекты предметной области и семантические связи между этими объектами. Основой анализа корректности схемы являются так называемые функциональные зависимости между атрибутами БД. Некоторые зависимости между атрибутами отношений являются нежелательными из-за побочных эффектов и аномалий, которые они вызывают при модификации БД. При этом под процессом модификации БД мы понимаем внесение новых данных в БД или удаление некоторых данных из БД, а также обновление значений некоторых атрибутов.

Однако этап логического или даталогического проектирования не заканчивается проектированием схемы отношений. В общем случае в результате выполнения этого этапа должны быть получены следующие результирующие документы:

• Описание концептуальной схемы БД в терминах выбранной СУБД.
• Описание внешних моделей в терминах выбранной СУБД.
• Описание декларативных правил поддержки целостности базы данных.
• Описание процедур поддержки семантической целостности базы данных.

Однако перед тем как описывать построенную схему в терминах выбранной СУБД, нам надо выстроить эту схему. Именно этому процессу и посвящен данный раздел. Мы должны построить корректную схему БД, ориентируясь на реляционную модель данных.

ОПРЕДЕЛЕНИЕ

Корректной назовем схему БД, в которой отсутствуют нежелательные зависимости между атрибутами отношений.

Процесс разработки корректной схемы реляционной БД называется логическим проектированием БД.

Проектирование схемы БД может быть выполнено двумя путями:

• путем декомпозиции (разбиения), когда исходное множество отношений, входящих в схему БД заменяется другим множеством отношений (число их при этом возрастает), являющихся проекциями исходных отношений;
• путем синтеза, то есть путем компоновки из заданных исходных элементарных зависимостей между объектами предметной области схемы БД.

Классическая технология проектирования реляционных баз данных связана с теорией нормализации, основанной на анализе функциональных зависимостей между атрибутами отношений. Понятие функциональной зависимости является фундаментальным в теории нормализации реляционных баз данных. Мы определим его далее, а пока коснемся смысла этого понятия. Функциональные зависимости определяют устойчивые отношения между объектами и их свойствами в рассматриваемой предметной области. Именно поэтому процесс поддержки функциональных зависимостей, характерных для данной предметной области, является базовым для процесса проектирования.

Процесс проектирования с использованием декомпозиции представляет собой процесс последовательной нормализации схем отношений, при этом каждая последующая итерация соответствует нормальной форме более высокого уровня и обладает лучшими свойствами по сравнению с предыдущей.

Каждой нормальной форме соответствует некоторый определенный набор ограничений, и отношение находится в некоторой нормальной форме, если удовлетворяет свойственному ей набору ограничений.

В теории реляционных БД обычно выделяется следующая последовательность нормальных форм:

• первая нормальная форма (1НФ);
• вторая нормальная форма (2НФ);
• третья нормальная форма (3НФ);
• нормальная форма Бойса-Кодда (НФБК);
• четвертая нормальная форма (4НФ);
• пятая нормальная форма, или форма проекции-соединения (5НФ).

Основные свойства нормальных форм:

• каждая следующая нормальная форма в некотором смысле улучшает свойства предыдущей;
• при переходе к следующей нормальной форме свойства предыдущих нормальных форм сохраняются.

В основе классического процесса проектирования лежит последовательность переходов от предыдущей нормальной формы к последующей. Однако в процессе декомпозиции мы сталкиваемся с проблемой обратимости, то есть возможности восстановления исходной схемы. Таким образом, декомпозиция должна сохранять эквивалентность схем БД при замене одной схемы на другую.

Схемы БД называются эквивалентными , если содержание исходной БД может быть получено путем естественного соединения отношений, входящих в результирующую схему, и при этом не появляется новых кортежей в исходной БД.

При выполнении эквивалентных преобразований сохраняется множество исходных фундаментальных функциональных зависимостей между атрибутами отношений.

Функциональные зависимости определяют не текущее состояние БД, а все возможные ее состояния, то есть они отражают те связи между атрибутами, которые присущи реальному объекту, который моделируется с помощью БД.

Поэтому определить функциональные зависимости по текущему состоянию БД можно только в том случае, если экземпляр БД содержит абсолютно полную информацию (то есть никаких добавлений и модификации БД не предполагается). В реальной жизни это требование невыполнимо, поэтому набор функциональных зависимостей задает разработчик, системный аналитик, исходя из глубокого системного анализа предметной области.

Приведем ряд основных определений.

Функциональная зависимость(ФЗ) является связью типа многие – к – одному между множествами атрибутов внутри данного отношения.

Пусть R – отношение, а А и В – произвольные подмножества множества атрибутов отношения R. Тогда В функционально зависит от А (A B), если каждое значение множества А отношения R определяет одно значение множества В отношения R. Иначе говоря, если два кортежа отношения R совпадают по значению А, они также совпадают и по значению В.

Левая и правая части ФЗ называются детерминантом и зависимой частью соответственно.

Если ФЗ выполняется для всех возможных значений отношения, то она является ограничением целостности для отношения, т.к. при этом накладываются определенные ограничения на все допустимые значения.

Если А является потенциальным ключом отношения R, напр., А является первичным ключом, то все атрибуты отношения R должны быть функционально зависимы от А (это следует из определения потенциального ключа).

Множество ФЗ может быть большим, а поскольку ФЗ являются ограничениями целостности, они должны проверяться при каждом обновлении БД. Поэтому актуальна задача сокращения множества ФЗ до компактного размера.

Очевидным способом сокращения множества ФЗ является исключение тривиальных ФЗ.

Функциональная зависимость тривиальна , если ее правая часть является подмножеством левой части. Например, для БД поставщиков и деталей тривиальная ФЗ:

(PNUM, DNUM)®PNUM

Тривиальные зависимости не могут не выполняться и поэтому не представляют практического интереса в отличие от нетривиальных, являющихся ограничениями целостности. Тривиальные зависимости могут быть исключены из множества ФЗ.

Неключевым атрибутом называется любой атрибут отношения, не входящий в состав ни одного ключа отношения.

Взаимно-независимые атрибуты - это такие атрибуты, которые не зависят функционально один от другого.

Ограничения уникальности, накладываемые объявлениями первичного и кандидатных ключей отношения, является частным случаем ограничений, связанных с понятием функциональных зависимостей .

Для объяснения понятия функциональной зависимости, рассмотрим следующий пример.

Пусть нам дано отношение, содержащее данные о результатах какой-то одной конкретной сессии. Схема этого отношения выглядит следующим образом:

Сессия (№ зачетной книжки , Фамилия, Имя, Отчество, Предмет , Оценка);

Атрибуты «№ зачетной книжки» и «Предмет» образуют составной (так как ключом объявлены два атрибута) первичный ключ этого отношения. Действительно, по двум этим атрибутам можно однозначно определить значения всех остальные атрибутов.

Однако, помимо ограничения уникальности, связанной с этим ключом, на отношение непременно должно быть наложено то условие, что одна зачетная книжка выдается обязательно одному конкретному человеку и, следовательно, в этом отношении кортежи с одинаковым номером зачетной книжки должны содержать одинаковые значения атрибутов «Фамилия», «Имя» и «Отчество».

Если у нас имеется следующий фрагмент какой-то определенной базы данных студентов учебного заведения после какой-то сессии, то в кортежах с номером зачетной книжки 100, атрибуты «Фамилия», «Имя» и «Отчество» совпадают, а атрибуты «Предмет» и «Оценка» – не совпадают (что и понятно, ведь в них речь идет о разных предметах и успеваемости по ним). Это значит, что атрибуты «Фамилия», «Имя» и «Отчество» функционально зависят от атрибута «№ зачетной книжки», а атрибуты «Предмет» и «Оценка» функционально не зависят.

Таким образом, функциональная зависимость – это однозначная зависимость, затабулированная в системах управления базами данных.

Теперь дадим строгое определение функциональной зависимости.

Определение : пусть X, Y – подсхемы схемы отношения S, определяющие над схемой S схему функциональной зависимости X > Y (читается «X стрелка Y»). Определим ограничения функциональной зависимости inv > Y> как утверждение о том, что в отношении со схемой S любые два кортежа, совпадающие в проекции на подсхему X, должны совпадать и в проекции на подсхему Y.

Запишем это же определение в формулярном виде:

Inv > Y> r (S ) = t 1 , t 2 ? r (t 1 [X ] = t 2 [X ] ? t 1 [Y ] = t 2 [Y ]), X , Y ? S;

Любопытно, что в этом определении использовано понятие унарной операции проекции, с которым мы сталкивались раньше. Действительно, как еще, если не использовать эту операцию, показать равенство друг другу двух столбцов таблицы-отношения, а не строк? Поэтому мы и записали в терминах этой операции, что совпадение кортежей в проекции на какой-то атрибут или несколько атрибутов (подсхему X) непременно влечет за собой совпадение этих же столбцов-кортежей и на подсхеме Y в том случае, если Y функционально зависит от X.

Интересно заметить, что в случае функциональной зависимости Y от X, говорят также, что X функционально определяет Y или что Y функционально зависит от X. В схеме функциональной зависимости X > Y подсхема X называется левой частью, а подсхема Y – правой частью.

На практике проектирования баз данных на схему функциональной зависимости для краткости обычно ссылаются как на функциональную зависимость.

Конец определения .

В частном случае, когда правая часть функциональной зависимости, т. е. подсхема Y, совпадает со всей схемой отношения, ограничение функциональной зависимости переходит в ограничение уникальности первичного или кандидатного ключа. Действительно:

Inv <K > S > r (S ) = ? t 1 , t 2 ? r (t 1 [K ] = t 2 [K ] > t 1 (S ) = t 2 (S )), K ? S ;

Просто в определении функциональной зависимости вместо подсхемы X нужно взять обозначение ключа K, а вместо правой части функциональной зависимости, подсхемы Y взять всю схему отношений S, т. е., действительно, ограничение уникальности ключей отношений является частным случаем ограничения функциональной зависимости при равенстве правой части схемы функциональной зависимости всей схеме отношения.

Приведем примеры изображения функциональной зависимости:

{№ зачетной книжки} > {Фамилия, Имя, Отчество};

{№ зачетной книжки, Предмет} > {Оценка};

2. Правила вывода Армстронга

Если какое-либо базовое отношение удовлетворяет векторно определенным функциональным зависимостям, то с помощью различных специальных правил вывода можно получить другие функциональные зависимости, которым данное базовое отношение будет заведомо удовлетворять.

Хорошим примером таких специальных правил являются правила вывода Армстронга.

Но прежде чем приступать к анализу самих правил вывода Армстронга, введем в рассмотрение новый металингвистический символ «+», который называется символом метаутверждения о выводимости . Этот символ при формулировании правил записывается между двумя синтаксическими выражениями и свидетельствует о том, что из формулы, стоящей слева от него, выводится формула, стоящая справа от него.

Сформулируем теперь сами правила вывода Армстронга в виде следующей теоремы.

Теорема. Справедливы следующие правила, называемые правилами вывода Армстронга.

Правило вывода 1. + X > X;

Правило вывода 2. X > Y+ X ? Z > Y;

Правило вывода 3. X > Y, Y ? W > Z + X ? W > Z;

Здесь X, Y, Z, W – произвольные подсхемы схемы отношения S. Символ метаутверждения о выводимости разделяет списки посылок и списки утверждений (заключений).

1. Первое правило вывода называется «рефлексивность » и читается следующим образом: «выводится правило: “X функционально влечет за собой X”». Это самое простое из правил вывода Армстронга. Оно выводится буквально из воздуха.

Интересно заметить, что функциональная зависимость, обладающая и левой, и правой частями, называется рефлексивной . Согласно правилу рефлексивности ограничение рефлексивной зависимости выполняется автоматически.

2. Второе правило вывода называется «пополнение » и читается таким образом: «если X функционально определяет Y, то выводится правило: “объединение подсхем X и Z функционально влечет за собой Y”». Правило пополнения позволяет расширять левую часть ограничения функциональных зависимостей.

3. Третье правило вывода называется «псевдотранзитивность » и читается следующим образом: “если подсхема X функционально влечет за собой подсхему Y и объединение подсхем Y и W функционально влекут за собой Z, то выводится правило: «объединение подсхем X и W функционально определяют подсхему Z»”.

Правило псевдотранзитивности обобщает правило транзитивности, соответствующее частному случаю W: = 0. Приведем формулярную запись этого правила:

Необходимо отметить, что посылки и заключения, приведенные ранее, были представлены в сокращенной форме обозначениями схем функциональной зависимости. В расширенной форме им соответствуют следующие ограничения функциональных зависимостей.

Правило вывода 1. inv X> r(S);

Правило вывода 2. inv Y> r(S) ? inv Y> r(S);

Правило вывода 3. inv Y> r(S) & inv Z> r(S) ? inv Z> r(S);

Проведем доказательства этих правил вывода.

1. Доказательство правила рефлексивности следует непосредственно из определения ограничения функциональной зависимости при подстановке вместо подсхемы Y – подсхемы X.

Действительно, возьмем ограничение функциональной зависимости:

Inv Y> r(S) и подставим в него X вместо Y, получим:

Inv X> r(S), а это и есть правило рефлексивности.

Правило рефлексивности доказано.

2. Доказательство правила пополнения проиллюстрируем на диаграммах функциональной зависимости.

Первая диаграмма – это диаграмма посылки:

посылка: X > Y

Вторая диаграмма:

заключение: X ? Z > Y

Пусть кортежи равны на X ? Z. Тогда они равны на X. Согласно посылке они будут равны и на Y.

Правило пополнения доказано.

3. Доказательство правила псевдотранзитивности также проиллюстрируем на диаграммах, которых в этом конкретном случае будет три.

Первая диаграмма – первая посылка:

посылка 1: X > Y

посылка 2: Y ? W > Z

И, наконец, третья диаграмма – диаграмма заключения:

заключение: X ? W > Z

Пусть кортежи равны на X ? W. Тогда они равны и на X, и на W. Согласно Посылке 1, они будут равны и на Y. Отсюда, согласно Посылке 2, они будут равны и на Z.

Правило псевдотранзитивности доказано.

Все правила доказаны.

3. Производные правила вывода

Другим примером правил, с помощью которых можно, при необходимости вывести новые правила функциональной зависимости, являются так называемые производные правила вывода .

Что это за правила, как они получаются?

Известно, что если из одних правил, уже существующих, законными логическими методами вывести другие, то эти новые правила, называемые производными , можно использовать наряду с исходными правилами.

Необходимо специально отметить, что эти самые произвольные правила являются «производными» именно от пройденных нами ранее правил вывода Армстронга.

Сформулируем производные правила вывода функциональных зависимостей в виде следующей теоремы.

Теорема.

Следующие правила являются производными от правил вывода Армстронга.

Правило вывода 1. + X ? Z > X;

Правило вывода 2. X > Y, X > Z + X ? Y > Z;

Правило вывода 3. X > Y ? Z + X > Y, X > Z;

Здесь X, Y, Z, W, так же как и в предыдущем случае, – произвольные подсхемы схемы отношения S.

1. Первое производное правило называется правилом тривиальности и читается следующим образом:

«Выводится правило: “объединение подсхем X и Z функционально влечет за собой X”».

Функциональная зависимость с левой частью, являющейся подмножеством правой части, называется тривиальной . Согласно правилу тривиальности ограничения тривиальной зависимости выполняются автоматически.

Интересно, что правило тривиальности является обобщением правила рефлексивности и, как и последнее, могло бы быть получено непосредственно из определения ограничения функциональной зависимости. Тот факт, что это правило является производным, не случаен и связан с полнотой системы правил Армстронга. Подробнее о полноте системы правил Армстронга мы поговорим чуть позднее.

2. Второе производное правило называется правилом аддитивности и читается следующим образом: «Если подсхема X функционально определяет подсхему Y, и X одновременно функционально определяет Z, то из этих правил выводится следующее правило: “X функционально определяет объединение подсхем Y и Z”».

3. Третье производное правило называется правилом проективности или правилом «обращение аддитивности ». Оно читается следующим образом: «Если подсхема X функционально определяет объединение подсхем Y и Z, то из этого правила выводится правило: “X функционально определяет подсхему Y и одновременно X функционально определяет подсхему Z”», т. е., действительно, это производное правило является обращенным правилом аддитивности.

Любопытно, что правила аддитивности и проективности применительно к функциональным зависимостям с одинаковыми левыми частями позволяют объединять или, наоборот, расщеплять правые части зависимости.

При построении цепочек вывода после формулировки всех посылок применяется правило транзитивности с той целью, чтобы включить функциональную зависимость с правой частью, находящейся в заключении.

Проведем доказательства перечисленных произвольных правил вывода.

1. Доказательство правила тривиальности .

Проведем его, как и все последующие доказательства, по шагам:

1) имеем: X > X (из правила рефлексивности вывода Армстронга);

Правило тривиальности доказано.

2. Проведем пошаговое доказательство правила аддитивности :

1) имеем: X > Y (это посылка 1);

2) имеем: X > Z (это посылка 2);

3) имеем: Y ? Z > Y ? Z (из правила рефлексивности вывода Армстронга);

4) имеем: X ? Z > Y ? Z (получаем при помощи применения правила псевдотранзитивности вывода Армстронга, а потом как следствие первого и третьего шагов доказательства);

5) имеем: X ? X > Y ? Z (получаем, применяя правило псевдотранзитивности вывода Армстронга, а после следует из второго и четвертого шагов);

6) имеем X > Y ? Z (следует из пятого шага).

Правило аддитивности доказано.

3. И, наконец, проведем построение доказательства правила проективности :

1) имеем: X > Y ? Z, X > Y ? Z (это посылка);

2) имеем: Y > Y, Z > Z (выводится при помощи правила рефлексивности вывода Армстронга);

3) имеем: Y ? z > y, Y ? z > Z (получается из правила пополнения вывода Армстронга и следствием из второго шага доказательства);

4) имеем: X > Y, X > Z (получается, применением правила псевдотранзитивности вывода Армстронга, а затем как следствие из первого и третьего шагов доказательства).

Правило проективности доказано.

Все производные правила вывода доказаны.

4. Полнота системы правил Армстронга

Пусть F (S ) - заданное множество функциональных зависимостей, заданных над схемой отношения S.

Обозначим через inv <F (S )> ограничение, накладываемое этим множеством функциональных зависимостей. Распишем его:

Inv <F (S )> r (S ) = ?X > Y ?F (S ) [inv Y> r (S )].

Итак, это множество ограничений, накладываемое функциональными зависимостями, расшифровывается следующим образом: для любого правила из системы функциональных зависимостей X > Y, принадлежащего множеству функциональных зависимостей F (S ), действует ограничение функциональных зависимостей inv Y> r (S ), определенных над множеством отношения r (S ).

Пусть какое-то отношение r (S ) удовлетворяет этому ограничению.

Применяя правила вывода Армстронга к функциональным зависимостям, определенным для множества F (S ), можно получить новые функциональные зависимости, как уже было сказано и доказано нами ранее. И, что показательно, ограничениям этих функциональных зависимостей отношение F (S ) будет автоматически удовлетворять, что видно из расширенной формы записи правил вывода Армстронга. Напомним общий вид этих расширенных правил вывода:

Правило вывода 1. inv < X > X > r (S );

Правило вывода 2. inv Y> r (S ) ? inv ? Z > Y> r (S );

Правило вывода 3. inv Y> r (S ) & inv ? W > Z> r (S ) ? inv ? W > Z>;

Возвращаясь к нашим рассуждениям, пополним множество F (S ) новыми, выведенными из него же с помощью правил Армстронга зависимостями. Будем применять эту процедуру пополнения до тех пор, пока у нас не перестанут получаться новые функциональные зависимости. В результате этого построения мы получим новое множество функциональных зависимостей, называемое замыканием множества F (S ) и обозначаемое F + (S) .

Действительно, такое название вполне логично, ведь мы собственноручно путем длительного построения «замкнули» множество имеющихся функциональных зависимостей само на себе, прибавив (отсюда «+») все новые функциональные зависимости, получившиеся из имеющихся.

Необходимо заметить, что этот процесс построения замыкания конечен, ведь конечна сама схема отношения, на которой и проводятся все эти построения.

Само собой разумеется, что замыкание является надмножеством замыкаемого множества (действительно, ведь оно больше!) и ни сколько не изменяется при своем повторном замыкании.

Если записать только что сказанное в формулярном виде, то получим:

F (S ) ? F + (S ), [F + (S )] + = F + (S );

Далее из доказанной истинности (т. е. законности, правомерности) правил вывода Армстронга и определения замыкания следует, что любое отношение, удовлетворяющее ограничениям заданного множества функциональных зависимостей, будет удовлетворять ограничению зависимости, принадлежащей замыканию.

X > Y ? F + (S ) ? ?r (S ) [inv <F (S )> r (S ) ? inv Y> r (S )];

Итак, теорема полноты системы правил вывода Армстронга утверждает, что внешняя импликация может совершенно законно и обоснованно быть заменена эквивалентностью.

(Доказательство этой теоремы мы рассматривать не будем, так как сам процесс доказательства не столь важен в нашем конкретном курсе лекций.)

При проектировании реляционной базы данных часто приходится делать выбор из множества альтернативных вариантов схем отношений. По различным причинам одни варианты оказываются более удобными, чем другие. Нужно уметь строить хорошую схему базы данных (множество схем отношений). Для этого нужно владеть основами теории функциональных зависимостей между атрибутами отношений.

Основной задачей, решаемой в процессе проектирования БД, является задача нормализации ее отношений. Рассматриваемый ниже метод нормальных форм (классический метод проектирования реляционных БД) основан на фундаментальном в теории реляционных баз данных понятии зависимости между атрибутами отношений.

Во многих случаях из известных фактов о реальном мире следует, что не каждое конечное множество кортежей может быть текущим значением некоторого отношения, даже если бы эти кортежи имели правильную арность и их компоненты были выбраны из правильных доменов. Существуют два вида ограничений на отношения;

Ограничения, которые зависят от семантики элементов домена. Эти ограничения основаны на понимании того, что означают компоненты кортежей. Например, рост человека не может быть равен 6 метрам, как и ни один человек со стажем работы 37 лет не может иметь возраст 25 лет.

Ограничения на отношения, которые зависят только от равенства или неравенства значений. Эти ограничения связаны не с конкретным значением некоторого заданного компонента, а с тем, совпадают ли определенные компоненты двух кортежей. В данном пункте мы обсудим наиболее важные из таких ограничений, называемые функциональными зависимостями (ФЗ),т.к. они имеют наибольшее влияние на проектирование схем БД.

Пусть R (A 1 , A 2 ,…, А n ) - схема отношения, аXиY- подмножества { A 1 , A 2 , ... , А п }. Говорят, что « X функционально определяет Y» или «Yфункционально зависит отX», и обозначают это какX Y , если в любом отношении r , являющемся текущим значением R , не могут содержаться два кортежа, компоненты которых совпадают по всем атрибутам, принадлежащим множеству X , но не совпадают по одному или более атрибутам, принадлежащим множеству Y . Возможна более простая формулировка. Атрибут В функционально зависит от атрибута А, т.е. А->В, если каждому значению А соответствует в точности одно значение В. Это означает, что во всех кортежах с одинаковым значением атрибута А атрибут В будет иметь также одно и то же значение. Здесь А и В могут быть составными - состоять из двух и более атрибутов.

Единственный способ определения функциональных зависимостей для схемы отношения R заключается в том, чтобы внимательно проанализировать семантику атрибутов. Зависимости являются, фактически, высказываниями о реальном мире. Они не могут быть доказаны. Но они должны проводиться в жизнь средствами СУБД, если ей этопредписано. Например, многие системы поддерживают функциональные зависимости, вытекающие из того, что ключ определяет другие атрибуты отношения. Некоторые системы поддерживают даже произвольные функциональные зависимости,

Нужно отметить, что декларация функциональной зависимости в базе данных - это решение, которое может быть принято только проектировщи­ком. Польза такой декларации заключается, например, в том, что СУБД будет далее поддерживать для пользователя ограничение целостности. Кроме того, благодаря наличию функциональной зависимости, возможно, существует более эффективная реализация отношения.

Понятие функциональной зависимости является базовым, так как на его основе формулируются определения всех остальных видов зависимостей

Пусть, вообще, F есть множество функциональных зависимостей для схемы отношения R и X  Y - некоторая функциональная зависимость. Говорят, что зависимость X  Y логически следует из F , если для каждого отношения r со схемой R , удовлетворяющего зависимостям из F , удовлетворяется также X  Y . Пусть F + обозначает замыкание F - множество функциональных зависимостей, которые логически следуют из F . Если F = F + , то говорят, что F - полное семейство зависимостей.

Рассматривая наборы объектов, мы предполагали, что существует ключ - множество атрибутов, которое уникально определяет объект. Аналогичное понятие существует и для отношений с функциональными зависимостями. Если R - схема отношения с атрибутами A 1 , A 2 ,…, А n и функциональными зависимостями F , а X - подмножество A 1 , A 2 ,…, А n , то X называется ключом R , если:

X  A 1 A 2 … А n принадлежит F + .

Ни для какого собственного подмножества Y ≤ X зависимость Y  A 1 A 2 …А n не принадлежит F + .

Поскольку для отношения может существовать более одного ключа, один из них назначается первичным ключом . Любой ключ по нашему желанию может быть первичным. Используется также термин возможный ключ , обозначающий любое минимальное множество атрибутов, которое функционально определяет все атрибуты, а термин «ключ» резервируется для одного назначенного возможного ключа. Иногда используется термин сверхключ для обозначения любого множества атрибутов, содержащего ключ.

Помимо этого используется термин детерминант . Атрибут (или группа атрибутов) называется детерминантом , если от него функционально зависит какой-либо другой атрибут. Другими словами, если имеется функциональная зависимость A → B, то A – детерминант.