数据库管理系统 - 依赖保留分解
本文将重点介绍一种称为数据库管理系统 (DBMS) 的软件，它使用户能够有效地管理、存储和检索数据。DBMS 的主要任务是确保数据集中的数据准确、可靠且无重复。数据库通常由一系列表组成，并使用条件来描述这些表之间的连接。此外，我们将在 DBMS 依赖保留分解的框架内提供依赖关系的示例。
DBMS 依赖关系
依赖关系是两个或多个数据库表属性之间的连接。依赖关系有两种类型:多值依赖关系和函数依赖关系。
函数依赖关系
当一个属性的值自由地影响另一个属性的值时，表中至少两个属性之间的连接被称为"功能条件"(FD)。例如，在包含员工数据的数据库中，字段"employee_name"由属性"employee_id"唯一标识。因此，假设我们知道"employee_id"的值，我们同样可以推导出"employee_name"的值。
多值依赖关系
表中两组或多组属性之间的关联称为多值依赖关系 (MVD)。在 MVD 中，一个特征集的值会影响另一个特征集的值，但第二个动作是独立的。这是你穿的第一层。以属性集"employee_id, project_id"为例，可以指定属性"employee_name, project_name"，但是，保存员工及其信息的表中"employee_name"的值与"project_name"的值无关。
保留依赖关系的分解
在数据库管理系统 (DBMS) 中，将单个表分解为多个表称为分解。通常，这样做是为了减少数据冗余并提高查询效率。但是，在拆分表时必须保留特征之间的相互依赖性。保留依赖关系的分解是指这种分解。
保留依赖关系的分解有两种类型:保留依赖关系的分解和无损分解。
无损分解
一种称为无损分解的分解形式可确保在分解表期间不会丢失任何数据。这意味着可以使用连接操作从碎片表中重建原始表。然而，无损分解并不能确保特征之间的关系得以维持。
保留依赖关系的分解
一种称为保留依赖关系的分解形式可保留特征之间的关系。这意味着原始表的依赖关系也将保留在解构后的表中。不过，依赖关系保留分解可能会导致数据丢失。
依赖关系示例
为了演示数据库表依赖关系的操作，请考虑一个简单的示例。假设我们在"employees"表中列出了以下属性 -
Employee_id、Employee_Name、Department 和 Salary 是此表中依赖关系的几个示例 -
employee_id → employee_name − 这是一个函数依赖关系，因为"employee_id"的值唯一地决定了"employee_name"的值。
department → salary − 这也是一个函数依赖关系，因为"department"的值决定了"salary"的值。
{employee_id, department} → salary − 这是一个多值依赖关系，因为 {employee_id, department} 的值决定了"salary"的值，但"employee_name"的值与"salary"的值无关。
假设我们希望将"employees"数据库分解为两个独立的表，一个用于存储员工数据，另一个用于存储工资数据。我们可以利用以下架构来实现这一点:
员工 (employee_id, employee_name, 部门) 薪资 (employee_id, 薪资)
这种分解是无损的，因为可以通过将"员工"表和"薪资"表与"employee_id"属性合并来重建原始表。由于"薪资"数据库不再包含"部门"属性，因此这种分解不再依赖于"部门"的工资。这导致了一些数据的丢失。
我们可以在"Salaries"表中添加"department"属性，以实现保留依赖关系的分解 -
员工 (employee_id, employee_name, department)
Salaries (employee_id, department, salary)
由于我们在"Salaries"表中添加了一个新属性(部门)，因此即使保留了原始表中的所有关系，这种分解也并非无损。但为了维护依赖关系，我们必须做出权衡。
结论
由于依赖保留分解能够保证在数据库表解构时保留属性之间的关联，因此它成为 DBMS 中的一个重要概念。依赖保留分解有两种类型:依赖保留分解和无损分解。依赖保留分解会保留依赖关系，但可能会导致数据丢失;而无损分解则会保留表中的所有数据，但可能不会保留依赖关系。如果我们理解依赖关系以及如何维护它们，我们就能构建更高效、更一致的数据库。
