Аномалии модификации реляционных таблиц. Нормализация реляционных отношений.

Аномалии модификации реляционных таблиц. Нормализация реляционных отношений.

Отношение, удовлетворяющее минимальному определению реляционного отношения может иметь неэффективную структуру. Любое изменение данных может привести к нежелательным последствиям, которые носят название аномалии модификации. Аномалии модификации проявляются в том, что изменение значения одного данного может повлечь за собой просмотр всей таблицы и соответствующее изменение некоторых других записей таблицы.

Рассмотрим пример плохо спроектированного отношения: (Поставщик, Адрес, Товар, Цена)

Для данного отношения характерны следующие аномалии модификации:

1. избыточность данных; 2. потенциальная противоречивость (аномалия обновления)

3. аномалия вставки (или включения); 4. аномалия удаления

В основе декомпозиции отношении лежит нормализация таблиц. Она выполняется на основе установления функциональной зависимости (ФЗ) атрибута. Пусть имеется некоторое отношение R (А,В). Говорят, что атрибут А отношения R функционально определяет атрибут В, если в каждый момент времени для каждого кортежа отношения, зная значение А, можно получить значение В этого отношения. Под нормализацией отношения подразумевается процесс приведения отношения к одной из так называемых нормальных форм. Всего в реляционной теории насчитывается 6 НФ:

1-я НФ (обычно обозначается также 1НФ); 2НФ; 3НФ; НФ Бойса-Кодда (НФБК); 4НФ; 5НФ.

Организация файлов на физическом уровне и способы их адресации. Статистические хэш функции.

Важным компонентом физической организации файловой системы является физическая организация файла, то есть способ размещения файла на диске. Основными критериями эффективности физической организации файлов являются: скорость доступа к данным; объем адресной информации файла; степень фрагментированности дискового пространства; максимально возможный размер файла. Система адресации данных — это одна из самых существенных составных частей файловой системы. Именно система адресации позволяет находить нужный файл среди множества как пустых, так и занятых блоков на диске.

Непрерывное размещение — простейший вариант физической организации, при котором файлу предоставляется последовательность кластеров диска, образующих непрерывный участок дисковой памяти. Основным достоинством этого метода является высокая скорость доступа. Следующий способ физической организации — размещение файла в виде связанного списка кластеров дисковой памяти. При таком способе в начале каждого кластера содержится указатель на следующий кластер. В этом случае адресная информация минимальна: расположение файла может быть задано одним числом — номером первого кластера

Популярным способом является использование связанного списка индексов.. При такой физической организации сохраняются все достоинства предыдущего способа: минимальность адресной информации, отсутствие фрагментации, отсутствие проблем при изменении размера.

Хэш-таблицы — одно из величайших изобретений информатики. Сочетание массивов и списков с небольшой добавкой математики позволило создать эффективную структуру для хранения и* получения динамических данных. Типичное применение хэш-таблиц -символьная таблица, которая ассоциирует некоторое значение (данные) с каждым членом динамического набора строк (ключей). На практике хэш-функция предопределена, а массив соответствующего размера выделяется нередко даже во время компиляции.

Двухуровневая архитектура банка данных (БнД). Процесс прохождения пользовательского запроса в БнД с двухуровневой архитектурой.

СУБД функционирует в среде ЭВМ с мощными операционными системами (ОС), то часть задач по обработке данных возлагается на ОС. При проектировании СУБД не разрабатывают программы манипулирования данными на физическом уровне, а используют программы методов доступа ОС. Такой подход обеспечивает относительную независимость операций хранения и обработки данных от используемых технических средств, предоставляемых ОС. Поэтому вводится в рассмотрение модель представления хранимых данных (внутренняя модель базы данных). Архитектура базы данных тогда будет иметь следующий вид:

«Модель??Внутренняя модель??Физическая база данных»

Это так называемая двухуровневая архитектура базы данных (Рис. 1.).

Во внутренней модели БД может быть представлена в виде совокупности хранимых файлов, для которых известна структура хранимых записей, определены служебные поля, реализующие необходимые связи между записями, известны методы доступа СУБД к этим записям.

Двухуровневая архитектура базы данных обеспечивает физическую независимость хранимых данных от используемых технических средств, а именно возможно переносить хранимые данные с одного устройства хранения на другое с сохранением работоспособности приложений.

Для обеспечения же логической независимости прикладных программ от данных была предложена трёхуровневая модель системы управления базой данных.

Процесс прохождения пользовательского запроса в БнД

1. Пользователь посылает СУБД запрос на получение данных из БД.

2. Анализ прав пользователя и внешней модели данных, соответствующей данному

пользователю, подтверждает или запрещает доступ данного пользователя к запрошенным

данным.

3. В случае запрета на доступ к данным СУБД сообщает пользователю об этом (стрелка 12) и

прекращает дальнейший процесс обработки данных, в противном случае СУБД определяет

часть концептуальной модели, которая затрагивается запросом пользователя

4. СУБД получает информацию о запрошенной части концептуальной модели.

5. СУБД запрашивает информацию о местоположении данных на физическом уровне (файлы или физические адреса).

6. В СУБД возвращается информация о местоположении данных в терминах операционной системы.

7. СУБД просит операционную систему предоставить необходимые данные, используя средства операционной системы.

8. Операционная система осуществляет перекачку информации из устройств хранения и

пересылает ее в системный буфер.

9. Операционная система оповещает СУБД об окончании пересылки.

10. СУБД выбирает из доставленной информации, находящейся в системном буфере, только то, что нужно пользователю, и пересылает эти данные в рабочую область пользователя.

Упорядоченное дерево, степень которого не больше 2 называется бинарным деревом. Бинарное дерево особенно часто используется при поиске в оперативной

Определение: Бинарное дерево называют сбалансированным (balanced), если высота левого поддерева каждого узла отличается от высоты правого поддерева не более чем на 1.

При поиске данных во внешней памяти очень важной является проблема сокращения числа перемещений данных из внешней памяти в оперативную. Поэтому, в данном случае по сравнению с бинарными деревьями более выгодными окажутся сильно ветвящиеся деревья - т.к. их высота меньше, то при поиске потребуется меньше обращений к внешней памяти. Наибольшее применение в этом случае получили В-деревья (В - balanced)

55. База данных, определение, классификация БД, требования, предъявляемые к БД.

База данных – это совокупность связанных хранящихся вместе данных при наличии такой минимальной избыточности, которая допускает их использование оптимальным образом для одного или нескольких приложении, данные организуются таким образом, чтобы они были свободны программ использующие эти данные для добавления новых или модификации существующих данных, а также для поиска данных в БД применяется общий управляемый доступ.

Под базой данных понимают сомодокументируемое собрание интегрированных данных.

Требования:

1) гибкость структуры;

2) надежность;

3) доступность данных;

5) масштабируемость;

Классификация БД:
1. По форме предоставления информации пользователю различают:

-видео и аудио системы, а также системы мультимедии

Эта классификация показывает в каком виде предоставляется информация конечному польователю. БД обрабатывающие символьную информацию подразделяются на:

-неструктурированные

-частично-структурированная

-структур. БД.

По типу хранимой информации БД делятся:

-док-ые;

-фактограф-ие;

-лексикографические.

56. Транзитивная зависимость атрибутов реляционных отношений. Третья нормальная форма. Привести пример приведения отношения к 3НФ.

Понятие 3НФ основывается на понятии транзитивной зависимости атрибутов одного отношения. Пусть имеется R(A*, В, С). Атрибут В функционально зависит от A*.

A*>B

B>C Тогда говорят, что атрибут С транзитивным образом зависит от ключа отношения А.

Например, студент (номер_студента*, ФИО, дата_рождения, курс, группа, староста)

Студент

*Номер_студента >Фио>Дата_рождения>Курс>

Группа>Староста;

След-но для отношения R характерны аномальные модификации:

1)избыточность данных

2)потенциальная противоречивость или или аномалия обновления.

Для того, чтобы избежать эти аномалии надо:

Студент:

*Номер_студента >Фио>Дата_рождения>Курс>

Группа;

Группа;

*группа>староста;

Определение. Отношение будет находиться в 3 НФ если оно находиться в 2НФ и каждый неключевой атрибут не транзитивно зависит от первичного ключа отношения.

57.Установить тип функциональной связи между сущностями:

номер_паспорта-фамилия 1:1

отец-сын 1:М

улица-город М:М

личность-дата_рождения 1:1

вид_товара-цена М:М

фамилия-имя М:М

фамилия-курс М:1

факультет-специальность 1:М

брат-сестраМ:М

президент-правительство 1:1

научное_открытие-первооткрыватель1:1

студент-ном_зачетной_книжки1:1

авиарейс-первый_пилотМ:1

Трехуровневая архитектура банка данных (БнД).

Процесс прохождения пользовательского запроса в БнД с трехуровневой архитектурой. Трехуровневая архитектура согласно стандарту ANSI три уровня абстракций данных: концептуальный уровень, внешний и внутренний уровни. На концептуальном уровне выполняется концептуальное проектирование БД, которая включает анализ всех информационных потребностей пользователей и определяется информационная модель данных. Результатом концептуального проектирования является концептуальная модель, которая представляет собой единое логическое описание элементов данных и связи между ними.

Концептуальный уровень. Структурный уровень БД, определяющий логическую схему БД.

Внешний уровень - составляет пользовательские представления данных БД.

Каждый пользователь или группа пользователей имеет свое собственное представление данных в БД.

Каждое такое представление дает ориентированное на пользователя описание элементов данных и отношений между ними. Совокупность всех пользовательских представлений и составляет внешний уровень данных.

Внешний уровень. Структурный уровень БД, определяющий пользовательские представления данных.

Внутренний уровень обеспечивает физический взгляд на БД: дисководы, физические адреса, указатели, индексы. За этот уровень отвечают проектировщики физической БД, которые решают, какие физические устройства, будут хранить данные, какие методы доступа необходимо использовать для извлечения и обновления данных.

Внутренний уровень. Структурный уровень базы данных, определяющий физический вид базы данных.

Трехуровневая архитектура обеспечивает логическую (между уровнем 1 и2) и физическую (между 2 и 3) независимость при работе с данными.

Логическая независимость предполагает возможность изменения одного приложения без изменений других приложений, работающих с этой же БД.

Физическая независимость предполагает возможность переноса хранимой информации с одних носителей на другие при сохранении работоспособности всех приложений, работающих с данной базой данных. Выделение концептуального уровня позволило разработать аппарат централизованного управления БД.

Для того чтобы предоставлять данные пользователям на концептуальном или внешнем уровнях СУБД должна уметь преобразовывать адреса и указатели в соответствующие логические имена и отношения. Такой перевод должен происходить и в обратном направлении – с логического уровня на физический.

Инвертированный файл.

Инвертированный файл - в информационных технологиях рассматривается как структурированная индексная информация, в которой хранятся данные о местонахождении каждого элемента контента во всех местах, к примеру, слова или числа, и их расположение в документе или базе данных. Инвертированный файл позволяет осуществлять эффективный поиск нужного элемента данных поисковой системой. Инверсный файл является наиболее распространенной структурой данных, применимых в системах поиска документов и информации.

Широко распространены на практике методы многоаспекторного поиска по инвертированным файлам. Пусть имеется основной файл F, упорядоченный либо не упорядоченный по значениям вторичного ключа Ki. Построим дополнительный файл Fdiпо правилу:1)записи файла FDi имеют формат Fdi(Ki,P), где Ki-поле, принимающее значение вторичного ключа Ki записиосновного файла; P- указатели на записи основного файла f, имеющие данное значение вторичного ключа Ki; 2)записи файла Fdi упорядочены по полю Ki.

Построенный дополнительный файл Fdi называется инвертированным. В этом случае об основном файле F говорят, что он инвертирован по полю Ki. Количество записей в инвертированном файле FDi определяется количеством значений вторичного ключа Ki в записях основного файла F. Пример инвертированного файла по полю K2 для основного файла F.

Рассмотренный способ организации инвертированного файла предполагает использование записей переменной длины. Инвертированный файл можно оргнанизовать и с помощью записей фиксированной длины, если в каждой записи инвертированного файла выделять фиксированное число полей для указателей P. Если фиксированного числа полей для некоторых записей окажется недостаточно, то организуется еще дополнительный служебный файл для хранения неуместившихся цепочек указателей.

Поскольку записи инвертированного файла упорядочены, но значению ключа, то для поиска записей можно использовать любой из рассмотренных выше методов поиска в упорядоченном файле (например, бинарный поиск или В -дерево). Чтобы выпол­нить многоаспектный поиск по n ключам, необходимо построить n инвертированных файлов.

Списковые структуры данных

Списковые структуры данных (ССД) – это множество физически не связанных элементов, для которых отношение следования определено с помощью специальных адресов связи.

В адресе связи указывается адрес элемента, следующего в логическом порядке хранения за данным элементом.

Элементы ССД могут быть двух типов: простые, логически неделимые (их называют подсписками) или сложные – совокупность простых и сложных меньшего объема.

В простые ССД (или строки, или цепи) входят только простые элементы. В сложные ССД входят и простые, и сложные элементы.

Каждый элемент ССД содержит собственную информацию – значение элемента и ассоциативную информацию – адреса связи с другими элементами структуры, которые объединяются в звенья связи.

Возможно совместное и раздельное размещение в памяти собственной и ассоциативной информации (см. Рисунок 1 и Рисунок 2):

По виду взаимосвязи элементов различают однонаправленные, двунаправленные и кольцевые списковые структуры.

В однонаправленных списках реализуется взаимосвязь между элементами типа «следующий». Каждый элемент такого списка содержит указатель с адресом следующего элемента. Последний элемент имеет в указателе вместо адреса связи специальный знак – признак конца списка. Указатель списка содержит адрес его первого элемента.

Для задания однонаправленной списковой структуры требуется следующая ассоциативная информация:

· указатель списка с адресом первого элемента;

· звено связи элементов, в которых для простого элемента содержатся адрес следующего элемента списка и адрес значения элемента, а для сложного элемента – адрес следующего элемента списка и адрес первого элемента подсписка.

Двунаправленные списки ориентированы на обработку как в прямом, так и в обратном направлении. Для этого в звенья связи дополнительно вводится адрес, реализующий связь типа «предыдущий». Для задания двунаправленной списковой структуры необходима следующая ассоциативная информация:

· указатель списка, содержащий адрес первого и последнего элементов;

· звенья связи элементов, для простого элемента это звено содержит адреса предыдущего и последующего элементов, а также адрес значения элемента, для сложного элемента в звене связи содержится адрес последующего и предыдущего элементов списка и адреса первого и последнего элемента подсписка.

Кольцевой называется такая списковая структура, элементы которой могут быть просмотрены в циклической последовательности заданное число раз. Кольцевые структуры могут быть как однонаправленными, так и двунаправленными, могут быть простыми (строчными) и сложными (сложные кольцевые структуры редко используются на практике).

Для задания однонаправленной простой кольцевой структуры необходимо иметь следующую ассоциативную информацию:

· указатель строки, который содержит адрес указателя начала кольца;

· указатель начала кольца, который хранит константу N – число просмотров строки, и адрес первого элемента строки;

· звенья связи элементов, содержащие адрес последующего жлемента и адрес значения элемента; звено связи последнего элемента вместо признака конца списка содержит адрес указателя начала кольца.

При каждом просмотре кольца значение N уменьшается на единицу и проверяется условие N=0. Если N≠0, просмотр продолжается; при N=0 просмотр заканчивается.

Двунаправленная кольцевая строка отличается от однонаправленной тем, что вместо указателя начала кольца вводятся два указателя со своими константами з указатель начала прямого направления и указатель начала обратного направления со своими константами чисел просмотра N1 и N2. Кроме того, звенья связи содержат адреса предыдущего и последующего элементов

Агрегация и обобщение в модели «Сущность-связь» определение, сходство и различие. Примеры агрегации и обобщения.

В соответствии с методологией информационного моделирования IDEF1X для каждого локального представления предметной области разрабатывается локальная информационная модель. Многообразие информационных элементов, сопутствующих выполнению отдельной функции, может быть классифицировано и структурировано на основе методов абстракции обобщения и агрегации, свойственных человеческому мышлению

Обобщением (генерализацией) называется абстракция данных, позволяющая трактовать класс различных подобных объектов-категорий как один обобщенный поименованный тип объекта.

Агрегация - это абстракция данных, которая рассматривает отношение между объектами-копонентами как новый объект-тип.

Обобщение и агрегация - это разные контексты анализа одних и тех же информационных элементов. При анализе предметной области они взаимно дополняют и обогащают семантическое содержание объекта исследования. Причем и обобщение, и агрегация могут быть применены иерархическим образом. При этом иерархия обобщения представляет классификацию объектов, а иерархия агрегации - структуру предметной области.

Обобщением называется абстракция, в которой множество схожих объектов рассматривается как некоторый родовой объект. При таком абстрагировании можно игнорировать многие индивидуальные различия между объектами. Например, множество людей-служащих может быть абстрагировано как родовой объект "служащий". В такой абстракции не учитываются индивидуальные различия между служащими, например, те факты, что служащие имеют различные фамилии, возраст и служебные функции.

Если ввести соответствующую дисциплину структурирования, то реляционная схема Кодда может одновременно поддерживать как иерархии абстракций агрегации, так и иерархии абстракций обобщения. В предыдущей статье мы предложили дисциплину структурирования, пригодную для абстракций агрегации. В настоящей статье предлагается дисциплина структурирования для абстракций обобщения, и она интегрируется с дисциплиной, ранее предложенной для абстракций агрегации.

Агрегированные объекты верхнего уровня будут при этом показываться вверху страницы, а объекты более низких уровней – ниже, к концу страницы. Таким образом, агрегация показывается вверх по странице. Родовые объекты верхних уровней будут показываться (в имитируемом таким образом трехмерном пространстве) на поверхности страницы, а родовые объекты более низких уровней – ниже поверхности. Обобщение, следовательно, показывается вне страницы.

Предположим, что мы должны моделировать "служащих" (employee) некоторой компании. Допустим также, что в этой компании в некоторый момент времени имеется три различных типа служащих – водители грузовиков (trucker), секретари (secretary) и инженеры (engineer). Должна поддерживаться информация о каждом отдельном служащем – хотя в зависимости от типа служащих необходимы различные виды информации. Кроме того, должна поддерживаться информация о каждом родовом типе служащих.

36.

n=3

b=10356

m=15

 

а)3⁰ +3¹ +3² +3³ +9=49

 

б) ₤ (i)= b + (i-1)*m

₤ (49)= 10356+ (49-1)*15=11076

P₄₉ =49/3=16,3~ 16

 

в) 3⁴ =81 (узлов)

г) i=828

 

828/3=276

276/3=92

92/3=30,6~30

31/3=10,3~10

10/3=3,3~3

3/3=1

 

1->3->10->31->92->276

72.

Путешествия:

SELECT Страны.*, Договоры.*

FROM СТРАНЫ, ДОГОВОРЫ

Group by СТРАНА

Список туров:

SELECT Страны.*, Договоры.*

FROM СТРАНЫ, ДОГОВОРЫ

WHERE Дата_платежа BETWEEN ’01-06-2009‘ AND ’31-08-2009‘;

75.

SELECT NOM_VKLADA, SUMMA*0.05_ AS ‘Прибыль’

SUMMA+‘Прибыль’_ AS ‘Итого’

FROM VKLAD

ORDER BY 3 DESC

78.

SELECT ФИО

FROM ВЕДОМОСТЬ

WHERE Группа=1 and Курс=3 and Дисциплина=БД and Оценка=Отлично

81.

SELECT ФИО, Дисциплина, Оценка

FROM ВЕДОМОСТЬ_а, ВЕДОМОСТЬ_в

WHERE а.ФИО=в.ФИО and а. Дисциплина <> в. Дисциплина and а.Оценка=2 and в.Оценка=2

84.

n=5, b=256734, m=20

5^0+5^1+5^2+5^3+10=166

α (166)= 256 734+(166-1)*20=260 034

Р(166)=166/5=33,2≈33

α (33)=256 734+(33-1)*20=257 374

5^4=625

87.

n=3, b=256734, m=20

3^0+3^1+3^2+3^3+9=28

α (28)= 256 734+(28-1)*20=257 274

Р(28)=28/5=5,6≈6

α (6)=256 734+(6-1)*20=256 834

3^4=81

90.

SELECT МЕСТО_НАЗНАЧЕНИЯ, N_НАКЛАДНОЙ, ВЕС

FROM РАСПИСАН, ГРУЗОПЕРЕВОЗКИ

WHERE РАСПИСАН. N_РЕЙСА= ГРУЗОПЕРЕВОЗКИ. N_РЕЙСА

AND Дата=’31 -12-2009‘

AND N_РЕЙСА= N_РЕЙСА=‘1489‘

6.

Select договоры. Номер_договора

FROM Страны х, Договоры у

WHERE х.Страна=’Италия’

AND month (у.Дата_платежа)=12

AND year (у.Дата_платежа)=2009

AND х. Код_тура=у. Код_тура;

9.

Q (СТУД.ФИО, Кафедра.Тема_дипл, Кафедра.Преподав):З (Кафера.Назв_каф=«АИТ» AND Студ.Специальность= «ПИВЭ» AND Студ. N_зач=Кафедра. N_зач)

12.

овощи-сорта(1:М), река-притоки(1:М), факультет-декан(1:1), мать-дочь(1:М), личность-дата_рождения(М:1), вид_товара-цена(М:М), фамилия-имя(М:М), фамилия-курс(М:М), факультет-специальность(1:М), брат-сестра(М:М), президент-правительство(1:1).

18.

Select ФИО, Должность

FROM Сотрудник

WHERE ФИО BETWEEN «А%» AND «В%»

ORDER BY ФИО

21.

Select ФИО

FROM R

WHERE Дисциплина= «База Данных»

AND Оценка = «Отлично»

24.

Select ФИО, Размер_оклада (Размер_оклада*0,3) AS «Премия»

FROM Сотрудник

33.

SELECT Наименование_товара, количество

FROM Магазин

WHERE Количество > 100

39.

SELECT R2.ФИО, R3.Дисциплина

FROM R2, R3

WHERE R2.Группа= R3.Группа;

45.

Q (ДТП.Вид_проишеств, Тех_паспорт. N_авто, БТП.Дата):Э (Тех_паспорт.Тип_авто= «Ауди» AND Тех_паспорт. N_авто=ДТП. N_авто)

48.

R=П_Студент (ФИО,Специальность,Курс)

51.

Q (Расписан.Место_назн,Грузоперев. N_накл, Грузоперев.Вес):Э (Расписан.Дата= «31-12-2009» AND N_РЕЙСА=‘1489‘ AND Расписан.N_рейса= Грузоперев.N_рейса)

54.

Q (Студ.ФИО,Кафедра.Тема_дипл, Кафедра.Преподават):Э (Кафедра.Назван_каф= «АИТ» AND Кафедра.Тема_дипл is not null AND Студ.Номер_зач=Кафедра.Номер_зач)

66.

SELECT FAM, (ZARPL*0,3 AS ‘ПРЕМИЯ’), AVG (ZARPL)

FROM KADR

WHERE ZARPL>5000.

69.

SELECT Продавец.*, Заказ.*

FROM Продавец, Заказ

WHERE Продавец.Имя=Заказ.Имя_продавца;

15.

SELECT ФИО, Должность, Дата_найма

FROM Сотрудник

WHERE YEAR(Дата_найма)>=1990

27.

Служащий(Таб_номер, ФИО, Должность, Стаж, Оклад…)

Отдел(Код_отдела, Наименование отдела, Руководитель, Штат…)

Связь «М:1». По правилу моделирования такой связи ключ сущности Отдел встраивается в сущность Служащий.

Служащий(Таб_номер, Код_отдела, ФИО, Должность, Стаж, Оклад…)

30.

Преподаватель(ФИО, Должность, Оклад, Стаж, Кафедра…)

Кафедра(Код кафедры, Название, Заведующий…)

Связь «М:1». По правилу моделирования такой связи ключ сущности Кафедра встраивается в сущность Преподаватель.

Преподаватель(ФИО, Код кафедры, Должность, Оклад, Стаж, Кафедра…)

57.

номер_паспорта-фамилия(М:1), отец-сын(1:М), улица-город(М:М), личность-дата_рождения(М:1), вид_товара-цена(М:М), фамилия-имя(М:М), фамилия-курс(М:М), факультет-специальность(1:М), брат-сестра(М:М), президент-правительство(1:1), научное_открытие-первооткрыватель(М:1), студент-ном_зачетной_книжки(1:1), авиарейс-первый_пилот(1:1).

60.

n=2, b=256734, m=25

2^0+2^1+2^2+2^3+2^4+12=43

α (43)= 256 734+(43-1)*25=257 784

Р(43)=43/2=21,5≈22

α (22)=256 734+(22-1)*25=257 259

2^5=32

63.

n=4, b=256734, m=20

4^0+4^1+4^2+4^3+9=94

α (94)= 256 734+(94-1)*20=258 594

Р(94)=94/4=23,5≈24

α (24)=256 734+(24-1)*20=257 194

4^4=256

3.

ВКЛАД

Номер_сберкн

Дата

ФИО_вкладчик

Приход

Расход

Остаток

 

R1

Номер_сберкн

ФИО_вкладчик

 

R2

Номер_сберкн

Дата

Приход

Расход

 

R3

Расход

Остаток

 

Аномалии модификации реляционных таблиц. Нормализация реляционных отношений.

Отношение, удовлетворяющее минимальному определению реляционного отношения может иметь неэффективную структуру. Любое изменение данных может привести к нежелательным последствиям, которые носят название аномалии модификации. Аномалии модификации проявляются в том, что изменение значения одного данного может повлечь за собой просмотр всей таблицы и соответствующее изменение некоторых других записей таблицы.

Рассмотрим пример плохо спроектированного отношения: (Поставщик, Адрес, Товар, Цена)

Для данного отношения характерны следующие аномалии модификации:

1. избыточность данных; 2. потенциальная противоречивость (аномалия обновления)

3. аномалия вставки (или включения); 4. аномалия удаления

В основе декомпозиции отношении лежит нормализация таблиц. Она выполняется на основе установления функциональной зависимости (ФЗ) атрибута. Пусть имеется некоторое отношение R (А,В). Говорят, что атрибут А отношения R функционально определяет атрибут В, если в каждый момент времени для каждого кортежа отношения, зная значение А, можно получить значение В этого отношения. Под нормализацией отношения подразумевается процесс приведения отношения к одной из так называемых нормальных форм. Всего в реляционной теории насчитывается 6 НФ:

1-я НФ (обычно обозначается также 1НФ); 2НФ; 3НФ; НФ Бойса-Кодда (НФБК); 4НФ; 5НФ.