数据库系统概念原书第六版第八章
数据库系统概论目录
第一篇基础篇第一章绪论1.1数据库系统概述1.1.1 四个基本概念1.1.2 数据管理技术的产生和发展1.1.3 数据库系统的特点1.2数据模型1.2.1 两大类数据模型1.2.2 数据模型的组成要素1.2.3 概念模型1.2.4 最常用的数据模型1.2.5 层次模型1.2.6 网状模型1.2.7 关系模型1.3数据库系统结构1.3.1 数据库系统模式的概念1.3.2 数据库系统的三级模式结构1.3.3 数据库的二级映像功能与数据独立性1.4数据库系统的组成1.5小结第二章关系数据库2.1关系数据结构及形式化定义2.1.1 关系2.1.2 关系模式2.1.3 关系数据库2.2关系操作2.2.1基本关系操作2.2.2 关系数据库语言的分类2.3关系的完整性2.3.1 关系的三类完整性约束2.3.2 实体完整性2.3.3 参照完整性2.3.4 用户定义的完整性2.4关系代数2.4.1传统的集合运算2.4.2专门的关系运算2.5关系演算2.6小结第三章关系数据库标准语言SQL3.1SQL概述3.1.1 SQL 的产生与发展3.1.2 SQL的特点3.1.3 SQL的基本概念3.2学生-课程数据库3.3数据定义3.3.1 模式的定义与删除3.3.2 基本表的定义、删除与修改3.3.3 索引的建立与删除3.4数据查询3.4.1 单表查询3.4.2 连接查询3.4.3 嵌套查询3.4.4 集合查询3.4.5 Select语句的一般形式3.5数据更新3.5.1 插入数据3.5.2 修改数据3.5.3 删除数据3.6视图3.6.1 定义视图3.6.2 查询视图3.6.3 更新视图3.6.4 视图的作用3.7小结第四章数据库安全性4.1计算机安全性概述4.1.1 计算机系统的三类安全性问题4.1.2 安全标准简介4.2数据库安全性控制4.2.1 用户标识与鉴别4.2.2 存取控制4.2.3 自主存取控制方法4.2.4 授权与回收4.2.5 数据库角色4.2.6 强制存取控制方法4.3视图机制4.4审计（Audit）4.5数据加密4.6统计数据库安全性4.7小结第五章数据库完整性5.1实体完整性5.1.1 实体完整性定义5.1.2 实体完整性检查和违约处理5.2参照完整性5.2.1 参照完整性定义5.2.2 参照完整性检查和违约处理5.3用户定义的完整性5.3.1 属性上的约束条件的定义5.3.2 属性上的约束条件检查和违约处理5.3.3 元组上的约束条件的定义5.3.4元组上的约束条件检查和违约处理5.4完整性约束命名子句*5.5域中的完整性限制5.6触发器5.6.1 定义触发器5.6.2 激活触发器5.6.3 删除触发器5.7小结第二篇设计与应用开发篇第六章关系数据理论6.1问题的提出6.2规范化6.2.1 函数依赖6.2.2 码6.2.3 范式6.2.4 2NF6.2.5 3NF6.2.6 BCNF6.2.7 多值依赖6.2.8 4NF6.2.9 规范化小结6.3数据依赖的公理系统*6.4模式的分解6.5小结第七章数据库设计7.1数据库设计概述7.1.1 数据库设计的特点7.1.2 数据库设计方法7.1.3 数据库设计的基本步骤7.1.4 数据库设计过程中的各级模式7.2需求分析7.2.1 需求分析的任务7.2.2 需求分析的方法7.2.3 数据字典7.3概念结构设计7.3.1 概念结构7.3.2 概念结构设计的方法与步骤7.3.3 数据抽象与局部视图设计7.3.4 视图的集成7.4逻辑结构设计7.4.1 E-R图向关系模型的转换7.4.2 数据模型的优化7.4.3 设计用户子模式7.5数据库的物理设计7.5.1 数据库物理设计的内容和方法7.5.2 关系模式存取方法选择7.5.3 确定数据库的存储结构7.5.4 评价物理结构7.6数据库的实施和维护7.6.1 数据的载入和应用程序的调试7.6.2 数据库的试运行7.6.3 数据库的运行和维护7.7小结第八章数据库编程8.1 嵌入式SQL8.1.1 嵌入式SQL的处理过程8.1.2 嵌入式SQL语句与主语言之间的通信8.1.3 不使用游标的SQL语句8.1.4 使用游标的SQL语句8.1.5 动态SQL8.1.6 小结8.2 存储过程8.2.1 PL/SQL的块结构8.2.2 变量常量的定义8.2.3 控制结构8.2.4 存储过程8.2.5 小结8.3 ODBC编程8.3.1 数据库互连概述8.3.2 ODBC工作原理概述8.3.3 ODBC API 基础8.3.4 ODBC的工作流程8.3.5 小结第三篇系统篇第九章关系查询处理和查询优化9.1 关系数据库系统的查询处理9.1.1 查询处理步骤9.1.2 实现查询操作的算法示例9.2 关系数据库系统的查询优化9.2.1 查询优化概述9.2.2 一个实例9.3 代数优化9.3.1 关系代数表达式等价变换规则9.3.2 查询树的启发式优化9.4 物理优化9.4.1 基于启发式规则的存取路径选择优化9.4.2 基于代价的优化9.5 小结第十章数据库恢复技术10.1 事务的基本概念10.2 数据库恢复概述10.3 故障的种类10.4 恢复的实现技术10.4.1 数据转储10.4.2 登记日志文件10.5 恢复策略10.5.1 事务故障的恢复10.5.2 系统故障的恢复10.5.3 介质故障的恢复10.6 具有检查点的恢复技术10.7 数据库镜像10.8 小结第十一章并发控制11.1 并发控制概述11.2 封锁11.3 活锁和死锁11.3.1 活锁11.3.2 死锁11.4 并发调度的可串行性11.4.1 可串行化调度11.4.2 冲突可串行化调度11.5 两段锁协议11.6 封锁的粒度11.6.1 多粒度封锁11.6.2 意向锁11.7 小结*第十二章数据库管理系统第四篇新技术篇第十三章数据库技术新发展*第十四章分布式数据库系统第十五章对象关系数据库系统第十六章XML数据库第十七章数据仓库与联机分析处理技术。
ch8数据库系统概念(第6版)第八章关系数据库设计
11
目标
决定特定的关系 R 是否有一个 “良好” 形式. 如果 R 不具有 “良好” 形式, 将其分解为关系集 {R1, R2, ..., Rn}, 满足 每个关系都有良好形式 该分解是无损连接分解 理论基于数据依赖: 函数依赖 多值依赖 连接依赖
数据依赖
属性之间的联系是属性间的相互依赖又相互制约的 关系, 这种关系称为数据依赖。 数据依赖:
中:
R = R1 R2
无损连接分解 对模式R上的所有可能的关系r r = R1 (r) R2 (r)
10
关系数据库设计中易犯的错误
关系数据库设计要求找到一个合理关系模式集合 . 一个不合理模式可能导致
信息的重复 某些信息不能表示
设计目标:
避免冗余数据 确保属性间联系得以表示 方便检查更新是否破坏了数据库完整性约束
building, room_number)
不会产生重复
有损分解
分解R = (A, B) R1 = (A)
A B A
R2 = (B)
B 1 2 B(r)
r
1 2 1
A(r) A B 1 2 1 2
A (r)
B (r)
7
有损分解 例
假设我们从 inst_dept 着手. 如何将它分开 (分解) 成为 instructor 和 department? 定一个规则 “如果存在模式 (dept_name, building, budget), 则 dept_name 会成为候选码” 表示为 函数依赖: dept_name building, budget 在 inst_dept 中, 由于 dept_name 不是候选码, 故一个部 门的大楼和预算可能会出现重复. 由此说明需要分解 inst_dept 不是怎样分解都合适. 假设我们把 employee(ID, name, street, city, salary) 分解为 employee1 (ID, name) employee2 (name, street, city, salary) 下个幻灯片会说明这将丢失信息 -- 无法重构原始的 employee 关系 -- 故这是一个 有损分解.
数据库系统概念英文精编版第六版教学设计
数据库系统概念英文精编版第六版教学设计介绍在本教学设计中，我们将介绍《Database System Concepts》（数据库系统概念）英文精编版第六版，旨在帮助学生掌握数据库系统的关键概念、基本结构以及数据库的设计和实现。
此教学设计将涵盖以下主题：•数据库基础知识•数据模型和ER图•SQL语言•数据库设计•事务管理和并发控制•数据库安全本教学设计旨在为初学者提供一个实践性的课程，旨在帮助学生掌握现代数据库系统的基础知识，并增强他们在实际生活和职业中利用数据库系统进行数据管理的能力。
教学内容数据库基础知识本节将首先介绍数据库系统的一些基础概念，如数据、数据库、数据库管理系统和关系数据库等。
学习者将学会如何使用SQL语句来完成基本的数据检索和修改。
数据模型和ER图本章将介绍抽象概念对于数据库设计的重要性。
学生们将学会如何使用实体关系（ER）图来表达数据库中各个实体之间的关系，从而方便设计和管理数据库。
SQL语言SQL是处理和查询关系数据的标准语言。
在本节中，我们将介绍SQL语言的不同方面，如数据定义、数据操作和嵌套查询等。
数据库设计数据库设计是一项关键性的工作，我们需要通过设计来确保数据库可以支持我们所需要的数据存储和管理。
本节将介绍关于设计和开发数据库的一些基本技术，如关系模式、规范化和冗余等。
事务管理和并发控制并发控制是数据库系统设计中最具挑战性的问题之一。
在本节中，我们将介绍什么是事务，事务管理和并发控制如何确保数据库在多个用户同时访问时仍然保持正确性。
数据库安全数据安全是建立在数据库的完整性和可用性之上的。
在本节中，我们将介绍一些关于数据库安全的基本概念，如授权和认证、数据加密等。
教学方法本教学设计采用电子教学的方式，其中，我们将提供录制的视频课程、示例问题、以及针对每个主题的在线测验。
本课程将使用不同的教学方法：•通过开放式问题和讨论区域，用以解释不同的概念。
•提供示例代码来增强实践性学习。
数据库系统概论第六版 教学大纲
数据库系统概论第六版教学大纲
数据库系统概论第六版的教学大纲主要包括以下几个部分：
1. 数据库系统的基本概念：介绍数据库系统的定义、发展历程和基本原理，以及数据库系统的组成和体系结构。
2. 数据模型：介绍常见的数据模型，如层次模型、网状模型和关系模型，以及面向对象数据模型和XML数据模型等。
3. 数据库设计和规范化：介绍数据库设计的基本概念和原理，以及数据库设计和规范化的方法和步骤，包括需求分析、概念设计、逻辑设计、物理设计等。
4. 数据库管理系统：介绍数据库管理系统的基本功能和组成，以及数据库管理系统的工作原理和实现技术，包括存储管理、事务管理、并发控制、数据备份和恢复等。
5. 数据库系统应用：介绍数据库系统的应用领域和案例，包括企业级应用、电子商务、电子政务、物联网等。
6. 数据库系统性能优化：介绍数据库系统性能优化的方法和技巧，包括查询优化、索引优化、系统配置优化等。
7. 数据库安全和隐私保护：介绍数据库安全和隐私保护的基本概念和原理，以及数据库安全和隐私保护的技术和方法，包括访问控制、加密技术、审计等。
8. 数据库系统的未来发展：介绍数据库系统的未来发展趋势和方向，包括大数据处理、云计算、人工智能等。
以上是数据库系统概论第六版教学大纲的简要介绍，具体的教学内容和教学方法可以根据实际情况进行调整和补充。
数据库系统概念第六版课程设计
数据库系统概念第六版课程设计一、选题背景随着信息技术的发展，数据的数量和类型变得越来越复杂和庞大，需要有效地管理和处理。
数据库系统作为数据管理的关键技术之一，应用广泛。
通过学习数据库系统的概念、原理和实现方法，可以帮助学生深入理解数据管理、数据结构和数据操作等基本概念，并掌握常用数据库系统的设计和开发方法。
本课程设计旨在通过对数据库系统概念第六版的学习和实践，帮助学生全面了解数据库系统的基础知识，提高数据管理和处理能力。
二、选题内容本课程设计主要包括以下几个部分：1.数据库设计与实现：根据给出的实际场景，设计一个关系型数据库，并使用MySQL实现。
包括数据模型设计、表结构设计、数据类型定义、SQL语句编写等内容。
2.数据库应用开发：基于Java语言和JDBC技术，开发一个简单的图书管理系统，实现图书的查询、添加、修改和删除等功能。
包括前端UI设计、后端业务逻辑实现和数据库操作等内容。
3.数据库性能调优：分析数据库在不同负载条件下的性能表现，设计和实施调优策略。
包括SQL语句优化、索引优化、缓存策略、服务器参数优化等内容。
4.数据库备份与恢复：制定数据库备份和恢复策略，实现对数据库的定时备份和快速恢复。
包括备份方案设计、恢复操作测试、恢复时间评估等内容。
三、选题目的通过此次课程设计，旨在达到以下目标：1.学生能够全面了解数据库系统的原理、架构和应用场景，掌握常用的关系型数据库系统的设计和开发方法。
2.学生能够运用Java语言和JDBC技术，开发一个简单的图书管理系统，掌握前后端交互和数据库操作等基本技能。
3.学生能够分析数据库在不同负载条件下的性能表现，能够设计和实施调优策略，提高数据库系统的运行效率。
4.学生能够制定数据库备份和恢复策略，实现对数据库的高效备份和快速恢复，提高数据安全性和可靠性。
四、选题材料本课程设计所需的主要材料包括：1.《数据库系统概念第六版》一书作为课程教材。
2.Java语言和JDBC技术相关的书籍和资料，如《Java核心技术》、《Java编程思想》等。
数据库系统概论教案
数据库系统概论教案第一章：数据库基础知识1.1 数据库概念介绍数据库的定义、发展历程和分类解释数据、信息、知识与数据之间的关系1.2 数据模型介绍实体-联系模型、关系模型、层次模型和网状模型等解释数据模型的概念和作用1.3 数据库系统的结构介绍数据库系统的三级模式结构：外模式、模式和内模式解释数据库管理系统(DBMS)的概念和功能第二章：关系数据库理论2.1 关系模型介绍关系模型的基本概念：关系、属性、元组和域解释关系代数和元组关系演算的概念2.2 关系的完整性约束介绍实体完整性、参照完整性和用户定义完整性解释完整性约束的作用和意义2.3 数据库设计介绍需求分析、概念设计、逻辑设计和物理设计等阶段解释数据库设计的方法和步骤第三章：SQL语言3.1 SQL概述介绍SQL语言的概念、特点和应用范围解释SQL语言的基本语法和操作3.2 数据定义语言介绍创建表、修改表和删除表的SQL语句解释数据类型、主键、外键和索引的概念3.3 数据操纵语言介绍插入、删除、更新和查询数据的SQL语句解释聚合函数、分组和排序等概念第四章：数据库查询优化4.1 查询优化概述介绍查询优化的目的和重要性解释查询优化的方法和策略4.2 查询优化技术介绍基于规则的优化和基于成本的优化等方法解释查询优化中的代价估算和执行计划等概念4.3 索引和查询优化介绍索引的概念、分类和作用解释索引的创建、维护和优化策略第五章：事务管理5.1 事务概念介绍事务的定义、属性（ACID）和类型解释事务的作用和意义5.2 事务管理机制介绍并发控制和一致性维护的机制解释锁定、死锁和事务隔离级别等概念5.3 事务编程介绍使用编程语言实现事务的方法解释事务的提交、回滚和恢复等操作第六章：数据库安全与保护6.1 数据库安全概述介绍数据库安全的重要性解释数据库安全策略和威胁类型6.2 访问控制介绍自主访问控制（DAC）和强制访问控制（MAC）解释角色Based 访问控制（RBAC）和属性基访问控制（ABAC）6.3 加密技术介绍对称加密和非对称加密的概念解释哈希函数和数字签名在数据库安全中的应用第七章：数据库备份与恢复7.1 备份策略介绍完全备份、差异备份和增量备份等备份策略解释备份的频率和时间点选择7.2 恢复机制介绍恢复基点和恢复策略解释使用备份文件进行数据恢复的步骤和注意事项7.3 灾难恢复介绍灾难恢复计划和数据中心的地理位置选择解释镜像站点和负载均衡在灾难恢复中的应用第八章：数据库性能调优8.1 性能调优概述介绍性能调优的目标和重要性解释性能调优的方法和策略8.2 查询优化介绍查询优化的方法和工具解释如何使用查询分析器分析查询执行计划8.3 系统参数调优介绍数据库系统参数的概念和作用解释如何调整系统参数以提高数据库性能第九章：分布式数据库系统9.1 分布式数据库概念介绍分布式数据库的定义和特点解释分布式数据库系统的架构和组件9.2 数据分布策略介绍垂直分区和水平分区的概念解释数据本地化和数据复制在分布式数据库中的应用9.3 分布式查询处理介绍分布式查询处理的挑战和解决方案解释分布式查询优化和数据一致性维护的策略第十章：数据库新技术与发展趋势10.1 云计算与数据库介绍云计算的概念和数据库在云计算中的应用解释云数据库服务的特点和优势10.2 大数据与数据库介绍大数据的概念和数据库在大数据处理中的应用解释NoSQL数据库和NewSQL数据库的特点和优势10.3 与数据库介绍的概念和数据库在中的应用解释数据库智能化和自动化查询推荐的概念重点和难点解析重点环节一：关系模型的基本概念和关系代数、元组关系演算补充和说明：关系模型是数据库理论的核心，掌握关系模型的基本概念是理解数据库操作的基础。
数据库系统概论第八章PPT学习教案
W rite(B) commit unlock(B)
是否为正确的 调度？即是否 为可串行化调 度？说明理由
第27页/共54页
8.2 并发控制概述（续）
T1 SlockA)
A=B+1=3 W rite(A) commit unlock(x)
只能再对A加S锁，而不能加X锁，直到T释放A上的S
锁，保证了其他事务可以读A，但是不能对A进行任
何修改。
第17页/共54页
8.2 并发控制概述（续）
第18页/共54页
8.2 并发控制概述（续）
T1 Xlock(x)
read(x) x:=x+1 write(x) commit unlock(x)
T2
基本的封锁类型：
写锁（排它锁，即X锁）：若事务T对数据对象A加 上X锁，则只允许T读取和修改A，其他任何事务都 不能再对A加任何类型的锁，直至T释放A上的锁， 保证了其他事务在T释放A上的锁之前不能再读取和 修改A。
读锁（共享锁，即S锁）：若事务T对数据对象A加
上S锁，则事务T可以读A，但不能修改A，其他事务
BEGIN
END ELSE
PRINT '帐 户 不 存 在 ！'
IF(SELE CT [M ONEY ] FRO M BAN K WHE RE UI D='A ')>10 00 BEGI N
END ELSE
PRINT 'A帐 户 余 额 不 足！ '
UPDATE BANK SET [MONE Y]=[M ONEY] -1000 WHER E UID ='A' SELECT * FRO M BA NK IF EXIS TS(SE LECT * FR OM BA NK WH ERE U ID=' B')
《数据库系统概念》内容
《数据库系统概念》内容标题：深入理解《数据库系统概念》《数据库系统概念》是一本全面且深入阐述数据库系统理论与实践的权威著作。
以下我们将逐步解析其核心内容，以帮助读者更深入地理解和掌握数据库系统的本质和应用。
一、数据库系统的基本概念数据库系统是用于存储、管理和检索数据的软件系统。
它主要包括数据库、数据库管理系统（DBMS）、数据库用户和应用程序四部分。
数据库是数据的集合，按照一定的数据模型组织和存储；DBMS是管理数据库的软件，负责数据的定义、操作、保护和恢复等；数据库用户包括终端用户和应用程序员，通过DBMS访问和处理数据；应用程序则是用户与数据库交互的工具。
二、数据模型数据模型是数据库系统的核心概念，它是对现实世界的一种抽象和简化，用于描述数据的结构、操作和约束。
常见的数据模型有层次模型、网状模型、关系模型、对象模型和面向对象模型等。
关系模型是目前最常用的数据模型，它将数据表示为二维表格形式，通过SQL语言进行操作。
关系模型包括关系数据结构、关系操作和关系完整性约束三个部分。
三、数据库设计数据库设计是数据库系统开发的关键阶段，主要包括需求分析、概念设计、逻辑设计和物理设计四个步骤。
需求分析是理解用户需求，明确数据范围和处理要求的过程。
概念设计是将需求转化为独立于具体DBMS的概念模型，通常使用实体-联系模型（E-R模型）进行描述。
逻辑设计是将概念模型转化为特定DBMS支持的关系模型，确定表结构和关系。
物理设计是考虑硬件、软件和数据存储等因素，优化数据库的物理结构，提高数据访问效率。
四、数据库管理系统数据库管理系统是数据库系统的核心组件，它提供数据定义、数据操作、数据控制和数据服务等功能。
数据定义功能包括定义数据的结构、类型、约束和权限等。
数据操作功能包括查询、插入、删除和更新数据等。
数据控制功能包括事务管理、并发控制、恢复管理和安全性管理等。
数据服务功能包括备份和恢复、性能优化、数据字典和用户接口等。
数据库系统概念（databasesystemconcepts）英文第六版课后练习题答案第8章
C H A P T E R8Relational Database DesignExercises8.1Suppose that we decompose the schema R=(A,B,C,D,E)into(A,B,C)(A,D,E).Show that this decomposition is a lossless-join decomposition if thefollowing set F of functional dependencies holds:A→BCCD→EB→DE→AAnswer:A decomposition{R1,R2}is a lossless-join decomposition ifR1∩R2→R1or R1∩R2→R2.Let R1=(A,B,C),R2=(A,D,E),and R1∩R2= A.Since A is a candidate key(see PracticeExercise8.6),Therefore R1∩R2→R1.8.2List all functional dependencies satis?ed by the relation of Figure8.17.Answer:The nontrivial functional dependencies are:A→B andC→B,and a dependency they logically imply:AC→ B.There are19trivial functional dependencies of the form?→?,where???.Cdoes not functionally determine A because the?rst and third tuples havethe same C but different A values.The same tuples also show B does notfunctionally determine A.Likewise,A does not functionally determineC because the?rst two tuples have the same A value and different Cvalues.The same tuples also show B does not functionally determine C.8.3Explain how functional dependencies can be used to indicate the fol-lowing:910Chapter8Relational Database DesignA one-to-one relationship set exists between entity sets student andinstructor.A many-to-one relationship set exists between entity sets studentand instructor.Answer:Let Pk(r)denote the primary key attribute of relation r.The functional dependencies Pk(student)→Pk(instructor)andPk(instructor)→Pk(student)indicate a one-to-one relationshipbecause any two tuples with the same value for student must havethe same value for instructor,and any two tuples agreeing oninstructor must have the same value for student.The functional dependency Pk(student)→Pk(instructor)indicates amany-to-one relationship since any student value which is repeatedwill have the same instructor value,but many student values mayhave the same instructor value.8.4Use Armstrong’ｓa xioms to prove the soundness of the union rule.(Hint:Use the augmentation rule to show that,if?→?,then?→??.Apply theaugmentation rule again,using?→?,and then apply the transitivityrule.)Answer:To prove that:if?→?and?→?then?→??Following the hint,we derive:→?given→??augmentation rule→??union of identical sets→?given→??augmentation rule→??transitivity rule and set union commutativity8.5Use Armstrong’ｓa xioms to prove the soundness of the pseudotransitiv-ity rule.a xioms of the Pseudotransitivity Rule:Answer:Proof using Armstrong’ｓif?→?and??→?,then??→?.→?given→??augmentation rule and set union commutativity ?→?given→?transitivity rule8.6Compute the closure of the following set F of functional dependenciesfor relation schema R=(A,B,C,D,E).Exercises11A→BCCD→EB→DE→AList the candidate keys for R.Answer:Note:It is not reasonable to expect students to enumerate all of F+.Some shorthand representation of the result should be acceptable as long as the nontrivial members of F+are found.Starting with A→BC,we can conclude:A→B and A→ C.Since A→B and B→D,A→D(decomposition,transitive) Since A→C D and C D→E,A→E(union,decom-position,transi-tive)Since A→A,we have(re?exive)A→ABC DE from the above steps(union)Since E→A,E→ABC DE(transitive)Since C D→E,C D→ABC DE(transitive)Since B→D and BC→C D,BC→ABC DE (augmentative, transitive)Also,C→C,D→D,B D→D,etc.Therefore,any functional dependency with A,E,BC,or C D on the left hand side of the arrow is in F+,no matter which other attributes appear in the FD.Allow*to represent any set of attributes in R,then F+isB D→B,B D→D,C→C,D→D,B D→B D,B→D,B→B,B→B D,and all FDs of the form A?→?,BC?→?,C D?→?,E?→?where?is any subset of{A,B,C,D,E}.Thecandidate keys are A,BC,C D,and E.8.7Using the functional dependencies of Practice Exercise8.6,compute thecanonicalcover F c.Answer:The given set of FDs F is:-A→BCCD→EB→DE→AThe left side of each FD in F is unique.Also none of the attributes in the left side or right side of any of the FDs is extraneous.Therefore the canonical cover F c is equal to F.12Chapter8Relational Database Design8.8Consider the algorithm in Figure8.18to compute?+.Show that thisalgorithm is more ef?cient than the one presented in Figure8.8(Sec-tion8.4.2)and that it computes?+correctly.Answer:The algorithm is correct because:If A is added to result then there is a proof that?→ A.To see this,observe that?→?trivially so?is correctly part of result.IfA∈?is added to result there must be some FD?→?such thatA∈?and?is already a subset of result.(Otherwise f dcountwould be nonzero and the if condition would be false.)A full proofcan be given by induction on the depth of recursion for an executionof addin,but such a proof can be expected only from students witha good mathematical background.If A∈?+,then A is eventually added to result.We prove this byinduction on the length of the proof of?→A using Armstrong’ｓaxioms.First observe that if procedure addin is called with someargument?,all the attributes in?will be added to result.Also if aparticular FD’ｓfdcount becomes0,all the attributes in its tail willde?nitely be added to result.The base case of the proof,A∈??A∈?+,is obviously true because the?rst call to addinhas the argument?.The inductive hypotheses is that if?→A canbe proved in n steps or less then A∈result.If there is a proof inn+1steps that?→A,then the last step was an application ofeither re?exivity,augmentation or transitivity on a fact?→?proved in n or fewer steps.If re?exivity or augmentation was usedin the(n+1)st step,A must have been in result by the end of the n thstep itself.Otherwise,by the inductive hypothesis??result.Therefore the dependency used in proving?→?,A∈?willhave f dcount set to0by the end of the n th step.Hence A will beadded to result.To see that this algorithm is more ef?cient than the one presented inthe chapter note that we scan each FD once in the main program.Theresulting array appears has size proportional to the size of the givenFDs.The recursive calls to addin result in processing linear in the sizeof appears.Hence the algorithm has time complexity which is linear inthe size of the given FDs.On the other hand,the algorithm given in thetext has quadratic time complexity,as it may perform the loop as manytimes as the number of FDs,in each loop scanning all of them once.8.9Given the database schema R(a,b,c),and a relation r on the schema R,write an SQL query to test whether the functional dependency b→cholds on relation r.Also write an SQL assertion that enforces the func-tional dependency.Assume that no null values are present.(Althoughpart of the SQL standard,such assertions are not supported by anydatabase implementation currently.)Answer:Exercises13a.The query is given below.Its result is non-empty if and only ifb→c does not hold on r.select bfrom rgroup by bhaving count(distinct c)>1b.create assertion b to c check(not exists(select bfrom rgroup by bhaving count(distinct c)>1))8.10Our discussion of lossless-join decomposition implicitly assumed thatattributes on the left-hand side of a functional dependency cannot take on null values.What could go wrong on decomposition,if this property is violated?Answer:The natural join operator is de?ned in terms of the cartesian product and the selection operator.The selection operator,gives unknown for any query on a null value.Thus,the natural join excludes all tuples with null values on the common attributes from the?nal result.Thus, the decomposition would be lossy(in a manner different from the usual case of lossy decomposition),if null values occur in the left-hand side of the functional dependency used to decompose the relation.(Null values in attributes that occur only in the right-hand side of the functionaldependency do not cause any problems.)8.11In the BCNF decomposition algorithm,suppose you use a functional de-pendency?→?to decompose a relation schema r(?,?,?)into r1(?,?) and r2(?,?).a.What primary and foreign-key constraint do you expect to holdon the decomposed relations?b.Give an example of an inconsistency that can arise due to anerroneous update,if the foreign-key constraint were not enforcedon the decomposed relations above.c.When a relation is decomposed into3NF using the algorithm inSection8.5.2,what primary and foreign key dependencies wouldyou expect will hold on the decomposed schema?14Chapter8Relational Database DesignAnswer:a.?should be a primary key for r1,and?should be the foreign keyfrom r2,referencing r1.b.If the foreign key constraint is not enforced,then a deletion of atuple from r1would not have a corresponding deletion from thereferencing tuples in r2.Instead of deleting a tuple from r,thiswould amount to simply setting the value of?to null in sometuples.c.For every schema r i(??)added to the schema because of a rule→?,?should be made the primary key.Also,a candidate key?for the original relation is located in some newly created relationr k,and is a primary key for that relation.Foreign key constraints are created as follows:for each relationr i created above,if the primary key attributes of r i also occur inany other relation r j,then a foreign key constraint is created fromthose attributes in r j,referencing(the primary key of)r i.8.12Let R1,R2,...,R n be a decomposition of schema U.Let u(U)be a rela-(u).Show thattion,and let r i=RIu?r11r21···1r nAnswer:Consider some tuple t in u.(u)implies that t[R i]∈r i,1≤i≤n.Thus,Note that r i=Rit[R1]1t[R2]1...1t[R n]∈r11r21...1r nBy the de?nition of natural join,t[R1]1t[R2]1...1t[R n]=(??(t[R1]×t[R2]×...×t[R n])) where the condition?is satis?ed if values of attributes with the samename in a tuple are equal and where?=U.The cartesian productof single tuples generates one tuple.The selection process is satis?edbecause all attributes with the same name must have the same valuesince they are projections from the same tuple.Finally,the projectionclause removes duplicate attribute names.By the de?nition of decomposition,U=R1∪R2∪...∪R n,which meansthat all attributes of t are in t[R1]1t[R2]1...1t[R n].That is,t is equalto the result of this join.Since t is any arbitrary tuple in u,u?r11r21...1r n8.13Show that the decomposition in Practice Exercise8.1is not a dependency-preserving decomposition.Answer:The dependency B→D is not preserved.F1,the restrictionof F to(A,B,C)is A→ABC,A→AB,A→AC,A→BC,Exercises15 A→B,A→C,A→A,B→B,C→C,AB→AC,AB→ABC,AB→BC,AB→AB,AB→A,AB→B,AB→C,AC(same as AB),BC(same as AB),ABC(same as AB).F2,the restriction of F to (C,D,E)is A→ADE,A→AD,A→AE,A→DE,A→A, A→D,A→E,D→D,E(same as A),AD,AE,DE,ADE(same as A).(F1∪F2)+is easily seen not to contain B→D since the only FD in F1∪F2with B as the left side is B→B,a trivial FD.We shall see in Practice Exercise8.15that B→D is indeed in F+.Thus B→D is not preserved.Note that C D→ABC DE is also not preserved.A simpler argument is as follows:F1contains no dependencies with D on the right side of the arrow.F2contains no dependencies withB on the left side of the arrow.Therefore for B→D to be preserved there mustbe an FD B→?in F+1and?→D in F+2(so B→D would followby transitivity).Since the intersection of the two schemes is A,?= A.Observe that B→A is not in F+1since B+=B D.8.14Show that it is possible to ensure that a dependency-preserving decom-position into3NF is a lossless-join decomposition by guaranteeing that at least one schema contains a candidate key for the schema being decom-posed.(Hint:Show that the join of all the projections onto the schemas of the decomposition cannot have more tuples than the original relation.)Answer:Let F be a set of functional dependencies that hold on a schema R.Let?={R1,R2,...,R n}be a dependency-preserving3NF decompo-sition of R.Let X be a candidate key for R.Consider a legal instance r of R.Let j=X(r)1R1(r)1R2(r) (1)R n(r).We want to prove that r=j.We claim that if t1and t2are two tuples in j such that t1[X]=t2[X],then t1=t2.To prove this claim,we use the following inductive argument–Let F′=F1∪F2∪...∪F n,where each F i is the restriction of F to the schema R i in?.Consider the use of the algorithm given in Figure8.8to compute the closure of X under F′.We use induction on the number of times that the f or loop in this algorithm is executed.Basis:In the?rst step of the algorithm,result is assigned to X,and hence given that t1[X]=t2[X],we know that t1[result]=t2[result] is true.Induction Step:Let t1[result]=t2[result]be true at the end of thek th execution of the f or loop.Suppose the functional dependency considered in the k+1thexecution of the f or loop is?→?,and that??result.??result implies that t1[?]=t2[?]is true.The facts that?→?holds forsome attribute set R i in?,and that t1[R i]and t2[R i]are in R i(r)imply that t1[?]=t2[?]is also true.Since?is now added to result by the algorithm,we know that t1[result]=t2[result]is true at the end of the k+1th execution of the f or loop.16Chapter8Relational Database DesignSince?is dependency-preserving and X is a key for R,all attributes in Rare in result when the algorithm terminates.Thus,t1[R]=t2[R]is true,that is,t1=t2–as claimed earlier.Our claim implies that the size of X(j)is equal to the size of j.Notealso that X(j)=X(r)=r(since X is a key for R).Thus we haveproved that the size of j equals that of ing the result of PracticeExercise8.12,we know that r?j.Hence we conclude that r=j.Note that since X is trivially in3NF,?∪{X}is a dependency-preservinglossless-join decomposition into3NF.8.15Give an example of a relation schema R′and set F′of functional depen-dencies such that there are at least three distinct lossless-join decompo-sitions of R′into BCNF.Answer:Given the relation R′=(A,B,C,D)the set of functionaldependencies F′=A→B,C→D,B→C allows three distinctBCNF decompositions.R1={(A,B),(C,D),(B,C)}is in BCNF as isR2={(A,B),(C,D),(A,C)}R2={(A,B),(C,D),(A,C)}R3={(B,C),(A,D),(A,B)}8.16Let a prime attribute be one that appears in at least one candidate key.Let?and?be sets of attributes such that?→?holds,but?→?does not hold.Let A be an attribute that is not in?,is not in?,and forwhich?→A holds.We say that A is transitively dependent on?.Wecan restate our de?nition of3NF as follows:A relation schema R is in3NF with respect to a set F of functional dependencies if there are nononprime attributes A in R for which A is transitively dependent on akey for R.Show that this new de?nition is equivalent to the original one.Answer:Suppose R is in3NF according to the textbook de?nition.Weshow that it is in3NF according to the de?nition in the exercise.Let A bea nonprime attribute in R that is transitively dependent on a key?forR.Then there exists??R such that?→A,?→?,A∈?,A∈,and?→?does not hold.But then?→A violates the textbookde?nition of3NF sinceA∈?implies?→A is nontrivialSince?→?does not hold,?is not a superkeyA is not any candidate key,since A is nonprimeExercises17Now we show that if R is in3NF according to the exercise de?nition,it is in3NF according to the textbook de?nition.Suppose R is not in3NF according the the textbook de?nition.Then there is an FD?→?that fails all three conditions.Thus?→?is nontrivial.?is not a superkey for R.Some A in?-?is not in any candidate key.This implies that A is nonprime and?→ A.Let?be a candidate key for R.Then?→?,?→?does not hold(since?is not a superkey), A∈?,and A∈?(since A is nonprime).Thus A is transitivelydependent on?,violating the exercise de?nition.8.17A functional dependency?→?is called a partial dependency if thereis a proper subset?of?such that?→?.We say that?is partially dependent on?.A relation schema R is in second normal form(2NF)if each attribute A in R meets one of the following criteria:It appears in a candidate key.It is not partially dependent on a candidate key.Show that every3NF schema is in2NF.(Hint:Show that every partial dependency is a transitive dependency.)Answer:Referring to the de?nitions in Practice Exercise8.16,a relation schema R is said to be in3NF if there is no non-prime attribute A in R for which A is transitively dependent on a key for R.We can also rewrite the de?nition of2NF given here as:“Ａrelation schema R is in2NF if no non-prime attribute A is partiallydependent on any candidate key for R.”To prove that every3NF schema is in2NF,it suf?ces to show that if a non-prime attribute A is partially dependent on a candidate key?,thenA is also transitively dependent on the key?.Let A be a non-prime attribute in R.Let?be a candidate key for R.Suppose A is partially dependent on?.From the de?nition of a partial dependency,we know that for someproper subset?of?,?→ A.Since???,?→?.Also,?→?does not hold,since?is acandidate key.Finally,since A is non-prime,it cannot be in either?or?.Thus we conclude that?→A is a transitive dependency.Hence we have proved that every3NF schema is also in2NF.8.18Give an example of a relation schema R and a set of dependencies suchthat R is in BCNF but is not in4NF.18Chapter8Relational Database DesignAnswer:R(A,B,C)A→→BExercises19result:=?;/*fdcount is an array whose ith element contains the number of attributes on the left side of the ith FD that arenot yet known to be in?+*/for i:=1to|F|dobeginlet?→?denote the ith FD;fdcount[i]:=|?|;end/*appears is an array with one entry for each attribute.The entry for attribute A is a list of integers.Each integeri on the list indicates that A appears on the left sideof the i th FD*/for each attribute A dobeginappears[A]:=NI L;for i:=1to|F|dobeginlet?→?denote the ith FD;if A∈?then add i to appears[A];endendaddin(?);return(result);procedure addin(?);for each attribute A in?dobeginif A∈result thenbeginresult:=result∪{A};for each element i of appears[A]dobeginfdcount[i]:=fdcount[i]-1;if fdcount[i]:=0thenbeginlet?→?denote the ith FD;addin(?);endendendendFigure8.18.An algorithm to compute?+.。
数据库系统概念(英文精编版.第六版)
Attributes
Attribute Domain
The set of allowed values for each attribute is called the domain of the attribute
The special value null is a member of every domain
Instructor_schema = (ID, name, dept_name, salary)
r(R) is a relation on the relation schema R
We use lowercase names for relations.
Example: instructor (Instructor _schema)
2.5 Relational Query Languages
2.6 Relational Operations
Chapter 2: Relational Model
教学目的：
熟悉关系数据模型
教学重点：
简单属性、多值属性、复合属性
关系、关系模式、码等概念 关系模式图 关系代数的操作
?简单属性多值属性复合属性?关系关系模式码等概念?关系模式图?关系代数的操作?教学难点
Chapter 2: Relational Model
2.1 Structure of Relational Databases 2.2 Database Schema 2.3 Keys 2.4 Schema Diagrams
referenced relation
Exercise: 找出左图里面
存在的其他外码、参照关 系和被参照关系
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8.5.1 BCNF分解
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7.2
©Silberschatz, Korth and Sudarshan
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/*删NF· 算法通过为正则覆盖中的每个依赖显式地构造一个模式确保依赖的保持。 该算法通过保证至少有一个模式包含被分解模式的候选码，确保该分解是一个 无损分解。
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7.9
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8.6.3
4NF 分解算法
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7.10
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第八章 关系数据库设计
8.5 分解算法4
8.6 使用多值依赖的分解
8.7 更多的范式
8.8 数据库设计过程 8.9 时态数据建模
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7.1
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7.3
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7.4
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8.5.1.2 BCNF分解算法
result := {R }; done := false; 计算F +; while (not done) do if (result中存在模式Ri，不属于BCNF) then begin 令 为一个在Ri上成立的非平凡函数依赖，满足 Ri 不属于F +,并且 = ; result := (result – Ri ) (Ri – ) (, ); end else done := true;
这个算法产生的分解不仅是一个BCNF分解，而且是一 个无损分解。
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7.5
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8.5.2 3NF 分解算法
令Fc为F的正则覆盖； i := 0; for each Fc中的函数依赖 i:=i+1; Ri:= ; if 模式RJ，j=1,2,3…,i都不包含R的候选码 then i:=i+1; Ri:=R的任意候选码； repeat /*(可选)移除冗余关系*/
7.7
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8.5.4 BCNF和3NF的比较
BCNF: 分解是无损的 保持依赖 不得不用控制表示数据项间的某些可能有意义的联系，并 且存在信息重复的问题 BCNF是在3NF基础上的改进式，BCNF比3NF更为严格。 3NF: 分解是无损的 可能无法保持依赖
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7.8
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8.6 使用多值依赖的分解
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if模式Rj包含于另一个模式Rk中
then Rj:=Ri; i:=i-1; Until 不再有可以删除的RJ return (R1, R2, ..., Ri)
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