무손실 결합 분해

데이터베이스 설계에서 무손실 결합 분해는 R $(\displaystyle$ R $)$ $R$ 를 $R$ $R_{1},R_{2}$ $(\$ $R_{1},R_{2}$ 로 $R_{1},R_{2}$ 분해하는 것으로, 두 개의 작은 관계의 자연스러운 결합에 의해 원래의 관계가 회복됩니다.이는 원래 ^[1]데이터를 유지하면서 데이터베이스에서 이중화를 안전하게 제거하는 데 핵심적입니다.

기준

무손실 결합은 ^[2]비첨가적이라고도 할 수 있습니다.

R $(\displaystyle$ R $)$ 이 $R$ $R_{1}$ $(\$ 과 $(\$ 로 분할되어 있는 $경우$ , 이 분해가 무손실( $R_{1}\bowtie R_{2}=R$ $R_{1}\bowtie R_{2}=R$ $=$ R(\ $displaystyle R_{$ 1}\ $boy$ R_{2}= $R$ 중 하나 이상이 충족되어야 합니다.

체크 1: 가입을 명시적으로 확인합니다.

$R_{2}$ 1 $({$ R_ ${$ $1$ 과 R 2 $({$ displaystyle R_ ${2$ 에 투영하여 다시 결합하면 ^[3]^{[unreliable source?]}처음 시작한 관계가 됩니다.

체크 2: 기능 의존 관계 경유

$R(\displaystyle$ R $)$ 을 $R$ 관계 스키마로 $합니다$ .

F를 R $\displaystyle$ R의 $기능$ 의존관계 세트라고 $합니다$ .

$R_{1}$ 1 $(\$ 과 $R_{1}$ $R_{2}$ 2 $(\$ 를 R $(\displaystyle$ R $)$ 로 $R_{2}$ $R$ 합니다.

다음 중 하나 이상의 함수 의존 관계가 F에 $있는$ ⁺ 경우( $여기$ 서⁺ F는 $F$ 의 모든 속성 또는 속성 세트에 대한 닫힘을 나타냅니다)^[4] 분해는R의 무손실 $결합 분해$ 입니다 $R$ .

$R_{1}\cap R_{2}\오른쪽 화살표 R_{1}$
$R_{1}\cap R_{2}\오른쪽 화살표 R_{2}$

예

$R$ $R=(A,B,C,D)$ ( $R=(A,B,C,D)$ , $R=(A,B,C,D)$ , $R=(A,B,C,D)$ , $R=(A,B,C,D)$ ) { $displaystyle$ R = ( $A$ , $B$ , $C$ , $D$ ) be $R=(A,B,C,D)$ 、 A 、 $B$ 、 $C$ 、 $D$ attrib 。
F $F=\{A\rightarrow BC\}$ { $F=\{A\rightarrow BC\}$ $F=\{A\rightarrow BC\}$ $F=\{A\rightarrow BC\}$ C $}$ { $displaystyle$ F=\{ $A\rightarrow BC\}}$ 을 $F=\{A\rightarrow BC\}$ (를) 함수 종속성 집합으로 $F=\{A\rightarrow BC\}$ .
$R_{1}\cap R_{2}=A)$ 1 $R_{1}=(A,B,C)$ ( $R_{1}=(A,B,C)$ , $R_{1}=(A,B,C)$ , $R_{1}=(A,B,C)$ ) { $displaystyle R$ _ {1} $R_{2}=(A,D)$ ( $A$ , $B$ , $C$ ) $R_{2}=(A,D)$ $R_{2}=(A,D)$ 2 $R_{2}=(A,D)$ ( A , $R_{2}=(A,D)$ ) $R_{2}=(A,D)$ \ $displaystyle$ R $R_{2}=(A,D)$ $R_{1}\cap R_{2}=A)$ $R_{1}\cap R_{2}=A)$ $R_{1}\cap R_{2}=A)$ $R_{2}=(A,D)$ ( A , $R_{2}=(A,D)$ D ) $R_{2}=(A,D)$ 、 R 1 $R_{1}\cap R_{2}=A)$ $R_{1}\cap R_{2}=A)$ 2 $R_{1}\cap R_{2}=A)$ A _ $1$ _ 1 $R_{1}\cap R_{2}=A)$ ）。 $\{A\rightarrow BC\}$ \ $displaystyle \{A\rightarrow$ BC $\{A\rightarrow BC\}$ 즉, ( $R1$ $(R_{1}\cap R_{2}\rightarrow R_{1})\in F^{+}$ F $(R_{1}\cap R_{2}\rightarrow R_{1})\in F^{+}$ + (\displaystyle $(R_{1}\cap R_{2}\rightarrow R_{1})\in F^{+}$ ( $R_{1$ }\ $cap$ R_{1}\ $rightarrow R_{1}\in$ F $^{+})$ 임을 $(R_{1}\cap R_{2}\rightarrow R_{1})\in F^{+}$ 증명했습니다 $.$

^[5]^[6]

레퍼런스

^ Pohler, K (2015). "Lossless-Join Decomposition: applications in quantitative computing metrics". International Journal of Applied Computer Science. 21 (4): 190–212.
^ Elmasri, Ramez (2016). Fundamentals of database systems (Seventh ed.). Hoboken, NJ: Pearson. p. 461. ISBN 978-0133970777.
^ "Lossless Join Property". Stackoverflow.com. Retrieved 2016-02-07.
^ "Lossless Join Decomposition" (PDF). University at Buffalo. Jan Chomicki. Retrieved 2012-02-08.
^ "Lossless-Join Decomposition". Cs.sfu.ca. Retrieved 2016-02-07.
^ "Archived copy". Archived from the original on 2014-02-21. Retrieved 2014-02-12.{{cite web}}: CS1 maint: 제목으로 아카이브된 복사(링크)

[1] Pohler, K (2015). "Lossless-Join Decomposition: applications in quantitative computing metrics". International Journal of Applied Computer Science. 21 (4): 190–212.

[Elmasri-2] Elmasri, Ramez (2016). Fundamentals of database systems (Seventh ed.). Hoboken, NJ: Pearson. p. 461. ISBN 978-0133970777.

[3] "Lossless Join Property". Stackoverflow.com. Retrieved 2016-02-07.

[4] "Lossless Join Decomposition" (PDF). University at Buffalo. Jan Chomicki. Retrieved 2012-02-08.

[5] "Lossless-Join Decomposition". Cs.sfu.ca. Retrieved 2016-02-07.

[6] "Archived copy". Archived from the original on 2014-02-21. Retrieved 2014-02-12.{{cite web}}: CS1 maint: 제목으로 아카이브된 복사(링크)

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체크 1: 가입을 명시적으로 확인합니다.

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